皇帝的新算法：为什么“AI优先”策略往往导致毫无真正的AI
引言: 我们以前不是经历过这种情况吗？科技行业对下一个风口的周期性痴迷，总是不可避免地带来一系列新的高管指令、宏大宣言，以及高层雄心与基层现实之间令人不安的脱节。如今，这一鸿沟正界定着“AI优先”的企业，其结果往往不是真正的创新，而是一场精心编排的创新“表演”。
核心提炼
- 企业的“AI优先”指令往往扼杀真正的、自发性创新，用旨在迎合高管观感的表演性举措取代了实际问题解决。
- 这种自上而下的压力重新引入了一种早已司空见惯的技术采用模式，在这种模式下，对错失机会的恐惧（FOMO）和竞争性姿态凌驾于战略效用和可衡量的投资回报率之上。
- 组织内部真正且具有影响力的人工智能采纳，很大程度上仍是一种非正式的、自下而上的现象，由个人好奇心和ChatGPT这类易于获取的工具所驱动，并且在很大程度上独立于昂贵的企业级战略。
深度解读
原文敏锐地捕捉到了企业技术采纳中的一种常见模式：从有机地、问题驱动的创新，向被强制的、KPI驱动的绩效形式主义的转变。最初，可能只是一位好奇的个体，利用易于获取的工具解决实际痛点——比如开发者需要更快地调试代码，运营经理自动化电子表格——但最终却演变为一项企业指令，在组织层级传达的过程中不可避免地失去了其灵魂。这不仅仅关乎AI；这是一个反复出现的故事，其历史可追溯到区块链、大数据、云计算，甚至是早期的ERP实施。
文章所说的“大逆转”，并非技术本身的失败，而是组织设计和领导层未能培养真正基层实验能力的结果。当竞争对手宣布AI带来了“40%的效率提升”时，高管层的条件反射式反应，往往不是去理解这些提升是如何实现的，而是急于复制这份公告。这滋生了一种“货物崇拜”心态：如果我们模仿这些仪式（特设小组、战略文件、AI倡议），我们就能吸引到期望的结果。讽刺的是，所谓的“结果”常常归结为原文所强调的：团队手忙脚乱地寻找一些看起来像AI的东西，即使它几乎没有增加实际价值。
这种对创新表面功夫的关注，导致了巨大的组织资源浪费。资源被投入到停滞不前的“AI试点项目”中；昂贵的企业平台被许可授权后，却只能积灰无人问津；团队则因一系列强制性项目未能解决实际需求而士气低落。其最阴险的影响体现在文化上：那些通过参与来建立理解的“求知型领导者”，被强制推行合规的“表演型领导者”所排挤。这不仅阻碍了AI的采纳，更侵蚀了信任，扼杀了真正的问题解决能力，并助长了一种以最小努力换取最大公关影响的文化。真正的悲剧在于，当公司投入数百万美元追逐AI的幻影时，真正有用的应用却已经在悄然、高效地部署——通常是通过运行消费级大型语言模型的浏览器标签页。这凸显了许多大型组织应对技术变革的一个根本缺陷：优先考虑可见性而非实用性，优先考虑模仿而非真正理解。
对比观点
尽管对表演性人工智能采纳的批评不无道理，但一种更具同情心的观点可能会认为，自上而下的指令，尽管不尽完善，却是催化企业范围变革的必要之恶。如果没有高层管理层的压力和明确指令，大型组织将面临碎片化、影子IT以及无法将个别成功转化为战略优势的风险。支持者会辩称，初期的“磕磕绊绊”甚至一些“表演性操作”，都是任何变革性技术学习曲线的一部分。此外，企业级平台尽管成本高昂且初期利用率不足，却能提供至关重要的治理、安全性和可扩展性，这是个人层面的ChatGPT“小技巧”所无法比拟的。它们为未来更复杂的AI集成奠定了基础，即使初期显得笨拙。这种观点认为，虽然草根创新很有价值，但它缺乏真正重塑企业核心运营所需的战略协同和资金配置。
前景探讨
未来一两年内，“AI优先”领域很可能将经历一次大洗牌。许多奉行纯粹表演性质策略的公司将面临清算，因为董事会会要求有形的投资回报，并区分实际的效率提升与仅仅是新闻稿。预计AI供应商之间将出现整合，行业将更侧重于垂直领域专属、结果导向的解决方案，而非宽泛的通用平台。个人用户的“影子AI”将继续扩散，最终迫使IT部门正式批准并保障这些工具的安全，否则将面临生产力下降和数据完整性受损的风险。最大的障碍仍然是组织层面的：弥合领导层与实践者之间的知识鸿沟，建立衡量AI实际影响的清晰指标（而非仅仅依靠传闻轶事），以及培养一种奖励真正实验而非仅仅合规的文化。真正的赢家将是那些超越“AI优先”口号、转变为“问题优先、AI赋能”的公司。
原文参考: How to avoid becoming an “AI-first” company with zero real AI usage (VentureBeat AI)