AI转型的困境，常常并非技术难题，而是人性困局。当董事会追问进展、员工焦虑身份、领导者疲于解释价值时，真正的阻力浮出水面。对全球高管的访谈揭示了一个真相：成功的关键不在模型，而在于领导者能否驾驭三种核心矛盾——移动的目标、分歧的期望、交织的兴奋与恐惧。这篇文章为你拆解了这些矛盾，并提供了三条务实的破局路径：用简单语言重塑共识、以身作则设定新规范、以透明管理建立信任。在AI定义工作的时代，是领导力在定义变革的体验。
随着AI逐渐嵌入组织肌理，高层领导者正驾驭着大规模的变革，并承受着展示成果的压力。AI已不再局限于试点项目，它正在塑造日常决策、工作流和客户交付。
尽管投入不断增加，许多组织仍难以将实验转化为规模化价值。在2026年对全球AI和数据领导者的一项调查中，93%的受访者将“人的因素”列为应用的主要障碍。然而，领导者对AI的潜力依然充满信心。
为理解这些动态在实践中如何呈现，Positive Group对来自专业服务、金融服务、消费品、航空和生命科学领域的全球大型组织的高管进行了深入的定性研究。
通过对35位首席执行官、首席人力资源官、首席创新官以及负责AI战略、员工影响和风险的职能领导者进行访谈和焦点小组讨论，我们探究了领导者如何实时体验AI应用：哪些对话在塑造方向、适应力如何被考验，以及哪些行为在维持进展。
矛盾显现之处
尽管普遍认同AI是战略重点，但领导者们描述的压力仍在增加，因为持续性的颠覆正在重塑组织各个层级的期望。
1、“目标总是在移动”
“未来一项关键的领导技能是变革适应力。与过去阶段性的变革不同，人工智能带来的是持续的颠覆，这意味着整个企业都必须具备适应力。”
——某科技公司首席人力资源官
几位领导者将AI应用与以往的大规模转型进行了对比。不同于阶段性的倡议、新系统、重组或运营模式转变，AI正在引发没有明确终点的持续颠覆。
“目标总是在移动。我知道我们六个月前说过什么，但实际上目标已经变了。这很困难，因为当方向不断变化时，可信度就会动摇，即使这种变化是有理由的。”
——某专业服务公司高级领导
变革的速度也扭曲了人们对进展的认知。
“变革很少是渐进的；它更像是气候变化。似乎一切都没有变化，然后突然间世界看起来完全不同了。在这种突然的颠覆中领导，是最艰难的挑战之一。”
——某专业服务公司学习与发展负责人
对许多组织而言，AI的到来并非一张白纸上的蓝图，而是在数年累积、层层叠加的转型进程之上，又添上的一笔新命题。
“我们已经经历了多年重大变革，随之而来的是真正的疲惫感。即使变革的理由显而易见，人们也会根据自己的情绪状态和职业阶段，以截然不同的方式接受它。推得太猛、太快可能会适得其反。”
——某全球律师事务所创新战略负责人
2、每个人都希望AI成功，但无人就“价值”的定义达成共识
领导者描述了根据沟通对象不同而调整谈话内容的过程，不同利益相关者的期望差异巨大。
“我面临的最大挑战之一是关于AI的沟通，因为它是分层的。对股东，一切都归为一个标签‘AI’。具体是什么、如何使用并不重要。问题很简单，‘你们在AI方面做什么？’而当你试图深入探讨时，你会看到人们失去兴趣。
在执行委员会层面，对话往往变成‘只要涉及AI，我们就必须快速推进’，却很少讨论其中一些技术有多么早期，或者可能对品牌、客户、数据或知识产权带来哪些风险。
员工实际上是最积极的群体。正是在这里，我们更清楚地说明了AI能做什么、不能做什么，以及它真正能在哪里提供帮助。但在这些不同层级的对话间切换，是领导这项工作中最困难的部分之一。”
——某金融服务公司首席技术官
领导者们描述了来自董事会的压力，要求展示可见的进展，即使底层问题尚不清晰。
“最大的挑战不是抵制，而是领导层的错失恐惧症。在理解问题之前，每个人都想了解AI的最新进展。”
——某全球零售公司高级执行官
这种动态塑造了内部讨论价值的方式。
