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老板不亲自用AI,就别谈AI转型

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“训练AI,其实是在训练你的领导力”

过去两年,我见过最贵的一次AI转型,是老板批了2000万,自己一次没用过。

技术团队说这是"行业第一",推给一线员工。第一天大家给面子点两下,第三天全都不用了。为什么?原来的流程是1、2、3、4、5,硬塞进来一个AI,变成1、1.5、2、3、4、5,活生生多了一步。后来有人拿一个每月一百多块的通用大模型,对着这个场景调了调,效果比那套200万的系统还好。


这事我见过不止一回。问题出在老板身上:他把AI转型当成了一个"项目",没当成自己的事。

01

牵头没用,得上手

现在的主流说法是:AI转型是一把手工程,老板要牵头、要推动、要重视。

金蝶徐少春说"一定要有一把手推动"。李开复说"AI转型,必须一号位亲自来做"。麦肯锡的倪以理说得最硬:"成功的AI转型必须由CEO主导。"

这几句我都同意。可"推动"和"使用"是两回事。

很多老板理解的"一把手推动",就是拍板批预算、成立AI小组、开动员大会、定期听汇报。听起来很重视,实际上呢?

IT部门买回来一套参数很漂亮的模型,业务部门打开一看,用不上。老板在外面看见同行做了行业大模型,回来一句"我们也做一个",信息部门折腾大半年交差,领导多了个能拿出去讲的资本,业务部门那边没人打开过第二次。

这就是"尝鲜式"AI。为AI而AI,没想清楚到底要解决什么问题。


流传的那组数字挺难看:80%的企业AI落地失败;84%的受访者把"领导层失败"列成AI项目失败的主因。

根子在哪儿?

AI是个概率机器。你喂它垃圾,它就吐垃圾。老板只批预算、自己一次不用,公司会在下一个十年连上桌的资格都没有。

不下场,就出局。

02

真正跑出来的公司,老板都是深度用户

我观察到一个很清晰的规律:AI转型真正跑出结果的公司,老板自己就是重度用户。

金蝶徐少春,每天消耗token平均3000万,最高8000万。早晨让AI推经营洞察,下午自己参与产品设计和代码生成,晚上用AI日记复盘当天工作。到这个用量,"重视AI"四个字已经盖不住了,AI在他这儿就是日常工具。

亚马逊CEO安迪·贾西给团队立了条规矩:AI功能立项之前,负责人必须自己上手,用工具搭一个能跑的原型。他的原话是:"如果团队负责人自己没有亲手跑过那一连串的Prompt,就没有资格批准这条路线图。"

Airbnb的Brian Chesky用AI搭了一个公司"大脑",喂进去18,000张Keynote投影片、50,000份Google文档。他说:"我们大多数大型公司的CEO,其实都不知道公司里到底发生了什么事。"现在他的会议少了一半。他给自己定的目标是:对AI的熟悉程度,要像从小在这项技术陪伴下长大的人一样。"我从来不想成为那种被这项技术甩在身后的人。"

Shopify的Tobi Lütke每天拿AI对练想法。他丢给AI一个念头,比如"我们是不是该把某个项目砍掉",然后补一句:"我不想要标准答案,而是希望它反对我。"他还用AI Coding Agent对着自己二十年前写的代码反复试,把解析渲染速度提了53%,内存省了61%。

这几个人里,我最服Tobi这一条——拿自己二十年前的代码开刀,换我我不一定下得去手。

周鸿祎说得最直接:不亲自用AI,你没法真正理解这一轮技术在发生什么。别人汇报的和你自己上手的,根本不是一回事。他每天跟AI一起写代码,一天十几个小时连轴转。

华为云的周跃峰点名批评了团队里的"叶公好龙":"有些人口口声声谈AI趋势,言必称智能体时代,谈客户AI智能体需求,连AgentArts、'码道'都没有用过!"他还捅破一层窗户纸:"有些干部对华为云评头论足,连个华为云账号都没有,都没有在华为云消费!"

