一家公司以 AI 为名裁员，结果发现 AI 不够用，高管被迫重新聘回那些被裁掉的人，会发生什么？这就是福特最近发生的事。这是一个关于重新思考人和 AI 在企业转型中角色的故事，也是关于高管为何需要超越效率提升和成本削减，才能在 AI 达尔文主义时代保持竞争力的故事。AI 诱使太多高管相信了错误的事情。但 AI 本身并不是一项战略。许多高管正在犯的错误是，他们认为因为 AI 能自动化任务，所以也能替代人的判断力、背景理解、同理心和那些来之不易的专业知识，而这些正是让任务有价值的根本。这种认知可能导致领导和 AI 变得非常昂贵，或者说代价高昂。生成式 AI 早期的承诺令人陶醉。更快的服务，更低的成本，更少的人员，更多的产出，更少的摩擦。突然之间，“效率”成了战略的代名词，AI 成了对领导者尚未充分提出的问题的便捷答案。但速度不等同于质量。自动化不等同于智能。裁减人员也不等同于重新设计工作。福特现在正提供最清晰的教训之一。福特据报道聘用、晋升或召回了约 350 名经验丰富的技术专家，此前公司得出结论，仅靠 AI 和自动化质量系统无法带来所需的结果。这些资深工程师，内部有时被称为“灰胡子”，现在正帮助指导年轻员工，主导设计评审，并改进福特用于更早发现缺陷的 AI 系统。虽然这听起来像是一个关于 AI 失败的故事，但它是一个关于领导力学习并重新尝试的故事。让这成为 AI 业务重塑的箴言。我们不能污名化错误，而要赞扬那些纠正失误、通过公开学习和成长来引领方向的公司。在这个案例中，福特修正了其围绕 AI 的运营模式。福特首席运营官库马尔·加尔霍特拉说：“我们越来越依赖自动化质量系统”，却未得到想要的结果。“我们找回了技术专家”，他们“在零件到达生产车间之前就寻找故障点”。这种观点将 AI 从替代品重新定义为强化手段。这些专家被请回来，是为了提高质量标准，并以让人的价值依旧重要的方式去规模化智慧，即使有 AI 也是如此。福特汽车硬件工程副总裁查尔斯·普恩直言不讳。他说：“人工智能是一个很棒的工具，但它只和你用来训练它的信息一样好。我们错误地以为，只要引入人工智能并录入我们已有的设计要求，就能产出高质量的产品。”他补充说：“我们认识到，要增强一些自动化和机器学习、人工智能工具，就需要确保它们是由最有经验的个人训练出来的。”这段话应该成为每个董事会和会议室的必读内容。问题不在 AI。问题在于一个假设，即 AI 能从不完整的输入、断裂的工作流程和数据、以及存在于公司最有经验专家头脑中的组织知识里，产出卓越成果。每家公司都有这类问题的某种版本。它存在于知识工作者的判断里，存在于从未被写进流程文件的例外情况里，存在于部门之间的交接里，存在于工作流程所说的和实际发生的之间的差异里。当那些知识离开组织，AI 并不会魔法般地恢复它。它只是围绕着这种空缺进行自动化。Klarna 也学到了类似的教训。Klarna 曾是最常被引用的 AI 驱动效率案例之一。其基于 OpenAI 构建的 AI 助手在上线第一个月就处理了 230 万次对话，解决了三分之二的客服聊天量，完成了相当于 700 名全职客服人员的工作。那些结果令人印象深刻，现在仍是。但 Klarna 后来改变了姿态，再次投资人工客服，并强调客户在需要时应能联系到真人。首席执行官塞巴斯蒂安·西米亚特科夫斯基承认，成本已变成“一个过于主导的评估因素”，导致“质量下降”，并表示“真正投资于人工支持的质量才是未来之路”。一位 Klarna 发言人如此总结教训：“AI 带来速度，人的才能带来同理心。两者结合，让我们能在重要时刻提供快速服务，在关键时刻提供个性化服务。”同样，这不是嘲笑 Klarna 的理由，而是一个庆祝其改变方向而非在错误上加倍下注的时刻。Klarna 正在公开学习许多公司仍需私下学习的功课。AI 可以处理速度、体量和重复性。人来处理模糊性、情绪、信任、问责，以及那些定义品牌的时刻。这是戴夫·赖特和我在新书中所表达的观点。采用 AI 不等同于成为 AI 驱动型公司。AI 采用是将工具安装到现有组织和现有工作流程中。AI 驱动型领导力会重新设计价值创造方式、知识如何积累、人与智能体如何协作，以及企业如何比变化本身学得更快。靠 AI 胜出的公司不会是那些简单减少人头数的公司，而是那些提升人机协同杠杆作用的公司。这要求领导者从组织架构图转向工作流图。组织架构图显示谁向谁汇报。工作流图显示价值如何实际流动：跨越职能、系统、数据、决策、审批、例外、智能体和人类。它们揭示出 AI 在哪里可以加速结果，在哪里可以消除摩擦，在哪里不应自主行动，以及在哪里人的判断必须处于核心。福特的质量重置就是一堂工作流图课。那些故障不止局限于一个团队，它们存在于设计、制造、软件、硬件、供应链和质量部门交汇的地方。AI 可以帮助发现问题，但需要有经验的员工去理解问题为何出现，以及如何从上游预防。衡量标准是价值，而非更少的人。福特迎回“灰胡子”之后，结果说明了很多，也值得仔细研究。在 2026 年 J.D. Power 美国新车质量研究中，福特在大众市场品牌中排名最高，成绩改善至每 100 辆车出现 152 个问题。福特还称，这是公司自 2010 年以来首次在该研究中位列主流品牌第一。福特通过将智能系统与经验丰富的人员相结合、跨职能协作和预防思维，实现了改进。这就是领导力——即便在发出错误转向指令后，也知道何时调整航向。领导者现在应该做什么。第一，停止问 AI 能替代哪些人，而要问 AI 能在哪里放大专业知识。第二，在自动化之前先重新设计工作。如果工作流程是碎片化的，AI 就会把碎片化放大。如果流程是围绕查找和修复来构建的，AI 会帮你更快地查找和修复。但真正的突破在于预防、预测和重塑。第三，把知识当作基础设施。数据是不够的，提示词是不够的，需求文档也是不够的。AI 需要上下文、边缘案例、反馈回路、组织记忆和人的判断。第四，通过价值创造来衡量 AI，而不是通过活动量或减员数量。目标是更好的产品、更快的学习、更强的客户体验、更低的风险和新的增长能力。最后，为达到人机协同的杠杆效应而建设。未来不是人对机器，而是人带着智能体，专家带着系统，判断力带着自动化，智慧带着规模。福特和 Klarna 是领导力课程，因为它们学会了如何更好地使用 AI。对的人让 AI 值得规模化。让 AI 为人服务。
夜雨聆风