IBM咨询董海军：边理"旧账"，边开新局

——AI时代，组织重构，比技术竞赛更紧迫

北京2026年6月15日 /美通社/ -- 近期，在第28届北京科博会上，IBM咨询大中华区合伙人、战略与转型咨询部总经理董海军发表演讲，就企业当前 AI 转型的现象与困境、背后的原因及行动方向展开分享，同与会者交流探讨。

IBM咨询大中华区合伙人、战略与转型咨询部总经理董海军

前言：

现象与根因：我们常看到这样一种矛盾——"AI 可三天上线一个智能流程，却难为财报增添一分利润"。这背后的根因并非技术能力的失败，而是组织变革能力的缺失。

行动方向：AI 转型，本质上是对流程、数据、组织能力等历史欠账的一次集中弥补。它不是"起跑线"的重置，而是一场对既有"债务"的系统性清偿。

正如 IBM 董事长兼首席执行官 Arvind Krishna 所指出的："真正的领军企业不是部署更多 AI 工具，而是重新设计自身的业务运营模式。"企业级 AI 应用所需要的，正是一套全新的运营模式——这正是转型能否落地的关键所在。

以下内容基于演讲整理而成，内容使用已获得相关授权。

过去三年，每个春节都像一个技术引爆点。2024年是Sora，2025年是DeepSeek，今年则是"龙虾"。在一些公司，Agent应用以每天数百个的速度上线， IT部门忙着汇报部署数量，员工乐于尝试新鲜工具。然而，在与数十位CEO对话中，我们听到一个普遍的困惑：钱花了，人动员了，为什么利润没有增加？竞争力没有改变？一线AI热火朝天，高层却看不到可衡量的实际价值。——这就是当前AI转型的悖论。

70年历史看清一件事：AI还处在"热身期"

回顾一下历史：每一项重大技术，无论是互联网、计算机、手机、还是数据分析，从萌芽到商业化，平均需要50-70年，经历早期技术可行性研究 → 商用可行性 → 生态成熟三个主要阶段。人工智能的研究起始于上世纪50年代，直到最近才开始真正迈入商用环节。今天大家热烈讨论的"规模化应用AI"，恰恰说明AI当前阶段是：从"技术可行"向"商业可行"过渡，相对早期阶段。

没有这个历史纵深视角，就会误判本质——今天，AI在跨阶段的起跑区，仍属于"热身"性质，但AI承袭了信息革命一以贯之的逻辑主线：对人类劳动的持续解放。

我们已完成了三个清晰的进阶：解放计算能力、解放记录能力、解放决策的分析支持能力。而接下来，AI解放的是"认知和自主决策"能力，正是这个第四层进阶过程中，企业遇到了非常多的从未有过的困境。

困境根源—— 技术能力与组织能力间的断层

"试图将人工智能强行塞入现有组织，极有可能是一种错误的做法。"——菲利普莫里斯国际公司CEO的体会，道出来许多企业高管对当下普遍的"AI热火朝天，回报波澜不惊"这一困境的体会。

前三次信息化解放的是确定性能力——算得更快、记得更准、分析更全。第四次进阶，本质是AI解放不确定性能力——参与判断，决策。这一变化，与企业现有的为确定性、线性流程而设计的组织结构产生了剧烈冲突。

貌似通过技术叠加就能解决的问题，事实上却带来了两个典型的错配。一是，价值错配：AI被用在了写邮件、做总结、整理文档等低价值环节，它并未介入核心决策、客户关系、供应链等方面，省下来的钱在财务报表上根本看不出来；二是，权力错配：  IT部门做的AI系统被业务部门拒绝，不用。为什么？因为"抢饭碗"。业务干了二十年，IT三天做出个AI说比人家强——谁会接受呢？

现实世界里，真正的挑战不是技术本身，而是如何让人和技术协同，既能保留人经年累月积累的经验沉淀，又能通过技术获得新的效率和商业价值。

解决思路—— 碎片化是病灶，系统性才是解药

数据显示，74%的企业已实现点状AI应用，却很难与真正的商业价值关联。

国内一家领先的家电企业的情况很有说服力。他们上一次流程再造（2006-2007年），采用的是"阵地战"，像攻占一座堡垒一样，流程梳理、需求分析、代码开发、测试、上线、试运行、员工培训，每步耗时几个月，尽管周期长，但每一步是系统中的一步，个个击破能形成规模化收益。

