在与处于AI采用不同阶段的数十家公司合作过之后，我有幸近距离目睹了导致AI项目无法启动、无法度过试点阶段、或无法带来业务价值和ROI的无数原因(有时是借口)。

虽然每个企业的具体情况各有不同，但其根源往往惊人地相似。就像在AI之前出现的许多技术飞跃一样，恐惧、文化和相互冲突的优先事项往往是企业成功的最大障碍。

1. 对工作被取代的恐惧

在各行各业、不同岗位和资历级别的员工中，这已经是一个公开的秘密：AI将影响他们的职业生涯。根据Pew Research的数据，52%的员工对AI未来给职场带来的影响感到担忧，32%的人认为从长远来看，AI将减少就业机会。

因此，员工对AI举措可能会产生抵触情绪，或者只是缺乏热情，这会导致AI的推进因采用缓慢、参与度低以及知识保留而停滞不前。Writer的一项研究甚至发现，29%的员工(以及44%的Z世代)承认曾暗中破坏雇主的AI战略。

有一种常见的说法，加之Gartner的最新研究也表明，从2028年开始，AI创造的就业机会将超过它所消除的。即便如此，这样的保证对员工来说也可能显得苍白无力。技术领导者不得不吞下的苦药是，目前几乎无法确定新创造的工作是否高薪，或者那些职位被消除的员工是否有能力胜任。

技术领导者身边往往围绕着高绩效者、创新者以及自然而然将变革视为机遇的专业人士。在这样的环境中，人们很容易忽视许多普通员工对转型的感受截然不同——他们更希望工作具有可预测性，而不是打破常规，或者他们根本没有精力去转型。

以秘书工作为例，这曾是一份报酬丰厚的工作，尤其是对没有高级学位的女性而言。技术(即计算机、电子邮件、软件和虚拟助手)导致对这些专业人员的需求减少，这不是一朝一夕发生的，而是经历了数十年的过程。根据美国劳工部的数据，自2000年以来，美国已有超过210万个行政和办公室支持岗位消失。尽管有许多专业人士提升了技能或更换了赛道，但据The Washington Post报道，中年和年长的工人在其技能范围内很难找到具有类似薪酬和福利的工作。

而在光谱的另一端，AI正通过扩大我们能做的事情以及谁能贡献高价值工作，来赋予许多员工释放自身潜力的能力。水涨船高，但那些被微软称为“前沿专业人士”(即最先进的AI使用者)的人最有可能从AI创造的新就业机会中受益。Writer的研究显示，92%的高管正在积极培养“AI精英”员工，而60%的高管计划裁减不愿采用AI的人员。

没有哪位领导者能承诺十年后的劳动力市场会是什么样子，他们能做的是明确未来六个月到两年的目标，此外，为员工提供帮助他们准备好应对未来的工具，比试图为未来提供确定性更有价值。

请为您企业的AI实施目标提供一份透明的路线图，承认恐惧，但也要看到可能性，并通过提供信息获取渠道、继续教育、重新设计的工作流程以及用于AI学习和实验的沙盒环境，来帮助员工消化他们正在经历的变革，您企业应对工作被取代恐惧的具体方式将取决于您所处的行业和专业人员的性质。一些岗位在几年内就会发生巨大变化，而另一些岗位可能会在几十年中缓慢变化，就像当年的秘书岗位一样。

讽刺的是，根据《企业AI现状报告》，尽管人们担心工作被取代，但AI对劳动力市场的实际影响目前仍然较低。AI采用最直接的障碍往往恰恰相反：AI技能和系统的短缺。

2. 缺乏“AI优先”的文化

许多企业购买了AI技术，却没有围绕它重新设计现有的业务流程和工作流程，这往往导致采用失败。AI的采用不太像是一个软件的推出，而更像是一个组织转型举措，需要对流程或工作流程的重置保持“文化上的开放性”。

