10 个关键问题问与答
Q：大量企业上线 AI 试点，为何真正拿到收益的企业很少？A：瓶颈不在技术，而在领导力；多数企业把 AI 当作技术项目下放，缺少 CEO 层面全局战略、组织、文化变革。
Q：企业 CEO 面对 AI 有哪三种典型模式，哪一种成功率更高？A：技术支持者、效率倡导者、AI 远见者；AI 远见者亲自承担 AI 责任，转型成效最好。
Q：CEO 不能把 AI 全权交给 CIO/CTO 的根本原因是什么？A：AI 同时改变战略、资本、人才、文化、业务、客户价值六大领域，单技术部门无法跨域统筹组织级变革。
Q：企业做 AI，是全业务广泛铺开，还是聚焦少数领域？A：兼顾两点：广泛普及提升全员 AI 素养；集中资源押注 2‑3 个核心赛道实现业务质变，拒绝浅度撒胡椒面。
Q：企业 AI 能力哪些要自建，哪些可以外购？A：专有数据、业务知识、决策逻辑、组织学习能力必须自持；底层大模型可以采购、灵活替换。
Q：AI 时代组织最大变化是什么？A：转向人‑AI 智能体混合团队；岗位、决策流程、管理者工作内容都要重新设计，不只是简单裁员降本。
Q：AI 浪潮下员工技能该如何发展？A：既要学习 AI 工具，更要强化人类独有能力：判断力、创造力、复杂问题解决能力。
Q：阻碍 AI 规模化落地最大障碍是技术吗？A：不是，最大障碍来自文化：惯性、恐惧、部门博弈、高层 AI 认知与行动脱节。
Q：CEO 不懂代码，如何做好 AI 转型领导？A：不需要写代码；需要主动学习、提出关键问题、做行为示范、设置考核指标、推动跨部门协作。
Q：AI 转型是一次性项目吗？A：不是，没有终点，属于持续迭代的组织蜕变，需要反复复盘更新策略。
附录 首席执行官对企业人工智能成败的决定性影响
麦肯锡公司｜战略与企业金融业务部
在人工智能浪潮中，有几件事是首席执行官绝不能转交他人处理的：拉高企业发展目标、重构组织运行模式、重塑企业文化。
本文由亚历克西斯・克里夫科维奇、丹尼尔・斯旺、金・巴鲁迪、库尔特・斯特罗温克、桑德拉・杜尔特、维纳亚克・HV 联合撰写，代表麦肯锡科技与人工智能业务、人才与组织业务部的观点。
人工智能应用遍地开花，Token成本已然成为董事会层面的议题。各行各业、各个地区的企业都在大量开展人工智能试点项目。但能从人工智能中获得企业级财务回报的首席执行官却寥寥无几。麦肯锡调研显示：89% 的企业已至少在一项业务职能中常态化使用人工智能；但人工智能领域的高绩效企业（即将至少 5% 的息税前利润归功于人工智能应用，并认为技术带来 “重大影响” 的企业）占比始终维持在受访者的 6% 左右 ¹。
人工智能的美好愿景与企业实际获取的价值之间，仍存在显著差距。但造成这一落差的并非只有技术因素，领导力层面同样存在短板。该问题根植于战略、组织、文化、风险等商业底层命题，而人工智能的兴起进一步放大了这些矛盾。
首席执行官在人工智能时代，面临着一系列充满矛盾的现实困境：
-
在缺乏参考基准与最佳实践的现状下，既要快速行动，又要大胆押注人工智能； -
要果断选定投入方向，同时保留一定选择空间 —— 人工智能模型与工具会持续迭代，所有战略投入都需要动态复盘； -
借助人人都可获取的 AI 工具打造企业独有竞争优势，要明白产品与流程的差异化，取决于企业的学习速度，而非所选用的模型或服务商； -
通过人工智能提升生产效率，并将效率红利反哺企业数字化转型；但同样要大力投入业务增长，仅靠效率不足以支撑企业生存； -
深度拥抱人工智能，但不能让企业丧失自身定位。优秀企业会借助人工智能放大自身独有的核心特质，构筑未来的差异化竞争力，而非盲目照搬千篇一律的 “AI 优先” 模式。
