OpenAI发布重要报告，告诉企业如何在AI时代保持领先

作为一名奋战在数智化转型一线的架构师，我一直在寻找能够帮助企业真正落地AI的实用指南。OpenAI刚刚发布的《Staying Ahead in the Age of AI》领导力指南，正是这样一个及时而宝贵的资源！

最近，我与许多同行交流时，感受到一种普遍的焦虑：AI技术发展太快，我们还没来得及消化上一波技术，新一波又已经涌来。这种焦虑并非没有理由——OpenAI报告显示，自2022年以来，前沿AI模型的智能水平增长了5.6倍，运行成本却在18个月内下降了280倍，其采用速度比桌面互联网快4倍。

据OpenAI统计的数据显示，早期的AI采用者已经实现了比同行快1.5倍的收入增长，而大多数企业却感到计划跟不上变化。正是在这样的背景下，OpenAI基于与Estée Lauder、Notion、San Antonio Spurs和BBVA等领先企业的合作经验，提炼出了五项核心策略。

01 对齐：为企业AI航行绘制精准路线图

想象一下，一艘没有航向的船，任何方向的风都是逆风。数智化转型也是如此。许多企业投入大量资源购买AI工具、培训员工，却收效甚微，根本原因在于缺乏战略对齐。

中央财经大学郭树行企业架构创新研究团队研究发现，企业在决策制定层面，战略对齐能够有效整合组织内部分散的业务数据与技术资源，消除部门间的信息壁垒，形成跨领域的认知共识，从而显著提升决策的精确度和时效性。企业架构提供的透明化数据模型与决策支持系统，助力管理者基于实时IT资源图谱制定投资策略。Shanks (2018) 的实证研究显示，通过企业架构实现的决策对齐可减少30%～40%的重复投资，将IT资源配置效率提升25%以上。

OpenAI建议，企业首先需要让员工清楚看到AI计划如何增强他们的技能，实现更有意义的工作，并为公司竞争优势做出贡献。领导者在这方面扮演关键角色，需要通过明确沟通AI计划背后的目的，展示承诺，并积极支持员工度过转型期。

具体怎么做？

高管讲故事设定愿景：具体说明为什么AI采用对公司未来至关重要——无论是跟上竞争对手步伐、响应不断变化的客户期望，还是维持增长。当员工持续地追问 “为什么” 时，就会产生信任和清晰感。

设定公司范围的AI采用目标：定义一个可衡量的目标，将AI采用与日常工作联系起来。这可以是新用例、AI工具使用频率或者是设定团队实验基准，并将这些目标纳入公司规划和KPI当中。

例如，Moderna的CEO设定了明确期望——员工每天应该使用ChatGPT 20次！这种近乎简单粗暴的管理方式，其实非常有效地强化了把AI应用作为未来公司发展核心的工作方式。

领导者示范AI使用：让高管定期分享他们如何在工作中使用AI。员工可以直接听取领导层关于AI如何帮助他们领先市场趋势并快速分析客户见解的经验，这样做可以规范并鼓励AI的快速推广使用。

OpenAI自己的CFO Sarah Friar经常分享她如何使用ChatGPT，并积极鼓励团队进行实验，使她的团队成为OpenAI最先进的AI采用者之一。

这里，我也建议领导层应定期进行一些摸底调查，以评估员工对AI战略的清晰度，并尝试维护和公开一个清晰跟踪公司范围AI采用目标进展的仪表盘。

02 激活：为团队注入AI能力与信心

近一半员工表示，他们缺乏自信采用生成式AI所需的培训和支持。然而，他们将培训列为成功采用的最重要因素。快速行动的公司投资于支持员工学习，这意味着为实验创造空间，为团队提供部门特定培训，并使学习需求正常化。

如何激活组织中的AI使用？

启动结构化AI技能计划：让学习与发展团队创建清晰的、针对特定角色的培训，使员工从基本的AI意识过渡到实际操作使用，优先支持直接支持真实工作流程的技能，而不是抽象概念。

San Antonio Spurs通过将培训嵌入日常工作流程（而不是将其作为单独计划），将AI流畅度从14%提高到85%。

建立AI冠军网络：识别并培训热情的员工担任内部AI导师。这些冠军通过研讨会、非正式辅导和传播热情，帮助同事成为自信的AI用户。

使实验成为常规：给员工定期时间探索AI工具。尝试将每个月的第一个周五 dedicated 给团队研讨会，探讨AI如何改进工作。搭配无代码黑客马拉松，让跨职能团队可以原型化真实解决方案，并快速批准以确保有前途的想法向前推进。

Notion通过专注的AI黑客马拉松原型化出了后来成为Notion AI的功能，现在这已是他们产品的核心。OpenAI的许多团队也在每周或每月会议上分享新用例。

让它有意义：直接将AI参与与绩效评估和职业成长联系起来。使用OKR或类似机制设定清晰的、针对特定角色的目标，如识别要用AI增强的工作流程或试点新用例。

03 放大：让AI成果从孤岛到森林

扩展AI影响的最快方法是停止在孤岛中解决相同问题。放大进展意味着将分散的胜利转化为共享知识，记录成功的提示、工作流程和用例，以便其他团队可以重用、改进和构建 upon它们。

