多数企业已经采购并上线了 AI 工具，但很多企业并未收获预期回报。 核心原因：AI 采纳（Adoption）和 AI 深度融合（Integration）并不是一回事。

• AI 采纳：员工开始使用 AI 工具，带来个人层面效率提升；
• AI 深度融合：围绕 AI 重新设计工作流程，产出组织级成果与可衡量投资回报 ROI。

不少企业在 AI “采纳” 层面取得进展，但下一阶段难点在于：依托新技术重构工作模式，并且驾驭持续不断的变革。

从 AI 采纳走向 AI 深度融合：挑战已经发生转变

过去几年，AI 的主要矛盾是 “不知道 AI 是什么、不知道从哪里下手、不清楚和自身工作的关联”；这些早期障碍正在逐步消除。

新的挑战更加隐蔽：从简单会用工具，走向熟练掌握；在繁重工作压力下维持稳定使用；建立可持续的新型工作模式。员工开始使用 AI，绝不代表变革工作已经结束；恰恰是把 AI 真正嵌入日常流程的艰难工作，才刚刚开始。

企业 AI 投入持续加大，却看不到业务成果，问题不在于工具本身，而在于工作流程没有被重新设计。 个体采纳是深度融合的必要前提。员工个人节省下来的时间，常常被消耗在日常琐事里，无法转化为可统计的组织业务价值。个人使用和企业整体价值之间存在巨大断层。

这也是 AI 转型区别于其他数字化转型的地方：技术上线只是起点。绝大多数企业尚未在团队、部门、公司层面依托 AI 重构工作，而重构工作，才是获取业务成果的关键，也是现阶段管理者必须面对的挑战。

将 AI 投入转化为 ROI 的三大组织特质

能够完成从 AI 采纳走向深度融合的企业，并非拥有最顶尖工具或最大预算；而是打造了可以驾驭持续变革的组织能力，共包含三点：以人为本思维、管理者主导变革、组织自适应能力。

1. 以人为本思维

以人为本，指组织建立以人作为核心的 AI 原则。员工想要尝试、接纳、深度使用 AI，前提是清楚 AI 对自身、对自己在企业内的发展意味着什么。对 AI 机制的安全感与信任感，是深度融合的前置条件，而不是变革之后才产生的结果。

企业需要做出明确承诺：AI 将如何造福一线员工；AI 如何服务于人；企业对于员工技能再培训的投入程度。这些承诺帮助员工理解，当岗位受到 AI 冲击时，组织将如何应对。

组织需要自问：

• 我们依据什么来推动 AI 落地？企业价值观？还是员工的诉求与需要？
• AI 可以为员工带来哪些收益？
• 哪些工作我们要保留人工主导，理由是什么？
• 如果岗位因 AI 发生改变，我们如何对待员工？
• 企业是否愿意投入员工再培训？投入到什么程度？

拥有以人为本思维≠对 AI 持乐观态度。相信 AI 工具好用，和相信企业对员工做出真诚承诺，完全是两回事。后者才决定 AI 能否规模化落地。 同时，以人为本也是化解变革抵触的策略。在 AI 项目启动前就确立人本原则，为持续变革打下长期基础。

2. 管理者主导变革：管理者在 AI 时代的角色拓展

AI 带来的变化多、迭代速度快，中心化变革团队无法为每一处变化单独设计完整流程。最高效的方式，就是把变革能力赋予每一位业务管理者。

Prosci 长期研究证明，业务管理者对变革成败至关重要：他们贴近受影响的员工。在持续迭代的 AI 变革中，管理者角色变得更加关键。

传统变革项目中，管理者只需要执行、强化别人已经设计好的变革方案。但 AI 时代不存在这套 “现成方案”：没有哪个中央团队可以提前预判每一次 AI 版本更新会带来哪些流程改变。管理者必须亲自带领自己团队完成转型，因为只有他们最清楚变革给团队带来的实际影响。

管理者角色已经发生转变：从 “落实别人制定的变革”，升级为 “带领自己团队走出属于自己的变革之路”。

这也印证：企业 AI 落地本质是人的挑战，而非技术挑战。同样工具、预算、战略，不同部门结果参差不齐，根源几乎都来自管理差异。部门之间 AI 落地拉开差距，区别就在于：管理者是否主动重构团队工作方式，还是被动等待上级指令。AI 规模化融合，依靠把工作重构纳入管理者岗位职责。

因此，ADKAR 模型不只是变革从业者的工具，更应该交到每一位业务管理者手中。管理者自主带领团队走完认知‑意愿‑知识‑能力‑巩固全流程，不需要等待总部团队输出方案，可以匹配团队真实节奏推进变革。

只有管理者推动团队落地新工作模式，AI 释放出来的时间资源才会被重新利用，而不是被日常工作吞噬，业务价值才变得可衡量。

3. 组织自适应能力

自适应能力，即伴随 AI 工具持续迭代，组织能够不断完成 AI 工作模式融合的长期能力。构建该能力，需要 HR、学习发展 L&D、沟通、项目管理、业务管理者跨部门协同，不能仅仅交给变革管理团队。

AI 驱动的变革一直在演变，但人的变革规律不变。依旧需要一套成熟框架，帮助个体理解、接纳、应用、固化新行为。ADKAR 模型的优势，是定义人需要达成的结果，而非一套固定不变的执行步骤。

Prosci 把构建自适应能力的实操架构总结为：大潮（Tide）与波浪（Waves）

• 大潮 Tide（组织层面，持续运行）：承载认知、意愿、巩固三大要素。持续传递为什么要做 AI、为什么现在要做、不适应会面临什么。大潮打造组织变革准备度，让后续每一轮新变革更容易被接纳。
• 波浪 Waves（单次 AI 迭代）：每一次 AI 模型更新、智能代理上线、治理规则调整、流程变更就是一道波浪。针对受影响人群，提供知识、能力、巩固，针对本轮变化做定向 ADKAR 干预。

大潮 + 波浪模型，把 ADKAR 应用于 AI 场景。将 AI 深度融合打造为组织固有能力，不用每一次 AI 更新都从零开始做变革。

引领持续变革的案例

真正拿到 AI 回报的企业，把 “员工开始使用 AI” 当做起点，而不是终点。

1. McCarthy 公司借助 Prosci 实现 90% AI 采纳率 该企业上线 AI 工作平台，同时坚守人本价值观。从一开始就意识到核心挑战是人，而非技术。早期投入信任建设、透明沟通与变革能力建设，30 天达成 90% AI 使用率，比原定计划提前两个月。搭建的信任与组织变革底座，可以承接后续一波又一波 AI 迭代。
2. United Concordia 牙科保险实现 75% AI 激活率 企业 1200 人规模，推行生成式 AI，面临员工怀疑、岗位焦虑。培训 170 名 Prosci 认证变革从业者，定制 ADKAR 执行蓝图，落地全程辅导，8 个月实现 70‑75% 员工激活率；搭建实践社群，持续适配 AI 迭代。

Prosci 如何帮助企业打造 AI 变革能力

弥合 AI 投入与业务回报之间的差距，需要企业建立以人为本思维、管理者主导变革、自适应三大能力。Prosci 协助客户搭建内部变革能力，实现持续 AI 变革，目标是赋能客户自身，而非形成外部依赖。