企業AI轉型九成僅一成成功，如何突破試點陷阱？

“90%的（被調研）企業已經啟動數字化和AI轉型，但只有25%取得了切實成果，僅有10%實現了AI規模化應用。”麥肯錫對企業的AI轉型進行持續性調研，并于4月10日發布了AI最新趨勢與落地實踐的研究結論。

麥肯錫全球資深董事合伙人卜覽表示，這一數據與20年前ERP信息化、10年前移動互聯網數字化轉型期的調研結果幾乎一致，“領先者與大多數企業的最大區別，不在于技術本身有多強，而在于能否挑中業務重點，端到端打穿”。

麥肯錫將這一現象稱為“試點陷阱”：大量企業長期停留在點狀試點階段，在不同業務領域分散嘗試，最終效果有限，同時導致組織信心不足。其調查數據顯示，75%的企業正處于這種狀態。

麥肯錫全球資深董事合伙人鐘惠馨表示，AI轉型的復雜性遠超過去的數字化轉型。她以某金融機構為例，將其AI轉型所需能力拆解為四層：客戶經營模式、AI驅動的決策、核心技術與數據、營運模式。數字化轉型可能只需要做好這四層當中的某些部分，而AI轉型必須四層同步推進，且自上而下。

“AI轉型不是IT項目，而是企業自上而下的決策流程、人才體系與組織能力的全面變革。”鐘惠馨說。

但這并不意味著企業要在所有職能上全面鋪開AI。卜覽稱，很多公司都在說“All in AI”，但這只是一個態度，不能作為方式和方法。如果認為“All in AI”就是每個職能、每個流程都要做AI，一定會出問題。他提出，企業AI轉型成功的關鍵在于“有選擇的自我顛覆”，明確1—2個核心業務領域，集中資源端到端打穿，重構流程與人機協作模式。

麥肯錫全球董事合伙人張勤亞認為，AI轉型是需要不斷培養的“肌肉”。每一次新技術出現，就要進行迭代式創新，且不是零散的創新，而是整個流程的更新。他說，AI時代，人類最重要的技能將是表達清楚自己要什么，剩下的執行可以由AI來做。人類作為最后的“判斷者”，要講清楚目標、邊界和目的。

針對市場普遍關注的AI替代崗位問題，卜覽回應稱，AI對人才梯隊的影響主要體現為替代型與轉型型同步發生，其中轉型型影響更為根本。AI將重構關鍵業務流程，推動人機協同作業，讓人類轉向機器難以勝任的高價值工作。受影響比較明顯的有知識管理、產品服務開發、IT、營銷與銷售、服務運營等。

卜覽進一步稱，當前存在大量預期性裁員。他援引《哈佛商業評論》數據介紹，近九成企業預期AI會影響，從而開始裁員，但僅有2%的企業真正在內部落地AI應用。很多公司裁員受其他大環境影響，實際被AI替代的崗位仍是個位數百分比，因此，他認為人們無需過度焦慮。