在过去一段时间里，企业对人工智能的兴趣持续升温。受访者表示，目前自己接到的演讲邀请中，约有四分之三与人工智能相关。不过，相较此前围绕“人工智能将改变一切”的讨论，近期企业提出的问题已发生明显变化。

此前，企业邀请演讲时，多以“人工智能将重塑未来”为前提，希望了解“无工可失”的前景、提示工程技巧或在线营销自动化等话题。而现在，企业更常提出的是：人工智能究竟出了什么问题？此前被广泛宣传的生产力提升为何迟迟未见？换言之，人工智能为什么没有真正帮助公司把事情做成？

有观点认为，如果要给出坦率回答，原因在于：许多企业及其员工并不清楚自己究竟想用人工智能做什么。这并非单纯的技术问题，甚至也不只是人员素质问题，而是组织层面的问题。大量企业试图用20世纪工业时代形成的组织架构，去运营一个以21世纪人工智能为基础的业务体系，两者在目标和价值观上并不匹配。

投入与回报的落差

人工智能项目未能带来预期生产力提升，并非个别案例。根据微软的研究数据，在过去三年中，仅有约25%的人工智能项目实现了预期回报。计算机科学家Gary Marcus也长期撰文，指出围绕大型语言模型（LLM）的炒作与不切实际的期望。

相关观点认为，问题并不在于人工智能无法产生有价值的成果，而在于组织尚未以“以人为本”的方式思考技术应用。Andus合伙人Chris Perry将这一问题概括为“人类操作系统”（Human OS）：许多公司只是尝试把人工智能嵌入既有流程，却没有同步设计能够与之共同成长、持续演进的人类系统。

这不仅涉及培训员工使用人工智能界面，或试验人工智能生成广告等具体应用，更关系到围绕新技术机会，重新设计组织的基本结构和运作逻辑。

从“机器逻辑”到“人类系统”

相关论述指出，这种转变在技术层面并不如“操作系统”一词听上去那样复杂，关键不在于围绕人工智能重新“编程”员工，而在于打造一种不同类型的工作场所。

文章以银行和超市为例说明“人类操作系统”的概念。银行中金库的布局、柜员窗口的设置，构成了在新型经济体系下连接借贷双方的接口；超市中的货架、购物车和收银台，则构成了一个为顾客浏览、选购甚至社交（例如在水果区）而设计的系统。这些都是在资本主义和工业生产背景下，为人类互动而搭建的架构，其有效性在很大程度上源于设计者对人类行为和需求的考量。

相比之下，劳动体系的设计往往缺乏类似的关注。工业时代以效率和产出为核心的价值观，催生了装配线、血汗工厂以及大规模打字员团队等组织形式。在这些环境中，人被视为机器的一部分，任务越标准化、越可替代越好。

工业时代的技术应用逻辑，实质上是尽量将人从价值创造方程中剔除：装配线让低技能、可替代的工人取代高薪工匠；新机器被看重的往往是其替代劳动力的能力，或将劳动外包至成本更低的地区。

观点认为，这种对技术的态度在人工智能时代难以奏效。即便只是讨论“替代”的可能性，也会加剧员工对被取代的担忧。如果企业真正希望通过人工智能增强员工能力，而非以技术取代人力，那么其竞争基础就不应仅仅是与人工智能供应商签订合同的规模。

从“做得更多”到“做得更好”

在“站在人类一边”的前提下，企业的目标被描述为：帮助员工理解如何利用人工智能增强自身能力。人工智能确实可以帮助员工在更短时间内制作更多演示文稿或电子表格，但相关观点认为，这并非人工智能带来的核心增益。

被强调的潜力在于：借助人工智能，员工可以完成本质上更好、更周全、更成熟的工作。与其用人工智能复制和放大量产式的既有成果，不如利用其能力去构想和探索尚不存在的事物。这一方向与工业时代强调重复和裁员的逻辑相反，从“更多”转向“更好”。

要实现这一转变，文章指出，企业需要重新审视自身的核心能力，重新发现组织价值观，并重塑企业文化。相关观点认为，这才是人工智能带来的真正机会：在技术加持下进一步放大推动企业发展的人的创造力，而这与过去长期以来技术应用的主流方式存在明显差异。

重构组织中的“人类准备度”

上述转型要求企业在组织架构中建立不同层面的“人类准备度”。企业可以采购大量人工智能能力，但要持续获得实际收益，仍需配套相应的人类流程和机制。

这一过程被认为涉及人才发展、工作流程设计、组织仪式以及激励机制等多个方面，难以在一篇文章中完全展开。不过，作者提出了一个简化的理解框架：机器擅长快速、准确地处理数据，而人类并非“处理器”，而是“呼吸和代谢”的主体。

在运作良好的组织中，数据处理与人类“代谢”——即对信息的消化、感知和整合——可以形成互补。实现这一点，不仅依赖于采购更多人工智能工具和开展培训，还取决于企业如何与员工互动，使其清楚自己希望改进的是什么。

相关观点强调，员工需要确信，在探索未知领域时，他们的神经系统和感知能力会被重视和信任，他们的探索成果将被纳入公司的制度记忆，而不只是以短期的增长或效率指标来衡量其价值。