策略包括：

启动集中式AI知识中心：构建一个单一、易于访问的中心（如在Confluence、Notion或SharePoint中），员工可以找到与AI相关的一切：培训资源、黑客马拉松日期、政策、指南和最佳实践。集中式中心减少混乱，节省时间，并防止团队重复造轮子。

持续分享成功故事：通过每月新闻通讯、内部网络研讨会或全体会议中的短段，定期强调有影响的AI项目、实践经验和易于复制的胜利。展示重大突破和较小日常成功之间的平衡。分享团队采取的步骤，以便其他人可以轻松将这些见解应用到自己的工作流程中。

建立活跃的内部社区：建立专门社区（如Slack或Teams组，或内部AI卓越中心），促进点对点学习、实时协作和快速分享见解。依靠您的AI冠军定期鼓励讨论、分享有用资源，并保持对话活跃和吸引人。

在团队层面强化胜利：让团队领导和管理者在定期团队会议中突出AI成功，强调显著成就和较小改进。管理者的定期认可向员工表明AI实验是有意义、有价值的，并直接与他们团队的影响相关。

04 加速：为AI项目铺设快车道

为了快速扩展，团队需要灵活的基础设施、清晰的决策权和轻量级批准。加速意味着消除摩擦，确保好想法快速从试点进入生产。

加速技巧包括：

解除对AI工具和数据的访问封锁：确保团队能够快速访问他们需要测试和构建的数据和AI工具。如果仍然需要数周或数月才能获得基本工具或提取干净数据的批准，那么您的基础设施正在拖后腿。许多公司越来越多地授权员工推荐他们认为最有价值的AI工具，加速采用和生产力。

建立清晰的AI接收和优先排序流程：为团队创建一个简单、透明的方式来提交AI项目想法，获得快速反馈，并理解优先级如何设定。这减少混乱，避免重复努力，并确保精力投入到最有前途的用例。

Estée Lauder Companies建立了一个集中的GPT实验室，收集了1000多个员工想法，原型化了最高价值的GPT，并帮助扩展了最有影响的用例。

成立跨职能AI委员会：创建一个由高管赞助的小型组，有权解除通过接收流程浮现的项目障碍，快速解决跨职能问题，并为高潜力计划快速通道批准。委员会的角色是消除摩擦，同时保持努力与更广泛的公司目标一致，并确保风险、合规和治理考虑得到早期解决。

BBVA形成了一个中央AI网络来审查想法，优先考虑高价值用例，并确保跨部门的平滑协作。这种方法帮助他们将项目从概念验证更快地推进到生产，同时保持团队在业务影响上对齐。

奖励成功以加速创新：当特定团队用AI创造效率或成本节约时，给他们资源或时间再投资于进一步创新。认可和奖励这些胜利不仅加速进展，而且表明高影响团队赢得了继续推动边界的自由。

05 治理：为AI创新设置护栏，而非路障

快速移动并不意味着忽视风险。意味着有清晰的实践指南，以便团队在建立的保障内快速移动。良好的治理应该支持快速行动，而不是创造新路障。

如何操作？

创建并分享简单的负责任AI手册：记录实践、易于遵循的指南，帮助团队负责任地使用AI，并做出与这些指南一致的决策，而不需要每次手动合规审查。专注于什么是“安全尝试”和什么需要升级。

定期审查AI实践：对AI系统、流程和治理指南进行轻量级季度审计。专注于当前协议是否仍然合理，既保护业务又使团队能够快速移动。

OpenAI建议创建一个自定义GPT，其中包含您的负责任AI手册知识，以便员工可以用简单语言快速询问政策相关问题，而不需要为每个小决定ping合规团队。

结语：AI不是工具，而是新的工作方式

AI采用的速度比大多数领导者曾经想象的要快。保持领先是关于为您的人员和团队创造正确的条件以自信地适应。将会蓬勃发展的公司是那些不仅将AI视为工具，而且视为新的工作方式的公司。

从企业架构的角度看，这份报告的价值在于它提供了一套完整框架和可操作的方法论，而不仅仅是零散的建议。国内企业在AI转型过程中，往往过于关注技术本身，而忽视了战略对齐、人才培养和组织流程的配套改革。

AI时代的领先不是靠一两个项目或工具，而是靠系统性的组织变革。这份报告的五项策略——对齐、激活、放大、加速和治理——恰恰提供了一个全面的变革框架。

对于那些正在或准备进行AI转型的企业，我的建议是：从战略对齐开始，确保整个组织对AI的价值和方向有共识；然后通过培训和赋能激活团队；建立知识共享机制放大成功；优化流程加速实施；最后通过轻量级治理确保负责任创新的有序开展。

在这个AI永不减速的世界中，应用这些原则的公司将超越实验阶段，实现真正的业务影响，构建韧性、速度和优势。

最后，再重温一下这个4A1G框架, 关注公众号《数智转型架构师》，回复“架构师”三个字，可获得OpenAI报告全文。

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• Amplify（放大）
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• Govern（治理）