为什么你的10个AI试点项目都换不来业务增长?

每隔几年，CIO都会面临董事会提出的类似问题：对于这项新技术，我们有何举措？如今，人们期望的答案是AI。这种压力是切实存在的，竞争环境也是真实存在的。董事会期望看到进展，这是合情合理的，对此我并无异议。

值得审视的是，这种压力是如何被消化的。在许多企业中，对董事会紧迫需求的回应已演变成一种形式化的表现。试点项目不断累积，供应商关系日益复杂，进展更新频繁流传。从远处看，这似乎是一个认真投资AI的企业，但仔细审视后却发现，企业的实际运营方式几乎没有任何改变。AI所依赖的基础设施决策、工作流程重新设计以及数据准备工作仍未完成。

过去一年里，我参加了多次董事会筹备会议，其中AI幻灯片上列出了15个正在进行的试点项目，其中三个被描述为前景光明，一个因等待数据访问而暂停，没有一个与可衡量的业务成果挂钩。汇报更新耗时十分钟，却引发了两个后续问题。CIO离开时，还收到了首席执行官办公室转发的三家新供应商的介绍。

这就是我开始称之为“AI战略作秀”的现象，它满足了董事会的提问，却并未真正解答。

试点项目本应回答一个问题：这项技术能否出色完成特定任务，从而证明扩大投资规模的合理性？这是一个狭窄的任务范围，有时间限制，针对特定的使用场景，旨在产生二元决策(可行或不可行)。

然而，目前大多数企业所采用的模型与此大相径庭。当董事会压力巨大且时间紧迫时，最省事的做法就是启动某个项目。确定一个使用场景，与供应商合作，建立一个概念验证项目，然后进行汇报。这产生了明显的活动迹象，满足了下一季度的治理要求，同时，这也将真正艰巨的工作——工作流程整合、数据基础设施建设和变革管理——推迟到了一个始终未能到来的未来。

麦肯锡2025年AI现状研究发现，虽然88%的公司现在至少在一个职能领域使用AI，但只有32%的公司进入了扩大应用规模阶段。实验与价值创造之间的差距巨大，大多数企业都深陷其中。麦肯锡指出的主要原因是工作流程未重新设计。AI技术已经存在，但围绕它的业务流程却未改变。

孤立的试点项目不会产生叠加效应，它们不会相互借鉴，也不会创建可扩展AI所需的数据基础设施或集成架构，它们所创建的是一个需要维护却无法产生回报的投资组合，以及一个AI投资叙事，而这一叙事却得不到实际成果的支持。

供应商的动态进一步加剧了这一问题，我多次观察到这一模式的上演，企业AI供应商有充分的动机帮助企业启动新的试点项目，销售周期短，概念验证在有限环境中能产生令人印象深刻的结果，供应商的成功指标是签订协议和获得参考客户，至于试点项目是否与企业架构集成，当生产数据取代演示数据时性能如何，这些都是客户的问题，大多数合同都是据此制定的。

紧迫性还引发了另一个远未受到足够关注的问题：未经治理的AI决策迅速蔓延。当董事会关于推进AI的指令传达至业务部门时，各部门会按照自己的时间表行事，并与自己的供应商建立关系，财务部门签署了一份未经IT架构审核的工具协议，运营部门运行了一个触及生产数据的自动化试点项目，营销部门对客户信息进行了未经合规审查的实验。

这是以AI速度进行的影子IT，那些本会减缓重大软件投资步伐的采购和架构审查流程，对于可以在一个下午内部署并在几天内产生令人印象深刻输出的工具来说并不适用。当我了解到企业内部实际运行的情况时，业务部门已经基于从未为企业规模设计过的工具，对AI的有效性形成了看法。

后果在悄然累积，数据管道重复且权责不明，集成冲突在生产环境中出现问题时才暴露出来，合规风险通过事件而非主动报告显现。企业基于从未为应对当前复杂性而设计的工具，得出了关于AI可行性的结论。

信誉是通过累积而逐渐丧失的，每一个未达成的成果、每一个发现较晚的治理失败、每一个不再与IT部门合作的业务部门，都形成了一种模式，董事会最终会对此进行命名。多项AI投资未产生可衡量的成果，治理失败被外部发现，业务部门因参与过程过于缓慢而悄悄不再与IT部门合作。记者对AI重置的报道正准确追踪着这一转折点：那些脱颖而出的企业，其CIO已明确宣称对从实验到价值创造的过渡拥有所有权，并正在积极管理这一过渡。

我观察到，那些成功应对这一挑战的CIO将治理视为一种赋能功能，而非检查点。问题不在于团队是否获得了批准，而在于他们正在构建的内容是否与业务所依赖的工作流程相连接，数据是否准备好支持它，以及在第一个模型运行之前是否已建立了测量框架。

有纪律的AI执行在选择和集中精力方面是审慎而周密的。

我观察到，那些成功将AI从概念验证推向生产环境的企业都有一个共同特点：它们在开始任何工作之前，就做出了明确且记录在案的投资决策，并在面临增加更多试点项目的压力时坚守这一决策，这意味着要维护一个短名单，列出在开始任何工作之前需达到既定门槛的计划，工作流程被业务领导者充分理解并拥有变革管理权限，数据可访问、干净且受到治理。在部署之前就已建立了测量框架，定义了成功标准，而非在部署之后。

如果提议的计划无法达到这一门槛，则不会启动。当董事会要求取得进展，而供应商又为试点项目提供优惠条件时，做到这一点比听起来要难。为了看不见的基础而拒绝看得见的活动，需要真正的信誉。建立信誉需要时间，而挥霍信誉却很容易。展示进展的压力始终存在，克制的价值在未显现之前是看不见的。

建立内部能力是区分那些正在构建真正AI计划的CIO与那些只是管理AI作秀的CIO的另一个维度，工具将继续激增，这一点不会改变。战略性的问题是，企业是在培养真正的能力来大规模评估、集成和管理AI，还是将永远依赖供应商的路线图和支持结构。前者会随着时间的推移建立复合企业优势，后者则会建立一个从外部看像是能力、从内部看却是依赖的技术投资组合。

有一种AI领导方式在董事会汇报中听起来很动听，却几乎无法产生任何运营价值。试点项目在运行，进展报告在流传，但真正的问题——“这实际上为企业带来了什么？”——却无人问津，因为提出这个问题会使叙事复杂化，并需要就过去12个月实际取得的成果进行更艰难的对话。

最终，AI领导力的衡量标准只有一个：有多少试点项目能够存活足够长的时间，从而改变企业的实际运营方式，目前正在构建的大多数项目都无法做到这一点。