这些要求错综复杂、彼此关联，给首席执行官带来特殊的商业挑战：人工智能正在重塑企业的战略规划、人才培养、资本配置、技术系统、企业文化以及面向客户的价值主张。这一代企业领导者所经历的技术浪潮中，还从未有哪一项技术能同时深刻改变这六大领域。这意味着，没有任何单一部门可以独立扛下人工智能转型的重任。这不仅仅是又一轮技术周期，而是一场组织蜕变，其中诸多关键决策只能由首席执行官拍板。
通过与全球各行各业数百位首席执行官交流，我们观察到企业面对人工智能主要分为三类做法：
- 技术支持者
将人工智能主要视作技术项目，交由首席信息官（CIO）、首席技术官（CTO）主导决策与试点； - 效率优先倡导者
聚焦高效率业务板块，着力压降成本； - 人工智能远见者
把人工智能视作重塑企业竞争优势的核心。这类管理者认为企业必须快速学习，唯有自我革新方能立足。
一年前，受访首席执行官在这三类中的分布还较为均衡。如今，远见者越来越多：他们没有把人工智能工作下放，而是在不确定性下将其视作自身职责。他们意识到，人工智能不只是一个待落地的项目，甚至不只是一场转型，它正在从根本上改写企业的价值创造逻辑。
首席执行官必须亲自把控相关决策，核心围绕三大方向：拉高企业战略目标、重构组织架构、重塑企业文化。富有远见的首席执行官深知：在这三件事上，人工智能打破了现有组织赖以运行的诸多约束，迫使高层管理者重新思考组织本身该如何运转。
一、拉高战略目标：即便没有先例可循
人工智能正在重新划分价值格局、压低边际成本，催生新竞争者，为企业开辟全新竞争优势来源。首席执行官需要思考的，早已不止一份 “人工智能战略”，还包括：我们的发展速度与前进方向该如何设定？增长源自何处？当下的效率收益如何再投资，打造未来的增长引擎？
这一系列思考，首席执行官不能委托他人完成。颠覆性技术到来，不只是调整业绩目标，更要重新定义企业的发展潜能，重新设计面向员工与客户的价值主张，在人工智能重塑的未来竞争格局中重新找准企业定位 —— 哪怕这一切都没有先例可以参照。
根据我们的经验，首席执行官最能创造价值的两项战略决策：找准投入赛道；构建、掌握并保护企业专属的智能资产。
大胆布局，树立更高目标
首席执行官最重要的工作，是筛选出两到三个领域，通过原生人工智能重构，给业务带来最大影响。对保险公司来说，可能是核保与理赔；制药企业可能聚焦研发；消费企业则可能是端到端客户全旅程。
关键点在于既要大胆，也要讲求章法：在全公司广泛普及人工智能，能够带来广泛的效率提升，提升全员 AI 素养，这固然重要。但真正的组织蜕变，来自对重点领域从头到尾的彻底革新，而非在全企业浅尝辄止地铺开 AI 应用。优秀的首席执行官会清晰区分两件事：一方面广泛推广 AI，用于组织学习与能力建设；另一方面集中资源投入两到三个赛道，实现大规模转型，切实影响企业损益表。这里追求的不是小幅度效率改善，而是业务增长。
部分企业会公开设定高目标，以此强化人工智能转型的决心。例如，在投资者沟通会上清晰阐述人工智能驱动的增长愿景；将人工智能、转型相关关键绩效指标，纳入从首席执行官往下每一层的绩效沟通。
牢牢把握企业独特的核心资产
确定重点赛道之后，首席执行官必须做出战略抉择：哪些人工智能能力自主掌握，哪些交由第三方采购。这远比传统的 “自建还是外购” 决策更加复杂。
成本是考量因素之一。人工智能的成本逻辑和传统软件截然不同：同样一项 AI 任务，不同企业之间令牌消耗量最高可相差 30 倍，差异来自调度方式。因此，随着技术能力、商业需求、成本水平不断变化，企业需要灵活切换模式：自建、采购、本地部署、调度调用、更换模型。企业的专有数据、行业知识、决策逻辑、语义层、组织学习能力应当成为永久资产；而底层模型则可以不断替换。正如 Pay‑i 公司首席执行官戴维・泰珀所言：令牌本身不产生价值，令牌只是账单。真正的重心，应当是如何借助智能体创造价值 ²。
