通过尝试AI，许多企业在生产力和自动化方面已经取得了实质性的成效，然而，根据德勤发布的《2026年企业生成式AI应用现状》报告，只有34%的企业正在利用AI深度重塑其业务，与此同时，37%的企业对该技术的应用还停留在表面，对底层业务流程几乎没有带来任何改变。

这或许可以解释，为什么如此多的企业依然在苦苦等待他们预期的颠覆性ROI。

这种局面似曾相识，在20世纪80年代末到90年代初的业务流程重组浪潮中，以及后来的互联网时代，企业都曾对新技术和新工作模式投入巨资。许多企业的失败并非因为技术本身有缺陷，而是因为它们不愿意重新思考业务自身的运作方式。

30多年前，一家纺织制造商就曾买下过这个惨痛的教训，该公司引入了一款旨在支持全新业务模式的软件，却坚持沿用数十年之久的老旧工作流和管理模式，他们期望技术去迎合业务，而不是业务去适应技术。最终，这次技术落地以失败告终。

如今，许多公司正面临在AI上重蹈覆辙的风险，因为它们过度依赖“自下而上”的方法——由员工自己摸索如何利用技术来解决眼前的日常问题，比如写邮件、总结会议摘要以及加速熟悉的工作流。

而“自上而下”的转型则始于一个更深刻的追问：如果我们在创办这家公司时AI就已经存在，我们还会这样设计业务吗?那些获得颠覆性回报的企业，往往都在从根本上重新思考业务的运作方式，而不仅仅是精简现有的工作流。

AI转型陷入停滞的四个原因

企业往往想当然地认为，只要提供AI工具，转型就会自然发生，但现实情况是，人、激励机制和思维定势才是决定成败的关键。

1. 企业奖励了错误的行为

破坏转型最快的方法之一，就是奖励那些墨守成规的人。

上述纺织制造商在重新设计其生产订单系统时就遇到了这个问题，管理层希望提高整个生产过程的透明度，并建立一个响应更及时的准时制运营模式，然而，车间主管的绩效奖金仍然取决于他们各自的工作中心每天搬运了多少磅材料，他们的激励机制奖励的是最大化局部产出，而不是配合管理层想要推行的全局变革。

这个教训同样适用于当前的AI转型，企业常常把“重塑工作流”挂在嘴边，却继续使用为前AI时代设计的指标来考核员工。

员工的优化行为取决于他们被考核的方式，如果薪酬、问责和认可仍然与传统流程绑定，员工自然会竭力保护这些流程，转型要求必须将激励机制与企业的未来形态保持一致。

2. 沟通在中层断层

高管们可能对转型有着清晰的愿景，但随着该愿景在组织内部向下传导，往往会层层减弱。

在生产订单系统的案例中，高管层明白成为准时制制造商的目标，技术团队也因为全程参与落地而深知其意，然而，中层管理人员却从未真正认同这一愿景。

结果导致高管们在上面大谈特谈破旧立新，而管理层在下面继续强化现有行为，员工则接收到了关于“何为成功”的矛盾信号。

如今的许多AI项目也面临同样的挑战，领导者宣布了雄心勃勃的转型目标，但管理者依然在基于过去工作方式的假设下开展运营。

AI转型既需要自上而下的方向指引，也需要自下而上的执行，企业的中层是连接这两者的纽带。失去这一纽带，转型努力很快就会沦为单纯的技术项目，而无法上升为业务战略。

3. 培训侧重于工具而非转型

许多企业主要把AI培训当成一项技术演练，员工获得了新工具的访问权限，而培训则聚焦于如何写提示词、如何使用Copilot或如何操作新应用，这些技能固然重要，但也只是冰山一角。

在纺织制造商的例子中，技术团队需要更深入地了解生产车间的实际运作方式，与此同时，业务领导者也需要更好地理解技术能带来什么可能，任何一方都无法独立完成流程的成功重新设计。

AI应用中也存在类似的逻辑，技术团队需要业务背景，业务团队需要技术背景。那些能够通过跨职能团队将这些视角融合在一起、专注于解决业务问题而非技术落地的企业，才是进展最快的企业。

4.员工需要获得“换个方式工作”的许可

在阻碍AI落地的因素中，最少被提及的是心理因素。许多人仍然将自身价值与付出的沉没成本挂钩，他们为完成一项任务所投入的时间、专业知识和辛劳而感到自豪。当AI减少了这种工作量时，一些员工会抗拒承认AI所起到的作用。

对某些人来说，承认AI提供了帮助就像是在贬低自己的贡献，这就是为什么领导层的垂范至关重要，员工需要看到领导者公开使用AI、分享案例并讨论AI如何帮助他们改变工作方式，他们需要听到这样的明确信号：目标不仅仅是工作得更快，而是将判断力、创造力和专业技能投入到更高价值的地方。

AI转型归根结底是思维模式的转变，员工需要获得许可，去重新定义高效工作究竟意味着什么。

转型不仅仅是技能提升

当前关于AI的讨论大多集中在技能提升上，虽然新技能很重要，但它们并不是转型的主要障碍，更大的挑战在于培养一个愿意参与其中的员工队伍。

部分员工会拥抱尝试、寻找新机遇并帮助塑造企业的未来，而另一些人则会继续寻找方法，来维护那些让他们在过去取得成功的旧流程。领导者需要识别人才的差异，并为合适的人创造脱颖而出的机会，拥有固定型思维的员工无论面对什么工具都会抗拒改变。

那些取得成功的企业不仅会沟通他们想达成什么，还会阐明为什么要这样做。许多员工认为AI项目纯粹是为了提高效率，来自领导层的核心信息需要与众不同：我们正在重构这家公司的运作方式，而你们是其中的重要一环。

越来越普遍的现象是，每个人拥有的AI工具大同小异。两家企业可以部署完全相同的技术，却会因为如何对齐激励机制、如何明确预期以及如何重新思考长期存在的业务流程，而收获截然不同的结果。

那些把AI仅仅视作提高现有工作效率手段的公司，将继续看到渐进式的增长，而那些愿意质疑“这项工作是否应该以同样的方式进行”的公司，将发现全新的运营赛道。

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