企业AI一台戏 ｜ 如何避免董事长拿捏CIO，CIO忽悠董事长_风闻

不少企业老板对AI 的认知，常停留在媒体炒作与行业跟风的浅层层面：看到竞争对手或行业头部企业官宣AI 战略，便陷入“恐惧错过” 的焦虑，生怕自身企业被时代浪潮甩在身后。但这种焦虑，恰恰折射出他们对AI 技术的本质逻辑与商业价值缺乏深入洞察。

更常见的场景是，老板们习惯向技术团队施压：“要是连AI 怎么创造商业价值都搞不清，你们的价值在哪里？” 这种“管理者可以不懂，但技术团队必须精通” 的“帝王式PUA”，暴露了企业主、管理层对技术应用的急功近利。

老板的这类PUA 行为，折射出其对企业数字化转型的误解：无论是过往的数字化，还是如今的AI ，在他们眼中都成了立竿见影的“快效药”，而非需要长期投入、持续迭代的战略级工具。

这种心态直接导致技术团队陷入在短时间内“整点活出来”的被动处境，忽略了AI 应用本该具备的可持续性，以及其与业务深度融合后才能产生的实际效益，最终使企业AI应用成为一场“为创新而创新”的表演。

面对老板的压力，CIO和CTO往往陷入两难境地：一方面，他们需要回应高层的期待；另一方面，他们又缺乏足够的资源和支持去系统性地推动AI落地。于是，许多技术负责人开始跟同行四处打听，在网上东看西看，试图通过零散的“创新项目”来证明自己的价值。

常见的场景包括“智能合同评审”和“智能问数”这类低风险、易展示的应用。这些项目通常易于快速搭建，看起来颇具科技感，然而往往脱离业务实际，成为技术团队的“自嗨”，业务部门在使用这些工具后，发现其功能有限、误差率高，甚至增加了操作复杂度，最终认为它们“没啥卵用”。久而久之，技术团队与业务部门之间会产生信任危机，AI项目也难逃“昙花一现”的命运。

例如，智能合同评审可能仅仅实现了合同文本关键词提取和一致性检查，而无法真正理解法律条款的复杂性，实际上，企业如果传统的核心业务系统做得好、业务流程规范，合同条款都可以从核心业务系统中提取，自动生成文本，用AI 来进行合同分析本就是多此一举。而智能问数则可能只是一个包装了自然语言查询功能的数据库接口，并未提升数据分析的深度和广度，企业如果重视数据分析，数据质量高，传统BI 完全能满足业务用户对于数据分析的需求。

老板看到技术团队搞出AI 演示产品时会感到高兴，觉得团队在积极创新；技术团队则通过频繁的汇报和演示来证明自己的存在感。然而，这种表面热闹背后隐藏着巨大的资源浪费和机会成本。

首先，零散的创新项目往往缺乏系统规划和长期目标，导致技术栈混乱、数据孤岛问题加剧。其次，业务部门被迫配合技术团队进行测试和反馈，却无法从中获得实际收益，最终对AI创新产生抵触情绪。最重要的是，企业可能因为追逐短期亮点而错过了真正具有战略价值的AI应用场景，例如端到端的供应链优化、客户体验提升或商业模式创新。

要改变这一现状，企业需要重新审视AI应用的初衷和方法：

（1）改变沟通方式  

管理层需要放下对技术的盲目崇拜、或者恐惧、或者不懂装懂，与技术团队共同探讨AI的实际能力和局限。老板应该提出具体的业务问题，如“如何降低售后服务的成本？”而非“咱们搞个售后服务AI吧！”，而技术团队则需用业务语言而非技术术语来回应。

（2）以业务价值为导向

AI项目应该从业务需求出发，而非技术可能性出发。企业可以通过设立跨部门的AI工作组，确保技术团队与业务部门从需求分析到落地应用的全程协作。例如，如果业务部门需要提升销售预测精度，技术团队可以基于历史数据构建预测模型，而非盲目推出一个华而不实的智能问答系统。

（3）小步快跑，确保总体架构

各种AI 的点状创新必须服务于更大的战略目标。企业可以采取“小步快跑”的方式，通过快速试点验证AI想法的可行性，但同时要确保这些试点项目能够扩展和集成到核心业务系统中。

（4）重视数据基础与人才培养

AI的应用离不开高质量的数据和专业化的人才。企业需要投入资源完善数据治理体系，同时通过内部培训或外部引进的方式提升团队的AI能力。只有具备坚实的数据基础和技术积累，AI项目才能从“玩具”变为“工具”。