竞争风险同样不容忽视。当企业将商业机密、业务流程、客户数据以及其他知识产权交由第三方模型服务商处理时，相当于把自己的生产要素交给了供应商，而这家供应商未来完全可能入局同一赛道与自己竞争。因此首席执行官要和技术负责人一同制定明确的知识产权管控规则：明确哪些数据信息可以对外流出、满足什么条件才可以流出，严格保护内部核心资产。在地缘政治与技术快速演变的当下，掌握人工智能能力，已经成为企业全球竞争、构建战略韧性与社会信任的关键 ³。
前沿智能工具越来越容易获取，竞争优势不再来源于模型本身，而来源于围绕模型搭建的学习闭环。每一条新输入的信息、每一次对模型的修正，都会沉淀为企业独有的专业积累，即便竞争对手使用一模一样的模型，也无法复刻。这种竞争壁垒花钱买不来，只能靠自己建设。为此，首席执行官应当把组织学习视作一项战略资产。
需要澄清：首席执行官不需要亲自掌管企业 IT 架构，这属于职责错位。但为了让人工智能在企业内规模化落地，首席执行官必须深度参与 IT 架构相关关键决策：哪些领域优先投资？资本如何分配？数据归谁管理？人工智能驱动的网络攻击威胁持续加剧，首席执行官应当如何识别新风险、落实防护措施？企业能够承受多大风险，如何保障人工智能合规使用？
一家大型全球航空公司的首席执行官很早就意识到这点。在人工智能转型初期，他连续数周、投入大量时间和首席信息官沟通，搞懂 IT 架构各个模块的作用与意义。他不是要成为技术专家，而是为了做出明智的资本投入决策 —— 这正是首席执行官的本职工作。
二、围绕 “人‑智能体团队” 重构组织
当人工智能与人类都具备自主处理能力，企业运营模式就必须适配这种全新的 “混合智能”，也就是人类判断能力与人工智能能力结合，支撑企业经营与增长。当 “人 + 智能体” 系统成为工作的基础单元，组织设计就不能再以 “岗位上的个体”“职能领域的专业能力” 作为核心基石。
很多工业时代形成的组织设计原则正在失效。在人‑智能体协同的运营模式下：会议将更多由事件触发，而非固定日历；规划周期变为持续迭代；管理者不再把大量时间用于收集、传递信息，而是更多做判断、辅导员工、处理例外情况。部分决策周期可以从数周压缩到数小时；部分无需人类介入的决策会直接消失。这是巨大的转变，而首席执行官要推动这场变革，却没有现成的标杆与蓝图可以参考。
早期舆论讨论人工智能，总聚焦岗位消失、人员被替代；而当下主流认知转向岗位重塑与重新定义。麦肯锡全球研究院研究显示，到 2030 年，几乎所有职业都会迎来显著技能变化，部分现有工作活动会被人工智能替代⁴。和以往技术浪潮不同，大部分岗位需要的是彻底重构，而不只是人员调岗复用。
转型过程不可能一帆风顺。企业需要大力投入技能培训、学徒培养、岗位重设计与人才流动；同时要承认，不同员工适应转型的节奏各不相同。首席执行官要推动员工习得人工智能相关技能，同时巩固提升人类独有的核心能力：判断力、创造力、适应力、复杂问题解决能力。人工智能让信息唾手可得，员工向管理者寻求的不再是现成答案，而是判断力；要的是背景逻辑，而非原始材料；是前进方向，而非一堆数据；是价值意义，而非零散信息。
基于以上现实，一些组织设计层面的问题，只能由首席执行官回答，同时设计不能僵化死板。结合企业价值创造目标，首席执行官要思考：效率提升之后，资源该往哪里调配（员工个体效率不等于企业整体效率）；哪些业务板块需要增减人力与能力投入；如何平衡技术投入与人力投入；未来组织形态将如何演变 —— 这会影响从新人培养到激励机制的方方面面。
这类决策不能由各个部门分头制定。人工智能时代的组织，管理需要跨团队协作，重大决策横跨战略、技术、财务、人才、运营。最优决策应当服务企业整体利益，而非单个部门。首席执行官独特的价值，就是确立全局视角，推动管理者以整体利益为先，直面内部矛盾，促成团队达成共识。
