文 | 沈素明
這幾年，人工智能（AI）席卷了整個企業(yè)界和社會生活。無數(shù)公司急切地引入各種 AI 工具，從戰(zhàn)略規(guī)劃到日常運(yùn)營，恨不得將每一個環(huán)節(jié)都貼上 " 智能 " 的標(biāo)簽。
然而，在最初的熱情過后，很多管理者開始感受到一些困惑：AI 用得越多，流程似乎越快，但核心問題解決得越慢；數(shù)據(jù)報表堆積如山，高管層的決策反而更迷茫了；團(tuán)隊(duì)協(xié)同工具越來越多，部門之間的隔閡卻并沒有消除。
這讓一些企業(yè)得出一個沮喪的結(jié)論：AI 是不是被夸大了？
我的觀察恰恰相反：AI 并沒有被夸大，它只是被誤讀了。
AI 不是智能的替代者，也不是解決所有問題的 " 救命稻草 "。它在企業(yè)運(yùn)營中扮演的角色，更像是一個功率極大的放大器。它不創(chuàng)造清晰，只放大輸入。
你輸入清晰的信號，它輸出放大的價值；你輸入混亂的邏輯，它輸出放大的混亂。當(dāng)你把 AI 視為 " 萬能解藥 " 時，它最先暴露的，往往是企業(yè)自身早已存在的管理缺陷、戰(zhàn)略模糊和組織缺陷。
AI 的價值，不取決于 AI 技術(shù)，而取決于使用者的清晰度。
一、放大器的本質(zhì)——價值與混亂的同源性
一個物理世界的放大器，其工作原理很簡單：它不會甄別信號的好壞，只會忠實(shí)地、等比例地提升輸入信號的強(qiáng)度。如果你的錄音底噪很大，放大器只會讓底噪和音樂一樣，變得更吵。
AI 在管理和決策中的作用，正是如此。它基于模式識別和概率計(jì)算，能以極高的效率執(zhí)行明確的指令，但它無法替代人的戰(zhàn)略判斷、復(fù)雜取舍和最終意圖。
它放大的是 " 執(zhí)行力 "，而不是 " 智慧 "。
當(dāng)企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)、管理邏輯、業(yè)務(wù)流程都是清晰且嚴(yán)密時，AI 的介入能夠帶來效率的指數(shù)級提升——這就是 " 價值被放大 "。但如果企業(yè)的邏輯本身就是模糊、矛盾或不完善的，AI 則會高效地執(zhí)行這種混亂，將原本可以被 " 人治 " 和低效掩蓋的缺陷，赤裸裸地暴露出來，甚至造成更大的損失。
AI 最大的作用，與其說是解決問題，不如說是把企業(yè)隱藏的混亂，以更大的速度和規(guī)模，推到管理者的面前
二、三個典型場景：混亂是如何被放大的
企業(yè)在引入 AI 工具的三個核心場景中，最容易遭遇 " 混亂放大 " 的窘境。
很多企業(yè)高管希望讓 AI 來分析行業(yè)趨勢、競爭格局、預(yù)測市場機(jī)會，并希望 AI 能 " 給出 " 戰(zhàn)略建議。
然而，當(dāng) AI 真的輸出了 200 頁囊括了所有市場趨勢、數(shù)據(jù)圖表和 " 新質(zhì)生產(chǎn)力 " 關(guān)鍵詞的報告時，高管們卻發(fā)現(xiàn)自己更迷茫了。問題并不在于 AI 給出的信息不夠多，而在于高管層對 " 要什么、不要什么 " 缺乏共識。
AI 能根據(jù)指令生成 10 個 " 正確的方向 "，但它無法告訴你，基于公司現(xiàn)有的資源、歷史積累和組織能力，必須放棄哪 8 個方向，只留下核心的 2 個。戰(zhàn)略的本質(zhì)是取舍和聚焦。
如果戰(zhàn)略意圖本身就不清晰，AI 的輸出只會是 " 正確的廢話 " 的超級集合。它讓戰(zhàn)略報告從 20 頁膨脹到 200 頁，只是把模糊性用大量的數(shù)據(jù)和文字高效地包裝起來，反而稀釋了原來的戰(zhàn)略焦點(diǎn)。
我們期待 AI 輔助管理決策，比如招聘、績效或資源分配，以提高效率和公平性。
一家公司引入了 AI 輔助招聘系統(tǒng)，希望基于歷史成功案例建立模型，篩選出最合適的候選人。但系統(tǒng)運(yùn)行后發(fā)現(xiàn)，AI 推薦的候選人高度同質(zhì)化，雖然 " 符合條件 "，但缺乏創(chuàng)新和多樣性。
問題在于，這家公司歷史上的招聘標(biāo)準(zhǔn)本身就包含了隱性的、未經(jīng)審視的邏輯混亂或偏見（比如，對特定學(xué)校的路徑依賴、對某些軟性特質(zhì)的過度偏愛）。AI 只是完美地執(zhí)行并固化了這套歷史混亂。
