如果过去两年你作为 CIO 的日子充满了焦虑，别担心，你并不孤单。
一方面是铺天盖地的宣传：“不拥抱 AI 就会像恐龙一样灭绝”；另一方面是惨淡的现实：波士顿咨询集团（BCG）的数据显示，超过 74% 的公司在努力扩大 AI 价值时举步维艰。预算烧完了，工具买了，但承诺的变革迟迟未到。
问题的症结不在于技术，而在于“恐惧”。
你的组织可能正被四种恐惧所瘫痪：
领导层的 FOMO（错失恐惧）：“我们必须做点什么，免得看起来落伍。”
员工的替代恐惧：“如果我太擅长用 AI，我是不是就失业了？”
IT 团队的维稳恐惧：“系统好不容易稳定了，引入 AI 就像打开潘多拉魔盒。”
所有人的投资恐惧：“要是这几百万花错了地方怎么办？”
这种恐惧导致了一种假象：组织看起来很忙（忙着开会、忙着培训、忙着做 PPT），但实际上寸步未行。
要打破僵局，CIO 需要停止发号施令，开始像园丁一样培育环境。
Step 1：别强迫，先让 AI 进入生活
不要再搞强制性的枯燥培训了。鼓励员工用 AI 规划晚餐、安排家庭日程。微软数据显示，75% 的知识工作者已经在工作中使用自己的 AI 工具。一旦他们在生活中建立了对 AI 的舒适感，他们自然会把它带入工作。
Step 2：让一线员工“自下而上”定义用例
即使是最聪明的 CIO 也不可能知道每一个低效的角落。真正的痛点只有一线员工知道。Trevolution 曾通过内部竞赛征集 AI 想法并给予现金奖励。虽然每个改进可能只节省 20 分钟，但乘以数百名员工，这就是巨大的效能提升。
Step 3：领导层定方向，团队选路径
自下而上虽然好，但容易混乱。这时候需要 CIO 介入，用“漏斗”筛选想法。只选择那些高影响、可重复、有明确负责人和成功指标的项目。别把 AI 当作能制定战略的 CEO，把它当作一个聪明但没经验的实习生——让它去处理日程、摘要和初稿。
Step 4：基础设施别急着“大兴土木”
很多 CIO 一上来就砸钱搞庞大的 AI 基础设施，这是错误的。聪明的策略是：先用现成的商业平台验证价值 -> 确认数据到位 -> 优化数据管道 -> 最后才进行增量投资。在产品被证明畅销之前，不要急着建工厂。
Step 5：拒绝虚荣指标，只看结果
别再庆祝“我们启动了多少个试点”或者“员工上了多少小时的课”。那是虚荣指标。真正的问题是：生产力提高了吗？成本降低了吗？产出时间缩短了吗？一个小而美的成功案例，胜过一百个无疾而终的实验。
结语
AI 不会取代公司，但误用 AI 的恐慌可能会。未来的赢家不是那些拥有最炫酷模型的公司，而是那些让 AI 成为日常习惯、让领导层专注于规模化有效实践的务实派。
原文：CIO 扩展 AI 计划的 5 步路线图
AI 停滞不前不是因为技术，而是因为恐惧。本指南向 CIO 展示了如何将停滞的概念验证（POC）试点项目转化为真正的影响力。
在过去的两年里，CIO 们一直被告知，AI 是自互联网发明以来最新、最具颠覆性的创新。如果他们不能立即利用 AI 改造工作流程，就面临着落后于竞争对手的风险，现有的技术结构也会像摇摇欲坠的纸牌屋一样倒塌。
错失恐惧症（FOMO）非常强烈，许多与我交谈的高管承认，甚至在拿到地图之前，他们就已经被推入了一场竞赛。“我们担心竞争对手会利用 AI 获得竞争优势，而我们不会，”这种主要的想法挥之不去。
于是预算被分配了。
工具正在被购买。
紧张局势正在加剧和升级。但什么也没有改变。
事实上，波士顿咨询集团的一份报告显示，超过 74% 的公司正在努力扩大 AI 的价值。内部的概念验证（POC）悄然停滞，预算被消耗殆尽，而承诺的转型却不见踪影。
那么，CIO 如何从实验转向有意义的商业价值？他们如何在不被框架、流行语和压力淹没的情况下做到这一点？
技术不是——也不应该是——瓶颈。动力也不是。真正的瓶颈是恐惧：
领导层担心落后于竞争对手的恐惧（“我们正在赛跑，以免看起来过时”）。
员工担心因 AI 而被解雇的恐惧（“我想充满热情，但我害怕被取代”）。
IT 团队担心现有工作流被破坏的恐惧（“我们的系统刚刚稳定下来……引入 AI 感觉像是打开了潘多拉魔盒”）。
所有人担心投资被错误使用的恐惧（“工具太多，清晰度不够。我们要小心别把几百万花在错误的 AI 技术栈上”）。
AI 创造了一种恐惧的环境：FOMO（Fear Of Missing Out）、无法跟上的恐惧以及因 AI 而失业的恐惧。根据最近一项针对 700 名 CIO 的研究，“79% 的 CIO 表示，当今的企业必须在采用新兴技术方面承担风险，否则就会像恐龙一样走向灭绝。”
