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      倪云華:企業AI化進程當中,組織如何變革?

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      所有人都在談AI轉型,但大部分企業搞錯了一件事:它們以為AI轉型是個技術項目。

      買幾個license,上一套大模型API,搞個內部chatbot,做幾個pilot,然后等著降本增效的數字出來。

      CEO在年報里寫一段「我們全面擁抱AI」,CTO匯報時展示幾個demo——大功告成。

      我的判斷是,這套打法到2026年已經徹底失效了。

      McKinsey今年的State of Organizations 2026報告說得很直白:

      86%的企業領導者承認自己的組織,還沒有準備好在日常運營中真正落地AI。與此同時,88%的領導者說自己的企業正在部署AI。

      你品品這兩個數字之間的荒誕,幾乎人人都在用,但幾乎沒人真的準備好了。

      這不是技術差距,是組織債務。

      01

      第一層:AI高績效企業做對了什么?

      答案不是模型,是workflow redesign

      McKinsey測了25個變量,做了相關性回歸分析,結論讓很多技術派不舒服:

      在所有影響企業AI商業回報的因素中,貢獻最大的單一變量是工作流的根本性再設計。

      不是模型的精度,不是數據資產的規模,也不是技術預算的多少。

      AI高績效企業(EBIT提升超5%的那6%)和其他企業的差距在哪?

      高績效企業從根本上重新設計個人工作流的比例,是其他企業的近三倍。

      說白了,那些真正從AI賺到錢的公司,不是工具用得好,是把人怎么干活這件事重新想了一遍。

      而大部分企業在做什么?把AI疊加在2019年設計的流程上,用新引擎跑舊賽道,然后抱怨引擎不行。

      02

      第二層:組織變革的真正對手

      不是「不會用AI」,是change management

      McKinsey的調查覆蓋了15個國家、16個行業的超過10000名領導者,AI落地的三大障礙分別是:

      監管與法律風險(約45%)、對AI本身的顧慮(約45%)、以及組織層面的挑戰比如變革管理和部門壁壘(約40%)。

      注意第三項——organizational challenges。這不是技術問題,不是預算問題,是「我的組織根本不會改變自己」的問題。


      ▲倪云華線下授課

      WRITER的2026企業AI采納調查更直接:

      79%的企業在AI落地過程中面臨挑戰,比2025年有兩位數的增長;

      54%的C-suite高管承認,AI的采納正在撕裂他們的公司。

      「撕裂」這個詞,不是我說的,是一半以上的CEO和CTO自己說的。

      03

      第三層:Klarna的教訓——組織變革沒有「一步到位」

      Klarna是全球AI最激進的企業之一。

      CEO Sebastian Siemiatkowski在2023年主動當OpenAI的「guinea pig」,公司從約5500人縮減到約3400人,降幅40%。他們用AI客服助手替代了700個人工客服的工作量。

      從數字上看,這是AI降本增效的完美案例。

      但故事還有后半段。

      客戶開始抱怨AI客服的回復太模板化、缺乏共情能力,無法處理復雜問題。

      到2025年初,內部評審和客戶反饋都顯示AI系統在需要細膩判斷的場景里表現不佳。

      Siemiatkowski自己承認:「We went too far」

      Klarna現在正在重新招聘人工客服,采用一種混合靈活的模式。

      這個案例告訴我們什么?

      • 組織AI化不是一個線性過程。

      砍人、上AI、省錢、結束,它是一個動態博弈:你要不斷測試AI的能力邊界在哪,人的不可替代價值在哪,然后持續調整組織設計。

      Klarna至少還有承認錯誤和快速調整的能力,大部分企業連第一刀都不敢砍。

      04

      組織到底該怎么變?

      McKinsey的數據顯示,在每投入1美元技術的同時,應該投入5美元在人身上。

      這個比例聽起來反直覺,但邏輯很清楚。

      AI再強,改變的是工具,不改變的是使用工具的組織系統。

      我認為AI時代的組織變革有三個必須做到的事:

      ▌一、CIO必須進入戰略核心,而不只是管IT。

      McKinsey發現,在頂級績效企業中,三分之二的技術領導者「深度參與」企業戰略制定。

      AI不是一個IT項目,它是一個operating model的迭代。

      這件事如果CIO和CEO不坐在同一張桌子上討論,就不會真正發生。

      ▌二、招人邏輯徹底改變,少而精,不再按量取勝。

      領先企業正在減少整體技術人員的招聘數量,但大幅提升對高級工程師、架構師和產品負責人的需求。

      在agent化的世界里,大量初級開發者的存在價值正在下降。

      Shopify CEO Tobi Lütke那句話"hire an AI before you hire a human"。

      不是口號,是組織設計的新原則。

      ▌三、別把AI當項目做,把它當成永恒的變革狀態。

      McKinsey的結論是:組織不能再把轉型視為一個完成時態的事情,變革正在成為一種「永久狀態」。

      不是business as usual,而是business as change。

      這意味著組織要有持續實驗、持續調整、持續打破自己的能力。而這種能力,不是買來的,是練出來的。

      我的立場很明確:

      • AI時代的贏家,不是技術最先進的公司,是組織進化最快的公司。

      技術可以買,模型可以調用,算力可以租。但一個能夠自我重塑的組織,是AI時代唯一不可復制的競爭壁壘。

      大部分企業現在的問題,不是AI用得不夠多,是組織變得不夠快。而組織變革最難的地方在于,它要求領導者承認一件事:你過去建造的那個精密的管理系統,正在成為最大的負債。

      結合我多年500強咨詢實戰經驗、百家企業組織變革與AI轉型落地調研,我把這套AI時代組織重構、中層突圍、商業決策的底層邏輯,系統打磨成《AI時代,戰略商業決策大課》。



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