## 810｜周日荐文：卡在“最后一公里”，阻碍企业AI转型的七种摩擦力

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最近我读到一篇关于企业AI转型的文章，是2026年3月发表在《哈佛商业评论》上的。我先说一句让你想继续读下去的话：这篇文章的研究对象，不是那种刚开始摸索AI的企业，而是已经跑了几百个AI项目、员工AI使用率接近100%的全球头部公司，但他们还是卡住了，卡在了“最后一公里”。

文章的作者是哈佛商学院教授卡里姆·拉卡尼（Karim R. Lakhani）、微软AI at Work首席营销官贾里德·斯帕塔罗（Jared Spataro），以及哈佛数字数据设计研究院（D³研究院）执行主任詹·斯塔夫（Jen Stave）。他们在哈佛商学院召开了一场闭门峰会，邀请医疗、银行、工业制造等行业的高管来聊一件事：你们的AI转型，卡在哪里了？

这篇文章的核心结论让我印象很深，我觉得也是整个行业都认同的共识：阻碍AI转型的，很少是模型不够好，也很少是数据不够多，而是“最后一公里”——技术已经到位了，但组织跟不上。以前我一直以为这可能是中小企业才会遇到的问题，不过现在看起来，只要是企业，在这轮浪潮中，都面临着冲击。

文章里有个细节我觉得特别传神：一家公司的AI智能体，可以在几秒钟内起草一份复杂合同。但这份合同写完之后，要在法务的人工审核队列里躺整整两周，因为公司的风控和治理框架根本没有为“AI速度”做过任何改造。你看，技术的瓶颈虽然解决了，但问题并没有消失，只是换了个位置。

文章里归纳出了七个具体的“结构性摩擦”，我把它们分成两组来讲。第一组是比较表层的三个：试点泛滥、生产力缺口和流程债务。

先说试点泛滥。文章用了一个很准的英文词组，叫“pilot-rich but transformation-poor”，翻译过来就是“试点丰富，转型贫乏”。更通俗点儿说就是，看起来实验的地方遍地开花，但是真正能打的一个也没有。

比如，一家全球投资银行梳理出了250多个连接大语言模型的内部应用，一家食品饮料公司在185个国家都跑过AI试点，一家服装公司自动化了18000多个财务流程。这些数字单独拿出来，每一个都能做成PPT封面。但问题是，这些成功的局部实验，就是没能变成公司统一的运转方式，从“概念验证”到“标准操作模型”之间，缺少一条可以复制的路。

再说生产力缺口。比如，一家全球支付网络公司超过99%的员工在用AI助手，一家工业制造商记录到工程师团队的生产力提升了两位数。但这些效率，就是没法体现在财报上。为什么？因为省下来的时间，最后都被低价值的活动填满了——更多的内部会议，更多不必要的邮件。除非领导层主动重新设计角色和预算，把“省出来的时间”真正引导到高价值的工作上，否则那些效率提升，就只是员工个人的爽感，和公司没什么关系。

第三是流程债务。AI有一个意外的副作用：它会暴露那些积累了几十年的脆弱流程。比如，一家大型医疗保险公司发现，他们的工作流程碎片化程度太高，AI发现问题的速度比解决问题的速度还快；再比如，一家在170多个国家运营的专业服务公司发现，同一个流程在不同地区有几十种不同的执行方式。AI没办法在这种混乱上正常运转。

这三个问题，说白了都是同一件事：技术跑起来了，但组织流程没跟上。但接下来这四个摩擦，才是真正难啃的，因为它们触碰的不是流程，而是“人”本身。

第四个摩擦是身份认同问题，也是这篇文章里让我最想停下来多想一想的地方。

说实话，当我第一次读到这段的时候，我愣了一下：那些在公司里工作了很多年的老专家，不愿意把自己的知识教给AI，让知识“外化”到系统里。很多公司把这个问题定性为“技能问题”，觉得是老员工不懂AI、不会用AI。但文章给出了一个更精准的判断——这是“身份问题”。

几十年来，“知道”这件事本身就是这些人的地位来源。你来问我，是因为我知道，你不知道。现在AI要把这个“知道”变成一个系统，变成任何人都能调用的工具，那我的价值在哪里？这不是技能焦虑，这是存在焦虑。

