Is Your Organization Messing Up AI Adoption?

你的组织在AI采纳上犯了错误吗？ — Smashing Magazine

• Paul Boag

• 2026年10月16日

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你的组织在AI采纳上犯了错误吗？

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数字化转型能为我们提供哪些关于AI采纳的启示？Paul Boag重访他的著作《Digital Adaptation》，展示过去的经验教训如何帮助组织应对当今AI的挑战。

在我看来，大多数组织推进AI的方式更像是闹剧而非策略。如果将其拍成电影，影评人会说这简直难以置信。没有人会愚蠢到这种程度。

但事实就是如此。更令人沮丧的是，我们以前经历过类似的情况。

早在2014年，我为Smashing Magazine撰写了一本书《Digital Adaptation》，分析组织在数字化转型过程中犯下的错误，以及他们本应采取的正确做法。当时与现在的相似之处令人震惊。

因此在本文中，我希望回顾《Digital Adaptation》的内容，看看这本书中的教训如何适用于AI时代，以及我们能从过去学到什么来应对当今AI的挑战。

无论是过去还是现在，最大的错误都是将这些视为纯粹的技术挑战。

这关乎人员而非技术

当然，数字化转型和AI都是技术进步，确实需要一定程度的技术实施。但这只是冰山一角。

在数字化转型时期，IT部门正在部署CMS、CRM系统、内网等。与此同时，在面向客户方面，组织正在推出网站、应用程序和个人化服务。但他们几乎不关注人们将如何使用这些系统。

内部系统难以使用，客户要么对正在构建的内容漠不关心，要么想要完全不同的东西。

AI的情况也是如此。高层管理者被炒作所吸引，IT团队则向全公司发放Copilot Studio许可证并认为任务完成。确实有一些面向全公司的通用培训，但仅此而已。

和以前一样，员工们面对这些新系统感到困惑，同时承受着使用它们并交付成果的压力。

组织需要认识到，AI不仅是技术变革，更是一场文化变革，这种变革对员工有巨大的影响。

毕竟，这次情况更糟，因为这次员工担心自己的工作。他们读过你看到的相同头条新闻，无论高层管理者做出多少承诺，都无法让他们感觉更好。

高级管理层对AI感到兴奋的主要原因在于其能提升生产力。人们可以在更短时间内完成更多工作。但这种提升对员工而言并不一定有利。他们仍需按照9点到5点的工作时间表，但现在却要在相同时间内完成更多任务。他们既没有额外的时间，薪资也没有增加，那么他们为何要接受AI呢？

因此，在要求员工接受AI之前，组织应先反思自身如何激励员工采纳AI。

一种策略是帮助员工识别工作中最讨厌的部分，并展示AI如何能更高效、更轻松地完成这些任务。当改变被描述为改善工作生活的机会时，人们往往更容易接受。

但这只是开始。组织可能需要考虑通过职业发展、薪酬或缩短工作时间等方式，为员工采纳AI提供激励。

员工需要时间和支持来适应AI

此外，采用AI并非易事。它需要重新审视那些可能已沿用数十年的工作流程。所有既有的程序知识都需要重建。即使在最佳情况下，这也对员工提出了巨大挑战，而大多数员工并不处于理想状态。

多数员工已处于超负荷状态，正努力应对待办事项清单。他们没有时间坐下来学习新工具，并思考其如何融入现有工作流程。

这不仅需要时间，还需要大量思考和实验。仅仅让员工参加培训课程，期望他们能充分利用AI功能是不够的。

至少，员工需要针对自身角色的专项培训，例如我为UX团队提供的AI培训。但组织应做得更进一步。

他们需要开发更深入的培训计划，帮助不同部门的员工理解如何在各自岗位上使用AI。他们需要持续的支持，以及时间去尝试AI，探索最佳使用方式。

但正式培训只能带员工走这么远。根据我的经验，最有效的支持来自同事，因此我会优先从积极分子而非抵制者入手。每个组织都有少数人已经在自发尝试AI，通常无需任何人要求。将这些人聚集在一起，给予他们时间和空间分享成功经验，让他们的热情感染其他人。

在数字化转型时期我也曾见证过这种模式。在《数字适应》一书中，我描述过一次内部会议，员工向同事展示自己构建的成果，这种做法对AI采纳的推动作用远胜于任何高层备忘录。当员工看到与自己角色相似的同事成功使用某项技术时，他们尝试新技术的可能性要远高于被高管要求时。

