AI的应用落地让变革实践者夜不能寐。这是当前大多数组织都在全力应对的挑战 —— 并非是否要采用AI，而是如何让员工真正运用它。

在Prosci首席运营官米歇尔・哈格蒂（Michelle Haggerty）与 Microsoft 业务项目总监史蒂夫・格林（Steve Green）近期的网络研讨会对话中，一个核心观点浮出水面：AI应用取得成功的组织，并非仅仅依赖先进技术，而是通过构建强大的人力能力来推动和维持实施进程。

数据背后的故事

Microsoft 业务项目总监史蒂夫・格林在过去十年间，打造了大多数企业领导者梦寐以求的成果：

• 客户采用率提升 450%
• 变革项目自愿匿名反馈响应率达 80%
• 变革能力从最初计划的 600 名实践者，扩展至全企业范围
• 变革咨询团队从 25 人发展为全球 10,000 多名认证变革实践者

但这些数据的意义在于，它们代表着微软衡量成功的方式发生了根本性转变。微软不再以是否按时部署技术为成功标准，而是聚焦于员工是否真正使用该技术。

成功定义的重塑：从功能到成果

格林让实践者们反思自己的技术推广工作。“你的成功标准是完成技术部署并上线运行，” 他问道，“还是关注技术的实际使用率以及预期成果的实现情况？”

这个简单的问题揭示了大多数组织面临的困境：我们按计划部署技术、完成任务打卡，然后转向下一个项目 —— 却从未衡量员工是否真正接纳了变革，或是变革是否带来了业务价值。

米歇尔紧接着补充了一个引起听众共鸣的观点：“我认为，我们的客户或合作伙伴常常困惑于变革管理能带来什么价值。这种价值具体是什么样子？我们如何让它变得可感知？”

这正是核心挑战所在。理论上，人人都知道变革管理很重要。但当领导层要求提供实证时，大多数实践者除了 “我们按时部署了” 或 “我们完成了培训课程” 之外，无法给出具体的衡量指标。

Microsoft 找到了让价值可感知的方法。他们彻底转变了成功衡量指标 —— 从实施进度和功能上线，转向关注人的层面：使用率、熟练程度、实际业务成果。这正是推动客户采用率提升 450% 的关键所在。

那么，你的组织该如何实现这种转变？

转型成功的三大必备要素

当被问及面临AI应用挑战的组织应优先关注什么时，格林明确指出了三点：

1.先明确成果目标

“‘成果是让 Copilot 进驻每位员工的桌面’，这样说固然不错。但这真的能创造价值吗？” 格林强调，在任何技术推广之前，实践者必须先确定真正的业务成果。

哪些信号能证明你正朝着正确的方向前进？除了部署日期，成功的具体表现是什么？

2.获得积极的领导层支持

领导层支持并非指高管出席项目启动会议，而是要让支持者具备传达变革愿景和业务动因的能力。格林指出，实践者通常需要 “几乎为领导层规划好他们的角色”—— 指导领导者如何成为有效的支持者。

3.建立衡量体系

“我们将如何衡量成果是否达成？” 这个问题必须在一开始就得到解答，而非事后补充。微软同时运用匿名反馈（反馈响应率超 80%）和遥测数据，及早发现挑战并快速调整。

AI时代，人为何比以往更重要

对话中最引人深思的一个环节，是格林回应他几乎每天都会被问到的问题：既然AI能生成变革管理计划，为何还要持续投入培养人力？

“虽然我可以让AI引擎帮我制定‘推动 Copilot 应用的变革管理计划’，它确实会给出一份计划，” 格林解释道，“但这并不意味着计划能够落地执行，也不代表这份计划适合你的组织。”

他的理念十分明确：“我们在内部将AI用作补充，而非替代。”

格林进一步说明，尽管AI能起草沟通文件或制定初步计划，但它无法做到以下几点：

• 建立变革所需的信任
• 理解本地情境（文化、地域、组织动态）
• 挑战固有假设或检验逻辑的可行性
• 执行变革 —— 它只能生成书面文件

AI有助于加快成果达成速度，提供更一致的变革管理计划，但所有决策过程中都必须有人的参与。

“来自通用邮箱的自动化沟通信息，能让你作为一个人感到振奋和兴奋吗？” 格林问道。答案显而易见 —— 这也是为什么即便微软在AI创新领域处于领先地位，仍持续大力投入人力能力建设。

构建可规模化的能力

Microsoft 构建规模化变革能力的方法提供了切实可行的蓝图：

• 建立基础基准：所有参与变革交付的人员都能获取电子学习资源、研究资料和自学材料。讲师引导式项目提供辅导和协助。
• 统一沟通语言：全球范围内，微软任何一位变革管理者之间交流时，都使用相同的专业术语。
• 注重实用性和行动导向：项目并非让人们参加为期数天的培训，而是运用适合不同受众的语言，将方法论付诸实践。正如格林所说：“关键不在于变革管理本身，而在于你想要实现什么目标。”
• 公开共享资源：微软在adoption.microsoft.com网站上发布变革管理资源，包括成功工具包、按职能分类的场景库，以及超越基础使用追踪的应用评分指标。

持续学习的文化

微软成功中最易被低估的一点，是其 “终身学习”（learn it all）的文化。格林介绍了变革项目中 80% 以上的自愿反馈率如何助力持续调整：

“我会收集这些反馈，然后为未来的项目和交付工作做出调整。通过将个人反馈信号与遥测数据相结合，我们通常能及时发现问题或异常，并做出相应反应。”

这种边做边测、对问题保持好奇、快速调整的迭代式方法，将变革管理从一次性的项目活动，转变为一种组织能力。

这对你的组织意味着什么

Microsoft 的案例为正在应对AI应用和数字化转型的变革实践者提供了清晰指引：

• 从成果出发，而非功能。围绕使用率、熟练程度和业务价值重新定义成功指标，而非局限于部署进度。
• 规模化投入人力能力建设。在所有参与变革的人员中建立统一语言和基础能力，而非仅针对专职实践者。
• 将AI用作补充，而非替代。利用AI加快规划速度、提高一致性，但始终以人作为核心 —— 构建信任、理解情境、推动应用。
• 建立反馈循环。构建能及早发现挑战的衡量体系，以便快速调整，而非等待实施后的复盘。
• 让变革管理触手可及。超越项目管理办公室（PMO）或变革管理办公室的局限，将能力嵌入整个组织。

过去 11 年间，微软与Prosci的合作证明，当组织将变革管理视为一种战略能力，而非项目清单上的一项任务时，就能取得非凡成就。

正如格林总结的那样：“变革的落地依靠人，而非功能。” 在AI时代，这一真理比以往任何时候都更加重要。

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