导读：面对 AI 带来的自动化冲击，大多数企业的本能反应是“裁员省钱”。但宜家（IKEA）却提供了一个教科书级的反直觉案例：他们没有裁掉被 AI 替代的 8500 名客服，而是顺着 AI 揭示的“盲区”，发掘出了一个年营收 13 亿欧元的新业务。这不仅是一次商业上的胜利，更生动地揭示了
CIO在 AI 时代应如何重塑自身的核心价值。
图片： 宜家（IKEA）门店
宜家的案例向我们深刻地展示了：AI 不仅仅在改变 CIO（首席信息官）的具体工作内容，更在从根本上重塑这一职位的性质——它赋能 IT 领导者，让他们能够敏锐捕捉到公司长期以来视而不见的巨大商机。
2021 年，宜家门店的主要运营商 Ingka 集团推出了一款名为 Billie 的 Chatbot（聊天机器人）。它的初始目标与大多数对话式助手无异：全天候解答常规的客户咨询，如商品库存、配送时间或订单状态。
正如这类经典的应用场景一样，Billie 的上线迅速将呼叫中心团队从海量重复性任务中解放了出来。数据令人瞩目：在 2021 年至 2023 年间，Billie 共处理了 320 万次客户交互，独立解决了其中约 47% 的问题。这直接为宜家节省了 1300 万欧元的成本。
然而，在这个亮眼的数字背后，一个令人不安的局面正若隐若现：呼叫中心里有 8500 名员工，他们原本的大部分工作现在已经被机器完美取代了。
摆在管理层面前的直接问题是：如何处置这支突然显得“冗余”的庞大劳动力？
按照传统的成本削减逻辑，答案几乎是显而易见的。但是，宜家并没有向自己提出这个残酷的必答题。
公司没有试图通过裁撤这支团队来进一步压缩成本，而是将目光投向了另一个方向：他们开始死磕 AI 表现出的“短板”。
虽然 Billie 成功拦截了 47% 的日常咨询，但还有 53% 的问题是它无法解决的。在对这些复杂请求进行深度数据挖掘后，宜家发现：这根本不是什么“只要升级下一代大模型就能解决的优化问题”。
原因很简单：顾客打来电话，不仅仅是为了查一个沙发有没有货，他们真正焦虑的是——“这个沙发摆在我的客厅里到底搭不搭？”他们迫切期望电话那头能有一个活生生的人，为他们提供专业的建议和情感上的认同。
这个洞察改变了一切。
宜家做出了一个大胆的决定：将这 8500 名呼叫中心员工重新培训，转型为“远程室内设计顾问”。原本触达率有限的线下设计服务，瞬间被扩展成一个由数千名人类顾问通过视频和电话提供支持的庞大“远程销售渠道”。
换句话说，宜家硬生生把一个“成本中心”，翻转成了一台“营收引擎”。
在全面投入运营的第一个完整财年，这项新服务为宜家带来了 13 亿欧元的真金白银，占其总营收的 3.3%。公司甚至向路透社透露，计划到 2028 年将这一比例提升至 10%。如今，四年过去了，这场昔日的“激进实验”已成为宜家坚如磐石的核心战略。
当下，绝大多数的 AI 举措都将目光死死盯在“AI 本身”。以聊天机器人为例，企业疯狂追逐着各种运营指标：处理了多少次查询？单次交互成本下降了多少？释放了多少人工工时？这些都是管理层爱看的、供应商爱吹的、PPT 汇报里必备的数据。
但这只是硬币的一面。我们更应该具备一种“反向思维”：去关注 AI 揭示了哪些以前看不见的东西。
在宜家的案例中，AI 揭示的是客户几十年来一直潜藏着的需求——对专业室内设计顾问的渴望。而在此之前，公司从未将此视为一个可规模化的“商业机会”。
这种情况绝不局限于家居行业：
法务团队
可能会借助 AI 腾出精力，从而发现并解决以前根本没时间处理的高价值商业合规咨询。
技术支持部门
在用 AI 自动化解决一级工单后，可能会暴露出那些长期被忽视的底层系统缺陷。
每个行业都有属于自己的“隐藏关卡”。
这两种思维方式的差异，最终转化为天壤之别的财务数字。向内看（追求 AI 效率），宜家省下了 1300 万欧元；向外看（寻找新商机），宜家赚到了 13 亿欧元。百倍的差距，以至于宜家现在都懒得再提最初节省下来的那点成本了。
核心启示：AI 固然能解决已知的旧问题，但它真正的商业核爆点，在于它为你打开的新领域。
你可能很容易认为，宜家能取得如此成就，是因为某位高管有着天才般的远见。事实并非如此。真正发挥作用的，是一个“允许提出好问题”的组织架构。