“很多AI应用不会带来立竿见影的清晰回报。一个帮助人们撰写更清晰邮件或减少对账时间的工具，每天可能节省10或30分钟。这不会削减岗位，但会产生累积效应。当领导层过度关注短期投资回报率时，人们就完全不再提出新想法了。”
——某金融服务公司高级副总裁
领导者们指出，这种狭隘的框架有扼杀试验的风险。
“领导者需要注意AI如何帮助人蓬勃发展，而不仅仅是追逐短期利益。这意味着要拓宽投资回报的定义，超越时间和成本节省，涵盖雇主价值主张、品牌强度和人才保留等战略影响。”
——某金融服务公司以人为本AI负责人
在实践中，组织面临双重压力：快速行动的要求，以及缺乏共同的成功标准。领导者们发现，他们管理的不是对AI的抵制，而是对什么构成有意义价值的不确定性。
3、兴奋、恐惧与身份认同威胁
几位领导者观察到，焦虑在那些凭借深厚专业知识建立权威的经验丰富的专业人士中尤为突出。
“造成阻碍的往往不是技术本身。很多是关于人们担心这对他们的角色意味着什么，会说‘那是我的工作，你可以自动化那一部分，但别动这个。’
继续按老方法做事并反问‘我现在的方法有什么问题？’要容易得多。真正的进展发生在懂技术的人与懂服务或客户的人密切合作时，但日常的紧迫性不断将人们拉回到感觉最急迫的事情上。”
——某全球咨询公司高级执行官
几位领导者描述了早期失误，即将恐惧或怀疑视为需要克服或纠正的东西。实际上，这通常降低了参与度，而非加速了进程。
“当AI带着恐惧被引入时，会加剧变革阻力，降低参与度，限制采用。但当人们有所准备，参与其中，并知道自己的声音是设计过程的一部分时，他们更有可能积极参与。”
——某航空业高级数字化领导者
领导者们如何应对
领导者们描述了他们在实践中如何调整方法：如何沟通AI、如何展示自身的学习过程，以及如何在不确定性仍然很高的情况下为进展创造条件。
1、拓宽组织内的支持基础
面对分散的期望和情绪反应，许多领导者描述他们更审慎地投入于如何谈论AI。几位强调了摒弃术语的必要性，使其足够易于理解，让人们能够毫无畏惧地参与。
“讲故事和简洁是推动应用的强大动力。我们需要用简单的语言解释AI，简单到连我六岁的孩子都能理解，因为可及性能激发好奇心和信任。”
——某消费行业高级领导
几位领导者反思，早期的AI对话往往过于侧重技术细节，无意中传递了AI仅是专家领域的信号。
“风险在于将AI视为一个狭隘的技术项目。实际上，它是一场文化转变，我们需要将其嵌入我们的思考、管理和领导方式，而不仅仅是工作流程。”
——某律师事务所执行合伙人
让非技术职能部门直接接触工具，被描述为既是学习机制，也是获得支持的方式。
“我们做过最具颠覆性的事情之一，是聚焦于通常较晚接触AI的职能部门。我们没有预设需要深厚的技术专长，而是给人力资源、法律和财务等团队提供了可以直接实验的工具。最接近工作的人通常最能看清AI能在哪里提供帮助。当日常任务得到处理时，这些团队就有更多时间专注于真正重要的事情。这种更为分权、自下而上的推进方式，是我们迄今最为关键的转型举措之一。”
——某金融服务公司高级技术领导
几位领导者也强调，关于AI的清晰性不仅关乎工具，还关乎帮助人们以不同方式思考工作。
“最困难的日常挑战之一是让人们退一步思考工作本身将如何改变。我们花了多年时间奖励效率和生产力，这种心态自然驱使人们将AI叠加在现有流程之上。但这无法让我们达到目标。真正的转变是提出这样的问题：六个月、一年后，这项工作从根本上应该如何变得不同？”
——某全球科技公司AI与人力高级负责人
2、在不确定中塑造规范
几位领导者指出，早期对AI的犹豫更多源于模糊性而非能力。围绕风险和责任的规范不清晰，导致人们等待被允许参与的保证。作为回应，一些领导者有意通过自身行为来设定这些规范，并展示自己的学习过程。
“我有意识地以可见的方式自己使用工具。我会拿一份100多页的董事会文件，展示我如何使用ChatGPT来总结。不是因为它是完美的，而是为了表明你不需要懂技术就能获得价值。关键在于提出正确的问题。这改变了对话。人们不再问‘这允许吗？’，而是开始问‘这能帮助我做出决策吗？’”
