在AI技术被捧为商业变革“万能钥匙”的当下，多数企业却陷入了“试点成功、量产失败”的怪圈：投入大量资源搭建的AI系统，最终沦为会议室里的演示工具，无法为业务创造实际价值。曾在高盛、摩根大通等金融巨头主导AI战略，如今创立Pilot Wave Holdings专注传统行业AI转型的Afsheen Afshar，对此有着深刻的洞察。这位兼具神经科学学术背景与华尔街实战经验的AI领导者，正在用“以业务为核心”的逆向思维，重新定义AI落地的路径。
### 从巨头桎梏到自主掌舵：速度是AI落地的生命线
Afsheen Afshar的职业生涯，堪称AI在金融行业从边缘走向核心的缩影。在高盛、摩根大通和Cerberus Capital Management的任职经历中，他主导了多个大规模数据科学与AI项目，见证了技术如何重塑金融机构的决策逻辑。但这些经历也让他意识到大型企业的固有弊端：即便团队对AI的价值达成共识，繁琐的审批流程、部门间的利益博弈，也会让技术落地的速度大打折扣。
“AI项目失败，往往不是因为技术行不通，而是组织行动太慢。”Afshar在接受Unite.AI采访时直言。在大型机构中，从发现问题到推动解决方案落地，中间隔着层层壁垒，这让本应快速迭代的AI技术陷入僵化的组织架构。正是这种对“速度”的渴望，促使他创立Pilot Wave Holdings——通过直接收购企业，跳过繁琐的内部流程，让AI战略与业务运营实现即时对齐。
在他看来，真正的AI转型需要“所有者心态”：只有当团队拥有对业务的完全掌控权，才能快速将技术洞察转化为实际行动。这种模式下，AI不再是部门间相互推诿的“技术实验”，而是驱动业务增长的核心引擎。
### 试点幻象与量产真相：AI落地的“同理心鸿沟”
当行业仍在为酷炫的AI试点项目欢呼时，Afshar却直指其中的误区：很多试点项目是“为成功而设计”的——在干净的测试环境中，用精心挑选的数据展示技术能力，却完全忽略了真实业务场景中的复杂摩擦。这种“实验室式成功”，恰恰是AI无法走向量产的根源。
他认为，AI落地的最大障碍是“同理心鸿沟”：技术团队往往沉迷于构建“技术上优雅”的解决方案，却不愿花时间理解一线员工的真实工作流程。“如果技术人员不了解操作员的日常工作，他们构建的系统在实际场景中必然会失败。”Afshar强调。
那些成功实现AI量产的企业，往往从一开始就将“人的因素”置于核心位置。他们不会试图用技术颠覆现有工作流程，而是深入理解一线员工的痛点，让AI系统成为员工的“协作伙伴”而非“替代者”。这种从“技术驱动”到“场景驱动”的思维转变，正是打破试点幻象的关键。
### 传统行业AI转型：比技术更重要的是“接地气”
与数字原生企业不同，在基础设施、制造业和电商等实体行业，AI落地面临着更严苛的考验。这些行业的业务与物理系统深度绑定，一线员工对工具的实用性有着近乎苛刻的要求——任何不符合实际工作流程的技术，都会被迅速淘汰。
Afshar指出，实体行业的AI转型，“同理心”比技术先进性更重要。在软件企业中，团队可以快速推出产品再通过迭代修复问题，但在制造业的生产线上，一个不符合操作习惯的AI系统，可能直接导致生产停滞。因此，在这些行业推行AI，技术团队必须先成为“业务专家”：走进车间、仓库，与一线员工并肩工作，理解每一个操作细节背后的逻辑。
这种“接地气”的方式，虽然看似缓慢，却是AI在实体行业扎根的必经之路。只有当技术真正融入业务流程，成为员工解决实际问题的工具，才能实现真正的价值创造。
### 逆向思维：从业务目标倒推AI战略
面对企业“追着技术跑”的普遍误区，Afshar提出了逆向思维：AI转型的起点，不该是“这项技术能做什么”，而应是“我们的核心业务目标是什么”。
“大多数领导团队都从错误的地方开始。”他直言，“他们被技术的新鲜感吸引，先讨论工具，再试图为工具寻找应用场景，这完全是本末倒置。”正确的路径应该是：先明确业务的核心痛点——是降低成本、提高效率，还是拓展营收？再基于这些目标，选择最合适的技术方案，而这个方案不一定必须是AI。
这种以业务为核心的战略，要求企业建立严格的价值衡量体系。每一个AI项目都必须与具体的业务指标绑定：是提升了15%的生产效率，还是降低了10%的运营成本？如果无法清晰地回答这些问题，那么这个项目很可能只是“技术表演”。
### 组织变革：AI落地的“双轨支持系统”
对于直接收购企业进行AI转型的Pilot Wave Holdings来说，组织与文化的变革，是技术落地的前提。Afshar的经验是，AI转型需要“双轨支持系统”：既要争取高管层的资源支持，也要找到一线员工中的“技术代言人”。
很多企业过于依赖自上而下的推动，却忽略了一线员工的实际感受。如果基层员工对AI系统存在抵触情绪，再完美的技术方案也无法落地。因此，Pilot Wave的团队会在收购后迅速找到那些熟悉业务流程、对技术持开放态度的一线员工，让他们成为AI系统的“内部推广者”。这些“基层代言人”既能反馈真实的使用痛点，也能帮助其他员工快速适应新工具。
同时，高管层的支持也至关重要——他们可以打破部门壁垒，为AI项目扫清政治障碍。只有当“自上而下的资源”与“自下而上的执行”形成合力，AI转型才能真正“扎根”企业。
### 未来十年：AI从“任务执行者”到“业务决策者”
展望AI技术的未来，Afshar认为，自动化的普及和智能代理系统的发展，将彻底改变AI团队的角色。目前多数AI系统仍停留在“执行具体任务”的阶段，比如“重新设计网站”，但未来的AI将能够直接接收“将营收提升10%”这样的高层目标，并自主规划实现路径。
这种转变意味着，AI团队的工作重心将从“任务执行”转向“业务委托”。他们不再是孤立的技术提供者，而是需要深入理解业务逻辑，构建能够跨场景思考的智能系统。对于企业来说，这要求AI团队与业务部门实现更深度的融合，甚至成为业务战略的核心制定者。
但Afshar也提醒道，技术升级的同时，企业必须掌握对数据和AI系统的基础控制权。“抽象化的技术工具确实能提高效率，但如果没有完善的监控和测量体系，企业就会陷入看不见的风险中。”他强调，在享受AI便利的同时，必须建立清晰的价值衡量标准和风险管控机制，避免对技术形成盲目依赖。
在AI技术飞速发展的今天，Afshar的实践为我们提供了一个重要的启示：真正的AI转型，从来不是技术的狂欢，而是对业务逻辑的深度理解，以及对组织文化的耐心重塑。当企业不再把AI当作“追赶潮流的工具”，而是回归“解决实际问题”的本质，技术才能真正成为推动增长的核心动力。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/cong-hua-er-jie-dao-shi-ti-hang-ye-afsheen-afshar-tan-ai
