文章核心观点 - 各行业公司高管正以前所未有的规模投资于数据平台、分析和人工智能，但许多重大人工智能项目表现不佳，生产率增长停滞，决策质量在纸面上而非实践中得到改善 [1] - 问题的根源通常不在于技术本身，而在于引入该技术的组织系统 当文化、决策权和日常工作流程不一致时，先进技术会暴露并放大原本隐藏或可管理的弱点 [1][2] - 大多数公司的运营模式仍停留在信息流动缓慢、权力集中的旧时代，这些结构如今会暗中破坏速度和问责制，而人工智能的蓬勃发展需要清晰的决策、明确的权责和对数据的信任 [3] 人工智能投资与现实的差距 - 公司对人工智能的投资承诺是带来更好的洞察、更快的决策和可衡量的增长，但结果往往是令人沮丧的，主要人工智能项目表现不佳，生产率提升停滞 [1] - 人工智能工具能实时呈现洞察，但决策权仍然模糊 分析工具能突出机会，但激励机制仍奖励风险规避 协作在口头上被鼓励，但流程却强化了部门壁垒 [5] - 在这些环境中，人工智能成为一种压力测试，它不制造功能失调，但使现有的功能失调更加突出 在信任薄弱处，数据受到质疑 在问责不清处，洞察停滞不前 [6] 传统运营模式的制约 - 运营模式决定了工作如何完成，它规定了由谁决策、信息如何流动、团队如何协调以及如何衡量成功 尽管战略演进、技术进步，但运营模式往往变化最小 [4] - 随着时间的推移，组织层级不断累积，例外情况成倍增加，问责制变得模糊 这种摩擦起初是细微的，然后会不断加剧 [4] - 许多组织仍然依赖集中审批，而人工智能支持更快、更分散的决策 洞察的生成速度快于领导者处理的速度，造成了延迟，从而抵消了速度带来的价值 [8] 执行力崩溃的原因 - 执行力崩溃很少是由于缺乏雄心或投资造成的，其发生是因为运营模式从未被设计成能支持持续绩效所需的行为 [7] - 第一个常见的崩溃涉及决策权 人工智能支持更快、更分散的决策，但许多组织仍依赖集中审批，导致洞察流动快于领导处理速度，产生延迟并抵消速度价值 [8]