尽管职场上对AI存在焦虑，但《微软工作趋势指数年度报告》发现，“在许多情况下，员工已经准备好了，而他们周围的系统还没有。”研究显示，65%的AI使用者担心如果适应得不够快就会落伍，然而，45%的人表示，坚持现有目标比用AI重新设计工作感觉更安全——而且只有13%的人因重塑工作方式而获得奖励，即使结果不尽如人意也是如此，这展示了一种悖论：组织的评估指标、激励机制和规范将员工锚定在过去做事的方式上。

“AI优先”文化并没有普适的蓝图，它的具体样貌因企业、行业和员工队伍而异，并随着AI能力的成熟而不断演变，但一个共同的主线是优先培养成长型思维。正如微软首席人力资源官Amy Coleman与《华尔街日报》领导力研究所主席Alan Murray在最近的一次访谈中所讨论的那样：“停止做一家‘无所不知’的公司，开始做一家‘无所不学’的公司。”这意味着要在不完美的条件下鼓励实验，允许员工失败，奖励成功者，并确保领导者身体力行地展示他们希望看到的行为。

仅仅依靠学习和发展是不够的。“AI优先”的文化还必须优先考虑强大的数据基础和工作流程，这可能是最难克服的障碍之一。《企业AI现状报告》发现，尽管42%的受访公司认为自己的战略对采用AI做好了高度准备，但他们觉得自己在基础设施、数据、风险和人才方面的准备较少。

对于将文化视为次要问题的领导者来说，数据说明了不同的事实。微软的报告显示，67%的AI影响力来自文化、管理层支持和人才实践，这是与个人思维模式和行为相关的32%的两倍多。

3. 冲突的优先事项与错位的激励机制

在讨论最少的AI项目失败原因中，有一个是不同的利益相关者在针对根本不同的成功定义进行优化。以一个ITSM(IT服务管理)AI举措为例：CIO的任务是降低技术成本，服务台希望更快地解决工单，架构师想要可扩展的系统，而法律部门则担心合规性和法律责任。每个团队在原则上都可能支持该项目，但他们衡量成功的标准完全不同。

如果无法就共同的业务目标达成一致，团队可能很难在AI项目所必需的权衡取舍中找到平衡。团队针对自己的优先事项而不是共同的结果进行优化，导致决策变慢、激励机制相互冲突以及缺乏ROI，他们也可能是在奖励过去做事方式的激励结构下工作。例如，如果一个IT团队是根据解决的工单数量来获得奖励的，那么他们最初就几乎没有动力去降低工单总量。

在一些企业中，问题甚至更深，他们不是在为业务结果进行优化，而是在为“面子功夫”进行优化，75%的高管承认，他们公司的AI战略形式大于树立——其存在主要是为了释放创新的信号，而不是为了提供实质性的业务结果，这非常像20世纪80年代吹嘘拥有高端复印机却无人知晓如何使用的办公室，这类投资最终的成本可能远超其价值。

与利用不足的复印机不同，在AI采用上失败的代价是高昂的。虽然底层的挑战并非新事，但新的是AI影响的规模，以及输给那些做对了的竞争对手的风险。(是的，我意识到了在写AI时引用复印机技术的讽刺意味。)

4. 借口

在解释AI项目为何停滞不前时，有时会出现以下借口：

• 供应商夸大了产品功能

• 我们选错了模型

• 技术还不够成熟

• 合规和法律部门拖了后腿

• 我们没有合适的人才

• 市场发生了变化

这些担忧是现实存在的，但很少是无法逾越的，几乎每一个成功的AI项目都不得不应对某种不完美环境的组合。重要的是将这些挑战视为障碍而非绝路，并通过拥有成长型思维的文化并在需要时引入专业知识来找到解决办法。

我还没见过哪个项目失败是因为领导者在长期内过于关心沟通、文化、一致性或投入，更常见的是情况恰恰相反。AI可能是我们一生中最重大的技术变革之一，但成功依然取决于基本功：强有力的领导、适应性强的文化、明确的目标以及行动的意愿。

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