每个大公司都想成为下一个亚马逊。或者至少，他们在年度报告中是这么说的。在实践中，大多数企业都会进行一些试点，发布有关“数字化转型”的新闻稿，然后静静地看着整个事情在创新实验室和实际部署之间停滞不前。这篇文章讲述了为什么存在这种差距，以及为什么缩小这种差距比大多数高管愿意承认的要困难得多。
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运营模式通常是真正的问题
人们很容易将失败归咎于错误的技术选择、错误的供应商或团队没有“明白”。但抛开具体细节，几乎每次都会出现同样的问题：组织本身并不是为了快速吸收新事物而建立的。
想想大多数大型企业实际上是如何运作的。预算周期为年度。人数决定需要几个季度的时间。新的软件工具需要明确采购、安全审查、法律和合规性，有时这四项工作是按顺序运行的，而不是并行的。该流程旨在在稳定的环境中管理风险。它从未被设计为在 6 个月内将机器学习原型从概念验证转变为生产。
那些真正解决这个问题的公司，而不是只是说说而已，通常会先做一件令人不舒服的事情。他们认真审视自己的内部运营结构，并承认它为此目的而被破坏。这也正是为什么认真解决问题的公司使用外部运营效率咨询在某些时候，不是为了外包思维，而是因为内部团队花了数年时间适应功能失调的流程，并且真的无法再清楚地看到它们。新鲜的眼睛捕捉到了十年来看不见的东西。
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揭开“运营模式”的面纱意味着什么
这不是战略文件。运营模型是实际的日常机制：谁可以批准什么、资金流动的速度以及跨部门时谁拥有决策权。在大多数企业中，这些机制最后一次被认真检查是在 iPhone 出现之前的某个时间。
因此，当人工智能团队构建出真正有用的东西，然后在尝试将其投入生产时遇到困难时，这堵墙就是运营模型。这不是人的问题。这是一个架构问题。
现在实际正在建设什么
在探究事情失败的原因之前，有必要明确一下企业实际测试的内容。因为技术方面现在确实很有趣。
制造噪音的技术
目前企业正在积极试点的技术清单确实很长。这不是猜测，而是猜测。它在招聘启事、财报电话会议和会议议程中随处可见。
- 运营中的生成式人工智能。摩根大通和高盛等公司已经远远超越了“探索”生成式人工智能。摩根大通的 COIN 平台多年来一直以机器速度处理法律文件。较新的是将法学硕士应用于内部知识管理、代码审查和客户服务分类，这三者都在各大企业中积极推广。
- 数字双胞胎。西门子、宝马和洛克希德·马丁正在为工厂车间和供应链运行完整的数字孪生环境。目标不仅仅是模拟，而是实时决策支持。当供应中断时，数字孪生可以在过去召开会议的时间内模拟 50 个替代路由场景。
- 工业物联网边缘计算。霍尼韦尔和罗克韦尔自动化等公司正在将边缘智能直接部署到制造设备中。我们的承诺：减少延迟、本地决策、减少对集中式云连接的依赖。
- 代理人工智能工作流程。这是一个真正的新领域。微软的 Copilot Studio 和 Salesforce 的 Agentforce 等系统使企业能够部署人工智能“代理”，自动完成多步骤任务，包括预订、发送电子邮件、更新记录、触发工作流程，而每个步骤都无需人工干预。这种扩展是否可靠仍在生产中进行测试。
原型制造噪音
有几个项目值得一提，因为它们正在塑造下一波企业创新的实际构建方式：
- 谷歌的 Astra 项目是一个多模式人工智能助手原型，能够跨文本、图像和现实世界对象进行推理。正在探索的企业用例包括实时质量检查和现场技术人员支持。
- NVIDIA 用于工业模拟的 Omniverse丰田和爱立信使用它来构建综合数据集并在接触单个物理机器之前测试机器人配置。
- IBM 的 Watsonx是 IBM 重新定位的 AI 平台，企业客户使用该平台微调内部数据的专有模型，同时将数据保留在自己的基础设施范围内。与受监管行业相关。
- OpenAI 的算子级模型是向可以在软件环境中采取行动而不仅仅是生成文本的模型的转变，这是物流、金融和医疗保健企业正在关注的事情g 密切。
原型是真实的。在大多数企业中，大规模运营这些技术的基础设施并非如此。
企业实际上大规模扼杀创新的三种方式
陷阱一：飞行员根本不适合运送
没有成为产品的试点只是一次昂贵的实验。老实说，许多企业无意识地将他们的飞行员设计为保留飞行员，因为飞行员是安全的。它生活在沙箱中。它不必满足 SLA 要求、通过安全审计，也不必与已有 20 年历史、无人完全理解的 ERP 系统集成。
告诉？超过三个“创新实验室”，其中的实际产品少于两个。卓越中心，主要制作思想领导力演讲稿和演讲材料。已经“探索”了五个月的工程师。自上次美国大选之前以来，供应商一直被描述为“正在评估中”。
这种模式有一个名字，飞行员炼狱，这并不是偶然的。试点项目的资金来自创新预算。扩展需要运营预算。这些运营预算的所有者希望从经过验证的系统中获得可预测的投资回报率。这是一个合法的立场。但这造成了一个结构性鸿沟，没有人被正式指派去弥合，因此大多数飞行员��远不会跨越它。
陷阱二：在修复流程之前购买软件