宜家成功的关键，不在于他们成立了一个“AI 突击队”（这在大企业很常见），而在于他们做了一件几乎没人做的事：让技术负责人和人力资源负责人坐在了同一张谈判桌前，而不是分属两个互相孤立的委员会。
创造这样的条件，完全在 CIO 的职权和能力范围内。这个案例清晰地向我们展示了 AI 抛给 CIO 们的一道隐形选择题。
摆在 CIO 面前的有两条路：
1.做预期之内的“执行者”：部署 AI，衡量性能，汇报降本数据，然后奔向下一个 Use Case（用例）。这是一种体面且可预测的常规路径。
2.做打破常规的“破局者”：开启一场截然不同的对话。每次部署 AI 到底揭示了什么？当工具接管了日常运营，涌现出了哪些未被满足的需求？员工身上有哪些因为从未被调用而沉睡的潜能？
你完全可以在下一次跨部门会议上抛出这些问题，这不需要你大费周章地去成立一个新委员会。
第一种路径，将 AI 仅仅视为一个“技术项目”。
第二种路径，则还原了 AI 的真实面目：它是一项必须先经过 CIO之手，才能辐射全公司的“核心商业战略”。
这其中的利害关系，不仅仅是一个项目成败那么简单。它关乎于这两种路径将塑造出怎样不同的 CIO。无论你是否愿意，AI 都在无情地重写 CIO 的职位描述。你真正的选择只有一个：是坐在驾驶座上手握方向盘，还是坐在副驾驶上随波逐流？
没有人会拿枪指着你的头，逼你去看 AI 技术之外的东西，这正是为什么几乎没几个 CIO 会这么做的原因。但也恰恰是这片由 AI 撕开的战略真空地带，让你能够重新定义自己的职业路径，并在组织内攫取前所未有的话语权。
AI 永远不会夺走 CIO的饭碗；相反，它正把一个无比宏大的新舞台，推到你的面前。
CIO(Chief Information Officer)：首席信息官，企业中负责信息技术和系统战略的高级管理人员。在 AI 时代，CIO 越来越被要求从单纯的技术交付者转变为业务战略的驱动者。
Chatbot (聊天机器人)：基于自然语言处理（NLP）技术，能够通过文本或语音与人类用户进行对话交流的人工智能程序。
Use Case (用例/应用场景)：在软件工程和业务分析中，指用户与系统交互以达到特定目标的具体情境。在 AI 领域，通常指 AI 技术能实际落地解决的具体业务问题。
全文：宜家是如何将一个价值 1300 万欧元的聊天机器人，发展成一家价值 13 亿欧元的企业的
宜家（IKEA）的案例充分证明了人工智能（AI）的作用：它不仅改变了首席信息官（CIO）的日常工作内容，更通过让 IT 领导者能够发现公司长期以来所忽视的商业机会，从根本上改变了这一职色的本质。
宜家（IKEA）品牌与门店
2021 年，宜家门店的主要运营商 Ingka 集团推出了一款名为 Billie 的聊天机器人。它的目标是对话式助手的典型应用：回答常规的客户查询，例如产品的库存情况、配送时间或订单状态。
正如这种用例的典型特征一样，Billie 的上线将呼叫中心团队从重复性任务中解放了出来。在 2021 年至 2023 年间，Billie 处理了 320 万次客户交互，并解决了其中约 47% 的查询，这直接带来了 1300 万欧元的成本节约。
然而，一个令人不安的后果也随之浮出水面：呼叫中心有 8500 名员工，而他们的大部分工作现在正被机器所取代。摆在面前的问题非常直接：如何处置这支突然显得缺乏存在合理性的劳动力队伍？从成本角度考量，答案原本是可以预见的。
但是，宜家并没有向自己提出那个问题。
公司没有试图通过裁减该团队来削减成本，而是将目光投向了另一个方向：他们把焦点放在了 AI 做不到的地方。
虽然 Billie 回答了 47% 的查询，但仍有 53% 的问题是它无法解决的。在分析了这些请求后，宜家发现，这并非是靠下一代模型的优化就能解决的技术问题。因为顾客打电话来，并不只是为了查询某款沙发是否有货。他们想知道的是这款沙发摆在自己的客厅里好不好看，并且他们期望电话另一端能有一个真人来为他们提供建议。
这改变了一切。宜家将其 8500 名呼叫中心员工重新定位为“远程室内设计顾问”。原本服务触达率有限的业务，被大幅扩展成为一个由数千名人类顾问通过视频和电话运营的远程销售渠道。
换句话说，原本的成本中心变成了一项收入来源——在全面投入运营的第一个完整年度，该业务创造了 13 亿欧元的营收，占到了宜家总营收的 3.3%。公司在接受路透社采访时表示，其目标是到 2028 年将这一比例提升至 10%。四年后的今天，这项当初的实验已成为一项稳固确立的核心战略。
