文 | 沈素明

这几年，人工智能（AI）席卷了整个企业界和社会生活。无数公司急切地引入各种AI工具，从战略规划到日常运营，恨不得将每一个环节都贴上“智能”的标签。

然而，在最初的热情过后，很多管理者开始感受到一些困惑：AI用得越多，流程似乎越快，但核心问题解决得越慢；数据报表堆积如山，高管层的决策反而更迷茫了；团队协同工具越来越多，部门之间的隔阂却并没有消除。

这让一些企业得出一个沮丧的结论：AI是不是被夸大了？

我的观察恰恰相反：AI并没有被夸大，它只是被误读了。

AI不是智能的替代者，也不是解决所有问题的“救命稻草”。它在企业运营中扮演的角色，更像是一个功率极大的放大器。它不创造清晰，只放大输入。

你输入清晰的信号，它输出放大的价值；你输入混乱的逻辑，它输出放大的混乱。当你把AI视为“万能解药”时，它最先暴露的，往往是企业自身早已存在的管理缺陷、战略模糊和组织缺陷。

AI的价值，不取决于AI技术，而取决于使用者的清晰度。

一、放大器的本质——价值与混乱的同源性

一个物理世界的放大器，其工作原理很简单：它不会甄别信号的好坏，只会忠实地、等比例地提升输入信号的强度。如果你的录音底噪很大，放大器只会让底噪和音乐一样，变得更吵。

AI在管理和决策中的作用，正是如此。它基于模式识别和概率计算，能以极高的效率执行明确的指令，但它无法替代人的战略判断、复杂取舍和最终意图。

它放大的是“执行力”，而不是“智慧”。

当企业的战略目标、管理逻辑、业务流程都是清晰且严密时，AI的介入能够带来效率的指数级提升——这就是“价值被放大”。但如果企业的逻辑本身就是模糊、矛盾或不完善的，AI则会高效地执行这种混乱，将原本可以被“人治”和低效掩盖的缺陷，赤裸裸地暴露出来，甚至造成更大的损失。

AI最大的作用，与其说是解决问题，不如说是把企业隐藏的混乱，以更大的速度和规模，推到管理者的面前

二、三个典型场景：混乱是如何被放大的

企业在引入AI工具的三个核心场景中，最容易遭遇“混乱放大”的窘境。

很多企业高管希望让AI来分析行业趋势、竞争格局、预测市场机会，并希望AI能“给出”战略建议。

然而，当AI真的输出了200页囊括了所有市场趋势、数据图表和“新质生产力”关键词的报告时，高管们却发现自己更迷茫了。问题并不在于AI给出的信息不够多，而在于高管层对“要什么、不要什么”缺乏共识。

AI能根据指令生成10个“正确的方向”，但它无法告诉你，基于公司现有的资源、历史积累和组织能力，必须放弃哪8个方向，只留下核心的2个。战略的本质是取舍和聚焦。

如果战略意图本身就不清晰，AI的输出只会是“正确的废话”的超级集合。它让战略报告从20页膨胀到200页，只是把模糊性用大量的数据和文字高效地包装起来，反而稀释了原来的战略焦点。

我们期待AI辅助管理决策，比如招聘、绩效或资源分配，以提高效率和公平性。

一家公司引入了AI辅助招聘系统，希望基于历史成功案例建立模型，筛选出最合适的候选人。但系统运行后发现，AI推荐的候选人高度同质化，虽然“符合条件”，但缺乏创新和多样性。

问题在于，这家公司历史上的招聘标准本身就包含了隐性的、未经审视的逻辑混乱或偏见（比如，对特定学校的路径依赖、对某些软性特质的过度偏爱）。AI只是完美地执行并固化了这套历史混乱。

混乱放大的表现是：决策数量增加了，但决策质量却下降了。

管理者甚至会把责任推给“客观”的AI模型，从而避免对模糊的管理逻辑进行痛苦的反思和修正。原本隐性的、可以通过人际权衡解决的矛盾，被AI的“客观公正”所掩盖。

许多企业引入AI工具，是为了自动化流程、提升协同效率，弥补组织能力的不足。

但如果一个公司的费用报销流程本来就需要5个冗余的审批环节，部门墙厚到谁也看不到对方在做什么，那么AI介入后，只是将这个混乱的流程自动化了。结果就是，错误的流程被高速执行，损失更大；系统协同工具成了新的信息孤岛，因为人们并没有改变低效沟通的习惯，只是多了一个“甩锅”的渠道。

AI不能弥补组织能力的缺陷。它只是加速了现有流程的运行。如果你的组织协同不畅，流程一团糟，AI只能让你的低效变得“高效率”，从而让组织更快地走向低谷。

三、避免混乱放大：先解决三个清晰度

AI时代，真正的核心竞争力不是技术本身，而是我们对自身的清晰度。在指望AI放大价值之前，管理者必须先用一套明确的思维框架来消除自身的混乱。

这要求企业在引入AI前，必须先回答并解决三个核心的“清晰度”问题：

必须在把问题交给AI之前，先确定到底要什么，不要什么。

战略的起点是人，是高管层基于对资源、风险和愿景的深刻理解而做出的判断和取舍。这个过程不能由AI替代。

AI的正确使用：在战略意图高度清晰后（比如：“未来五年，我们只聚焦在A领域的国产替代，不考虑B、C市场”），AI才能成为高效的分析工具，帮助你验证执行路径的可行性，而不是帮你选择方向。

管理系统必须是逻辑自洽的。这意味着要把隐性的管理规则显性化，把模糊的标准具体化。

例如，在引入AI招聘前，管理者必须先厘清：我们过往的成功经验中，哪些是真正的核心标准，哪些是可以被抛弃的历史偏见？只有将这套新的、清晰的逻辑规则输入，AI才能带来公平和效率。

AI的正确使用：AI可以高效处理标准化的决策和数据分析，但复杂情境下的权衡、人性化的调整和隐性规则的识别，仍需依赖管理者清晰的判断和经验。

在自动化流程之前，必须先对组织的流程、协同和执行力进行一次彻底的“排毒”。

要先诊断组织的真实状态：哪些流程是冗余的？部门墙的核心原因是什么？执行力弱是能力问题还是激励问题？

AI的正确使用：组织能力健全后，AI才能成为流程优化的加速器。它能将优化后的流程高效执行，从而真正放大组织的效率，而不是将一堆烂摊子自动化。

四、清晰度是AI时代唯一的护城河

纵观历史，任何强大的工具——无论是印刷术、蒸汽机还是互联网——从不中性，它都放大了使用者的本质。AI不过是延续了这一规律。它放大了人类的智慧，也放大了人类的缺陷。

在传统时代，企业可以靠“试错”、“摸索”和流程的低效，来缓慢消化和掩盖自身的混乱。混乱的代价相对可控。

但在AI时代，这种混乱会被高效执行，代价成倍增加，甚至引发系统性风险。

因此，AI的价值革命，最终指向的是人的思维方式革命。AI时代的核心竞争力，不再是拥有多少AI技术，而是拥有战略意图的清晰度、管理逻辑的清晰度和组织能力的清晰度。AI不是终点，清晰的思考才是。

AI它能放大价值，前提是首先得有清晰的价值可供放大。