众多领导者在实施AI战略时遇到了共同难题：哪些部门或岗位应率先引入AI？如何设计培训机制？如何借鉴最佳实践？但更为关键的是，他们需转变思维，将AI应用从单纯提升个人生产力扩展到为整个组织创造持续价值。为此，我们应该如何破局？

原则一：深度解析组织数据短板解释潜在发展瓶颈

定量未来学家艾米·韦伯(Amy Webb)最近与一位客户进行深度交流，发现对方竟然对上次进行数据审计的具体时间一无所知，更不清楚应由谁来负责这项工作。

“在迈向AI的未来之前，我们必须先确保内部的数据基础设施稳固可靠。”

艾米·韦伯

定量未来学家

只有对组织的数据进行精细的结构化处理，AI才能帮助员工们高效浏览和利用这些数据。根据微软全球调查，当被问及最可能使用AI工具和技术来完成哪些任务时，无论是销售(83%)、客户服务(81%)还是IT/技术(85%)岗位的员工，均将“帮助我快速找到所需信息”这一选项列为首选。

此外，一些员工对于数据的需求还更为具体和细致。例如，79%的销售岗位员工期待通过AI来整合营销和销售数据，以提升工作效率；金融岗位的员工则希望借助AI打破信息壁垒，实现信息的实时共享与流通；而供应链岗位的员工则渴望通过AI识别数据中的潜在模式，从而优化供应链管理流程。

原则二：识别岗位痛点实施个性化解决方案

每个岗位都是独一无二的，其背后的痛点和问题也千差万别。员工们对于AI的期待与日俱增，他们希望借助这一强大的工具，解决那些能够推动部门或公司向前迈进的核心问题，同时帮助他们从繁琐的管理性事务中解脱出来。

以我们调研的销售人员为例，他们普遍将“识别销售机会”(75%)和“确定合适的客户联系人”(73%)等议题视为重中之重。然而，在现实中，他们却不得不将大量的时间用于回复邮件、参加非必要的会议，以及撰写千篇一律的销售报告上，而真正用于深入了解和服务客户的时间却变得极为有限。微软客户与合作伙伴解决方案部的数字人员赋能领导者丹尼尔·贝特朗(Daniel Bertrand)将这种重复性的工作形象地称为“管理性琐事(administrivia)”。而AI则为他们提供了解决这一难题的契机：无论是起草邮件、制作销售报告，还是进行数据可视化，AI都能为他们提供强大的支持。更值得一提的是，在与客户的关键会议前，AI还可以根据邮件往来，帮助他们整理出条理清晰的要点列表，确保他们能够在会议中更加精准地把握讨论的核心内容。

如今，许多销售人员已经尝到了AI带来的甜头。据最近一项LinkedIn针对B2B销售人员的调查显示，使用AI的销售人员中，高达75%的人能够超额完成配额，而未使用AI的销售人员这一比例仅为25%。

在市场营销领域，高达82%的从业者渴望得到能够最新的市场趋势洞察，以便更好地把握与自身产品和服务相关的商机。幸运的是，他们现在可以利用Excel中的Copilot功能，从海量的市场研究数据中精准地识别出趋势和异常值，从而为他们的推广活动指明方向。

在IT行业，我们的一项调查揭示了一个令人惊讶的事实：83%的从业者期望借助AI的力量，将例如软件更新和备份管理等日常繁琐的任务，变得高效而自动化。因此，AI的真正魅力，或许就是在于其能够针对每个特定角色的独特需求，提供量身定制的解决方案。

当被问及最可能利用AI协助完成哪些任务时，无论是销售岗位上的员工(占比高达83%)，还是客户服务团队(占比81%)，亦或是IT/技术领域的精英(占比更是达到了85%)，均纷纷表示“快速定位并获取所需信息”是他们的首要之选。

原则三：发掘并培养超级用户引领团队前行

我们应该主动寻找那些对AI充满热情、频繁使用并积极提供反馈的员工，并赋予他们更多的责任和机会，使其成为推动团队变革的关键力量。这些超级用户不仅会成为我们的最佳宣传者，积极分享他们的见解和学习成果，还将作为团队中的知识宝库，为其他员工提供宝贵的指导和支持。他们的存在，正如阿南德所言，将“以指数级的方式推动AI的采纳”。

超级用户不仅扮演着布道者的角色，更是团队中的智囊团。当其他员工在使用AI过程中遇到困惑或问题时，他们可以向超级用户请教，从而确保自己的操作正确无误。

在AI领域，没有人希望孤军奋战。我们的调查显示，有32%的IT/技术员工渴望有专门的内部团队来监督和指导AI的整合工作，而33%的营销人员则期望组织能够分享更多关于AI工具的使用案例，以帮助他们更好地理解和应用这些工具。

为了充分发掘这些支持者和创新者的潜力，我们可以采取一种更具创意的方法。

“我们应该将那些最有可能为Copilot注入新活力和创意的员工视为重点培养对象。因此，我们可以设定一定数量的资格证，比如50个，然后鼓励员工提交他们的创意想法，并从中挑选出最具潜力和创新性的50个，授予他们这些资格证。”

