
传统企业为何在初期表现出强烈“排异反应”?又如何在实践中逐步走向“融合”?本文提出一个系统性行动框架,帮助企业识别冲突根源、重构协同机制,实现AI从“外来者”到“组织成员”的角色转变。
引子:在确定性的堤坝上,为概率性开一道闸门前两篇我们拆解了AI项目频繁受挫背后的深层原因:组织免疫系统本能排异。
那么下一步该怎么做?
我们需要把自己当成一次系统演化的翻译器和设计师。
真正的落地,不是颠覆系统,而是为系统找到可接受的中间态。一边控制风险,一边慢慢让AI从异物变成组织的一部分。
以下是四个核心原则,构成了我们AI落地行动框架:
原则一:选择非对称战场,用绝对收益建立信任不要一上来就挑战企业最核心、最敏感、SOP最重的环节。比如供应链、定价、财务核批这些。那绝对等同于自杀。
尽量选择那些试错成本低,但成功收益高的非对称战场。
赋能一线:
处理繁琐:
充当助手:
为何有效?
低风险:即便AI出错,员工手动修正即可,不会造成重大业务损失。高感知:员工立刻感受到减负的甜头,从抵触者变为拥护者。积累信用:在这些边缘战场的小胜,会为AI的流程化积攒口碑,为下一阶段进入核心领域铺平道路。原则二:设计人机回环,用可控性化解恐惧永远不要让AI处于决策链的终点。在关键环节设置人类否决权,这是给管理者的一颗定心丸。
核心公式: AI建议—— 人类决策——反馈优化
落地示例:
在供应链中:AI生成智能补货建议单— 采购经理审核确认 -执行下单。在营销中 AI生成20篇推送文案- 运营人员选择并微调-发布。在管理中:AI识别出高流失风险客户名单 – 客户经理决定采取何种挽留策略。为何有效?
它明确告诉组织:AI是来增强你的,不是来取代你的。
它保留了人类专家的最终控制权和价值感,消除了对失控的恐惧。
人的决策结果,反过来成为训练AI、让其变得更聪明的宝贵数据,形成正向循环。
原则三:绑定业务指标负责人,将AI项目变为业务项目AI项目决不能是CTO或AI团队自己的事。它必须与一个背负业务指标的负责人深度绑定。
错误做法: 我们技术部要上一个AI平台…
正确做法: 我们和供应链总监一起,用AI把库存周转率提升15%。
如何执行?
找到盟友: 找到一个有痛点、有抱负、有话语权的业务负责人。共担目标: 将AI项目的成功,明确写入该负责人的年度KPI。组成联军: 成立一个虚拟团队,业务方出业务专家,技术方出AI专家,共同推进。它解决了价值归因难题。业务负责人会主动为AI的成功辩护,因为那等同于他的业绩。同时,它确保了AI解决方案是真正为业务场景量身定制的,避免了技术自嗨。而且利用业务部门的预算和影响力,绕开了企业僵化的IT采购流程。
原则四:构建最小化闭环,用迭代代替颠覆放弃从全局开始的幻想,从一个具体、可控、数据可量化的最小场景,快速跑通一个完整的数据-决策-反馈闭环。
行动路径建议:
圈定范围:选择一个具体的业务点,比如如沉睡会员唤醒。快速验证: 在2-4周内,用最简单的方式实现一个MVP度量和学习: A/B测试,获取真实的业务数据展示和迭代: 用数据证明价值,争取资源,然后进入下一个更大范围的迭代。为何有效?
它极大降低了前期投入和风险,易于获得审批。
每一次小的成功,都是在为变革积累动能,化解组织的惰性。
它让AI系统能以小步快跑的方式,伴随业务的成长而共同进化。
AI落地,本质上不是一次技术部署,而是一次组织能力的升级。我们的角色,也必须从开处方药的医生,转变为培养队员的教练。教练不代替球员上场,而是设计训练方法、激发队员潜能、制定获胜策略。
下一篇预告:
在本系列的最后一篇,我们将视角从【如何做项目】提升到【如何构建生态】。我将与你分享,如何将AI从一个个孤立的项目,转变为整个组织的核心竞争力和新增长引擎,真正完成从【传统企业】到【智能组织】的惊险一跃。
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