当前企业AI应用常陷入模型选型和工作流改造等技术讨论,但核心卡点在于组织自身是否明确想让AI执行何种任务。若组织目标、流程和责任不清,AI无法自动解决问题,反而会诚实放大原有混乱状态,加速产生无意义的文档、会议和汇报,制造虚假的推进感。清晰的团队使用AI能提升效率,而混乱的团队则会导致“指数级熵增”,让AI为混乱加杠杆。关键在于企业能否清晰定义自身需解决的问题。
这个作者做了很多年企业咨询,基本把 AI 落地最尴尬的地方讲清楚了。
现在很多公司一聊 AI,就开始聊模型选型,工作流改造,Agent。 但真正卡点还得前置,到底知不知道自己想让 AI 执行什么。
很多所谓 AI 用不起来的往下挖一层,会发现是组织自己说不清。
这种情况下 AI 并不会自动把公司变先进,它只会非常诚实地放大原来的状态。
原来对于目标、流程和责任都很清楚的团队,用 AI 之后会变得更快。
原来就一团雾的团队,用 AI 之后也会变得更快,只是快在更快地产生文档、更快地开会、更快地做漂亮汇报、更快地制造好像在推进的幻觉。
所以一家公司能把自己要解决的都讲清楚,如果这些东西讲不清,AI 再强也只能在噪音里打转。
最后就会变成 AI 给混乱持续加杠杆,指数级的熵增。