凯文·谢尔曼

微软营销总监

在部署AI的过程中，我们需要审慎考虑哪些团队和领域能在最短时间内，最大化AI带来的利益。以微软为例，其最初的尝试是从五个核心部门展开的，包括营销、销售与客户服务团队，以及人力资源与财务部门。而对于其他组织而言，在初始阶段可能会选择较为精简的团队进行试点，但务必确保这些团队对于提升客户满意度和实现业务目标具有显著的影响力。

无论你的组织是计划部署20个还是2000个AI席位，一旦超越了实验性质的试点阶段，进入到全面的部署与实施，确保整个团队都能获得AI技术的访问权限就显得尤为重要。这样，团队成员之间可以相互学习，彼此借鉴成功的经验，并从失败中汲取教训，不断完善和提升。同时，高层领导的支持也是不可或缺的。贝特朗如此强调“我们发现，只有当员工们真切地感受到管理者对AI技术的重视，他们才会更加主动地投入到Copilot的使用中，充分发挥其潜能”。

原则四：聚焦技能再培训铸就人才核心竞争力

尽管与AI的互动充满乐趣，但要实现其价值的最大化，员工们需要投入足够的时间来接受深入的培训。这种培训不仅有助于他们掌握新的技能，更在AI工具日益成为工作常态的今天，为他们赢得职业上的竞争优势。

“我们必须重新培训我们的员工。他们需要学习如何高效地分享数据，如何熟练地操作AI工具。互动技能的再培训至关重要，这是一场技术与用户共同进步的旅程。”

侯赛因·诺巴

微软首席法务官

组织需要通过多种方式来构建员工对AI的这种信任基础，例如举办专业的培训研讨会，详细展示技术经过的严格测试和验证过程。在微软的调查中，无论身处哪个职业领域，受访者们都普遍认为“清晰界定员工可以使用AI工具的范围和限制”是组织建立员工对职场AI信任的最有效方式。通过这样做，组织可以确保员工在使用AI工具时既能够充分发挥其潜力，又能够遵循适当的规则和限制，从而在工作中实现更加高效和安全的AI应用。

原则五：深化员工新技术适应力培养高效工作习惯

随着新技术的不断涌现，员工们需要不断适应和养成与之匹配的工作习惯。每当企业推出新的技术工具时，往往会经历一个短暂的热潮，随后却可能出现使用率下滑的现象，这是因为部分员工发现这些工具并未完全契合他们的期待。正如贝特朗所言：“有些人性格鲜明，行事果决，他们可能会说，我只给你一次机会，如果你不按我的要求来，那我就自己动手。”

为了克服这些潜在的挑战，并充分发挥新技术的潜力，我们需要根据员工的不同角色和职责，制定个性化的解决方案。

“通过为每个角色精心打造典型的AI应用场景，我们可以显著提升员工的工作效率，并使他们更加习惯于使用这些先进的AI工具。”

丹尼尔·贝特朗

微软客户与合作伙伴解决方案部的

数字人员赋能领导者

对于销售人员而言，新的工作习惯可能包括利用Copilot来记录会议要点，以便他们能够更专注于捕捉客户的需求和反馈；而对于财务人员，他们可能会借助AI工具进行快速而准确的数据分析，以支持决策制定。此外，客户服务人员可能渴望利用AI辅助生成初步的服务方案，IT人员则希望AI能够自动化执行软件更新任务，营销人员则期望AI能够总结和分析营销活动的效果，而供应链人员则可能利用AI优化订单处理和物流配送流程。

然而，无论员工身处何种职位，谢尔曼分享道一种值得推崇的AI使用习惯是：“我每隔一段时间，都会特意在日程中预留一段时间，专注于探索如何利用Copilot解决我日常工作中的挑战。这种有意识地留出时间进行专注探索的做法，已经成为让Copilot更深入地融入我日常工作的一种高效方法，使我的工作效率得到了显著提升。”

对于领导者而言，建立反思与迭代的习惯尤为关键。在引入AI技术后，请务必利用初始的数月时间，仔细审视各项功能的运行效果，甄别出哪些环节表现卓越，哪些部分还有待完善。数据源是否因为精度不足而导致某项功能表现乏力？用户是否对某项技能怀有极大热情，表现出浓厚的兴趣？用户是否存在目前尚未掌握，但渴望AI能助其一臂之力的技能？时刻留意这些早期信号，将有助于组织以更加战略性的方式利用AI技术。

无论你的行业如何，领导者都应该遵从这五大原则，尽早融入AI潮流，并在实践里不断摸索和学习过程中创造更多价值，总比作为后来者才加入更为明智。

◉ 原则1:深度分析组织数据，为AI应用提供精准方向;

◉ 原则2:识别岗位痛点，实现个性化AI解决方案;

◉ 原则3:发掘并培养超级用户，引领团队前行;

◉ 原则4:聚焦技能再培训，增强团队AI实力;

◉ 原则5:深化员工技术适应力，培养高效工作习惯。