恐惧导致了伪装成进步的瘫痪。组织看起来很活跃——但并没有向前发展。
第 1 步：不要命令，要引导
大多数人害怕 AI，就像小孩子害怕床底下所谓的怪物一样。但通常，当探索开始时，恐惧就会消失：就像与其让孩子安静下来并告诉他们不要害怕（这没什么用，对吧？），不如激发他们的好奇心。与其命令，不如让他们去探索——这对员工也同样适用。
与其说“每个人都必须学习 AI”和“引入了新的强制性研讨会”，我建议邀请大家通过习惯和熟悉感来拥抱 AI。例如，当我培训团队时，我从可以改善他们个人生活的方面入手。我鼓励员工使用 AI：
计划晚餐做什么
安排家庭日程
学习或提高外语
根据微软的数据，75% 的全球知识工作者正在使用 AI，在工作节奏和工作量下挣扎的员工正在将他们自己的 AI 带入工作中。为什么？因为舒适感建立信心，一旦 AI 进入个人习惯，人们自然会将其带入工作。
第 2 步：让员工自下而上地发现用例
许多 CIO 试图自己识别每一个 AI 用例。但这不仅是不可能的，也是低效的。真正知道哪些工作流程是重复的、压力的或低效的人甚至不是高管；他们是在一线做具体工作的人。
根据我的经验，只有自下而上的引擎才能推动真正的采用。这样，员工会有掌控感，公司也能发现正确的用例。有些改进是渐进的，甚至可能显得微不足道，比如在一项微小的任务上节省 20 分钟，在另一项上节省 15 分钟。但乘以数百名员工，收益就会复利增长。文化建立起来了。势头形成了。
例如，在 Dyninno，我们在全公司范围内举办了一次 AI 创意内部竞赛，通过头脑风暴，集思广益，挖掘员工的想法，看看我们还可以采用哪些可能带来价值的流程。分享最佳创意的员工获得了可观的金钱奖励。
第 3 步：定义目的地；允许团队选择路径
自下而上的能量是强大的。事实上，波士顿咨询集团制作了一本很棒的手册，详细描述了自上而下的框架。但如果没有方向，它就会变得混乱——这正是领导层应该介入以提供焦点的阶段。
这里的关键是不要过度。选择极少数，但要是正确的少数：
具有高影响力的工作流
可重复的流程
与收入或成本节约有直接联系
明确的负责人
现实的时间表
早期定义的成功指标
这是大多数组织恐慌的地方，因为他们要求保证一切都会完美解决。但 AI 不是通过确定性来扩展的——它是通过有纪律的实验来扩展的。把 AI 想象成你的私人学生助理，非常聪明，但也非常缺乏经验。你会把你 19 岁、刚出大学校门的伙伴去处理公司战略吗？不会。但你会让这个新生处理你的日程安排、阅读大量客户评论、总结研究并起草演示文稿的初稿吗？绝对会。
记住——如果 AI 没有带来价值，那就是应用到了错误的流程（工作流）上。为了在 Trevolution 避免这种情况，我们使用季度规划周期，仔细选择要开发的 AI 计划。我们使用自定义评分框架，考虑实施的难易程度、金钱影响和战略一致性。这使我们能够选择值得投入的想法——那些员工偏好并识别为潜在瓶颈的想法。
第 4 步：建立正确的技术基础
被 AI 浪潮的流行冲昏头脑，许多 CIO 立即投入巨额 AI 基础设施支出。这往往为时过早。明智的 AI 基础设施战略遵循此路径：
从商业和托管的 AI 平台开始
检查你选择的流程是否定义明确，并且你拥有所需的所有数据
仅在存在价值时优化和自动化数据管道
增量投资，仅针对已验证的用例
你不会在证明产品可行之前就建工厂。AI 也是如此。
第 5 步：衡量重要指标
你会怎么称呼一个只计算跑步次数却不关心或衡量任何其他输入的人？业余爱好者。对于那些使用 AI 却不衡量结果的人也是如此。通过指标要找到活动的数量很少有重大影响有产出的。
许多公司庆祝他们启动的试点数量，或者（更糟糕的是）提供的 AI 培训小时数。这些不过是虚荣指标，实际上几乎毫无意义。
二、真正应该问的问题是：
生产力提高了吗？可以衡量吗？
运营成本下降了吗？
我们缩短了产出时间吗？
团队工作得更聪明了吗（而不是更长时间）？
即使是一个具有实际影响力的小型 AI 计划，也比一堆结果无人能评估的实验有价值得多。
虽然许多人认为 AI 是一种革命性的发展，但我认为它是渐进式的进步。那些举办最大规模研讨会或拥有最引人注目头条新闻的人肯定不会是未来的赢家。未来的赢家将是那些每天使用 AI 以更高效工作的人，在那样的组织里，领导层扩展有效的方法，且只有在 AI 的影响得到证实后，技术投资才会增长。
记住，首先——引入工具。然后人们采用它。接着工作流程演变，业务加速。那些追逐炒作的人将会精疲力竭。但能力建设者将比其他所有人活得更久。