字节跳动CEO梁汝波把"深入一线"单独列成管理条目,提醒管理者拒绝"二手信息",到业务一线去拿决策的手感。

这些人身上有一个共同点:他们不是嘴上支持AI转型,他们是自己在用。


03

AI这东西,听汇报听不明白

过去做决策,你可以靠团队汇报、数据看板、战略会议。你不需要自己写代码,只需要懂商业、懂用户、懂管理。

AI不是这个逻辑。

AI是个高度不确定的概率黑盒。它的能力边界在哪儿、它什么时候会一本正经地胡说、它真正的潜力藏在哪儿,静态报告和PPT传不过来。管理者没亲手调过,就没有体感,没有体感就下不了准判断。

李开复在跟苏姿丰的对话里说过一句狠的:"如果公司做的AI转型,最终没有改变任何一个会出现在季度财报电话会议上的数字,那么你是做错了,只是浪费钱打造了一个AI实验室。"

要做到这个,前提是老板自己知道AI在核心环节里能干什么、不能干什么。这个认知,只能从亲手使用里长出来。


麦肯锡的数摆出来很难看:89%的组织在至少一个业务职能里定期用AI,80%的用户说生产力提升了,只有37%的企业报告AI对EBIT有正面贡献,真正算得上高绩效的约6%。

这个落差卡在哪儿?卡在老板本人。CEO主导的数字化转型,成功率大约是技术团队主导的1.5倍。你把AI议程交给CTO,拿到的是一个技术项目;AI真正值钱的时候,是它长在一个业务项目里,技术只是其中一块。

而业务项目的起点,是老板自己对AI的一手认知。


04

你以为在训练AI,其实是AI在训练你

训练AI这件事,表面上是你在教它做事,底下是它在反过来训练你的领导力。

你面对的是一个没有情绪、不怕被骂、不会被开除、也绝不会替你扛责任的大模型。它做得不好,问题全在你这儿:要么你没交代清楚,要么上下文给少了,要么标准压根没定义。你不能冲它发火,发火一点用没有。你只能回头想自己哪儿没说对,然后承认——大部分时候就是自己想得太粗。

想想你带团队的时候:有多少次明明是"我没说清楚",却怪员工"怎么这么笨"?有多少次自己都还没想明白,却要求下属"你怎么不理解我的意思"?面对真人,你能甩锅、能发火、能用职级压。面对AI,这一套全废。它不接你的情绪,也不怕你的权威。你只剩下一条路:想清楚自己到底要什么,把标准写明白,上下文给够。

斯坦福和Springer上有研究讲同一件事:AI coaching的核心贡献是用结构化反思去放大领导者本来就有的能力,不是往里灌外部专业知识。这种反馈循环能培养领导者的谦逊感,加快他丢掉固化偏见的速度,甚至比传统的人类高管教练更快。

你在AI面前栽的每一个跟头,都是照一次镜子。镜子里的笨,多半是你自己的。你咽下去的每一次火气,都在把你从"靠权威压人"推向"靠说清楚办事"。

AI是老板的照妖镜。你骂不了它,只能改自己。


05

自己钻进核心环节去捣鼓

企业AI转型,不是老板牵头搞一个项目花钱,是老板自己在核心价值环节用AI去捣鼓。

什么叫核心价值环节?你的公司靠什么赚钱,你就拿什么环节去试。做产品的,自己用AI做产品设计;做销售的,自己用AI搭话术、做客户分析;做供应链的,自己用AI调库存和排产。


李开复说过,Agent必须切进供应链、研发、销售这些核心环节,以可量化的ROI为根本目标。

绕回来还是那句:老板得先知道在自己这套活儿里,AI哪一步能顶上、哪一步顶不上。这个判断抄不来,只能自己敲出来。

波士顿咨询的调查里,70%的银行CEO说自己是AI的主要决策者,54%说自己的职位稳不稳取决于AI投资和战略对不对,他们平均每周花近7个小时补AI知识。IBM那边的数据是,64%的CEO已经能自在地基于AI生成的输入做重大战略决策。

这些不是预测,是已经发生的事。

06

半桶水的老板,最后两头挨

对AI只有半桶水认知的老板,最后就是两头挨:钱花出去了,机会也拖没了。

因为你判断不了技术团队给的方案行不行;判断不了供应商嘴里那句"行业领先"是真领先还是话术;判断不了那个200万的中台值不值200万;甚至判断不了你的团队是在做AI转型,还是在做PPT给你看。


怎么开始?

CEO AI 7天挑战:

  1. 第一天:注册一个大模型账号,自己用。别让助理代劳。

  2. 第二天:从你每天最头疼的一个决策开始,把问题丢给它,看它怎么答,然后回头想你的提问哪儿不行。

  3. 第三天:在核心业务环节里找一个具体场景,自己动手。哪怕只是优化一段客服话术、生成一份报告、拆一组数据。

  4. 第四天:把你跑通的最小流程,教给一个下属。

  5. 第五天:让这个下属再教一个人。

  6. 第六天:坐下来算账——这件事原来花多少时间、多少钱,现在花多少。

  7. 第七天:决定要不要扩大。

(整理自由嘉先生公开演讲)



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