全球AI投资超3750亿，为何回报寥寥？领导力缺失是关键

快速阅读: 全球AI投资激增，预计2025年超3750亿美元，但回报率低，仅16%项目扩大规模。高层支持不足导致投资浪费，需加强领导力和人才培养，推动成功转型。

多萝塔·萨莱博士，管理学副教授（教育），担任管理系教育与评估创新负责人、人工智能工作组主席及伦敦政治经济学院人工智能与教育研究员。这幅插图展示了2023年7月12日在奥斯陆智能手机屏幕上显示的谷歌人工智能应用BardAI（或ChatBot）、OpenAI的ChatGPT及其他人工智能应用程序图标。（照片由OLIVIER MORIN/法新社提供）

全球企业在人工智能基础设施上的投资激增，预计到2025年将超过3750亿美元，明年可能突破5000亿美元大关。然而，投资回报却令人失望。IBM在2025年的CEO调查中发现，过去三年内，仅有四分之一的人工智能项目实现了预期的投资回报率，只有16%的项目成功扩大规模。对于领导人工智能转型的人来说，这些数字令人担忧。

许多人工智能项目停滞在试点阶段，主要原因在于缺乏高层明确的所有权。据普华永道报告，仅有24%的首席执行官预计人工智能将融入核心业务战略。然而，有高管支持时，投资超出预期回报的可能性是原来的2.4倍。缺乏高层领导，人工智能投资很快就会变成浪费。尽管如此，许多高管仍持观望态度。三分之一的首席执行官不愿在其组织内部署人工智能，对人工智能战略的信心也在下降。

在我的教学（《人工智能领导力》；《生成式人工智能时代的变化领导》；《管理中的人工智能》）和咨询工作中，我看到了原因：领导者若不理解技术并发展相关战略技能和能力，注定会失败。这一见解促使我开发了基于证据的人工智能LEAD框架，旨在帮助领导者以清晰和自信的态度应对人工智能转型。

追求热门的压力导致了组织内部快速实现生产力增长的危险竞赛。随着投资者将融资与人工智能战略挂钩，董事会要求立即获得回报，74%的首席执行官担心如果不能在两年内提供可衡量的人工智能业务收益，他们可能会失去工作。这并不奇怪。他们在很大程度上不受监管的环境中做出高风险决策，管理监管者关注的风险和道德陷阱，同时还要在运行业务的过程中学习新技能。过快行动可能导致判断失误。瑞典金融科技公司Klarna就是一个例子。该公司为了提高生产力和降低成本，用人工智能聊天机器人取代了一些客户服务人员，但因客户满意度下降，最终不得不重新分配员工到客户服务岗位。

在与高管们的讨论中，他们经常承认对如何接近人工智能感到困惑。虽然咨询公司和媒体将他们的犹豫视为软弱或不积极，但高管们对人工智能保持警惕是正确的。由于人工智能不是普通的数字解决方案，不能简单地推出并期望它产生效果。将人工智能整合到业务运营中还需要文化变革、流程重塑和熟练的组织变革管理。然而，太多领导者优先考虑技术而非人。这令人费解，因为成功的组织除了实施技术外，还专注于人、流程和文化变革。一项针对《财富》1000强企业的调查显示，91%的首席信息官认为文化和变革管理方面的挑战阻碍了组织向数据驱动型转变，只有9%的人提到技术问题。

没有人工智能领导力和以人为本的人工智能战略，转型努力很少能带来可持续的结果。人工智能LEAD框架提供了一种实用的方法论，使领导者能够推动成功的转型。

**学习背景**

重点关注三个领域：了解技术环境、组织的人工智能准备情况以及自身的能力差距。了解这些背景有助于评估当前状况及成为人工智能就绪所需的内容。在这一阶段，需要理解技术及其背后的基础设施。了解正在发生什么：关键参与者是谁，技术是如何设计和开发的。回答这些问题将帮助更现实地评估供应商解决方案，并理解投资选择如何影响组织的长期技术依赖。

这一阶段充满挑战，务必做对。识别在数据管理、技术、治理和技能方面的准备不足之处。面对自身的盲点。在我与高管们的工作中，这往往是认知失调开始的地方，特别是对于那些在充分了解技术及其影响之前就倡导人工智能实施的人。认识到自己是否被‘人工智能竞赛’的叙事所吸引，或者在压力下做出了错误的决定，这可能是痛苦的，但也是必要的。这种意识将帮助你在偏离轨道时改变方向，而不是盲目地跟随。

培养领导力和人才

从自身做起：解决个人技能缺口和技术不安。然后发展组织的人工智能能力。不仅仅要提高人们的人工智能素养。在此阶段，你的任务是建立必要的组织变革管理能力。引领变革是人工智能转型中最大的挑战。不要将其留到实施阶段，而应将其作为战略能力——领导力培训的一个不可或缺的部分。

人工智能的接受依赖于信任。最高管理层必须准备好回答关于人工智能系统如何影响人们的角色、任务、隐私、数据以及组织客户的提问。如果不知道答案而避开这些话题是很诱人的，但这只会加剧不确定性和抵触情绪。承认自己并不知道所有答案是可以接受的。这表明了真诚，而非软弱。

成功的领导者理解人们在转型过程中经历的情感旅程。他们建立心理安全感，允许进行坦诚对话，并培养敏捷的学习文化。自上而下的领导风格在这种情况下是行不通的。取而代之的是开放、协作、以伦理为基础并以价值观为导向的方法，这些方法能够赢得信任并建立韧性。

战略对齐

一致的领导层对齐是有效的人工智能战略的关键。令人惊讶的是，许多高管未能识别出该技术所解决的痛点，也未能理解人工智能如何创造价值。没有这些认识，人工智能就会变成一项昂贵且有风险的实验。明确痛点确保投资是有目的性的，并与组织战略相一致。如果你已经推出了不能创造价值的人工智能系统——现在就是重新规划的最佳时机。

有效的领导者建立跨职能的C级团队，并确保组织范围内的认同。由于人工智能实施会影响多个业务职能，因此领导层的一致性必须比传统的数字化转型更为广泛。制定组织的人工智能路线图提供了清晰度：它定义了愿景、目标、用例、商业价值和战略。它还使领导层能够在治理流程中纳入伦理设计原则，以最小化实施风险。

虽然在受控环境中进行试点实验通常是人工智能实施的首选方法，但如果你选择的战略没有带来成果，不要害怕改变方向。强生公司就是这样做的，它调整了其生成式人工智能战略，放弃了数百个表现不佳的试点项目，专注于高价值的生成式人工智能应用场景，以实现真正意义上的成果。

交付成果

最后阶段的重点是实施人工智能战略。当你带领团队通过实施阶段时，引入迭代和包容的过程。创建便于访问且安全的反馈机制，让所有受影响的利益相关者能够提出关切。针对不同技能和角色的培训，以及自下而上的员工支持计划，将同时确保采纳并赋予人们推动变革的能力。找到解决组织面临问题的创造性方案。我最近交谈过的一家公司，推出了一项跨代际导师计划，实习生指导高级领导使用生成式人工智能工具，而领导则提供职业指导。

人工智能LEAD框架提供了结构，但最终成功需要你挑战可能有害的叙事，向供应商提出关键问题，并以自信和真诚的态度引领人们完成转型。真正的挑战不是无法足够快地扩大举措规模，而是没有充分了解人工智能的工作原理、它如何影响你的组织以及是否带来了切实的好处的情况下实施人工智能。

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(以上内容均由Ai生成)