为什么90%的AI转型会失败？

据麦肯锡的调查¹，数字化转型的早期成功率不到30%，当下的AI转型如何以前车为鉴？

本文将从技术变革、系统实践、华为转型案例以及战略组合等多个角度，深入剖析AI转型的挑战，并探讨如何构建有效的AI战略。

技术变革：渐进与颠覆的差异

工具是新技术的初始应用形态，成本则是新技术达到变革临界的关键信号。

数字技术的发展一直以来是渐进式的。从早期Client/Server的信息化系统到Web应用，从树型、关系型中央数据库到无模式（schema less）分布式数据库，这些技术的引入更多地是对企业现有流程的优化和效率提升。

然而，云计算是一个显著的技术跃迁——它改变了计算资源的成本和效率，以催生一系列创新公司的姿态打开了一个新兴的、巨大的市场。

从Salesforce代表的SaaS，到Snowflake代表的无服务器（serverless）访问的云端数据库，从Netflix代表的大规模个性化的消费者应用，到互联网巨头以“零边际成本”切入各个传统行业，老牌在位者才纷纷醒悟——其底层逻辑，是新兴技术要素重塑资源流通格局，如果没有计算资源的低成本管理，互联网巨头也无法实现能力部署的速度优势和规模成本效应。

以大规模神经网络为基座的新一代人工智能，尤其是生成式AI的出现，正是和云计算相似的技术跃迁。它不是简单的技术升级，而是具有颠覆性、创生性的力量。

Mary Meeker最近发布的人工智能趋势报告中²，展示了AI技术成本的变化：

• 近两年，推理成本下降了99.7%；
• 2024年单token GPU功耗，比2014年降低了105,000倍。

并且，AI技术成本的下降速度，远远超过了历史上的电力与芯片。

生成式AI只是这场技术革命的序幕。紧接着是符号AI与神经网络的结合，将有可能在更具颠覆性的通用人工智能（AGI）上取得突破。

然而，成本才是驱动商业变革的根本力量。这使得AI不仅仅是一种工具，更是一种全新的生产力。企业需要从新技术要素上重新思考自身的业务模式、组织架构以及技术体系，而不仅仅是简单地将新技术嵌入到现有场景中。

系统实践：升级与转型的差异

实施采纳颠覆式技术的AI战略，企业必须从整体出发，找到撬动系统变革的关键点。

渐进式技术的采纳，通常通过“由点及面”的系统升级方式进行。企业可以从一个小型的试点项目开始，逐步扩展到更广泛的业务领域。这种方式的优点在于风险较低，企业可以在小范围内验证技术的有效性，并逐步积累经验。

然而，颠覆式技术的采纳则完全不同。它需要的是一场系统转型，从一个旧的系统迁移到一个全新的系统。

这种转型需要采取“由面及点”的方式，找到系统的“杠杆点”：那些能够对整个系统产生重大影响的关键环节。如果企业不能从整体上把握系统的运行逻辑，仅仅在某个环节引入AI，可能会导致系统之间的不协调，甚至引发更大的问题。

案例：华为IT云计算引入的启示

华为在引入新技术提升IT交付效率时，经历了多次失败的尝试。

最初，变革部门决定从生产核心应用开始试点，希望通过自动化测试加速新功能的交付。然而，由于没有对整个交付流程的瓶颈进行系统性的评估和规划，试点项目很快就陷入了困境。

许多系统功能是黑盒，UI元素是动态的，导致自动化测试成本高，或直接失效；转为白盒访问和稳定的UI布局需要耗费大量的架构重构成本，项目陷入两难境地。

这些问题导致变革项目投入长达两年，仍然失败，IT管理层不得不重新审视变革路线和策略。

经过深入分析，我们发现问题的根源在于没有找到IT交付效率的“系统杠杆点”。测试瓶颈并非交付缓慢的原因，而是整体技术效率低下的外在表现。通过事实与数据对比，我们向IT管理层指出，基础设施层的笨重复杂、集成部署低效，才是拖累IT效率的根源。

云计算的引入不仅仅是对基础设施的技术升级，更是对整个IT交付流程的重塑。通过将版本火车分解为更小、更快的敏捷迭代，将大部门资源池、流动的项目团队转变为面向业务、交付特性的稳定小团队，极大提升了交付节奏，降低了管理成本。

可见，企业在实施AI转型这样颠覆式技术采纳的战略时，必须从整体出发，找到那些能够撬动整个系统变革的关键点。

在这一过程中，需要企业关键人员具备强大的系统思维，欢迎参考我们发布的《系统实践工具包》，在“系统映射”章节中，介绍了如何一步步分析和找出系统杠杆点。

构建有效的AI战略组合

有效的战略投资组合管理，是驱动整个组织转型成功的关键使能因素。

找到系统杠杆点之后，企业需要围绕其构建一系列的“系统转型”举措，驱动技术到业务的转型目标达成。

面对AI战略实施的重重挑战，企业应该如何构建有效的转型举措呢？

首先，企业需要明确自身现有业务的痛点。AI技术虽然强大，但并不是万能的。企业必须清楚地认识到目前在满足核心需求上的差距，才能明确预期的转型目标。

其次，企业需要建立集中式的战略转型决策机制。AI战略的实施涉及到企业的多个部门，从技术研发到业务运营，从数据分析到市场推广，都需要紧密协作。只有打破部门壁垒、统一决策，才能形成合力，推动AI战略的落地。

接下来，企业需要围绕AI应用建立战略投资组合，确保“新技术要素”在系统和业务中“流通变现”闭环，这是驱动整个组织转型成功的关键使能因素。

此外，企业还需要注重人才培养和引进。AI技术的发展日新月异，企业需要具备专业的技术人才，同时也需要培养员工的AI思维和技能。

最后，企业要保持开放的心态，积极与外部合作伙伴开展合作。AI技术的生态非常庞大，企业可以通过与科技公司、高校、研究机构等合作，获取更多的资源和技术支持。

结语

AI技术的出现无疑为企业带来了前所未有的机遇，但同时也带来了巨大的挑战。

大多数企业之所以在AI转型战略实施中失败，是因为没有充分认识到AI技术的颠覆性，以及这种颠覆性所带来的复杂性和风险。通过深入理解技术变革的原理，找到组织系统的“杠杆点”，并构建有效的战略投资组合，方能在AI时代实现真正的转型和升级。

未来的市场竞争将更加激烈，只有那些能够成功驾驭AI技术的企业，才能在新的智能经济格局中建立新的竞争优势。