你想想，一个在公司干了二十年的老法务，他的价值从来不是打字速度，而是“我见过这种合同，我知道坑在哪里”。现在AI把这个“知道”变成了人人都能调用的系统，他怎么可能不慌？不解决这个问题，再好的AI工具，在这些人面前都会遭遇软性抵抗。

第五个摩擦是治理空白。也就是当AI从“帮你写东西”变成“帮你做事”，更新系统、协调多个应用、自主完成任务，传统的管控框架就不够用了。比如，一家全球银行发现，原来那套“人工审核”的机制，在多智能体架构下根本撑不住。再比如，一家资产服务机构已经在运行100多个AI智能体，计划将来扩展到几万个智能体。文章里还提到，管理智能体，要问的问题更像是HR而不是IT：怎么入职、怎么考核、怎么下线一个“数字员工”。

第六个摩擦是架构复杂性。大多数企业的AI能力，是分散在多个云服务商和应用平台上的。比如，一家服装公司花了好几个月，才让SAP、微软和谷歌环境下的智能体勉强能够互相沟通。但更麻烦的是，平台迭代的速度远快于项目周期，团队很容易陷入“每次出新模型就重来一次”的循环。

最后是效率陷阱。我觉得这是七个里面最容易被忽视、但也最致命的一个摩擦。很多公司一开始把AI定位成降本工具，把它和“外包”、“裁员”画上等号。这带来的直接后果是：中层管理者产生了防御反应，开始本能地抵触AI；高层的转型野心也被压缩了，因为所有人都在盯着“省了多少钱”，而不是“能不能做以前做不到的事”。

文章里有一个很清醒的警告：一味追求效率，会把那些真正区分高价值工作的人类能力，判断力、叙事能力，给掏空。如果企业只是把AI当成新一代外包工具来用，最后得到的，也不过是一个更便宜的外包工具。

说完这七个摩擦，我相信咱们AI学习圈的同学，不管是不是创业者或者团队管理者，都会有很强的认同感。文章里也进一步给出了那些走在前面的企业正在做的事情，总的来说，归纳成四个方向：

第一是从零重构流程。不是在旧流程上打补丁，而是问自己：如果今天从头设计这个流程，完全以AI智能体为核心，它会是什么样子？

第二是战略性知识捕获。这个和前面说的“身份认同”问题直接对上了。文章给出的解法是：把老专家的知识外化、可复用化，但要把这项工作定位为“经验传承”和“专业能力放大”，而不是“被替代”。让专家从重复劳动中解放出来，转而专注处理企业最复杂、最具价值的核心难题。这个转变解决的其实是身份问题的核心：我不是在变得不重要，我是在变得更重要。

第三是把智能体当成数字劳动力来管理。具体来说，搭建一个集中化的智能体管理面板，用来监控智能体的表现、安全权限和准确性，像管理人一样管理AI。

第四是重新设计人的角色。也就是让人往设计、编排和解释的方向走，而不是继续做执行层的事。

说实话，读完这篇文章，我最大的感受是：AI转型从来不是一个技术问题，本质上是一个组织问题，是“人”的问题。那些已经买了最好的工具、跑了最多试点的公司，卡在最后一公里的原因，几乎都不是“AI不够强”，而是“我们还没想好，如果真的让AI改变我们，我们的组织该长什么样，我们自己该是什么角色”。

其实技术早就准备好了，真正稀缺的，是想象另一种组织方式的勇气，和愿意为此重新设计一切的决心。

当然，这篇文章是从管理者的视角来写的，但里面的很多状态，放到我们每个人身上也是一样。现在各处都在提“一人公司”，这不是说所有人都得创业单干，而是有了AI，一个人能做的事，边界正在被快速拓宽。

所以，不管你是做什么的、在企业里是管理层还是一线员工，我都希望你能从自己就是一家“一人公司”的角度，再好好读一遍今天的内容，同步思考几个问题：

也许换个视角，对这些问题，我们会有不一样的答案。我把这篇文章的原文链接也放在文稿末尾了，感兴趣的同学可以看看。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> HBR文章：最后一公里问题阻碍了AI转型
> https://hbr.org/2026/03/the-last-mile-problem-slowing-ai-transformation

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