大多数技术领袖对 AI 战略的误解

Source: Dev.to

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介绍

AI 战略已成为董事会议题。

路线图正在重新绘制。
预算正在重新分配。
团队被告知“在所有地方使用 AI”。

然而，尽管有这些活动，许多 AI 项目停滞不前，或悄然失败。

并非因为技术尚未成熟，而是因为背后的战略根本不匹配。

常见错误：把 AI 当作技术升级

大多数技术领袖对待 AI 的方式与他们对待：

• 云迁移
• 移动端采用
• DevOps 工具

的方式相同。

他们会问：

• 我们应该购买哪些工具？
• 我们应该使用哪些模型？
• 我们能多快部署？
• 我们如何展示快速收益？

这种框架虽然方便，却严重错误。AI 不是功能升级，而是运营模型的转变。当领袖们忽视这一点时，所有下游都会受到影响。

AI改变决策方式，而不仅仅是任务执行方式

传统技术投资提升执行力。AI改变：

• 谁在做决策
• 决策何时做出
• 系统中编码了多少判断

这是一次质的变化，而非量的变化。如果AI战略仅关注生产力提升，就会忽视真正的影响：决策杠杆。决策杠杆是重塑组织的关键。

为什么“AI无处不在”是警示信号

我经常听到的一句话是：“我们想要 AI 无处不在。”
这通常表明缺乏明确性。AI 不应该无处不在；它应该恰好出现在能够产生杠杆效应的地方。

没有明确的意图，AI 项目会变成：

• 零散的试点
• 重叠的工具
• 行为不一致
• 风险增加
• 信任下降

战略在于聚焦，而非覆盖。

领袖们很少提出的关键问题

大多数领袖会问：“人工智能如何帮助我们的团队更快工作？”
更好的问题是：“组织应该停止手动做哪些决策？”

该问题迫使我们明确：

• 责任
• 风险容忍度
• 问责制
• 信任

在这些问题得到解决之前，人工智能仍然是表面的。

为什么 AI 战略实际上是组织设计问题

AI 系统并非孤立运行。它们反映出：

• 激励
• 流程
• 假设
• 文化
• 治理

当这些因素不明确时，AI 会放大混乱。这就是为何一个强有力的 AI 战略应从以下方面入手：

• 决策映射
• 工作流重新设计
• 角色清晰化
• 升级规则

而不是工具选择。

速度的幻觉

许多 AI 项目优先考虑速度：

• 快速概念验证
• 快速演示
• 可见的实验

速度在演示中看起来很吸引人，但缺乏结构会导致脆弱。快速推进 AI 的团队往往：

• 失去对行为的控制
• 引入隐藏风险
• 侵蚀信任
• 之后导致采纳停滞

在 AI 领域，清晰度的可扩展性优于速度。

为什么治理不是创新的敌人

治理常被描述为：

• 放慢进度
• 增加官僚主义
• 阻碍实验

在 AI 领域，情况恰恰相反。明确的治理：

• 促进安全实验
• 确定边界
• 维护信任
• 防止代价高昂的逆转

当团队知道边界在哪里时，能够更快行动。缺乏治理并不会带来自由，而是产生犹豫。

有效的 AI 战略到底是什么样的

在那些做对了的组织中，AI 战略：

• 从决策设计开始
• 明确 AI 负责的内容和人类负责的内容
• 逐步建立信任
• 优先考虑可靠性而非新颖性
• 与长期目标保持一致

AI 被视为一种结构性能力，而不是展示项目。这种差异在结果中体现出来。

所需的领导力转变

有效的 AI 战略需要领导者的思维方式转变。

• 从“这个工具能做什么？”转向“我们在设计什么行为？”
• 从“我们能多快交付？”转向“我们在大规模上能信任什么？”
• 从“谁拥有这个工具？”转向“谁拥有结果？”

这些是领导力问题，而非技术问题。

真正的收获

大多数 AI 战略之所以失败，并不是因为缺乏雄心，而是把活动误当成了对齐。AI 不奖励紧迫感；它奖励清晰。

在 AI 领域取得成功的领袖不会是最早采用它的人。他们会是那些把组织设计成能够明智使用 AI 的人。这种战略优势会在热潮消退后悄然累积。