AI战略：那些你以为懂了，其实没懂的事

课前一问：你们公司真的需要All in AI吗？

课后一悟：原来不做什么，比做什么更重要。

观点1：并非所有企业都要立即拥抱AI

你以为：AI时代来了，不拥抱就会被淘汰。

实际是：盲目All in比不做更危险。

麦肯锡报告揭露：大部分企业做的AI都是Demo，是"高科技玩具"。全员AI成本很高，资源分散、东一榔头西一棒子，哪个都做不好。

核心问题是：AI对你的企业到底意味着什么？

这就引出了课上最重要的框架——GET战略定位模型。根据你的战略定位不同，投入的策略完全不同：

先定位，再决定投入多少人、多少钱。不同定位的企业，不要互相学习打法。

观点2：AI落地的最大障碍不是技术，是人

你以为：缺算法工程师、缺AI专家。

实际是：缺的是"懂业务+会AI"的应用人才。

案例1：朋友圈KPI闹剧

某大型软件公司老板看朋友圈研究报告："别人AI Coding提效18%，我们也要做到！"给CTO下达KPI。

问题是：公司连CI/CD都没有，工程师在客户现场无法访问外网，没有统一代码库。

老师的回答一针见血："你的课题不是怎么提效，而是：管理好老板的预期+把基建做好。"

案例2：AI客服的组织阻力

新任客服总监要推AI客服实现30%提效，结果遇到极大阻力：各组以"太复杂"为由拖延，AI回答错误时大家坐等看笑话，高级经理甚至公开对抗。

真相：员工恐惧被替代，既得利益者害怕部门缩减、地盘变小。

AI转型不是技术问题，是文化和组织问题。

观点3：AI Coding为什么最先被颠覆？

你以为：因为程序员多。

实际是：符合感知-决策-执行三层最优条件。

这个三层评估框架非常重要，可以用来评估任何场景是否适合AI化：

感知层：AI能否"看懂"场景？

✅ Coding：GitHub数十亿行代码，技术文档齐全

决策层：流程能否标准化？

✅ Coding：语法规则明确，可自动验证

执行层：AI输出能否直接驱动行动？

✅ Coding：需求→写代码→运行→发布（完整闭环）

启示：AI不是魔法，不能无中生有，需要数字化基础。AI落地五大支柱：为什么你的项目总是失败？

战略(方向盘) → 场景(切入点) → 文化(土壤)↔ 组织(引擎) ↔ 人才(燃料)

五种典型失败模式：

只有战略，没有场景：喊口号，瞎忙活。

只有场景，没有文化：假拥抱，推不动。

只有文化，没有组织：有共识，没机制。

只有组织，没有人才：有动力，没能力。

只有人才，没有战略：有干劲，没方向。

文化建设：上疏预期，下消恐惧

上层：管理层的三大误解

❌ 误解1：AI=万能 (实际：只擅长标准化场景)

❌ 误解2：AI=立即见效 (实际：需要冷启动)

❌ 误解3：AI=零成本 (实际：需要持续投入)

下层：员工的三大恐惧与破解

恐惧1：失业

回应："会用AI的人会替代你，而不是AI替代你"

恐惧2：能力不足 → 提供培训和转型机会

恐惧3：价值感丧失 → 人的价值在于判断、创意、情感连接

技术趋势：哪些立即做，哪些坚决不碰

文本生成(⭐⭐⭐⭐⭐)：立即重构期

✅ 立即做：非标知识处理、代码工程