即便投入了大量技术资金，你的企业仍在AI应用方面举步维艰？其实并非只有你面临这样的困境。更重要的是，你很可能把精力放在了错误的问题上。我们针对 1107 名从业者（涵盖一线员工、团队负责人及高管）开展的全面研究显示，63% 的AI实施挑战源于人为因素，而非技术局限。如今，企业纷纷将资源投入到平台、数据基础设施和先进算法上，却忽视了那些决定转型成败的真正障碍。

在本文中，我们将剖析为何员工不愿接纳企业已投入资源引进的AI解决方案，以及那些成功转型的企业采取了哪些与众不同的做法，从而实现真正的变革。

AI实施挑战：AI项目失败背后的真正危机

当高管们分析陷入困境的AI项目时，通常会审视各项技术指标，比如系统性能、数据质量或功能使用率。但我们的研究却呈现出一幅截然不同的图景。

用户熟练度是最大的挑战，在所有导致AI失败的因素中占比 38%—— 这一比例远超技术挑战（16%）、组织接受度问题（15%）和数据质量担忧（13%）的总和。

在用户熟练度这一关键问题中，具体面临的挑战包括：

• 22% 的人面临巨大的学习难度
• 11% 的人在高效提示词工程方面存在困难
• 6% 的人反映缺乏足够的培训与支持

数据表明，技术并非阻碍所在，真正的挑战在于培养员工有效使用AI所需的技能与信心。

AI转型中的信任鸿沟

我们的研究中，最具启示性的发现或许是不同组织层级之间存在巨大的信任与体验差距。这绝非轻微的不协调，而是会破坏整个AI项目的根本性脱节。

领导层与一线员工之间的信任差距十分显著：

• 高管对AI的能力和成果表现出强烈信心
• 团队负责人的信任度处于中等水平，往往持谨慎但乐观的态度
• 一线员工的信任度极低，对AI的价值始终持怀疑态度

这种信任差异会形成一个危险的反馈循环：领导层看到AI的积极指标，便认为应用进展顺利；而一线员工却始终心存疑虑，连基础的实施操作都难以推进。

这种体验差距不仅体现在信任层面，还延伸到了决策权力上：

• 高管在选择和试用AI工具方面拥有极大的自由度
• 团队负责人虽会受到一些限制，但在工具选择上仍有一定的话语权
• 一线员工对于自己需要使用的AI工具，几乎没有任何选择权

而那些AI实施成功的企业，则采取了完全不同的运作模式。它们会优先就AI决策开展透明沟通，并大力投资培养各层级员工的AI专业能力，而非将相关知识集中在领导层和技术团队手中。

AI应用的 5 大成功要素

通过分析数百家企业的实施模式，我们总结出了五大关键成功要素：

1.普及AI专业知识，驱动成果产出

取得最佳成果的企业会系统性地培养全体员工的AI能力，而非依赖零散分布的专业人才。

成功的企业注重以下方面：

• 有效的导师指导项目
• 易于获取的学习资源
• 清晰的技能发展路径
• 针对特定岗位的AI价值定位

2.赋予个人选择权，加速应用进程

与许多由信息技术部门主导的模式不同，由员工自主选择AI工具的方式，往往能带来更好的应用效果。允许员工自行选择AI工具的企业，其实施过程比强制要求使用特定平台的企业更为顺畅。

这并不意味着无序混乱。最成功的企业会在集中管理与分散选择之间找到平衡 —— 既提供清晰的框架，又赋予员工在工具选择上的自主权。

3.内部技能比外部顾问更重要

数据显示，内部AI技能与顺畅的实施过程关联性更强，而非依赖外部专业知识。投资培养内部人才的企业，往往比严重依赖外部顾问的企业取得更稳定的良好成果。

4.实验文化必不可少

研究揭示了成功企业与陷入困境的企业之间最显著的差距：两者对待AI实验的态度不同。

• AI实施顺畅的企业，会积极鼓励员工尝试新工具和新方法
• 取得一定进展的企业，对实验会给予适度支持
• 而在实施过程中遇到困难的企业，实际上会阻碍员工探索AI的新功能

