企業AI一台戲 ｜ 如何避免董事長拿捏CIO，CIO忽悠董事長_風聞

不少企業老闆對AI 的認知，常停留在媒體炒作與行業跟風的淺層層面：看到競爭對手或行業頭部企業官宣AI 戰略，便陷入“恐懼錯過” 的焦慮，生怕自身企業被時代浪潮甩在身後。但這種焦慮，恰恰折射出他們對AI 技術的本質邏輯與商業價值缺乏深入洞察。

更常見的場景是，老闆們習慣向技術團隊施壓：“要是連AI 怎麼創造商業價值都搞不清，你們的價值在哪裏？” 這種“管理者可以不懂，但技術團隊必須精通” 的“帝王式PUA”，暴露了企業主、管理層對技術應用的急功近利。

老闆的這類PUA 行為，折射出其對企業數字化轉型的誤解：無論是過往的數字化，還是如今的AI ，在他們眼中都成了立竿見影的“快效藥”，而非需要長期投入、持續迭代的戰略級工具。

這種心態直接導致技術團隊陷入在短時間內“整點活出來”的被動處境，忽略了AI 應用本該具備的可持續性，以及其與業務深度融合後才能產生的實際效益，最終使企業AI應用成為一場“為創新而創新”的表演。

面對老闆的壓力，CIO和CTO往往陷入兩難境地：一方面，他們需要回應高層的期待；另一方面，他們又缺乏足夠的資源和支持去系統性地推動AI落地。於是，許多技術負責人開始跟同行四處打聽，在網上東看西看，試圖通過零散的“創新項目”來證明自己的價值。

常見的場景包括“智能合同評審”和“智能問數”這類低風險、易展示的應用。這些項目通常易於快速搭建，看起來頗具科技感，然而往往脱離業務實際，成為技術團隊的“自嗨”，業務部門在使用這些工具後，發現其功能有限、誤差率高，甚至增加了操作複雜度，最終認為它們“沒啥卵用”。久而久之，技術團隊與業務部門之間會產生信任危機，AI項目也難逃“曇花一現”的命運。

例如，智能合同評審可能僅僅實現了合同文本關鍵詞提取和一致性檢查，而無法真正理解法律條款的複雜性，實際上，企業如果傳統的核心業務系統做得好、業務流程規範，合同條款都可以從核心業務系統中提取，自動生成文本，用AI 來進行合同分析本就是多此一舉。而智能問數則可能只是一個包裝了自然語言查詢功能的數據庫接口，並未提升數據分析的深度和廣度，企業如果重視數據分析，數據質量高，傳統BI 完全能滿足業務用户對於數據分析的需求。

老闆看到技術團隊搞出AI 演示產品時會感到高興，覺得團隊在積極創新；技術團隊則通過頻繁的彙報和演示來證明自己的存在感。然而，這種表面熱鬧背後隱藏着巨大的資源浪費和機會成本。

首先，零散的創新項目往往缺乏系統規劃和長期目標，導致技術棧混亂、數據孤島問題加劇。其次，業務部門被迫配合技術團隊進行測試和反饋，卻無法從中獲得實際收益，最終對AI創新產生牴觸情緒。最重要的是，企業可能因為追逐短期亮點而錯過了真正具有戰略價值的AI應用場景，例如端到端的供應鏈優化、客户體驗提升或商業模式創新。

要改變這一現狀，企業需要重新審視AI應用的初衷和方法：

（1）改變溝通方式  

管理層需要放下對技術的盲目崇拜、或者恐懼、或者不懂裝懂，與技術團隊共同探討AI的實際能力和侷限。老闆應該提出具體的業務問題，如“如何降低售後服務的成本？”而非“咱們搞個售後服務AI吧！”，而技術團隊則需用業務語言而非技術術語來回應。

（2）以業務價值為導向

AI項目應該從業務需求出發，而非技術可能性出發。企業可以通過設立跨部門的AI工作組，確保技術團隊與業務部門從需求分析到落地應用的全程協作。例如，如果業務部門需要提升銷售預測精度，技術團隊可以基於歷史數據構建預測模型，而非盲目推出一個華而不實的智能問答系統。

（3）小步快跑，確保總體架構

各種AI 的點狀創新必須服務於更大的戰略目標。企業可以採取“小步快跑”的方式，通過快速試點驗證AI想法的可行性，但同時要確保這些試點項目能夠擴展和集成到核心業務系統中。

（4）重視數據基礎與人才培養

AI的應用離不開高質量的數據和專業化的人才。企業需要投入資源完善數據治理體系，同時通過內部培訓或外部引進的方式提升團隊的AI能力。只有具備堅實的數據基礎和技術積累，AI項目才能從“玩具”變為“工具”。