——某保险业技术高级副总裁
当高级领导者公开实验，分享提示词、承认局限性或解释如何验证输出时，就将AI使用重新定义为学习而非合规。
领导者们强调，创造安全的条件意味着明确表示，早期的AI尝试不要求完美。这意味着要克制等到工具、数据或用例完全验证后再行动的本能，即使在受监管的行业也是如此。
“我们不得不（在AI倡议上）行动非常迅速，从一开始我们就明确表示这不会完美。我们说，‘我们会推出它，迭代，收集反馈。’这是一种80-20的方法，不是100%。这让我紧张，因为我们行业的人不喜欢这样。但以我们目前的速度，如果我们等到一切都完全确定，我们将一事无成。”
——某全球律师事务所首席创新官
如果没有高层领导者对暂停或取消计划的决策进行明确主导，组织往往会默认运行一些只产生活动但很少有学习成果的试点项目。
“我们测试的很多内容并非来自像我这样有点脱离日常客户工作的高级领导。它来自那些每天在做这项工作、看到变化并尝试新东西的人。我们还必须更坦然地说，‘这个不行，我们停掉它，试试别的。’愿意取消那些没有效果的项目，一直是我们学习的重要组成部分。”
——某国际专业服务公司高级执行官
领导者们强调，公开引领并非要求技术熟练，而在于传递出好奇心、判断力和适应性的信号。通过让实验过程可见，领导者帮助团队感到可以在自己的工作中与AI互动。
3、通过透明度建立信任
讨论的一个关键话题是对AI的情绪反应。对工作保障的恐惧、对不确定性的不适、对职业身份的担忧，与兴奋并存。领导者们认为，重要的不是消除这些反应，而是如何处理它们。
“在合伙关系中，你不能简单地告诉人们该做什么。变革必须通过影响和榜样来实现。当人们行动迅速、感受到交付压力、并且理所当然地对角色可能如何演变感到焦虑时，这是具有挑战性的。”
——某专业服务公司学习与发展负责人
领导者们表示，信任是通过明确说明已知的、未解决的以及决策将如何随着证据出现而重新审视来建立的。
“当带着恐惧引入AI时，会加剧对变革的抵制，降低参与度，限制应用。但当员工有所准备，参与其中，并知道自己的声音和观点是设计过程的一部分时，他们更有可能接受创新。”
——某航空业高级数字化领导者
领导者们指出，这种透明度有助于在决策变更时维持信任。他们不刻意营造无法持续的确定性，而是注重一致性：解释权衡取舍、指明风险，并展示学习如何为下一步提供信息。
在所有访谈中，领导者们描述了整合AI所带来的心理和人际关系挑战：解释正在发生的变化、明确重要事项，并回应组织内的复杂反应。在这种环境下，领导行为变得更加引人注目。领导者如何界定优先事项以及以身作则展示适应能力，会影响其他人的参与方式。虽然投资往往侧重于技术能力，但领导者通过基本技能 —— 判断力、同理心和适应能力 —— 来推动AI的应用。AI或许正在改变工作方式，但领导者可以塑造这种变革的体验方式。AI并没有削弱领导力的作用，反而提高了对领导力的标准。
关键词：#AI
贾兹·克罗夫特（Jazz Croft）、苏默·瓦伊德（Sumer Vaid）、程莉莉（Lily Cheng）、阿什莉·惠兰斯（Ashley Whillans）| 文
贾兹·克罗夫特博士是专注于领导力和组织绩效的行为科学家与沟通专家，现任The Positive Group高级科学传播与研究经理。苏默·瓦伊德博士是以人为本的AI研究员和计算社会科学家，现任哈佛商学院研究员，其研究位于计算机科学、统计学和社会心理学的交叉领域。程莉莉是专注于应用AI和数字战略的高级企业顾问与技术专家，Hubel Labs创始人，其工作弥合了AI研究与董事会层面治理、战略和执行之间的差距。她兼任多家跨国公司的董事。阿什莉·惠兰斯博士是哈佛商学院沃尔珀特家族副教授，为MBA二年级学生讲授“动机与激励”课程。她研究提升个人和组织健康与幸福的策略，重点关注工作内外的时间利用对心理健康的影响。
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