这种在实验文化上的根本差异，是区分AI应用成功与失败的最重要因素。

5.规模悖论：要么大步推进，要么举步维艰

我们最反直觉的一项发现，对传统的 “从小处着手” 理念提出了挑战：规模更大、更全面的AI项目，往往比规模更小、循序渐进的项目推进得更顺利。

这一发现表明，如果企业仅将AI视为对工作流程的微小调整，就会忽视实现有效应用所需的文化和结构变革。成功的AI转型，需要企业将其视为一场真正意义上的重大组织变革。

AI转型的障碍：哪些因素阻碍了企业级AI的应用

我们的研究发现，不同组织层级在对待AI的态度上存在显著差异，这也解释了为何许多项目会失去动力：

• 一线员工更关注AI的实际应用和创新用途 —— 他们希望AI能解决眼前的问题，改善日常工作体验
• 团队负责人需要在战术需求与战略要求之间寻求平衡，既要交付成果，又要满足组织的期望
• 高管则更关注AI的战略应用，而非创新用途，重点在于提升竞争优势和运营效率

这种目标错位，正是许多企业陷入AI试点困境的原因。领导层推动战略性实施，而一线员工寻求实用性解决方案，两者之间的差距使得试点项目无法取得突破。

借助变革管理实现AI实施：将 ADKAR 模型应用于AI应用

我们的研究结果与成熟的变革管理原则高度契合，尤其是从Prosci（Prosci）的 ADKAR 模型视角来看：

• 认知障碍：这是最主要的挑战，最大的制约因素包括理解不足、恐惧、不确定性以及对工作安全性的担忧。
• 渴望障碍：核心在于 “这对我有什么好处” 的问题。当企业仅将AI定位为成本削减工具，而未强调其辅助和提升能力时，意愿障碍便会凸显。
• 知识障碍：当企业未能提供与实际场景结合、以任务为导向的培训时，就会产生知识障碍。研究证实，员工不仅需要了解AI的工作原理，更需要清楚它在自身具体岗位和职责中的应用方式。
• 能力障碍：当培训与实际应用之间存在差距时，能力障碍便会出现。提供结构化学习路径的企业，其AI应用过程比让员工自主学习的企业更顺畅。
• 巩固障碍：当早期对AI的热情因缺乏持续支持、认可或明确的效果衡量标准而消退时，就会产生巩固障碍。

从AI实施挑战到转型成功

研究给出了明确的指引：不要再将AI应用视为一项技术实施工作，而应将其视为一场真正的行为与文化变革。

那些认识到这一事实、专注于培养广泛的内部专业能力、鼓励实验而非强制推行，并且在集中管理与个人选择之间找到平衡的企业，往往能取得显著更好的成果。

但了解挑战所在仅仅是第一步。通过对 1100 余名从业者的研究，我们发现的这些规律，为系统性诊断AI应用问题根源以及制定解决方案奠定了基础。

诊断AI转型准备度，提升成果

有些企业实现了AI转型，而有些则始终停留在试点阶段，两者的差距并非源于运气或更先进的技术，而是在于能否准确识别自身面临的具体障碍，并采用经过验证的方法加以解决。

基于这项全面研究开发的Prosci AI应用诊断工具，不仅能提供一般性洞见，还能识别企业在五大关键成功要素方面存在的具体挑战。该工具可揭示：

• 特定背景下导致应用停滞的根本原因
• 破坏实施过程的领导层与员工之间的认知差距
• 阻碍广泛接受AI的信任障碍
• 限制应用效果的能力差距
• 推动或阻碍进展的文化因素

无论你的企业正处于AI探索的早期阶段，还是在将试点项目推广到全企业应用的过程中遇到困难，前进的第一步都是了解当前状况，明确哪些具体障碍阻碍了目标的实现。

随着AI不断重塑工作方式，那些能够脱颖而出的企业，必然是率先解决 “人的问题” 的企业 —— 它们认识到，成功的AI应用本质上是一项变革管理挑战，需要依靠经过验证的方法，而非仅仅依赖更先进的技术。

准备好告别 “猜测”，精准定位AI应用中的问题所在了吗？ProsciAI应用诊断工具将为你的企业提供洞见与行动路线图，助力将AI投资转化为可衡量的业务成果。