文 | 沈素明
企业界的战略共识，已经完成了一次深刻进化：AI 不再仅仅是提高效率的工具箱，而是企业未来竞争力的战略基石。它驱动着组织从整个价值链到客户体验的全面重塑。
然而，许多企业在战略会议上拍板的 "AI 基石 "，在组织层面落地时却陷入了 " 悬空状态 "。这种 " 悬空 " 现象绝非技术问题。企业可能斥巨资引入了顶尖的模型和 Agent 技术，它们本该具备 L2 流程自动化和 L3 核心能力固化的深度潜力，但在组织的实际运行中，它们却被降维到了 L1 信息辅助的表层。技术能力被自身的组织惯性所屏蔽，始终无法与组织的人才体系、治理结构和业务流程这三大核心要素产生本质的化学反应。
最终呈现的局面便是：
①技术很先进，但员工不会用；
②战略很清晰，但治理跟不上；
③试点很成功，但变革推不动。
为什么会这样呢？是因为企业错误地将 AI 变革视为一场 " 技术升级项目 "，而没有将其视为一场" 组织能力重构的系统工程 "。AI的价值，从来不是大模型本身，而是大模型所能驱动的组织能力。变革的失败，往往源于将 AI 能力降级为技术工具，从而在人、治、程、策这四大关键落地路径上，陷入了集团陷阱。
要让 AI 战略基石真正 " 落地生金 "，管理者必须正视组织深处的矛盾，并以系统工程的思维，启动对核心能力的重构。
一项旨在推动整体协作和能力转化的战略，如果最终反而阻碍了价值流动，便是 " 异化 "。在 AI 的落地过程中，组织内部的惯性与矛盾，正在将变革异化为三大阻碍价值流动的 " 新烟囱 "。它们将组织的战略潜力，分割在孤立的结构里头。
这种 " 人才烟囱 " 的典型表现是：企业投入大量资源进行 AI 工具培训，但员工在实际工作中，只是将 AI 当作一个高效的 " 外挂工具 " 来完成低价值的文案和总结。他们的工作流程和思维模式依然停留在旧时代。
其核心是AI能力与人才体系的脱节。
这种脱节使得 AI 的能力始终停留在 L1信息辅助层。组织缺乏一个清晰的 "AI 协同能力 "模型，不知道一名优秀的业务专家在AI辅助下，其智性判断力、问题提问能力（PE）和跨职能协作边界应该如何被重塑。
更深层的影响在于，它阻碍了企业实现 L3核心能力固化的战略目标。L3 能力的实现，需要业务专家将独有的经验和知识转化为高质量的训练数据，用微调（Fine-Tuning）技术固化到模型参数中。如果人才只是将 AI 视为外挂，就无法完成从知识使用者到知识贡献者/训练师的角色转型，L3 的战略价值自然无从谈起。
许多 AI 治理委员会的成立，并未真正解决 AI 在企业中的权力与责任边界问题。委员会往往被异化为仅负责技术合规和安全审查的 " 技术审查机构 "。
" 治理烟囱 " 的形成源于AI治理与战略决策的割裂。AI Agent 的自主决策能力（L2），天然要求将决策权从人转移到系统。这种权力边界的模糊，导致了高层对 " 失控 "的集体恐惧，以及基层对" 责任 " 的规避。
当 Agent 被限制得过多，必须经过层层人工审批时，L2 流程自动化的价值便被稀释，Agent 的执行效率被治理流程本身所拖垮。这种治理体系沦为流程上的 " 安全阀 "，而不是战略的" 指挥中心 "，导致 AI 的战略目标和执行被一道 " 治理烟囱 " 所阻隔。
这种烟囱是 AI 变革效率低下的直接原因。变革管理缺乏科学的阶段划分和里程碑，推行时采取 " 碎片化 "的局部试点或" 一刀切 " 的全面推广。
其后果是变革节奏的混乱和业务价值的错位。
许多试点项目获得了 95% 的 " 模型准确率 "，但无法将成功复制到组织的其他单元，因为变革目标仅仅关注技术指标，而未能与业务价值转化率挂钩。
真正的变革，需要将 AI 能力（L2/L3）沉入业务核心，通过MLOps管道实现持续运营，并最终转化为组织的新标准操作程序（SOP）。如果变革管理始终停留在试点阶段，无法进入规模推广和能力固化，那么 AI 的 L2/L3 能力便会持续 " 悬空 "，无法成为企业可复制的系统能力。
三大 " 烟囱 " 是表象，其背后，是组织深层的权力边界、文化认知以及对适配性的逃避问题。
将 AI 变革定性为技术部门的主导事件，本身就是个大毛病。这种技术中心主义的傲慢，忽视了 AI 对组织内权力分配的冲击。
AI 的部署，必然会挑战既有的组织结构和既得利益。
当技术部门完美交付模型后，却发现业务部门的流程不愿调整，人力资源部门的绩效体系不愿改变时，技术中心主义的 " 自大 " 就遭遇了组织的 " 自我防御 "。变革因此被挡在组织自己塑造的壁垒之外。这是一种深层的文化抵抗，因为AI变革是CEO工程，而不是CTO工程。
