面对人工智能带来的变革，企业不能仅仅满足于引进新工具，而必须通过重塑组织自身来适应。真正的进步来自于培养探索型领导者，利用人工智能激发人类的创造潜力，并将价值创造视为一个动态调整的投资组合。通过这些策略，组织可以将所谓的“能力差距”转变为实现真正变革的强大动力。
尽管许多领导者对跟上人工智能的步伐表示乐观，但现实情况是，高达 93% 的人承认技能不足和培训缺失等障碍正在限制他们的发展。为了弥补这一差距，组织必须首先将自己重塑为一个能够以 AI 速度适应变化的实体。这种适应性并非凭空产生，而是通过一系列有意识的步骤来构建的。
孕育探索型领导者，而非专家
传统的领导者被培养成高效的操作者，因其知识和决策力而获得奖励。然而，一个自适应组织需要的是能够跨越专业领域思考、敢于挑战固有假设的领导者。他们用清晰的愿景引导团队，而非用控制手段。
这种新型领导力需要培养以下特质：
- 好奇心优于确定性。
- 洞察本质优于仓促定论。
- 共同创造优于自上而下的指令。
- 坦然接受“我不知道，我们一起找出答案”的状态。
适应能力是通过反复的实践经验培养出来的。将学习融入真实的决策过程，才能创造出能够持续推动创新的领导者。
要培养这类领导者，组织必须投资于真实世界的学习项目、高管教练辅导以及有目的的跨职能合作，而不是依赖短期培训或通用工具。
将 AI 视为人类潜能的催化剂
随着领导者成为适应性的引导者，他们必须围绕新的劳动分工重塑工作模式。人工智能代理（Agentic AI）可以帮助组织提高效率，但人类的优势在于规划、解读和优化这些系统。人工智能扩展了我们的能力，而人类则带来驱动正确结果所需的背景知识、判断力和责任感。
AI 的真正价值并非取代岗位，而是自动化其中的常规任务，从而将人们解放出来，专注于更具创造性、批判性和解决问题的工作。为了实现这一转变，组织必须：
- 重新评估工作分配：定期评估哪些任务可以由 AI 完成，哪些可以在未来 18-24 个月内实现自动化，以及哪些将基于可行性、业务价值和人的细微判断来重塑角色。
- 优先重新设计流程：在自动化之前，先简化端到端的工作流程。否则，AI 只会更快地放大现有问题。
- 将 AI 成果纳入岗位核心：重新定义工作职责，将负责 AI 产生的结果作为优先事项，并通过认可或职业发展来奖励这种转变。
- 鼓励实验：为团队提供实践培训、安全护栏和反馈循环，让他们可以安全地测试、学习和迭代。
将价值创造视为一个投资组合
人工智能代理为组织创造了巨大的价值潜力，但其成果的出现方式往往难以预测。传统的投资回报率（ROI）模型在这种速度和不确定性面前会失效，而自适应模型则能从中获益。
自适应组织采用一种更迭代的方法，而不是依赖固定的商业计划。它们使用粗略估算、小型测试和以范围衡量的结果。随着证据的出现，团队可以加倍投入，投资回报率也随之演变。
为了从一开始就提升价值，可以采取以下策略：
- 首先评估准备情况：评估数据、架构和治理等因素，并根据速度、风险和长期价值来决定是自建还是购买。
- 优先考虑可行性而非新颖性：避免那些听起来很棒但不切实际的应用案例。
- 快速试点并尽早衡量：利用紧密的反馈循环来完善投资回报率的评估。
- 将赋能本身视为一种价值来源：仅仅购买许可证无法解锁回报，真正的价值在于员工的广泛采用和有效使用。
通过结合针对特定用例的 AI 解决方案和将 AI 融入日常工作的广泛赋能，领导者可以建立一个平衡的投资回报组合。前者能带来早期回报，而后者则能随着时间的推移不断放大价值。