其他高管依然至关重要：首席信息官负责搭建数据底座、打造灵活技术栈、制定供应商策略；首席财务官重新平衡人力与技术投入，保障增长，而不只是追求效率；首席人力资源官协同打造人‑智能体协同的员工队伍，构建信任氛围，推进人力转型；首席运营官规划落地各业务板块的转型工作。
但有一件事其他人无法替代首席执行官：发布清晰统一的共同目标，打破部门壁垒，避免各部门只追求局部最优；让整个高管团队对企业整体结果负责，而不是只追求本部门业绩。
三、建设能够巩固竞争护城河的企业文化
尽管人们大量讨论人工智能的技术选择，但阻碍 AI 落地的最大瓶颈不是技术，而是人。和所有重大转型一样，文化、信任、恐惧、组织惯性、内部政治才是主要约束。目标模糊、集体协作难题、损失厌恶、沟通不清等跨部门矛盾层出不穷，只有首席执行官才能站在企业整体层面化解。企业文化，就是首席执行官意志的延伸。
能够顺利适应人工智能时代的企业，往往具备几项文化特质：实操式学习、管理层具备人工智能素养。麦肯锡过往研究表明：高层亲身参与、以身作则，是预测人工智能转型能否成功的最重要指标⁵。调研显示，70% 的员工认为自己已经做好使用人工智能的准备；但仅有 27% 的管理者认为企业已经完成规模化 AI 应用所必需的变革。不少企业高管团队的 AI 认知水平，甚至低于中层管理者与一线员工。口头高度重视，实际行动却跟不上，会消耗信任，拖慢全企业落地进度。
对此，首席执行官必须做一名真实的、亲身投入的学习者。首席执行官不需要精通每一个工具、掌握编程，但要做好表率：提出深刻问题，明确要求团队常态化使用人工智能，乐于尝试新事物。例如我们接触的一位首席执行官，参与了公司内部虚拟自动驾驶赛车编程竞赛。
还有多位首席执行官表示，他们每周会拿出 1‑2 小时，向更懂人工智能的同事学习工具使用，也就是反向学徒模式。一家全球零售银行的首席执行官，为自己以及全体高管，安排了来自技术与 AI 团队的导师，解答诸如 “Transformer 模型原理是什么” 这类深度技术问题。
高效的首席执行官愿意改变自身固有的工作习惯，为全新工作方式树立榜样。他们坦诚对外分享企业取得的成果，也不回避问题：比如试点项目铺得太多，或是变革遭遇阻力。优秀的首席执行官会主动掌握企业内部人工智能叙事，唯有如此，才能更好地带领企业应对人工智能带来的变革。
除了自身具备 AI 素养，部分领先企业的首席执行官还为高管乃至全员设立明确标准：管理者本身要会使用 AI 工具；鼓励管理者主动提问、带动员工，做出利于推广 AI 的行为。莫德纳首席执行官斯特凡纳・巴塞尔推出人工智能学院，面向全层级员工培训 AI 工具、工作流程与治理规范，普及技术，传递信号：人工智能已经成为企业运营永久的核心组成。还有企业的首席执行官组织高管参访行业内外优秀企业，学习人工智能赋能销售、营销等关键业务的实践。
针对管理者运用人工智能的早期研究（把 AI 当作思考伙伴、调研加速器、决策辅助）表明：管理者本人懂 AI，和团队开展战略沟通的质量会截然不同。人工智能可以输出分析、建议，信息高度透明，理论上管理者可以干预方方面面。但优秀的首席执行官不会利用这种透明度走向微观管理；恰恰相反，他们借此下放更多权责，搭建信任与问责体系。在搭建技术架构的同时，同步构建信任体系。
适配人工智能的企业文化，还必须鼓励各层级大胆试错，跳出固有现状。这是企业释放 AI 价值最迫切的要求。首席执行官的关键领导任务，就是推动企业文化从 “依赖既有专业经验” 转向 “持续学习”，让组织敢于摒弃旧认知、主动求知迭代。
实际案例：Salesforce 在正式对外发布智能体辅助工具之前，就在内部先行试用，鼓励工程师提出全新业务路径，大胆打破原有工作流程；花旗集团先面向 5000 名员工试点新工作流，收集反馈再大范围推广，从最小可行方案起步，监控效果，快速迭代。