企业管理者普遍倾向于复制而非适配。这种一刀切的惰性，源于对适配复杂性的逃避。
AI 变革策略的深度和力度，必须与企业的规模、业务复杂度、管控模式（财务、战略、运营）紧密匹配。一个大型集团的 " 深度整合 "策略，要求构建统一的 Agent 平台和 RAG 知识中台，成本高昂且周期漫长；而一个小型的创新型公司，可能只需要采取" 敏捷轻量 " 的 SaaS 部署即可。盲目复制成功经验，只会造成资源的巨大浪费和组织的结构紊乱。变革策略的制定，必须回归到对自身管控模式的清晰认知之上。
要将 AI 能力从 " 技术工具 " 重构为 " 组织的核心战略资产 "，必须遵循人、治、程、策这四大系统工程原则，实现组织能力的完全重构。
AI 时代的人才战略，其核心是赋能而非替代。变革的目标是实现人才的整体升级，将 AI 能力内化为组织的智性资产。
组织必须构建以 "AI 协同能力 " 为核心的人才模型，并进行分层设计：
·核心专家角色的转型：重点是 "Agent 流程设计能力 "，即如何定义 Agent 的行为逻辑、提供 L3 微调所需的高质量数据。这是将专有知识固化为组织资产的关键环节。业务专家必须学会用AI的语言和数据，来描述和重写他们的经验。
·普通员工的智性升级：培训的重心转向 " 批判性使用能力 "和" 高质量的提问工程（PE）"，将注意力从执行转移到决策和联结上。
唯有将 AI 视为提升自身智性的伙伴，人才烟囱才能被彻底打破，组织的 L3 能力才能被真正激活。
AI 治理不能是事后的补救，而是战略启动的前提。核心原则是制衡而非放任。
首先，必须赋予 AI 治理委员会战略决策权，使其成为 AI 的 " 宪法制定者 "，而不仅是技术审查员。委员会的首要任务是建立 " 伦理 - 风险 - 合规 " 三位一体的审查流程，明确 Agent 的自主决策权限（L2/L3 能力）：
·决策边界的界定：明确 Agent 在高风险领域（财务、人事）的权限和人工干预点。这是深思熟虑后的有限放权，它确保了在放权的同时实现了风险的制衡与可控。
·责任追溯机制：强制要求所有 Agent 的决策日志上传至集团统一审计平台。治理先行，是组织实现安全、大规模部署 L2/L3 能力的关键保障。
AI 变革需要敏捷管理的思维，拒绝 " 一刀切 " 的僵化推广。变革管理必须设定清晰的阶段划分，并以业务价值转化为根本驱动力。
变革路径建议分为四个清晰阶段：认知统一、小步试点、规模推广、能力固化。
·小步试点阶段：里程碑必须是具体的AI价值转化率（例如：异常响应时间缩短 80%），而非单纯的模型准确率。这确保了变革的价值导向。
·规模推广与固化阶段：重点是建立MLOps管道，确保模型的持续稳定运行和自我迭代，并将通过 Agent 实现的流程优化（L2）和知识固化（L3）转化为组织的新标准操作程序（SOP）。这才是将 AI 能力转化为组织资产的最终表现。
变革管理的重心，必须从关注技术指标转向业务结果，才能确保变革节奏与企业的实际价值产出同步。
不存在普适的 AI 变革方案，策略必须具备适配性。这种适配，是集团管控思想在 AI 时代的精确投射。
·大型集团的"深度整合"：必须采取高集权策略，在总部层面构建统一的 Agent 平台、RAG 知识中台，实现 L3 核心能力的固化。其 Agent 治理应匹配运营管控型或战略管控型的集权度。
·中小企业的"敏捷轻量"：应采取低集权策略，快速引入 SaaS 化的 L1/L2 Agent 工具，专注于解决特定业务场景的痛点，以快速实现小范围的ROI。其 Agent 治理应匹配财务管控型的低集权度。
策略的差异化，是避免 AI 投入资源浪费和组织结构紊乱的根本保障。
AI 变革的失败，几乎都是系统性失败。企业往往缺乏一种跨职能的、能贯穿 " 人、治、程、策 " 全链路的系统工程能力。
为了帮助管理者启动自我诊断，我再次将 " 四大关键路径 " 转化为评估 AI 战略落地力的起点。如果您在下述评估中发现两个及以上关键路径存在瓶颈，这表明您的 AI 战略正在遭遇组织能力 " 异化 " 的风险。
AI 能力将成为战略基石，不可逆转，已是共识，但只有那些敢于正视组织内部矛盾、将 AI 变革视为组织能力重构工程的企业，才能真正实现 " 落地生金 "。这不仅关乎技术，更关乎企业未来的生存和持续的核心的竞争力。
