Mindstone是 Business Reporter 的客户

人工智能在企业中的应用正面临“高投入、低产出”的现实落差。咨询机构 Gartner 预测，到 2025 年，全球在生成式人工智能上的支出将达到 6440 亿美元，但与之相匹配的变革性生产力提升在多数组织中仍未出现。

Mindstone 员工人工智能技能提升平台首席执行官 Joshua Wöhle 表示，症结并非技术能力不足，而是企业对员工使用人工智能的准备严重不足。

他根据 Mindstone 为多家财富 500 强企业提供培训的经验判断，目前“真正从人工智能中获得价值的组织不到 5%”。这一判断与行业调研结果相符。波士顿咨询集团（BCG）在 2024 年 10 月发布的《人工智能价值何在？》报告中，对 59 个国家的 1000 名高管进行调查，结果显示，74% 的公司尚未从人工智能投资中获得切实价值。

这些数据指向同一问题：多数组织在人工智能项目上受挫，并非因为采购了错误的工具，而是因为没有解决“如何让员工与人工智能协同工作”这一根本问题。

Mindstone 将业务重点放在为企业提供人工智能技能培训，其方法正基于上述判断。Wöhle 认为，要缩小预期与现实之间的差距，至少有两个关键环节：一是克服他所称的“暂停怀疑”——许多专业人士对人工智能仍持保留态度；二是让人工智能直接嵌入每一位员工的日常职责之中。

他表示，现场演示是打破怀疑最有效的方式之一，其次是围绕具体岗位场景设计应用，让员工看到与自身工作直接相关的使用方式。

从“自动化”转向“增强”

在 Wöhle 看来，企业在人工智能应用上的一个根本性偏差，是延续了过去对技术投资的“自动化”思维。他指出，几十年来，企业引入新技术往往是为了用机器效率替代人力劳动，例如装配线、电子表格和客户关系管理系统，目标是以更低成本、更高速度完成既有工作。

然而，生成式人工智能并不完全符合这一逻辑。如果仍将其视为传统意义上的自动化工具，往往会带来失望。他坦言，在自动化方面，人工智能“被过度炒作”，其输出容易出现错误，包括“幻觉”、忽略上下文、生成看似合理但事实不准确的内容。

Wöhle 认为，人工智能的真正价值在于“增强”而非“替代”——即利用人工智能放大人类的判断力、创造力和专业知识，而不是试图完全移除人的参与。在增强模式下，人类保持决策主导，人工智能则作为能力放大器。

他指出，许多部署效果不佳的案例，源于企业在采购时期待的是“自动化系统”，而实际得到的是需要人类配合使用的“增强工具”。这种预期与现实的不匹配，导致对人工智能的怀疑情绪和预算浪费。

思维方式转变重于操作培训

在技术能力相对成熟的情况下，是什么阻碍了组织释放人工智能潜力？Wöhle 将原因归结为“人”的因素。

他表示，Mindstone 的工作中，只有约 10% 与具体工具使用相关，其余 90% 都在推动思维方式的转变。这与传统软件培训模式存在明显差异。后者通常侧重功能讲解和流程说明，假设只要员工掌握“在哪点击、如何导出”，就能顺利上手。

在人工智能场景下，这种假设并不成立。Wöhle 指出，真正的障碍是概念层面的：员工需要重新思考在一个人工智能可以承担部分任务的环境中，如何定义自己的工作方式、输出标准以及人类贡献的价值所在。

因此，单纯教授操作步骤不足以推动有效采用，更关键的是帮助员工理解如何与人工智能协同解决问题，以及如何在新分工下重新定位自身角色。

通过实时演示打破怀疑

针对“暂停怀疑”的普遍心态，Wöhle 指出，许多专业人士曾经历过技术产品在演示环境表现良好、在真实场景中效果不佳的情况，对新一轮技术承诺保持谨慎。

为此，Mindstone 在培训中大量采用与具体岗位紧密相关的现场演示，而非停留在抽象的效率提升描述上。其做法是围绕参与者的日常任务设计场景，让人工智能在现场解决他们真实工作中遇到的问题。

在与 Business Reporter 的交流中，Wöhle 现场展示了这一思路。他以“面试准备”为例，使用语音输入生成调研简报，将结果在不同人工智能工具之间传递，并多轮优化输出。整个过程仅用数分钟，便生成了面试问题、背景调研和结构化脚本，而这些内容若完全由人工手工完成，通常需要数小时。

他借此强调，有效使用人工智能的关键不在于寻找所谓“完美提示”，而在于提供足够丰富的上下文，将人工智能视作“思考伙伴”而非“自动售货机”。在他看来，人们在与计算机进行对话式交互时，会自然提供更多背景信息，这与传统搜索引擎偏好简短查询的使用习惯不同。

将人工智能能力嵌入具体岗位

Wöhle 指出，单次演示有助于改变观感，但要形成持久影响，还需要将人工智能能力与具体岗位职责深度结合。对市场营销人员而言，关键在于看到人工智能如何改变活动策划流程；对金融分析师而言，则在于其如何加快建模和分析。

他认为，相比抽象的技术潜力，员工更需要看到与自身工作直接相关的应用场景，才能真正改变日常行为模式。

对于仍将人工智能采用视为单纯技术采购问题的组织，Wöhle 提到的风险不仅在于软件许可成本的浪费，还包括可能在竞争中落后于那些更早意识到“瓶颈在人而非技术”的同行。他认为，人工智能早期采用者与其他企业之间的差距正在拉大，且不会自动缩小。

在他看来，这一判断既构成挑战，也意味着机遇：要实现有意义的人工智能应用，企业需要将更多资源投入到员工能力建设，而不仅仅是技术本身。这并不必然意味着大规模预算投入，而是要求管理层重新思考如何系统性地为员工与人工智能协同工作做准备。

Wöhle 表示，那些率先完成这一转变的组织，当前仍拥有一定的领先窗口期，但这一窗口不会长期保持开放。