在当今 AI 技术飞速发展的浪潮中，越来越多企业将设立首席 AI 官（CAIO）视为推动 AI 转型的 “标准答案”。据统计，近半数 FTSE 100 企业在过去一年里纷纷任命专属 AI 负责人，试图通过明确的岗位设置彰显对 AI 战略的重视，回应董事会对 “AI 驱动增长” 的迫切期待。然而，这种看似紧跟行业趋势的做法，却可能为企业的 AI 落地埋下隐患。将 AI 限定为某一高管的专属职责，不仅会割裂技术与业务之间的天然联系，更会在组织内部滋生 “AI 与我无关” 的消极心态，与 AI 本应打破部门壁垒、赋能全流程的核心价值背道而驰。事实上，真正成功的企业 AI 实践，从来不是依靠单一岗位 “独挑大梁”，而是让 AI 像电力、数据一样，成为渗透在每个业务环节的基础设施，由全体管理者共同理解、运用和推进，最终实现技术与业务的深度融合。
设立首席 AI 官的初衷，往往源于企业希望快速向市场传递 “重视创新” 的信号，同时应对董事会层面对于 AI 成果的压力。2025 年《AI 与数据领导力高管调查》显示，80% 的企业已将 AI 与数据提升为推动增长、创新和转型的核心举措，这种自上而下的期待，让 “设立 CAIO” 成为不少企业的 “应激反应”。但这种做法的副作用很快便会显现：当 AI 被贴上 “某高管专属领域” 的标签，组织内其他成员很容易产生 “责任转移” 的心理。产品团队会认为 “AI 功能的开发是 CAIO 的任务，我们只需按要求执行即可”，不再主动思考如何将 AI 融入产品设计；运营经理会以 “有专门团队负责 AI 优化” 为由，回避学习 AI 工具的使用，错失用技术提升效率的机会；甚至客服负责人也会忽视 AI 在改善客户响应速度上的潜力，将其简单归为 “技术部门的事”。这种 “责任孤岛” 的形成，直接导致 AI 项目与实际业务需求脱节，让技术创新沦为 “空中楼阁”。
某零售企业的案例就极具代表性，该企业曾任命一位技术背景的 CAIO 主导 AI 转型，团队耗时半年投入数百万研发费用，开发出一套 “智能库存预测系统”。然而，由于 CAIO 及其团队缺乏对门店实际运营流程的了解，系统设计时忽略了节假日临时促销对库存的影响，也未考虑不同门店仓储空间的差异，最终这套看似先进的系统根本无法适配实际场景，只能被束之高阁，投入的资源全部沦为沉没成本。与之形成鲜明对比的是其竞品企业，该企业并未设立专属 AI 负责人，而是由供应链负责人牵头，联合数据团队深入门店一线，充分了解补货流程中的痛点后，针对性地迭代 AI 模型。仅用 3 个月时间，就实现了库存周转率提升 18% 的显著成效，真正让 AI 解决了业务中的实际问题。这一对比清晰地表明，AI 的价值不在于技术本身有多先进，而在于是否能贴合业务场景，而最熟悉业务场景、最清楚需求所在的，永远是一线的业务管理者。
更值得警惕的是，许多企业将 AI 视为 “需要专项推进的临时项目”，为其单独划拨预算、组建专属团队、设定独立的 KPI，这种做法本质上是将 AI 等同于 “某款新软件” 或 “某场营销活动”，而非支撑企业长期发展的核心基石。回顾 2000 年初电商兴起的时期，部分企业曾设立 “首席数字官” 专门管理线上业务，结果导致 “线上” 与 “线下” 形成割裂 —— 线上团队推出的促销活动，线下门店无法同步执行；线下积累的客户偏好数据，线上系统无法调用，最终在市场竞争中逐渐落后。而那些将数字化思维融入产品设计、供应链管理、客户服务全流程的企业，比如早期的亚马逊，凭借 “线上线下一体化” 的协同优势，迅速占领市场主导地位。如今的 AI 转型面临着相似的困境，若将 AI 视为 “临时项目”，只会让其与核心业务脱节，无法发挥长期价值；只有将 AI 定位为与网络安全、数据管理同等重要的 “基础设施”，不需要单独的 “负责人”，却要求每个部门的管理者承担起对应的责任，才能让技术真正服务于业务增长。
