AI时代CIO如何平衡老板与员工需求跳出管理困境

眼下，企业界正上演着一幕颇具戏剧性的场景：董事会与资本方热切推动AI部署，但现实反馈却往往是员工疲惫不堪，项目频频受挫。问题出在哪里？根源或许不在于AI技术本身，而在于“用法”——许多企业只是简单地将AI工具叠加在原有流程之上，结果非但没能提升效率，反而催生了一种新的职业困扰：“AI倦怠”。

技术迭代的速度令人目不暇接，高层对管理者施加的压力也与日俱增，要求快速落地AI并见到成效。这种急切的心态，很可能成为员工沮丧和职业耗竭的导火索。

云软件公司BlackLine的经历就是一个典型案例。2024年，他们推出了名为“Buckie AI助手”的内部知识库，用于解答人力资源或IT相关问题。然而，仅仅一年后，这个工具就被弃用了。其首席信息官Sumit Johar坦言：“技术发展得太快了。”公司需要一个更能适应未来的系统。

于是，到次年6月，BlackLine已全面迁移至Google Gemini企业版。更值得注意的是，在全公司范围内，员工们已经自发构建了接近300个定制化的AI助手。

这个故事揭示了两个并行的事实：一方面，组织采纳AI的迅猛节奏，给技术领导者带来了前所未有的挑战；另一方面，对员工而言，不断接触新工具、适应新流程，加上“节省时间”的承诺未能即时兑现，催生了明显的倦怠感。与此同时，董事会正不断向CEO施压，要求展示AI成果。夹在中间的CIO们，必须同时平衡来自上层的期望和基层的现实。全球商业技术咨询公司Sutherland的CIO兼首席数字官Doug Gilbert指出，迫于压力而采取的快速行动策略，往往事与愿违。他透露，目前AI项目的失败率可能高达90%。“正确的实施方式，初期看起来可能进展缓慢，但从长远看，这才是真正的快车道。”他说。

员工为何会感到倦怠

AI集成公司Cadre AI的创始人Riley Stricklin也观察到，AI倦怠正在成为各行业公司普遍面临的问题。他强调，这并非因为员工抵触技术，而是因为他们被源源不断的新工具、新期望和持续的变化压得喘不过气。

BlackLine的Johar经常听到类似的反馈：部署AI的初始步骤反而更耗时，在实现预期的时间节省之前，工作量会暂时增加。更令人疲惫的是，当团队刚刚熟悉一项新技术，摸清了如何优化业务流程以发挥其最大价值时，更新的替代品又出现了，一切又得推倒重来。“变化太快了，这就是大家感到筋疲力尽的原因。”Johar解释道。

Gilbert补充了一个关键点：当AI的引入方式显得“笨拙”时，员工的倦怠感最为强烈。所谓笨拙，指的是组织仅仅将AI作为一个附加层“叠加”在现有流程上，而非将其设计为“内嵌式”的解决方案。例如，要求员工从自己的系统中复制数据，再粘贴到独立的ChatGPT对话框里进行处理——这种方法不仅低效，而且“会让员工感到非常沮丧”。

此外，如果AI未能与公司的专有数据妥善集成，或者缺乏必要的组织上下文，大型语言模型就可能产生“幻觉”，输出一些毫无用处甚至错误的结果。Stricklin也认同，当AI只是一个附加层而非深度集成的解决方案时，其本意是减少工作摩擦，结果却往往适得其反，加剧了摩擦。

因此，最成功的CIO不会简单地“插入”AI工具然后坐等变革发生。他们会从根本上重新思考整个工作流程，将AI无缝融入运营的肌理之中。Gilbert描述，在最理想的集成状态下，员工甚至不会刻意意识到“我在使用AI”，他们只是遵循一个流程，自然而然地获得了更好、更快的结果。

CIO们承受着来自各方的压力

Gilbert指出，那种“笨拙”的实施方法，往往源于自上而下的压力，并在整个企业内引发连锁反应。董事会和CEO可能阅读了其他公司的AI成功案例，便急于效仿。这种需求层层传递到CIO这里，迫使他们追求快速部署一个“解决方案”，而不是花费必要的时间去打造一个内嵌式的系统。

“现实是，你几乎不可能满足他们那些不切实际的期望。”Gilbert说。他补充道，高层管理者对AI能力常常抱有一种“乌托邦式”的幻想。同样，公司投资者也普遍期待AI能立即削减成本，这给管理层带来了展示即时投资回报率的巨大压力。Johar对此深有体会：“他们并不总是理解，在节省成本之前，你必须先投入成本。”

数据也印证了这种落差。麦肯锡近期的一项调查显示，在受访公司中，仅有39%报告其AI项目对企业层面的收益产生了实质性影响。这意味着，大多数AI部署尚未带来有意义的财务成果。

压力不仅来自上方，有时也来自下方。尽管员工普遍感到AI倦怠，但Johar在BlackLine的团队发现，其他业务部门对AI工具的需求却在激增，涨幅高达25%。

请求数量的爆炸式增长，反过来又给IT团队自身带来了倦怠。他们需要评估海量的工具选项。Gilbert表示，AI技术的快速迭代更是雪上加霜，这意味着技术评估流程本身也必须不断进化。Johar无奈地指出，等IT部门终于完成评估、决定采购某项技术或选择某个供应商时，该技术可能已经过时了。

BlackLine采取的应对策略是赋能员工：他们培训员工为自己部门的特定职能构建专属的AI助手。这带来了新的挑战——正如Johar所说，CIO及其团队有责任为这近300个自发涌现的助手建立治理框架和结构，确保它们符合公司在数据隐私和安全方面的政策。

随着“氛围编码”等低代码/无代码技术持续受到关注，Johar预计，CIO们未来将面临更多与软件监督和治理相关的复杂问题。

构建AI叙事框架

为业务创造价值始终是技术领导者的核心使命。Stricklin指出，最成功的CIO在部署AI之前，会设定极其明确的业务目标，无论是增加收入、提升利润，还是缩短运营周期。

然而，在说服员工接纳这项最终能为业务创造价值的技术时，CIO可能需要调整沟通策略，不再仅仅宣扬宏观好处。

Johar的建议是，从员工的切身视角出发来阐述AI的价值：它如何帮助员工更高效地完成工作，如何提升他们的个人技能。“一旦你从这个角度沟通，员工就更愿意投入时间和精力去适应。”他说。

在这种背景下，Gilbert认为，CIO需要向员工传递一个明确的保证：AI的目的不是削减岗位。叙事需要转变，应强调AI是作为“协作者”与员工并肩工作，而非“替代者”。Gilbert补充道，人类的参与至关重要，需要不断微调模型，以持续提升AI输出的准确性。

显然，管理层与员工对AI的认知仍存在差距。根据Google Workspace委托进行的一项调查，高管比普通员工更可能（高出15个百分点）认为AI对公司产生了显著的积极影响。弥合这一认知鸿沟，找到平衡点，至关重要。

Stricklin还建议CIO采取“聚焦”策略，而非试图一次性在全组织铺开AI。他提议，在未来六个月内，精选两到三个优先领域应用AI，并让相关员工参与进来，共同确定最佳实施方案。“试图同时解决所有问题，往往弊大于利。”Stricklin说。同样重要的是，也要明确哪些领域是组织目前不打算追求AI化的。

Gilbert完全赞同这一观点。他提醒，并非企业的每个环节都能通过生成式AI得到提升。CIO们应当具备这种判断力，如果怀疑某项AI部署并非必要，不要害怕向CEO或董事会提出反对意见。“有时候，AI并不是正确答案。”Gilbert总结道。