哈佛商业评论

从农作物收成到银行贷款，现在各个领域的决策都由AI指导，而且，过去似乎遥不可及东西，比如无需人工的纯AI客服，已经逐渐成为现实。开发平台、强大的处理能力以及庞的数据存储空间等AI背后的技术，正在迅速发展，应用成本越来越低。眼下似乎是企业开采用AI获利的好时机。但速度却不像很多人想象的那么快，原因何在?

上升到最高层面，这反映了组织未能做好AI所需的转型。AI项目面临着难以跨越的巨大文化及组织障碍。数据表明，只有8%的公司开展了支持AI大规模应用的核心工作。多数公司只做了临时的试点项目，或只在某一项业务流程中采用AI。

领导者最大的一个错误是，将AI视为能够迅速带来回报的即插即用式技术。他们决定启动几个项目，就开始投资几百万给数据基础设施、AI软件工具、数据专业技能和模型开发。少数组织的一部分试点项目勉强实现了一点点盈利，但之后再过几个月乃至几年，都未能取得高管期望的大的成功。公司很难将这类试点项目扩展到整个公司，也很难将AI工作重点从分散的问题(如增强客户细分)上升到大的商业难题(如优化整个客户旅程)。

再者，领导者往往对运用AI的必备条件考虑得不够充分。前沿技术和人才自然必不可少，但公司文化、结构和工作方式也要支持广泛应用AI，这方面的调整与技术和人才同等重要。但在多数并非天生数字化的公司，传统思维方式和工作方式与AI的需求相悖。

这是本期封面文章《构建AI型组织》一文给领导者的提醒:创建AI组织最大的难题不是技术，而是文化。只有前沿技术和人才还不够，公司必须打破影响AI应用的组织及文化障碍，只有在项目开端采取措施克服障碍的领导者，才能够很好地抓住AI带来的机遇。作者蒂姆·方汀(TimFountaine)、布赖恩·麦卡锡(BrianMcCarthy)和塔米姆·萨利赫(TamimSaleh)均为麦肯锡公司合伙人，他们预测，今后十年，AI将为全球经济增加13万亿美元。他们指出，要扩大AI应用范围，公司必须做出转变。

扩大AI应用规模的举措可以产生良性循环。从单一职能团队转为跨职能团队，可以聚合不同的技能、视角和用户意见，更好地改进工具。一段时间后，组织各部门的员工还可以再投入新的合作。新的应用方式将会在工作流程、职能和文化方面推动根本性的改变，有时改变还会十分艰难。领导者必须谨慎地带领组织渡过这一阶段。人与机器合作可以获得高于双方单独作业的成绩，未来这种合作将会越来越多，在整个组织内成功推广AI应用的公司会拥有巨大的优势。

《哈佛商业评论》中文版编辑部hbrchina.org