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10+ 企业高管谈 AI 落地:比工具更迫切的是组织共识|AI 驱动企业战略与人才升级研讨会

  • 2025-04-18
    北京
  • 本文字数:2904 字

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10+ 企业高管谈 AI 落地:比工具更迫切的是组织共识|AI 驱动企业战略与人才升级研讨会

上月,一场由极客邦科技发起的「AI 驱动企业战略与人才升级」闭门研讨会在上海举行,海尔智家、环世物流等 20 余家企业战略与人才发展负责人参与。这场不对外开放的讨论中,”焦虑”与”务实”成为高频词——当技术变革速度远超组织进化能力时,企业如何找到 AI 落地的确定性?

立项难:三个月周期如何追赶 AI 的”周更”速度?


“我们业务论证项目立项需要两三个月,但市场可能已转向新工具。”某制造业产品总监的发言引发共鸣。他透露,目前企业内部 10 多个业务板块中仅 1 个成功正式立项 AI 项目,“业务部门永远在问:你保证能带来多少收益?但我们连技术能活多久都不敢承诺。”


这种矛盾在传统企业尤为突出。某机械制造企业培训中心负责人坦言:”领导既要创新又要零风险,我们只能把 AI 包装成‘数智化升级’才敢推进。”而极客邦科技创始人霍太稳观察到另一种现象:部分企业陷入”全员 All in AI”的虚假繁荣,”每个部门都在做 demo,但没人敢对结果负责”。


破局参考:成立“先锋小组”,锚定高价值场景


上海环世物流数字化人力资源负责人杨影提到,面对技术快速迭代的焦虑,企业需聚焦高价值场景快速验证。其团队成立”青鸾组织”,从内部筛选对技术有追求且敏感的成员组成先锋小组,专门研究 AI 落地的核心场景。例如,通过对接全球船期数据优化物流履约效率。“立项不是撒网捕鱼,而是用最小资源验证最高价值点。” 她强调,2025 年在市场大环境面临很多不确定性的前提下,企业应优先选择”既能提效又能直接关联营收”的场景,例如客户资金预警系统,上线后客户充值率提升 15%,成为业务部门认可 AI 赋能的核心案例。

落地难:老师傅的经验值 VS 算法的准确率


国内某头部通信运营商运营部部长带来了最“接地气”的实践——通过自研大模型为装维人员提供故障处理建议。”原来老师傅要打电话求助,现在 APP 实时推送解决方案。”但她坦言效果评估仍是难题:“你说效率提升 20%,但老师傅觉得是经验被 AI 偷走了。”


这种“工具理性与人性博弈”在制造业更显著。某重工企业教培负责人提到,工程师拒绝使用 AI 检测设备故障:“按手册修好不算本事,靠经验解决才是水平。”而一家钢铁制造企业人才发展院长指出更深层矛盾:“钢铁生产线停一小时损失百万,我们宁可用老系统,也不敢让 AI 决策。”


破局参考:AI 生成模板+人工校验双保险


谷歌 AI 开发者专家彭靖田以医疗场景为例,提出“AI 生成+人工校验”的折中方案:医生问诊时,AI  基于标准化病例模板库,分析理解患者描述自动生成详细的诊疗报告,覆盖 90% 常见场景;医生只需对关键参数(如用药剂量、手术方案)做最终确认。“既保留人的决策权,又压缩 70% 填表时间。”他建议制造业可借鉴此模式,例如在设备维修场景中,AI 提供 3 种备选解决方案,工程师选择后补充现场观察数据,“让老师傅感觉是自己'优化'了 AI,而非被取代”。

协同难:AI 只是技术团队的“自嗨”?


“我们把工具做得太好,反而没人用了。”某互联网大模型负责人的吐槽揭开现实困境。当技术团队开发出智能客服系统,业务部门反馈“不如实习生听话”;当 AI 生成 100 份营销文案,市场团队坚持人工修改 80%。“技术越先进,业务越觉得失控。”


这种割裂在组织架构上显露无遗。某保险企业学院负责人提到,科技部门独立成子公司后,与业务部门的协作反而更困难:“他们要盈利考核,我们要降本增效,需求评审变成利益博弈。”


破局参考:构建"技术-业务翻译官"机制


闭门会专家共识指出,破解协同难题需建立跨部门人才融合体系:

  • 成立技术与业务联合实验室:通过设立专项工作组,将技术语言拆解为业务场景可落地的指标(例如"AI 替代 20% 重复性人工操作"),并设计标准化转化模板;

  • 培养复合型"翻译官"团队:选拔既懂技术底层逻辑又熟悉业务痛点的人员,前期通过引入外部平台,如极客时间企业版的 AI 通用技术课程,快速拉齐技术能力水平;中期通过内部业务场景的集中培训,了解当前业务运行现状与可提升方向;后期要求该岗位人员通过"代岗实践"深入业务一线,将抽象的技术能力转化为"降本金额""人效提升率"等业务部门关注的 KPI;

  • 双向考核绑定:技术团队需承诺业务指标达成度,业务团队则需参与技术方案评审,"用同一套价值衡量标准打破部门壁垒"。


“最有效的协同不是让业务学代码,而是让技术人用业务的语言汇报成果。”专家强调,当技术方案直接关联绩效考核时,“自嗨式创新”自然会转向“问题驱动型落地”。


人才难:既懂 AI 又懂 KPI 的人才去哪找?


“业务部门要 AI 解决方案,但提出的需求全是'帮我降本增效'——这种抽象需求连技术团队都无从下手。”某车险公司负责人的无奈,折射出复合型人才缺失的困局。另一家证券企业提到更现实的矛盾:企业合并重组时,技术人才因担忧岗位变动大量流失,“懂业务的人不敢碰 AI,懂 AI 的人看不懂财报”。


破局参考:用新岗位打通”业务-技术”断层


海尔智家的“系统运营工程师”试验:陈文芳提到,海尔智家设置一个系统运营工程师的岗位,要求其做好业务人员和技术人员之间的桥梁。“系统运营工程师必须比业务员更懂全流程,比如销售流程设计、客户投诉处理,甚至库存周转规则。必须比技术团队更懂业务,能结合业务场景和系统功能有效做好匹配”他提到“现在业务部门提需求时会由'系统运营师参与确认',而不是丢给技术团队一堆抽象名词。”


破局参考:构建企业 AI 人才分层能力模型


“全员 AI 能力建设越来越成为当前企业人才战略的重点”据极客版双数研究院高级研究员王新港深入企业调研发现:针对外聘 AI 人才惨遭“水土不服”的挑战,企业应当重视形成内部 AI 人才培养体系,通过“能力定位-分层赋能- 场景共创”将 AI 能力应用于业务发展中,以此推动企业 AI 落地。


(极客时间企业通用 AI 人才能力模型)

共识难:CEO 的直播能消除“AI 恐惧症”吗?


“我让 00 后员工用 AI,他说要保护人类创造力;让 70 后总监学 AI,他说别想抢我饭碗。”某重工企业教培负责人的遭遇折射出转型深水区的矛盾。另一制造业的人力资源负责人则发现,部分中层干部“用战术性忙碌抵抗战略变革”——宁可熬夜手工整理报表,也不愿尝试 AI 自动化工具。


破局参考:CEO 直播+缓冲期机制


上海环世物流数字化人力资源部负责人杨影分享了关键动作:CEO 亲自发起 35 分钟全员直播,明确“全员拥抱 AI”,并且将拥抱 AI 作为 2025 年全体员工的晋升考核要求,并设立 6 个月能力缓冲期——前 3 个月不做考核,后 3 个月将 AI 应用纳入绩效考核。当员工发现领导每天用 AI 写周报、生成视频、开策划会,慢慢员工抵触就变成了跟风。她强调,“高层躬身入局比培训课件更有效,当 CEO 把 AI 生成的战略规划报告直接用在高管会上,没人敢说这是玩具。”

结语:转型不是选择题,而是生存题


闭门会结束时,所有参会者在白板上写下共识:当技术迭代速度超过组织学习速度时,企业需要的不是更强大的 AI,而是更敏捷的进化基因。正如极客邦科技 创始人 & CEO 霍太稳总结:“我们总在讨论 AI 替代什么,却忘了追问:当机器学会学习时,人类该进化什么?”


这场没有标准答案的讨论,至少揭示了一个确定性:AI 转型不是技术部的工作汇报,而是一场需要业务扛 KPI、组织调整制度的全员进化。那些跑得比焦虑快的企业,正在把“恐惧”变成“新氧气”。

2025-04-18 14:147735

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