组织不应优先试图说服最抵制的员工，而应寻找那些已经在尝试AI的人，给予他们分享所学的时间，让社交证明发挥主要作用。

不幸的是，实验也伴随着重大弊端……错误在所难免。

必须允许失败

许多组织坦白来说，存在一种恐惧文化，将错误视为无能的标志。然而，学习像AI这样的新工具本质上就伴随着犯错，这可能成为采用的极大障碍。

在数字化转型时期，我曾亲眼目睹这种情况。高层管理要求进行数字化转型，但当事情没有按预期发生时，他们却感到困惑。

他们没有意识到，自己向员工传递了矛盾的信息。虽然他们要求进行数字化转型，但仍然要求达到同样的关键绩效指标（KPI），并在年度评估中指出任何错误。

根本没有容错的空间，因为交付的压力持续不断。

这一次，情况似乎更糟。我听到员工因几周前刚被要求采用AI却使用了过多令牌而被训斥的恐怖故事。还有员工因为被反复教导AI应该或不应该做什么，以至于害怕尝试任何新事物。与其冒险尝试，不如继续做他们一直以来做的事更安全。

如果管理层希望员工采用AI，就需要让员工感到可以安全地进行实验。他们需要调整KPI，改变员工的评估方式，并在员工学习期间适当放松一些治理措施。

谨慎处理治理

我明白，AI的推广确实需要一些治理措施，但同样，这也是组织通常处理得不好的领域。

在数字化转型期间，治理措施要么完全缺失，要么过于严格以至于扼杀创新。不幸的是，我看到AI采用过程中出现了同样的模式。

员工需要一些治理措施来帮助他们了解自己的位置。这有助于他们理解预期的行为规范以及可以和不可以做的事情。

但组织往往过于严格，以至于什么都不做反而更容易。关于人们应该或不应该与AI分享什么的冗长说明，造成了我之前提到的恐惧感。

组织需要一套简短的原则，这些原则可以印在几张海报上，类似于gov.uk的设计原则。除此之外，他们需要向员工展示一定程度的信任，让他们运用常识。

（大图预览）

当然，错误是不可避免的，但这是变革的成本，因此组织需要接受这一点，并在技术推广方式上尽其所能来减轻这种影响。

适应性技术推广

尽管如此，从IT角度来看，组织在推广AI时需要谨慎。同样，很容易将一切锁定并扼杀AI的采用。

早在2014年数字化转型时期，我就曾指出过这一点。人手不足的IT团队会选择一套技术并在整个组织中推广，通常很少或根本没有与使用者进行咨询。任何超出这套技术范围的内容都需要经过复杂的审批流程，通常涉及指导委员会。结果是变化缓慢得像冰川一样，这是数字化转型项目失败率的主要原因之一。

今天，我们看到了同样的情况。IT团队选择采用像Copilot这样的工具就草草了事，但这往往远远不够。

以我目前正在合作的一个用户体验（UX）团队为例。管理层正在大力推动人工智能（AI）的采用，而团队对创建一个由AI驱动的研究库甚至AI角色充满热情。这听起来像是AI采用的一个理想案例研究，拥有热情的管理层、兴奋的团队和创新的想法。

不幸的是，现实情况是目前什么都没有发生，因为Copilot无法实现团队的愿景，因此他们现在陷入官僚主义的泥潭，试图说服AI指导小组需要使用不同的工具集。可以理解的是，团队的热情正在逐渐消退。为什么要费这个劲呢？

而且，这个团队还算是比较有耐心的。在许多组织中，员工根本不会等待指导小组的决策。正如我们在数字化转型时期看到的影子IT现象，当时人们因为官方工具无法满足需求而注册Dropbox和Google Docs，现在我们又看到了影子AI的出现。当内部的AI工具无法让员工完成工作时，他们就会在手机或家庭电脑上打开个人的ChatGPT或Claude账户，继续完成工作。

这比限制措施原本试图阻止的问题要危险得多。公司数据最终会进入组织无法控制的工具中，没有任何监督，也没有记录共享了什么内容。在试图全面封锁时，组织反而将风险推向了无法察觉的地方。

本能的反应是通过更严格的政策、封锁网站和警告纪律处分来加以控制。但这种方法很少奏效，反而会将行为进一步推向地下。影子AI是一个症状，而且是一个有用的症状，因为它清楚地表明了官方工具在哪些方面存在不足。

组织不应试图消灭影子AI，而应从中学习。与员工讨论他们使用个人账户的原因，以及他们觉得现有AI工具无法完成哪些任务，然后利用这些信息来指导下一步的部署。

我理解一个混乱且失控的技术堆栈的成本。这并不是理想的状态。然而，在采用的早期阶段，我们可能必须接受一定程度的混乱，让员工探索可能性的边界并确定常见的使用场景。

组织需要允许员工探索AI的不同用途，甚至尝试不同的AI应用，以找到适合其特定角色和需求的解决方案。当真正的组织需求变得清晰时，他们总可以稍后再进行限制。

危险的时刻

我承认，对一些组织来说，这一切都显得危险。他们希望集中控制AI的采用过程，确保一切不出错。我理解这种想法。但变革总是伴随着一定的风险，而行动过于缓慢的风险比行动过快的风险更大。

然而，更大的危险是当组织将此视为一个技术挑战，而忽视了人性的一面。AI的采用不仅仅是部署新技术那么简单。就像数字化转型一样，它关乎人员、文化和变革管理。组织越早认识到他们所面临问题的范围，情况就会越好。

(yk)

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