那么，为什么如此少的 AI 项目能带来有意义的回报？答案在于未能将 AI 技术决策与组织的战略企业架构（Strategic Enterprise Architecture, SEA）对齐 ——即企业的整体使命、人才、流程和现有技术，这些资源共同服务于战略目标。太多情况下，AI 部署是出于对新技术的迷恋或对"错失良机"的恐惧， 而不是基于对其与更广泛业务契合度的分析。 这并不是一个新问题。自信息技术革命伊始，技术与业务目标的错配一直是难题。正如我在互联网泡沫破灭后于《华尔街日报》中所指出的，这是组织必 须系统性克服的挑战。然而，AI 的利害关系远比以往任何一波技术更大，集成点更多，组织影响更深远。不像早期的创新往往只在部门层面实施，跨部 门影响有限，即使是看似微小的 AI 项目也会在整个企业架构中引发连锁反应。 我和合著者们在最近发表于《MIT 斯隆管理评论》的文章中提出，组织需要一种全新的领导者来协调 AI 转型的前所未有的规模和广度。但成功的 AI 实 施不能仅仅依赖某位高管。每一位企业高层都必须理解 AI 带来的承诺与威胁，以及它如何影响整个业务的系统与战略。 全文阅读时长约8分钟 如果人工智能没有被深度 ...