在AI技术飞速迭代的当下，企业如何避免陷入技术追逐的陷阱，真正将AI转化为业务增长的核心动力？全球数据 analytics与数字化转型服务商LatentView Analytics的CEO拉詹·塞图拉曼（Rajan Sethuraman），凭借其在咨询、人才领导力与企业转型领域的深厚积累，给出了独特的答案。
### 从人才官到CEO：用组织能力重构AI落地逻辑
拉詹的职业轨迹颇具特色：在加入LatentView之前，他曾在埃森哲（Accenture）和毕马威（KPMG）担任重要职务，从首席人才官一路晋升至CEO的经历，让他对组织能力建设有着深刻理解。在他看来，技术本身无法驱动企业规模化增长，真正决定AI落地成效的是团队的接受度、领导者的共识以及业务问题的清晰度。
“我始终从组织就绪度的视角看待AI，”拉詹在访谈中强调，“规模化AI需要强大的领域专业知识、坚实的数据基础，以及能将洞察转化为行动的团队。我们不会把AI当作孤立的能力，而是将其与人才培养、组织设计和可扩展运营模式深度绑定。”这种理念贯穿于LatentView的服务中：他们不仅为企业提供AI技术支持，更帮助客户搭建适配AI的运营模型、技能体系与文化氛围，让数据洞察真正融入日常决策。
### AI极简主义：拒绝技术焦虑，聚焦业务本质
当全球企业都在疯狂追逐生成式AI（GenAI）的新趋势时，拉詹提出了“AI极简主义”的概念。在他看来，企业领导者无需跟风每一款新模型，而是应聚焦少数能切实提升决策效率或生产力的核心问题。
“AI极简主义始于专注，”拉詹解释道，“企业应从定价决策、供应链规划或知识跨组织流转等具体业务场景切入，用清晰定义的问题帮助团队建立信心，探索负责任的规模化路径。”更重要的是，要将AI嵌入实际工作流程，而非当作孤立的实验。当员工看到技术能解决日常难题时，自然会主动接受和使用。这种以业务为锚点的探索，远比盲目跟风技术潮流更具价值。
### 警惕AI建设的“空中楼阁”：数据基础是核心前提
在生成式AI热潮中，许多企业急于上马项目，却忽视了数据基础的建设。拉詹提醒，有两个关键信号值得警惕：一是AI话题的推进速度远超数据治理的进度——当领导者热衷于谈论 copilots和生成模型，却对核心数据的存储位置、所有权和可信指标模糊不清时，说明数据基础尚未就绪；二是大量试点项目无法影响实际决策——生成式AI能制造令人印象深刻的演示，但真正的价值在于能否融入企业日常运营。
“AI系统高度依赖可靠且治理完善的数据，”拉詹强调，“没有坚实的数据基础，人们很难信任AI输出的结果，更谈不上规模化应用。”对于那些成功实现AI落地的企业，他们往往将AI视为一种运营纪律，而非创新副业：不仅指派高管负责，将用例与可衡量的业务成果挂钩，还会投入精力建设数据管道、治理体系、流程重构和用户 adoption等“基础工程”。
### 负责任的AI规模化：以跨职能治理筑牢信任
在推动AI规模化的过程中，治理、安全与问责是无法回避的话题。拉詹认为，负责任的AI规模化始于对技术影响的清醒认知：AI决策最终会影响客户、员工和业务成果，因此治理绝不能事后补位。
“最有效的治理模型是跨职能的，”他分享道，“业务领导者、技术团队、风险与合规部门需要共同参与。同时，AI系统应保持透明，明确输出的生成逻辑以及人类判断的关键作用。早期建立的防护机制，能让企业在扩大AI应用的同时维持信任。”这种治理思路，既保障了AI应用的安全性，也为技术创新留出了空间。
### 分层施策：根据企业数字化成熟度定制AI战略
面对不同数字化成熟度的企业，LatentView采取了差异化的AI战略。对于成熟企业，重点在于加速AI落地：利用已有的数据资产，优先部署高价值用例，提升AI的可及性，并将其嵌入能快速产生业务行动的工作流中，比如企业知识检索、供应链协同规划或领域特定模型等。
而对于处于数字化转型早期的企业，拉詹则建议从基础能力建设入手：先解决数据就绪度、治理体系、商业智能（BI）现代化和能力培养等问题，为AI应用搭建可持续的支撑体系。“我们不会为缺乏可信数据、统一KPI或高管共识的企业承诺AI的未来，”拉詹强调，“成熟度评估和分阶段实施至关重要。”
### 人才双轨制：内部普及AI素养，外部引入专业技能
在AI时代，企业的人才策略也需要重构。拉詹提出了“双轨制”思路：内部聚焦AI素养的普及，外部引入专业技术人才。
“并非每个人都要成为数据科学家，但所有员工都应具备基于洞察做决策、提出更好问题以及在日常工作中使用AI工具的能力，”他解释道，“当这种素养在团队中普及，企业就能更准确地识别AI的适用场景。”而在外部招聘上，则应聚焦数据工程、机器学习架构和AI治理等需要深厚专业知识的岗位，让技术专家与理解业务场景的团队紧密协作，实现技术与业务的深度融合。
### 破解文化阻力：以沟通与学习构建AI信任
文化阻力是企业数字化转型的常见障碍，拉詹认为，领导者的两项关键行为能有效破解这一难题：清晰的沟通与持续的学习支持。
“员工需要了解引入新技术的原因，以及它与公司战略的关联，”拉詹说，“解释AI举措的目的，并将其与实际业务目标绑定，能在组织内建立信心。”同时，企业需主动帮助员工发展新能力——自动化和AI正在重塑工作岗位，当员工看到通过学习能获得新技能、实现个人成长时，会更愿意拥抱变化。
### 重新定义AI时代的绩效与问责
随着AI融入决策流程，企业的绩效衡量与问责机制也需要重构。拉詹指出，领导者应超越传统的项目指标，聚焦AI对业务决策质量和速度的提升——比如更精准的需求预测、定价决策或市场变化响应能力。
“AI的绩效不能长期与业务绩效脱节，”他强调，“如果这些核心业务指标得到改善，就说明AI发挥了作用。”在问责方面，需明确各环节的责任人：有人负责数据管理，有人监控生产环境中的模型，有人最终做出决策。AI是决策的支持者，而非替代者，治理与监督始终不可或缺。
### 未来三年：AI将成为日常决策的“标配”
展望未来3-5年，拉詹认为企业AI应用将迎来两大关键转变：一是AI将更深度地融入日常业务决策，从试点和概念验证阶段转向支撑团队规划、需求预测、供应链管理和营销决策等实际工作；二是工作模式将发生演变，随着常规任务自动化，员工的角色将转向引导、解读AI输出，并与AI系统协作。
“现在就应开始行动的企业，需要夯实数据基础，帮助员工培养与AI协作的能力，”拉詹建议，“只有这样，才能在AI成为日常运营一部分时，实现平稳转型。”
在技术喧嚣的时代，拉詹·塞图拉曼以其独特的组织视角与极简主义理念，为企业AI落地提供了务实的路径：回归业务本质，以人才与组织能力为根基，让AI真正成为驱动业务增长的可靠伙伴。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/latentview-analytics-ceo-la-zhan-sai-tu-la-man-yi-ren-cai
