《哈佛商业评论》《清华管理评论》撰稿人，《中国工业与信息化》专栏作家，畅销书《中层再进阶》《上任第一年》作者，为苹果、三星、小米、壳牌、蚂蚁集团、新浪微博、中信、中船、吉利等上百家企业服务。

  最近这几年，你是否曾听过类似的故事：在言必称“数字化”的那一段时间，某企业领导一拍脑袋决定全员“数字化”，从总经理到最基层的操作工，都要进行数字化培训和普及。无论是业务流程、组织协同、运营管理、服务创新等等，都必须数字化，仿佛没有数字化，这业务没法干似的。结果，几个月后，除了花巨额成本采购的各种数字化系统与软件外，数字化没有给此公司带来任何改变。员工对数字化产生了质疑，领导对数字化产生了质疑，一切都被打回原形，最终一地鸡毛。

  现如今，同样的故事，换了个称呼，“数字化”变成了“AI”，一夜之间，又在很多企业上演了。其实，这并不是个别现象。在AI的洪流中，很多企业依旧存在盲目追逐全局AI化的误区，忽视了AI化背后隐藏的组织系统性挑战。那么，企业怎么样才可以避免自己成为AI浪潮中的“沉船”？我的建议是：从单点突破做起，再走向体系化建设。

  在企业进行AI转型的过程中，最大的误区就是盲目追求全局AI化，忽视了AI应用背后的深层挑战。就像我们在数字化转型初期所看到的那些“过度热衷”的例子，很多企业迫于行业竞争压力，心急火燎地推动AI在全公司范围内落地，却忽略了AI转型的系统性和渐进性。对企业而言，AI本质上是一种深度嵌入业务流程、服务模式、决策体系的“组织进化”，而不是一个可以“一键启动”的万能解药。

  有很多企业，特别是那些处于行业竞争压力较大的公司，往往在看到同行纷纷启动AI项目后，产生了“如果我们不赶快做，就落后”的焦虑心理，便决定进行全员AI化。看似宏大的计划，实际上容易成为“空中楼阁”。企业领导人在AI项目启动时，往往心急如焚，急于求成，要求全公司一开始就全面引入AI，甚至规定各部门必须在规定时间内完成AI化任务。然而，问题来了：

  1、没有合适的业务场景和痛点：不从业务的真实需求出发，而是从“技术流行”出发。比如，有的制造业企业急于为每条生产线引入AI监控系统，结果因为技术应用场景不合适，或者业务痛点问题没找到，根本没办法提升生产效率，反而增加了系统维护成本，最终浪费了大量资金和时间；

  2、资源无法支撑全方面覆盖：每一次技术引入，都需要大量的人力、物力、财力支持。全面AI化需要巨大的数据基础设施建设、人才培训和技术积累，一旦无法支撑全方面覆盖，就轻易造成技术被过度应用，反而适得其反；

  3、匆忙上马，乱象繁生，产生负作用：比如，某企业在推行全局AI化后，不仅内部管理混乱，AI孤岛问题严重，跨部门协作成了难题，最终的结果是资源错配，项目失败，甚至影响了企业的正常运营，给组织发展带来了负作用；

  另一个常见的误区是，很多企业将AI看作是单纯的“技术工具”，将重点放在技术的选择和引入上，而忽视了技术如何服务和承接实际业务需求。这种“技术至上”的思维，导致了很多企业的AI项目变成了“技术秀”，而非“业务驱动”的组织转型。任何一个时间里，企业都应该以客户价值为核心，以业务水平提升为准绳，而技术的引入和应用，始终应该围绕解决痛点、提升效率、增加收益等具体业务目标进行。

  然而，很多企业在AI引入过程中，容易被技术牵着走：一开始选择了看起来最领先的技术，但未必最符合企业的现实业务需求。这就会造成“技术是技术、业务是业务”的分离，花了钱，没处理问题，一堆名词满天飞，公司被搞的鸡飞狗跳，这哪里是AI转型，分明是AI添乱。对企业家和管理者而言，要提醒自己的是，任何一个时间里都谨防适得其反。

  在确保避免了全局AI化和技术至上的误区后，企业AI转型的重点是如何循序渐进、稳步推进。这就要求企业在AI转型的初期阶段，别妄图把所有业务都一起进行AI化，而是要选定某一具体的业务领域，实施单点突破，形成能够证明AI转型价值的若干成功案例。以下是单点突破的详细操作步骤。

  在所有可能的应用场景中，企业要找准最具潜力、能带来最大收益的业务痛点。更确切的说，要定一个具体可量化的目标，并用AI解决它。比如，某电商企业在推动AI应用时，选择了供应链管理中的“最后一公里”问题进行突破，通过AI优化配送路线和库存管理，有实际效果的减少了物流成本，同时又提升了使用者真实的体验。这个“单点突破”，不仅推动了该公司物流效率的提升，也为后续其他部门的AI应用积累了宝贵的经验和数据。

  随着某一业务痛点的解决，后续的关键就是如何应用AI解决类似业务场景的问题，从1个业务痛点到N个业务痛点，逐步扩大AI应用的影响力。比如，某零售企业在转型初期通过AI优化了库存管理系统，准确预测需求，避免了过度库存和缺货现象。这一突破性成果让公司高层和团队看到了AI在业务中的巨大潜力，于是决定将这一成功经验复制到别的业务环节，如客户关系管理、智能推荐系统等等。通过复制成功的业务痛点案例，企业逐步实现了多项业务的AI赋能，不仅提升了所有的环节的效率和精准度，还在客户体验和盈利能力上取得了显著提升。

  当AI在不同业务场景中解决若干问题后，企业就能开始着手系统化、战略性地推动组织AI化。具体来说，企业要从单一业务的优化，扩展到全局的业务体系、管理体系、经营体系、战略体系、组织体系的重构。这一阶段，AI不单单是解决个别业务问题，更要整合为企业全面的运营和决策支持系统。比如，某汽车零部件企业通过AI优化了生产线的质量控制与生产调度，取得了显著的生产效率提升和成本降低。后来，随着AI应用的逐步普及，从研发到供应链管理、销售预测、客户服务等环节都被AI赋能，企业从整体上提升了生产和运营的协同效率，最终实现了以客户的真实需求为核心驱动的“AI智能制造体系”，企业的管理模式与组织体系也进行了全面变革，竞争力跻身行业前列。

  此时，AI已不再是单纯的技术工具，而是作为企业战略的一部分，助力企业在市场之间的竞争中占据主动。从局部解决方案到全面战略布局，再到最终的体系化建设，企业逐步实现了从“单点突破”到“全局协同”的战略升级，这才是AI时代企业转型的正确打开方式。