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在人工智能（AI）驱动的企业转型过程中，许多CEO发现核心团队无法跟上转型节奏，具体表现为：高层观念存在差异、中高层技能落后以及执行力不足（“上热下冷”）。以下将从组织管理角度尝试提出系统性的解决方案，并结合国内外成功企业案例进行分析。

一、缩小高层AI战略认知差距

挑战： 当高管团队对AI转型的重要性和路径认识不统一时，很难形成合力推进。部分高管可能对AI持观望态度，导致战略层面出现分歧，影响整体转型进程。

策略： CEO应作为“统一思想的舵手”，促使高层达成AI转型共识。具体措施包括：

高层共同学习与研讨： 安排高管集体参与AI相关培训、研讨会或战略工作坊，亲身体验AI技术以形成直观认识。例如，一些企业组织高管参加人工智能模拟项目或参观业界AI领先公司的实践，打破对AI的误解，建立共同语言。

明确愿景与价值： CEO反复阐释企业AI愿景，将AI转型与公司长期战略目标和业务价值紧密挂钩，使每位高管认识到转型带来的机遇，而非零和博弈。高管缺乏共识是变革常见痛点，CEO应明确转型目标和蓝图，让核心团队看到新增长点，而不是只关注眼前职能得失。

建立高层沟通机制： 设立由CEO牵头的AI转型指导委员会，定期召开高层会议审议AI战略进展。通过机制化的沟通，及时消除认识偏差，确保所有高管在重大决策上步调一致。

对关键人员赋予责任与激励： 将AI转型指标纳入高管绩效考核，形成共同责任。例如，将AI项目成果与业务负责人KPI挂钩，促使各高层主动支持。对于始终无法认同战略的高管，必要时可调整其岗位，以确保团队齐心协力。CEO需在关键时刻敢于调整团队，以维护转型的统一意志。

通过以上举措，可以逐步弥合高层在AI转型认知上的差距，打造上下同欲的领导团队。这为后续的能力提升和执行落地奠定了基础。

二、构建学习型组织提升AI认知与技能

挑战： 中层管理者和专业人才可能缺乏AI知识与技能，导致组织整体AI素养不足。这种“技能落后”会阻碍AI战略向下传递，并限制AI在业务中的应用深度。

策略： 建立学习型组织，营造持续学习AI的文化氛围，系统提升员工特别是中高层的数字认知与技能。领导者应带头学习，并为组织打造完善的学习机制，使学习成为日常工作的一部分。具体举措包括：

完善培训体系： 开发分层次的AI培训项目，例如高管AI战略课程、中层管理AI应用研讨、基层员工AI工具实操培训等。采用线上+线下相结合的形式，方便员工自主学习。数字化培训平台是关键投入，例如中国平安搭建了覆盖全员的内部培训平台“平安知鸟”，集智能导师、AI助手、知识管理于一体，为员工提供全方位的数字化学习支持。借助该平台，平安将培训融入日常，实现知识快速沉淀与共享。

打造AI知识共享社区： 鼓励跨部门的知识交流，成立AI学习社群或兴趣小组，定期分享AI应用案例和心得。在安克创新公司，管理层引入了协同平台飞书构建内部知识库，支持知识的创造、积累与传播，让组织演进为持续学习型组织。这种做法激励员工主动探索新技术，快速适应并拥抱AI变革。

实践式能力培养： 采用“学中做”的方式提升技能，例如举行内部AI黑客松、应用开发大赛，让中层干部和骨干员工亲自参与AI项目。从实践中学习，有助于将抽象认知转化为实际能力。新加坡星展银行（DBS）建立了跨部门AI实践小组（squad），并推行了“AI for Everyone”计划，通过线上课程、专家讲座和岗位练习等方式，使广大员工具备AI基本技能。据报道，DBS为全体员工提供生成式AI课程和案例培训，并辅以系列研讨和工作坊，营造浓厚的学习氛围。

激励与制度保障： 将学习成果纳入绩效考核或晋升考量，激励中高层带头学习。同时提供学习保障机制，如设立“AI学习基金”报销培训费用，给予学习假期等，解除员工提升技能的后顾之忧。一些国际企业还制定了雄心勃勃的培训计划：如博世公司启动了全球“AI赋能”计划，目标在2025年前培训2万名员工掌握AI技能。这体现出企业通过制度化投入来持续提升组织的人才硬实力。

通过培训、知识共享和实践锻炼三管齐下，企业能够塑造出拥抱变化的学习型组织。中高层的AI认知和技能提升后，不仅自身可以驾驭AI，更能带动团队共同进步，为AI战略在全公司落地提供强大的人才支撑。

三、建立执行协同机制，避免“上热下冷”

挑战： AI转型往往出现“上热下冷”的现象：高层积极推进，但中层和基层由于种种原因执行不力，出现策略与落地脱节。原因可能包括中层担心AI影响既得利益、各部门各自为政缺乏协同、执行团队缺少授权等。

策略： 要解决这一问题，需要在组织架构和机制上发力，促使战略执行层层协同，确保AI转型从上到下贯通。关键举措包括：

设立强有力的转型推进组织： 成立专门的AI转型办公室或项目管理办公室（PMO），由地位足够高的高管牵头负责。例如，贝恩建议由具备权威和协调能力的高管（如首席人力官、首席财务官等）出任首席转型官，以确保他/她能与各业务负责人对等沟通。该转型团队应直接向CEO汇报，并纳入各主要部门负责人作为核心成员。这样既保证高层关注，又能让各部门“一把手”直接参与AI项目，做到责任共担。团队的目标和进度应与公司经营业绩考核挂钩，将转型成败纳入部门及个人绩效，从制度上避免中层敷衍了事。