这些领先企业搭建反馈机制，重视心理安全感，建立创新的工作准则，同时向市场、监管机构与社会传递信号：企业在负责任地发展人工智能。
归根结底，首席执行官要在企业内建立常态化的人工智能文化，正视它的优势，也直面它的弊端。仅仅提倡开放沟通与协作远远不够，首席执行官必须主动推动落地。现实并不轻松：很多首席执行官表示，在人工智能相关决策上倍感孤独。董事会不断施加压力，但很多董事本身并不懂人工智能，只提出要求，不给清晰指引，无法把董事会听到的 AI 热点和企业实际业务目标结合；技术服务商也面临业绩压力，兜售的方案往往并不能真正帮企业创造价值；直属管理团队也会担忧人工智能对自身业务板块的冲击，抗拒变革与协作。
纵然处境孤立，首席执行官依然必须直面文化层面的挑战。麦肯锡‑世界经济论坛联合研究指出：企业文化追随首席执行官的导向。无论出台多少制度政策，只有管理者释放明确信号，员工行为才会真正改变。员工会观察首席执行官考核什么、奖励什么、谈论什么、投入什么资源、做出怎样的示范⁶。
短短数年之间，行业从人工智能发展到生成式 AI，再到智能体系统。模型、工具、应用场景、成本曲线都持续变化。
但有一件事始终不变：有些选择只能由首席执行官做出 —— 拉高企业目标、重构组织运行模式、重塑企业文化。这些高层决策，绝不能委托他人。对于习惯提供解决方案的首席执行官，最大的认知难点或许在于：人工智能转型没有终点。这场组织蜕变是持续进行的，相关方法论也需要不断回顾、审视、更新。
但人工智能的持续演进，也为这一代管理者带来时代机遇。将人工智能视作自己不可推卸的个人职责的首席执行官，能够深刻影响，甚至定义企业乃至整个行业的下一个时代。从这个角度看，首席执行官的角色，从未像今天这般重要。
参考文献注释
¹ Dan Tinkoff, Lieven Van der Veken, Michael Chui, and Tara Balakrishnan, The state of AI in 2026: On the road to ROI, McKinsey, August 25, 2026.² Is that AI agent worth it? Agentic economics and the modern operating model, McKinsey Quarterly, July 13, 2026.³ Sovereign AI: Building ecosystems for strategic resilience and impact, McKinsey, March 3, 2026.⁴ Agents, robots, and us: Skill partnerships in the age of AI, McKinsey Global Institute, November 25, 2025.⁵ From adoption to impact: Three horizons of AI transformation, McKinsey Quarterly, July 8 2026.⁶ The human advantage: Stronger brains in the age of AI, McKinsey Global Institute, January 15, 2026.
作者简介亚历克西斯・克里夫科维奇，麦肯锡旧金山分所高级合伙人；丹尼尔・斯旺，麦肯锡康涅狄格分所高级合伙人；金・巴鲁迪，麦肯锡哥本哈根分所高级合伙人；库尔特・斯特罗温克，麦肯锡纽约分所高级合伙人；桑德拉・杜尔特，麦肯锡科隆分所合伙人；维纳亚克・HV，麦肯锡新加坡分所高级合伙人。