尽管企业在人工智能上投入巨资，但高达 95% 的AI项目都未能产生可衡量的成果。这并非技术本身的问题，而是因为大多数公司错误地将其视为单纯的技术升级，忽视了员工的能力培养和行为改变。成功的AI应用需要将技术部署与人员发展同步进行，关键在于培养员工使用AI的判断力。企业应将AI推广视为一项领导力挑战，通过持续的能力建设来赋能员工，从而避免失败并真正释放AI的潜力。
同时推进，或同时失败
高管们常常将AI转型视为一个选择题：这是一个技术问题还是一个人的问题？实际上，两者都是。只关注任何一方都会导致失败。
- 只重技术： 许多公司像对待软件升级一样对待AI，专注于技术集成和操作培训。结果是，员工采用率停滞不前，并悄悄回到旧的工作方式。
- 只重人员： 另一些公司则侧重于文化和变革管理，却忽略了有效使用AI所需的基本技能。他们低估了一个事实：AI不仅仅是另一个工具。
如果你只推动技术，你就会成为那95%失败案例中的一员。如果你只关注人，你会低估其中的风险。成功需要有意识地、平等地同时推进两者。
案例研究：超越“如何操作”
一家全球医疗公司在准备部署 Microsoft Copilot 时，最初的计划是典型的技术推广：专注于“如何操作”的技术培训，并辅以沟通计划。
然而，一个关键问题改变了整个策略：“你知道你的员工现在是如何使用AI的吗？他们用得好吗？”
这个问题的答案是“不知道”，这成为了一个转折点。团队意识到，目标不应局限于工具的采用，而是要培养员工做出明智决策的能力。
新的策略调整如下：
- 评估先行： 首先通过评估来了解员工当前的AI使用水平，找出他们的能力差距。
- 个性化发展： 为员工提供个性化的发展路线图，帮助他们与技术共同成长，而不仅仅是学习点击按钮或输入指令。
- 建立信任： 将评估定位为一种发展性投资，而非惩罚性评价，从而赢得了员工的信任。
最终，当Copilot正式上线时，员工已经做好了准备。他们不仅对使用工具有信心，而且采用率远超预期，团队甚至开始自发地探索新的应用方式。成功源于将AI推广从技术部署重新定义为能力建设策略。
95%失败的原因与成功之道
大多数AI项目的失败并非由有缺陷的软件引起，而是由有缺陷的观念所致。
领导者们仍在将AI视为一次技术转变，试图通过培训功能来“完成任务”。然而，让员工了解一个工具和改变他们的工作行为是两码事。如果没有判断力、整合能力和洞察力，技术工具就会被闲置，甚至放大错误。
这是一个每个组织都必须面对的决策点：你可以快速行动并祈祷好运，或者你可以在前期投入稍多一些，以避免加入95%的失败行列。
没有能力支持的速度是一场奔向底部的竞赛。成功的公司会将AI的采用视为一项领导力挑战，而非一个IT项目。
AI是放大器，而非万能药
AI不会神奇地解决我们的领导力问题，它只会暴露这些问题。它不会消除人的优点或缺点，而是会放大它们。
- 当员工具备相应能力时，AI会加速进步。
- 当员工不具备能力时，AI会加剧混乱。
因此，AI的未来不在于推出下一个新工具，而在于培养人们更好地使用他们已拥有的工具。最终决定AI故事走向的，不是我们构建的算法，而是我们选择成为什么样的人。