明确中央与业务单元职责： 建立“集中+分布”双层治理机制。集中层面设立AI战略与治理、小模型平台、数据架构、人才培养等职能，由中央团队统一提供支持；业务单元层面各部门负责具体应用场景开发、数据准备、模型部署与改进等。这种架构确保顶层有统筹（提供工具标准和资源），基层有自主权（结合业务落地AI），上下互动配合，避免各自为政或层层脱节。

赋能并激励中层骨干： 选拔各业务板块中的“AI倡导者”或变革冠军，组成跨部门协作网络。通过授权这些中层骨干，他们可以在本部门推动AI落地，并横向分享经验stingtao.info。例如，Sting Tao的研究指出，可采用小型跨职能团队快速试点的方式，将高层战略与基层创新相结合。在这些试点项目中给予团队充分试错空间和资源支持，营造“安全试验田”，让员工愿意参与、敢于创新。这种自下而上的探索与自上而下的战略形成呼应，推动全员行动起来。

加强沟通与文化引导： 防止“上热下冷”，还需营造上下同心的文化。高层应及时宣示AI项目成果，在内部宣传成功案例，增强员工对转型价值的认知和信心。星展银行通过举办AI主题活动、路演和互动工作坊等方式来“激发”员工兴趣，并提供工具和指导来“赋能”员工实践dbs.com。同时，对于员工普遍存在的顾虑（如担心AI取代工作），管理层应坦诚沟通，传递“AI是赋能而非替代”的理念，缓解抵触情绪。

快速 wins 与示范效应： 选择痛点明确、见效快的AI应用场景先行落地，以“小胜利”带动“大转变”。安克创新的经验是，由CEO直接推动，将AI项目定义为“CEO工程”，并要求各团队围绕能提升10倍效率的场景展开小组攻关，迅速取得成果。通过这些早期成功案例，整个组织看到了AI带来的显著价值，极大激发了基层参与的热情。CEO的亲自过问和资源倾斜也确保了跨部门协同，加快了项目推进速度。

通过以上机制设计，从组织结构、人员激励到文化氛围多管齐下，企业可以有效避免AI转型中的“上热下冷”。高层有力驱动、中层积极参与、基层愿意实践，形成协同推进的整体合力。

四、国内外成功企业案例与策略

下面列举一些国内外企业在AI转型中应对组织挑战的典型案例及其策略，供参考借鉴：

案例1：安克创新（Anker，消费电子，国内） – 高层统一意志，快速试点迭代：作为高速成长的民营企业，安克在AI转型中由CEO亲自挂帅，将AI列为“CEO工程”。公司通过内部AI训练营、经验分享会等提升全员认知，并在各团队组建小型AI项目组，聚焦能十倍提升效率的用例快速开发。同时引入协作平台（如飞书）构建知识库，鼓励员工自主学习新技术。在CEO强力推动和早期项目成功示范下，安克实现了从上到下的同步变革，产品研发和内部运营都迅速融入了AI元素。

案例2：平安集团（金融业，国内） – 打造企业大学，全面培养人才：作为金融巨头，平安在数智化转型中高度重视人才培养，构建了“平安知鸟”数字化培训平台。该平台整合AI导师、直播课堂、知识管理于一体，为20多万员工提供随时随地的学习资源。平安还将一线实践经验快速沉淀为标准课程，通过AI生成课件和直播，将顶尖经验在全国数千网点同步传授tech.chinadaily.com.cn。这种规模化赋能帮助平安各层级员工迅速提升数字技能，推动AI应用从总部到基层网点的广泛落地。

案例4：博世集团（制造业，德国） – 制定愿景，全面赋能员工：博世面对工业4.0和AI时代，提出明确的“AI转型愿景”和伦理准则，同时启动全球AI赋能计划，目标是在2025年前培训2万名员工具备AI技能。博世在全球和中国建立AI学院，开发适合工程师、项目经理甚至一线技工的分层培训课程，并设立“转型架构师”等新角色来推动变革。通过高层定方向、广泛培养内部人才，博世确保了传统制造员工也能积极参与和推动AI创新，实现组织平稳转型。

上述案例表明，无论是新兴企业还是传统巨头，成功的AI转型都离不开组织管理创新：高层的统一领导、全员的学习提升以及上下协同的机制是共同的制胜因素。企业可以根据自身规模和行业特点，借鉴这些经验制定适合自己的转型路径。

结语

AI时代的转型不仅是技术和业务的变革，更是一场组织与人才的变革。CEO作为掌舵者，需要从战略高度统筹推进，在高层达成共识的基础上，培育学习型组织，提高团队整体的AI素养，并通过健全的机制保障战略执行不偏离。唯有如此，才能避免“上热下冷”，让AI战略真正落地开花，为企业创造持续竞争优势。正如某管理报告指出的那样：“员工的准备度并非瓶颈，关键在于领导层能否携手同行。” 当观念对齐、能力到位、执行通畅，AI转型的价值才能被全面释放。企业应以系统性思维应对团队滞后挑战，加速迈向智能化的未来。