混亂放大的表現(xiàn)是：決策數(shù)量增加了，但決策質(zhì)量卻下降了。
管理者甚至?xí)沿?zé)任推給 " 客觀 " 的 AI 模型，從而避免對模糊的管理邏輯進(jìn)行痛苦的反思和修正。原本隱性的、可以通過人際權(quán)衡解決的矛盾，被 AI 的 " 客觀公正 " 所掩蓋。
許多企業(yè)引入 AI 工具，是為了自動化流程、提升協(xié)同效率，彌補(bǔ)組織能力的不足。
但如果一個公司的費(fèi)用報銷流程本來就需要 5 個冗余的審批環(huán)節(jié)，部門墻厚到誰也看不到對方在做什么，那么 AI 介入后，只是將這個混亂的流程自動化了。結(jié)果就是，錯誤的流程被高速執(zhí)行，損失更大；系統(tǒng)協(xié)同工具成了新的信息孤島，因?yàn)槿藗儾]有改變低效溝通的習(xí)慣，只是多了一個 " 甩鍋 " 的渠道。
AI 不能彌補(bǔ)組織能力的缺陷。它只是加速了現(xiàn)有流程的運(yùn)行。如果你的組織協(xié)同不暢，流程一團(tuán)糟，AI 只能讓你的低效變得 " 高效率 "，從而讓組織更快地走向低谷。
三、避免混亂放大：先解決三個清晰度
AI 時代，真正的核心競爭力不是技術(shù)本身，而是我們對自身的清晰度。在指望 AI 放大價值之前，管理者必須先用一套明確的思維框架來消除自身的混亂。
這要求企業(yè)在引入 AI 前，必須先回答并解決三個核心的 " 清晰度 " 問題：
必須在把問題交給 AI 之前，先確定到底要什么，不要什么。
戰(zhàn)略的起點(diǎn)是人，是高管層基于對資源、風(fēng)險和愿景的深刻理解而做出的判斷和取舍。這個過程不能由 AI 替代。
AI的正確使用：在戰(zhàn)略意圖高度清晰后（比如：" 未來五年，我們只聚焦在 A 領(lǐng)域的國產(chǎn)替代，不考慮 B、C 市場 "），AI 才能成為高效的分析工具，幫助你驗(yàn)證執(zhí)行路徑的可行性，而不是幫你選擇方向。
管理系統(tǒng)必須是邏輯自洽的。這意味著要把隱性的管理規(guī)則顯性化，把模糊的標(biāo)準(zhǔn)具體化。
例如，在引入 AI 招聘前，管理者必須先厘清：我們過往的成功經(jīng)驗(yàn)中，哪些是真正的核心標(biāo)準(zhǔn)，哪些是可以被拋棄的歷史偏見？只有將這套新的、清晰的邏輯規(guī)則輸入，AI 才能帶來公平和效率。
AI的正確使用：AI 可以高效處理標(biāo)準(zhǔn)化的決策和數(shù)據(jù)分析，但復(fù)雜情境下的權(quán)衡、人性化的調(diào)整和隱性規(guī)則的識別，仍需依賴管理者清晰的判斷和經(jīng)驗(yàn)。
在自動化流程之前，必須先對組織的流程、協(xié)同和執(zhí)行力進(jìn)行一次徹底的 " 排毒 "。
要先診斷組織的真實(shí)狀態(tài)：哪些流程是冗余的？部門墻的核心原因是什么？執(zhí)行力弱是能力問題還是激勵問題？
AI的正確使用：組織能力健全后，AI 才能成為流程優(yōu)化的加速器。它能將優(yōu)化后的流程高效執(zhí)行，從而真正放大組織的效率，而不是將一堆爛攤子自動化。
四、清晰度是 AI 時代唯一的護(hù)城河
縱觀歷史，任何強(qiáng)大的工具——無論是印刷術(shù)、蒸汽機(jī)還是互聯(lián)網(wǎng)——從不中性，它都放大了使用者的本質(zhì)。AI 不過是延續(xù)了這一規(guī)律。它放大了人類的智慧，也放大了人類的缺陷。
在傳統(tǒng)時代，企業(yè)可以靠 " 試錯 "、" 摸索 " 和流程的低效，來緩慢消化和掩蓋自身的混亂?；靵y的代價相對可控。
但在 AI 時代，這種混亂會被高效執(zhí)行，代價成倍增加，甚至引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險。
因此，AI 的價值革命，最終指向的是人的思維方式革命。AI 時代的核心競爭力，不再是擁有多少 AI 技術(shù)，而是擁有戰(zhàn)略意圖的清晰度、管理邏輯的清晰度和組織能力的清晰度。AI不是終點(diǎn)，清晰的思考才是。
AI 它能放大價值，前提是首先得有清晰的價值可供放大。