一、关于 AI 揭示的真相的新视角
大多数 AI 举措都将注意力集中在 AI 技术本身。以聊天机器人为例，企业通常追逐的指标是：它处理了多少次查询、每次交互的成本下降了多少、或者它释放了多少工时。这些都是管理层所要求的、由供应商提供并被列入报告的数字。
但还有另一种背道而驰的视角：关注 AI 揭示了哪些以前不曾被看见的东西。在宜家的案例中，这是其客户几十年来一直存在、而公司却从未能将其识别为商业机会的需求：一位专业的室内设计顾问。
这种情况并不局限于家居行业。例如，一个法律团队可能会遇到他们以前根本没时间去处理的商业咨询；而一个自动化了一线支持需求的技术服务团队，可能会发现那些以前无人关注的底层潜在问题。每个行业都有其特定的情况。
这两种不同方法的差异，最终体现在了数字上。向内看，追求 AI 的效率，为宜家节省了 1300 万欧元。向外看，寻找新的机会，则创造了 13 亿欧元的收入。一百倍的差距，以至于公司现在都极少提及最初节省下来的那些成本。
AI 能够解决已知的问题，但真正的商业价值在于它所开启的新问题。
然而，识别机会仅仅是成功的一半。另一半在于决定如何利用它，而这正是几乎所有人都会退缩的地方。
最立竿见影的解决方案，也是那种在委员会会议上无需多言的方案，就是裁掉那些被 AI 变得多余的员工。相反，谁会决定去重新定义 8500 人的岗位，并向一项几乎不存在的服务进行投资呢？这是一项充满风险的战略决策，一项逆流而上的决策——确切地说，是与那些直接体现在报告上的“成本节约”背道而驰的决策。
关键就在这里：宜家超越了一个单纯的 AI 项目。它在企业内部创造了一项新的职能。它没有为了安置人员而盲目安置人员。它识别到了一个未被满足的需求，并在其现有的内部能力基础之上，构建了一项能够解决该需求的服务。
这种思维方式超越了经典的“机器与人类对立”的争论（即 AI 会取代或破坏多少工作岗位），从而进入了另一个境界：AI 揭示了哪些新机遇，以及我们决定用它来构建什么。
二、AI 为 CIO开辟了一条新道路
人们很容易认为，是某位极具远见卓识的人发现了这个机会。然而在这个案例中，并没有所谓的“先知”。真正存在的，是一个允许提出这种问题的组织架构。最关键的一点并非是他们成立了一个 AI 突击队（这在大型公司很常见），而是他们做了一件几乎没人做过的事：技术负责人和人事（HR）负责人坐在了同一张桌子上，而不是在两个相互独立的委员会里各自为政。
创造这些条件，完全在 CIO 的能力所及范围内。这个案例说明了 AI 是如何摆在 CIO 面前一道决策题的，而许多人对此甚至毫无察觉。
两条道路就此展开。第一条是去做符合预期的事情：执行、部署 AI、衡量其性能、报告节省的成本，然后推进下一个用例。这是一种体面且可预测的途径。第二条则是开启一场不同的对话：每一次部署揭示了什么？当工具接管了日常运营后，浮现出了哪些未被满足的需求？因为从没人要求员工去发展，员工身上有哪些沉睡的技能？你可以在下一次会议上就开始提出这些问题；完全不需要从创建一个新委员会开始。
第一种方法将 AI 视为一个纯粹的技术项目。第二种方法则还 AI 以本来面目：它是一项在到达其他任何人手中之前，必先经过 CIO 之手的核心业务举措。
这其中利害攸关的，不仅仅是该举措的最终结果。更是每条路径将造就出什么样的 CIO。无论他们是否喜欢，AI 都在重写 CIO 的角色。真正的选择在于，他们是想坐在驾驶座上，还是坐在副驾驶座上。
这并不意味着 CIO 必须去构想出下一个价值十亿美元的惊天服务，而是要创造一个空间，让这种机会能够显现，并传达给那些能够识别它的人。这涉及到做出一些不会产生新闻头条的决定，例如将技术和业务代表召集在一起，比较他们对 AI 的看法——这是一件耗时且与“急功近利”相悖的事情。
这对 CIO 提出了一些该职位原本并未赋予他们的要求：用一种截然不同的逻辑来做决策。不是那种为了迎合汇报框架的逻辑，而是寻找那些没有绝对成功保障的机会的逻辑。没有人会强迫他们把目光投向 AI 之外。这正是为什么几乎没人这么做的原因。但这恰恰是 AI 开启的空间，在这里，他们可以定义自己的路径，并在组织内获得全新的影响力。AI 并没有夺走他们的工作；它为他们提供了一份更宏伟的事业。