而现在，借助AI，改变一个四、五级的流程只需要三天，这就是"运动战"，像游击作战一样，快速迭代，小步快跑。下手容易，但问题也随之而来：点状成功无法自动聚合为系统性变革。

从"阵地战"转向"运动战"之后，一个鲜明的矛盾浮出水面：下手越容易，规模化反而越难。碎片化Agent间数据不通，彼此缺少对话，利益得不到对齐。

这就解释了，今天一个Agent可以生成另一个Agent，而且在90%的程度上是成功的。但 "点状的火花"没有变成商业价值和可衡量的ROI衡量。放弃对"单个AI效率"的迷恋，转向系统能力重构是企业今天需要做出的选择。

规模化缺的不是技术，是系统性能力重构，这带我们回到根本思路上来：三年一盘棋，企业应如何思考和推动AI转型？

变革的秘密—— 顺境养不出"会变"的组织 

对于这个问题，在访问Autodesk CEO时，我得到了一句至今难忘的回答："你无法预测每一次巅峰，但是可以通过建设具有韧性、适应力并准备好应对变革的组织来做好准备。"

我曾深度服务一家领先企业，支持其实现了转型成功。IBM的价值并不仅仅体现在技术层面，真正发挥决定性作用的是——组织能力建设，让该企业具备自我变革与进化的能力。一个组织最核心的能力，并非高效执行既定战略，而是在不确定环境中，持续完成自我重塑与跃迁。

IBM自身恰好诠释了这个逻辑。创始人老沃森及其继任者小沃森开创了长达85年的"英雄时代"，他们的天才眼光与非凡意志驱动了公司高速增长。但90年代IBM陷入绝境，不得不重新审视组织、流程、运营与未来价值。变革者郭士纳临危受命，他留下的最宝贵遗产，不是挽救了公司，而是注入了变革的基因。从那时起，IBM经历了三次重大变革：流程转型、数据转型，以及2020年启动的全组织AI驱动转型，迄今持续五年，IBM就是自身的"AI零号客户"。

改变自己，永远比在同一跑道上狂奔更困难！但能力不会是平白无故地获得的。IBM的AI转型交出了一份答卷：原定目标25亿美金财务收益，最终实现了45亿美金。迄今为止，IBM是全球范围内唯一一家由传统IT公司成功转型为AI公司的企业，百年企业位列全球AI企业前五。

变革的真相：AI转型不是起跑线重置，而是三类"债务"清偿

今年1月，纽约的一次全球伙伴AI转型讨论中发现：国外企业的AI转型起步更早，不是因为更聪明，而是它们的前期基础打得更好。

早在90年代，国外企业就已经开始了大规模的流程转型。1994年，美国三分之二的大企业已启动流程再造。国内明显要晚，以我们的一家知名电器企业客户为例，2007年才开始启动流程再造，2012年才完成 "一个公司、一个体系、一个标准"的变革。

为什么流程如此重要？—— 没有流程，就没有好数据；没有好数据，AI就无法顺畅地自动化。

我们现在才意识到，原来终局是AI。过去七十年，大家把数据放到互联网上、把企业做事的顺序固化进IT系统，这一切都是在为今天AI的接管做准备。AI要接管，企业就必须有充分的数据基础、流程基础、组织基础，这些方面的历史欠缺，称为 "AI债务"。

前面信息化的三个阶段中，企业每走过一段就会遗留下相应的"债务"。即便最近三年多，我们也仍在帮助很多企业进行流程变革。IBM自身经验中看到一个规律：前一个阶段的转型越顺利，后一个阶段的转型就越快。在AI转型中，必须对三类"债务"做一次集中清偿。

破解的方法：三个杠杆，一个顺序

基于IBM自身的转型经验和数百家企业的服务实践，我们逐渐得出推进AI转型的三个核心杠杆：领导力 →工作模式→技术落地。三个杠杆之间顺序不能颠倒。

杠杆一：CEO挂帅，业务变革在前

任何一个AI转型项目都必须由最高层来领导。这不是一句口号，尤其在"组织债务"清偿上，这是决定性的。

为什么？因为业务部门天然感觉这是"抢饭碗"。早在2017年，在某航空公司的互联网化转型项目，大家有过一个讨论，预判问题：在一个VIP休息室里，如果一位戴着人工智能眼镜的新入职女孩在接待客人，会不会引发在这里干了20年、30年的员工的不适？答案是肯定的，不是不服，是不安。几十年经验会被一副眼镜抹平。这个小例子告诉我们，项目必须由最高层出面推动，让业务变革走在前面——先解决好业务如何在AI时代重塑竞争力的问题，然后才是IT和AI专家的技术运用，而非反过来。

