企业AI落地不顺，问题大都在人不在技术

供职于微软客户成功部的一位高管Mike Flannagan和一位研究人类动机35年的澳大利亚人Paul Burgess，最近合作了一个项目，专门研究为什么有些企业AI用得好，有些就是推不动。

他们后来得到的结论：AI落地不是技术问题，是人的问题。而且这个问题，用传统的变革管理框架根本解不了。

传统变革框架失效了

Flannagan认为：AI应用已经不是技术问题。AI已经通过浏览器和自然语言人人可用了——真正的挑战是组织的“人心”。

经典的变革管理框架，比如科特的ADKAR模型（意识、渴望、知识、行动、强化），这套框架告诉你变革要成功需要哪些步骤，但没法解释为什么有些人走得快，有些人就是不动。

Burgess研究这个问题研究了35年。他的结论是：人有一种先天的本能驱动组合，这个组合在一出生时就基本固定，终生不变。而这个组合，直接决定了一个人在面对AI时的反应——是兴奋还是恐惧。

四个先天本能驱动

Burgess的框架叫“直觉驱动力”（Instinctive Drives），他把人的行为背后拆成四个维度，每个维度打分1到9：

第一个：验证驱动（Instinct to Verify）

• · 高驱动（6-9分）：喜欢思考、比较数据、反复确认，做决定前要看到证据

• · 低驱动（1-4分）：跟着感觉走，第六感先到，逻辑还没出来就已经有判断

全世界大约一半人是被验证驱动，一半是回避验证驱动。两类人在同一个团队里，摩擦是天然的——“你为什么不看数据再说话？”

第二个：确认驱动（Instinct to Authenticate）

• · 高驱动（6-9分）：说话直接，说三点就是三点，承诺准时就是准时

• · 低驱动（1-4分）：沟通弹性，说“尽快”可能是三小时，也可能是明天

举个例子：一位确认驱动的人跟一位回避驱动的人合作，前者说“五分钟回你电话”，后者理解成“差不多五分钟以后”，结果两人吵起来——前者觉得后者说话不算数，后者觉得前者小题大做。

这种摩擦在工作里可能天天都会遇到。

第三个：完整驱动（Instinct to Complete）

• · 高驱动（6-9分）：需要看到全貌，所有拼图碎片拼在一起才踏实

• · 低驱动（1-4分）：局部推进，先干起来再说，全貌是后面的事

• · 高驱动（6-9分）：喜欢挑战未知，“不知道怎么做？走，我们试试！”

• · 低驱动（1-4分）：需要先看清楚路再迈步，未知的事实可能会给人带来巨大焦虑

Flannagan举了一个他每天都在看到的真实场景：

公司宣布要做AI转型，一个IT主管主动举手要参加AI项目组。表面看是对AI有热情。实际上这个人可能是因为恐惧才举手——他怕AI取代他，所以要亲自盯着项目，确保它“安全”推进。这个人不是来贡献的，是来当守门员的。

另一种人：真正喜欢新东西，一听到AI就兴奋，撸起袖子开始试。但他们可能缺乏完整驱动力——开头很有热情，做着做着就没影了。最后项目变成一个“试点”，花了钱，什么结果都没有。

事实上，你不可能通过命令让一个组织真正成功采用AI。你可以命令他们开始，可以命令他们用工具，可以命令他们改变工作方式。但你真正需要的是人的内在动力。

正确的做法：不同阶段，放不同的人

这里可以使用一个交响乐的比喻：

“AI落地就像一首交响曲。不同阶段需要不同的乐器和不同的声音。好的指挥知道什么时候该叫谁上场。”

启动阶段（0-3个月）——需要高即兴 + 善于协作的人。他们能快速尝试、快速建立信任、不被细节拖住。

验证阶段（3-6个月）——需要高验证 + 高完整的人入场。他们负责抠细节，确认AI输出质量可靠、数据对齐、案例充分。

推广阶段（6个月以后）——需要高完整 + 善于沟通的人。他们负责把成果包装成故事，让管理层买单，让全员跟上。

最常见的错误是：在错误的阶段放了错误的人。

把高验证的人放在启动阶段，他们会问：“数据从哪来？”“如果出错了怎么办？”——拖慢整个节奏。

把高即兴的人放在推广阶段，他们热情地讲愿景，但财务数据和落地细节经不起推敲，CFO看完觉得不够扎实。

最好的AI落地项目，负责人不是在追任务完成，而是在帮助每个人保持在自己的‘最佳状态’里工作。

有些人天生不适合早期实验——不是因为他们不行，是因为他们的本能驱动不在那个方向。硬要把他们放在高频试错的环境里，他们只会焦虑，然后彻底躺平不用。

给这些人看到结果比给他们工具更有效。

从这个角度来说，其实HR在企业的AI转型里可以起到非常关键的作用，因为HR可以帮助组织来挑选最合适的那一类人来参与到每个转型阶段中来。

最 后

未来企业在做AI转型时，可以先找一个熟悉的变革管理框架（比如ADKAR），把它作为路线图。然后把本文提到的直觉驱动力四因素考虑进去——它能帮你理解为什么每个人在这个路线图上走的节奏不一样。

不是所有人都要用同样的速度前进。

知道谁该快、谁该慢，是组织AI转型成功的一大关键。

本文部分内容来源：HR Digital Leaders

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