你购买了大型语言模型账户。你安装了平台。你建立了内部知识库。你的团队在全员会议上展示了一些很酷的东西。
然而。
你的客户没有感受到任何变化。你的运营看起来没有不同。你的收入图表是平坦的。唯一改变的是你的公司通讯现在有了浓厚的“AI风味”。
如果这让你感到刺痛，那很好。这正是应该的。因为我在各处都能看到这个现象。
在水星公司，我们以数字化转型为生。我们站在企业科技的前沿，这意味着我们能看到什么有效——以及什么只是昂贵的表演艺术。我最近阅读了一份来自DataIQ的报告，这是欧洲最有影响力的数据和人工智能组织之一，标题是“人工智能戏剧的终结。”他们采访了欧洲顶级的数据和人工智能高管，结论非常直白：
人工智能不再是一个技术问题。这是一个组织设计问题。
下面是该报告中的三个残酷真相，以及你实际上需要对此采取的措施。
真相1：你的团队在执行，而不是转型。
你知道事情是怎么回事的。首席执行官宣布：“我们必须拥抱人工智能！”几周内，市场营销团队开始生成数百个由人工智能制作的海报。信息技术部门部署了一个聊天机器人，发送日历提醒，并称其为创新。每个人看起来都很忙。每个人看起来都很前沿。
但成本并没有降低。效率没有变化。销售管道的进展完全一样。
这就是表面化的人工智能。它用低风险、高可见度的花哨内容取代了组织改革的艰难、缓慢的工作，这在董事会演示中拍照效果很好。
DataIQ 报告发现93%的公司认为他们在人工智能方面进行了大量投资，但只有16%认为他们实际上拥有高级人工智能能力。这个差距不是技术差距，而是勇气差距。
真实的人工智能整合是艰苦的工作。想象一下使用人工智能来彻底改变你的销售管道。首先，你必须迫使你的前线销售代表停止在私人Excel表格中囤积客户数据，并开始将其记录到一个集中系统中。我们不断看到这种抵抗，这就是为什么我们构建了水星商业运营套件—在一个地方管理从潜在客户到履行的整个销售过程。但即使是最好的软件也会失败，如果文化与之对抗的话。
告诉销售总监，他们的直觉预测正被自动化的人工智能报告所取代，你并不是在安装软件。你是在开始一场内部政治战争。中层管理者在季度进展中受到评判，他们会理性地选择最小阻力的路径：构建一个华丽的人工智能玩具来取悦首席执行官，而不是做那些不受欢迎的重塑公司的工作。
解决方案：停止强制“人工智能使用。”强制新的激励结构。真正的转型在开始时是反人性。如果你的关键绩效指标没有奖励痛苦、缓慢的数据整合和流程变更工作，你的人工智能战略将仍然是一个复杂的企业表演。
真相2：CAIO陷阱
由于对人工智能的焦虑，许多公司急于聘请首席人工智能官。他们将人工智能孤立成一个独立部门，直接向首席执行官汇报。这看起来果断。这看起来严肃。
这可能是一个错误。
人工智能不是一个独立的业务单元。它是一种改善现有业务单元的方法。当你评估销售总监时，你会问："我们的收入达到了五千万吗？"在评估供应链总监时，你会问："我们减少了仓库开销吗？"
对于没有损益责任的CAIO，KPI是什么？
他们被迫通过虚荣指标来证明自己的存在。"我们部署了十个新的人工智能工具！" "这个月有五百名员工登录！"但当CEO问这些工具是否真的降低了库存成本或促成了更多交易时，房间变得安静。
在水星，我们并没有将我们的人工智能作为一个独立的噱头。水星缪斯人工智能是一个智能代理，执行任务以简化操作并最大化生产力。它直接识别后续行动项，简化销售操作，并融入现有的工作流程中。你的人工智能领导者必须与真实的、切实的商业成果相联系——而不是登录率。
解决方案：不要将人工智能孤立起来。直接将其整合到操作中并明确责任与损益。如果你的人工智能领导者不对收入、成本或利润负责，他们将追求表面效果。
真相3：混合领导者即将到来
我们曾经认为首席数据官必须是一个纯粹的技术高手——一个精通Python、神经网络和系统架构的人。那个时代正在结束。
技术准入门槛正在降低。商业理解的门槛正在飙升。
当今最优秀的数据领导者拥有非线性的职业生涯。他们曾在运营、产品或财务领域工作过。他们知道隐藏的秘密。
这里有一个故事可以说明原因。一位杰出的首席数据官（CDO）构建了一个计算上完美的人工智能模型来预测供应链需求。它上线了，但失败得非常惨烈。仓库库存过剩。现金流崩溃。
出了什么问题？模型从历史数据中学习到每个季度末都有巨大的需求激增。但模型不知道的是——因为从未被记录下来——销售团队存在一种有毒的文化渠道填充。他们在月底强迫分销商接受过剩库存，仅仅是为了达到他们的奖金目标。
人工智能并没有出错。它只是无法理解商业中那些不成文、未记录的人际政治。你公司中最关键的数据并不在你的SQL数据库中。它隐藏在你的激励结构、办公室动态以及当无人监督时你的团队所采取的捷径中。
这就是为什么我们的战略框架不仅仅关注代码。在我们的现代SEO四大支柱中，第四支柱是战略智能。—为其他一切提供方向的指南针。你需要的是操作智慧，而不仅仅是原始计算能力。
最终，首席数据官（CDO）与首席运营官（COO）之间的界限将会消失。最有价值的人工智能领导者不是最好的编码者，而是理解业务实际运作的操作者。
你现在需要问的三个问题
在下一个人工智能预算会议之前，诚实地问自己这些问题：
你的文化是否惩罚人工智能表演，并奖励真实数据的痛苦、缓慢整合？
如果你的团队因演示而获得掌声，但因修复客户关系管理（CRM）而获得沉默，那么你正在激励错误的行为。
你的人工智能领导是否直接与损益指标挂钩，还是他们被允许依赖虚荣指标生存？
如果答案是虚荣指标，那么你建立的是首席表演官，而不是首席人工智能官。
你的技术团队是否理解你们业务中未言明、未记录的人际规则？
如果他们在没有理解数据背后政治因素的情况下构建模型，他们就是在盲目飞行。
底线
现在任何人都可以购买最先进的LLM。这些工具已经商品化。模型只需订阅即可获得。
最终的竞争优势不是你购买的软件，而是组织勇气去做那些肮脏、无人感激、政治上困难的真正转型工作。
停止行动。开始构建。
让我们加速数字化。
保持领先地位。
— 詹姆斯