CEO领衔成立"转型指导委员会"，同时设立 "生产力探索团队"。这是一个非常综合性的团队，包括业务专家、数据工程师、算法专家、法务顾问、安全主管、合规管理人、AI伦理委员等各成员，而且必须是各领域的资深专家。这一团队是针对当前AI点状应用纾困、推动规模化部署的中坚力量——在打通跨部门壁垒，引入外部对标，挖掘具体改善机会的同时充分赋能每一位员工，实现流程精简与自动化。这一体系实现了从战略决策到员工行动的无缝衔接，确保转型的有效推进。

核心原则：领导力引领变革，清偿"组织债务"。业务驱动技术，而非技术驱动业务。

杠杆二：重构工作模式，聚焦四个入口

工作模式的重构是繁杂且系统的，可从四个领域入手， 深入到企业运营中，清偿"数据与流程债务"的同时推进AI转型。

第一， 内外部数据洞察与决策辅助。管理者每天花大量时间看报告、报表、开会。AI首先最直接的价值，是自动完成数据的分析、整理、提炼、总结和指引。把人从信息洪流中解放出来。IBM将其作为第一优先项。

第二， 客户交互个性化重塑。AI在推理和个性化上可以做到千人千面。IBM帮助一家瑞士银行对比了人工坐席与AI坐席的表现，发现AI坐席更能判断对方语气——当客户不开心或急躁时，主动转给人工客服。这类人机协作非常有价值。

第三， IT自身的现代化。本质上AI就是编码，而最容易编码的正是编码本身。IBM将AI应用于软件全生命周期（SDLC），IT团队规模缩减约80%，释放了可观的收益。

第四， 员工生产力与体验提升。AI提供了新的交互方式，让员工不再操作繁琐的内容管理系统。以IBM AskHR为例，它已运行近五年。员工通过自然语言对话即可完成请假、在职证明、变更工作地等操作。这类应用虽不起眼，却是员工每天感知AI价值的最直接窗口。

核心原则：不是全面铺开，聚焦于高频且可量化的价值锚点。数据通、流程顺，AI才能真正跑起来。

杠杆三：技术落地，从0.1起跑

AI和之前所有的技术应用都不一样。2018年，IBM董事长就提出建立"敏捷文化"：没有敏捷文化就不可能有AI的应用。为什么？面向AI的组织，它的行动逻辑是完全不同：

• 传统软件（如ERP）：上线必须是1.0版本，0.1版本上线是灾难。
• AI应用：永远从0.1开始。没有0.1就不会有1.0，在使用中成长。

接受错误、失败和宽容，这不是一个文化问题，而是一个制度建设问题。容错机制是前提，这方面企业是有"组织债务"要清偿的。当然，通过优化激励机制、重视技术技能、强化招聘与留存，是与技术同行的重要性。

核心原则：敏捷文化 + 容错机制 = AI落地的土壤

把AI变成企业的真金白银，不是一件简单的事。甚至可以说，它超过了过去40年所有转型的总和——还要更难。难在何处？提炼为落实三大关键行动。

实施要点与保障：杠杆落实处，AI变真金

第一，设定一个带有明确财务目标的"北极星指标"。 没有它，企业无法在重重困难、阻力和非议面前持续推动变革。要有可量化、有牵引力的明确指标，它是动员组织的唯一指南针。

第二，建立AI治理机制。 明确AI问责链条。以前上IT系统，责任是清晰的。现在AI出了问题，如何问责？一个错误的AI数据会引发灾难性后果。那么是谁的责任？业务部门？数据科学家？算法工程师？还是使用者？我们现在有很多办法，比如设立Agent委员会，多系统协同审核等。这条道路上充满试错，但无法绕行。

第三，反复提醒的历史真相——几十年的众多企业的转型中，每一次新技术的到来，大家都欢欣鼓舞，认为这是一个新的起跑线，可以弯道超车，用新技术重新发力。但是，历史反复证明：新技术不会重置起跑线，对于领先者是加速器；对落后者则意味着更多的"债务"要偿还、要补课。今天的A I，也不例外。

AI转型不是技术竞赛，而是企业完成"债务"集中清偿与组织能力自我重构的一体两面。

媒体联络人

李波
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