某 SaaS 企业的实践就为这种分布式管理模式提供了绝佳范例。该企业没有设立 CAIO，而是明确要求各部门负责人必须将 AI 融入自身业务管理：产品负责人需要掌握 AI 功能的优先级判断能力，在客户管理模块开发中，优先推进 “AI 需求预测” 功能而非 “智能话术生成”，因为前者能直接解决客户续约率低的核心痛点；工程负责人需要熟悉 AI 模型的部署成本，避免盲目追求 “大模型” 导致服务器开销激增，确保技术投入与成本控制相平衡；客服负责人则要理解 AI 质检的逻辑，通过不断调整关键词库优化服务质量，提升客户满意度。在这种模式下，各部门不再被动等待 “AI 指令”，而是主动探索技术与业务的结合点，最终该企业的 AI 功能上线周期缩短 40%，用户满意度提升 25%，远高于行业平均水平。
企业 AI 转型的核心障碍，从来不是 “缺乏技术人才”，而是 “管理者 AI 素养不足”。麦肯锡 2025 年的研究数据显示，99% 的企业在 AI 领域有投入，但仅有 1% 的企业达到 “AI 成熟度”，其中的关键差距就在于：多数管理者只知道 “AI 能做事”，却不清楚 “AI 能在我的业务领域里做什么”，更不懂得如何将技术与实际工作结合。某制造企业的运营总监曾坚决反对在生产线引入 AI 质检系统，理由是 “担心 AI 误判导致产品报废，影响生产效率”。直到数据团队带着生产线过往 3 年的质检数据进行现场演示，用真实数据证明 AI 的误判率仅 0.3%，远低于人工的 2.1%，且能 24 小时不间断工作，这位运营总监才转变态度，主动推动项目落地。最终，AI 质检系统不仅让质检效率提升 3 倍，还降低了人工成本，成为企业降本增效的重要助力。
要解决管理者 AI 素养不足的问题，企业需要放弃 “培养少数 AI 专家” 的传统思路，转向 “提升全员 AI 素养” 的系统性建设。首先，应制定清晰的 “AI 能力标准”，明确不同岗位管理者的 AI 认知要求 —— 比如产品经理需能区分 “规则引擎” 与 “机器学习” 的适用场景，知道在哪些需求下用传统规则更高效，哪些场景需要机器学习模型的迭代优化；财务总监需理解 AI 成本预测模型的输入变量，能判断模型输出结果的合理性，避免因数据偏差导致决策失误。其次，可以设立 “AI 联络员” 角色，让技术专家定期轮岗至各业务部门，他们的职责不是 “代替业务部门做决策”，而是 “帮助业务部门用 AI 做决策”，比如协助市场团队分析 AI 用户画像工具的输出结果，调整营销策略；指导人力资源团队用 AI 筛选简历，提升招聘效率。最后，推行 “小步试错” 机制，鼓励每个部门开展低成本的 AI 实验，比如客服团队先从用 AI 优化常见问题回复入手，再逐步扩展到复杂需求处理；销售团队先用 AI 分析客户沟通记录，提炼成交关键因素，再将经验应用到实际工作中。通过这些 “看得见、摸得着” 的小成果，激发管理者主动运用 AI 的积极性，让 AI 融入日常工作成为常态。
当 AI 技术从 “前沿创新” 逐渐转变为 “基础工具”，企业之间的竞争焦点已不再是 “有没有专属 AI 负责人”，而是 “每个管理者会不会用 AI 解决业务问题”。那些将 AI 交给单一岗位负责的企业，就像试图用一根手指撑起一座房子，注定难以稳固；而让 AI 融入每个业务环节、每个管理决策的企业，才能形成 “全员推动 AI，AI 赋能全员” 的正向循环，在市场竞争中占据优势。未来，优秀的企业不会再炫耀 “我们拥有首席 AI 官”，而是会自豪地说 “我们的产品经理能自主设计 AI 功能，运营经理能优化 AI 流程，客服总监能通过 AI 提升客户体验”。因为 AI 的终极价值，从来不是成为 “少数人的专属技能”，而是成为 “所有人的协作伙伴”。唯有打破 “专属负责人” 的迷思，推动全员参与 AI 转型，企业才能在 AI 时代真正实现 “技术驱动业务，业务反哺技术” 的良性发展，在激烈的市场竞争中站稳脚跟，赢得长远未来。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/qi-ye-ai-zhuan-xing-da-po-zhuan-shu-fu-ze-ren-mi-si-mai