这种情况几乎令人尴尬地常见。一家公司购买了新的人工智能工具、新的数据平台或新的自动化套件，并将其部署到损坏的底层流程上。结果是破碎过程更快。
Workday、SAP 和 Salesforce 都在自己的客户中经历过这种情况。不是因为产品不起作用。因为客户将它们作为技术项目而不是流程重新设计项目来实施。实施成本激增。变更管理被跳过。采用率指标非常糟糕。供应商受到指责。
正确的顺序是：了解您想要改进的流程，重新设计它，然后选择支持新设计的技术。几乎没有人按照这个顺序这样做，因为重新设计流程需要让那些感到受到变化威胁的人参与进来，而这比选择软件供应商更困难。
陷阱三：应用错误的测量时间范围
对于一项需要 18 个月部署、又一年才能生成有意义数据的技术，要求 90 天的投资回报率简直是糟糕的数学。但这是大多数财务团队采用的标准，因为他们将其应用于所有事情。
那么会发生什么呢？人工智能计划在两年回报周期进行到四分之三时，收入季度就出现了糟糕的情况。首席财务官关注创新预算。该项目尚未表现出回报。它被削减了。队伍解散。这三个季度所学到的制度知识也随着他们一起离开了。而下一任想要重启这一计划的首席执行官将不得不从头开始，并犯许多同样的错误。
文化是真实存在的，而不仅仅是励志海报的东西
文化在每次创新对话中都会被提及，然后被视为一旦战略正确就会自行解决的问题。不会的。
实际运行组织的行为规范，而不是上的价值观网站，实际的规范是基础设施。在大多数企业中，基础设施的维护积压时间比其技术债务还要长。
造成最大损害的特定模式：
- 风险规避披着严谨的外衣。“让我们再做一次审查”作为避免打电话的一种方式。这不是谨慎。这是否认。
- 所有权模糊。当出现问题时，有人会受到指责。当事情进展顺利时，信用就会得到广泛分配。人们并不愚蠢。他们注意到这种不对称并相应地调整自己的行为。
- 河马问题。最高薪人士的意见。谷歌的亚里士多德项目研究很好地证明了这一点，最高级别人员的观点自动占主导地位的团队，其结果始终比初级成员认为安全的不同意见的团队更糟糕。数据显示，向上挑战。组织的激励措施告诉我们不要这样做。
- 超速处罚。快速行动意味着走捷径。捷径会产生事件。事件经过事后分析。事后分析重点关注快速行动者做错了什么。所以人们不再快速移动。步伐倾向于最谨慎的利益相关者。
所有这些都不是靠全力拥抱“创新文化”就能解决的。它可以通过改变奖励和惩罚来解决，这是一个比大多数领导团队所愿意的更长、更政治化的过程。
真正���变事物的因素：来自真实公司的真实模式
亚马逊的两块披萨团队规则，即让团队规模足够小，让两块披萨可以养活他们，这不仅仅是一个奇怪的管理轶事。这是一个经过深思熟虑的架构选择，旨在防止协调开销减慢执行速度。拥有明确所有权的小团队速度更快。那不是哲学；那是哲学。这在生产节奏中是可以观察到的。
Netflix 臭名昭著的文化平台（谢丽尔·桑德伯格称之为可能是来自硅谷的最重要的文件）从根本上讲是为了消除流程开销，以支持雇用能够独立做出正确决策的人员。结果是：一家公司在不到十年的时间里从邮寄 DVD 转向流媒体制作和原创内容制作。
Spotify 的团队模式，即围绕客户成果而不是职能部门组织的自治团队，成为数十家公司试图效仿的模板，但结果好坏参半。失败的大多是复制组织结构图，而没有复制底层的权威��型。球队需要真正的决策权才能发挥作用。如果没有这一点，他们只是拥有更好品牌的委员会。
每个成功案例的模式都是一样的：权威向工作靠拢。不是战略意义上的“我们赋予我们的团队权力”。从字面上看：发现问题的人就是有权解决问题的人，而无需通过四层管理升级。
领导力必须真正放弃一些东西
这是没有进入主题演讲的部分。
扩大创新需要高管们以真正有风险的方式放弃控制权，因为事实确实如此。将真正的决策权下放意味着某些决策将是错误的。分散预算意味着一些钱将花在失败的事情上。快速行动意味着生产中会出现问题。不是假设成本。作为与行动缓慢的竞争对手不同的运营成本保证。
大多数企业领导者都理智地理解这一点。很少有人在结构上接受它。绩效评估奖励稳定性。董事会对话奖励可预测性。薪酬结构与创新在短期内破坏的指标挂钩。
这并不是任何一位高管的性格缺陷。这是一个完全产生激励所要求的行为的系统。改变它需��改变激励措施，这要求董事会像关心季度数字一样关心长期创新成果。这是一场缓慢的政治对话，坦率地说，除非竞争对手强迫他们这样做，否则大多数公司都不会这样做。
那么，这给我们带来了什么
目前真正正在扩大创新规模、不进行试点、不发布新闻稿、而是实际大规模部署的企业具有一系列可识别的特征。他们刻意重新设计了运营模式，而不仅仅是修补它们。他们将扩展资金作为与试点分开的预算项目。他们在正确的时间范围内衡量创新，即使财务部门讨厌它。他们至少已经完成了部分工作，将领导力激励与需要超过四分之一才能实现的成果相结合。
从理论上讲，这些都不复杂。所有这一切都需要在为抵制不适而建立的组织内部做一些令人不舒服的事情。
瓶颈是可以识别的。修复方法是已知的。问题始终是，是否有足够的组织意愿来实际执行这些计划，以及领导层是否真正准备好用一些控制力和可预测性来换取速度。大多数都不是。那些往往会以难以结束的方式退出竞争。