企业部署AI的步伐正在明显加快，但业内普遍认为，AI投资能否真正产生回报，关键并不只在技术本身，更取决于企业是否同步调整岗位分工、员工能力和数据基础。
据IT媒体TechRadar当地时间29日报道，Tungsten Automation首席AI官Adam Field在一篇专栏中表示，AI投资成效不应只看模型或工具本身，更要看使用AI的人，以及组织是否围绕AI重塑工作方式。McKinsey调查显示，全球88%的组织已在至少一项业务职能中使用AI，但真正实现可见回报的企业仍然不多。
除技术之外，人才与技能缺口也被视为制约AI落地的重要因素。BusinessLDN针对伦敦2000多名企业领导者开展的调查显示，只有约一半受访者认为，现有员工已具备企业当前所需技能。报道指出，在AI时代，除了传统IT能力，数字素养、甄别和审视AI输出结果的能力，以及将AI嵌入现有业务流程的能力，正变得愈发重要。
Adam Field还表示，企业需要重新审视招聘要求和岗位说明，明确实际使用的AI工具，以及岗位所需的判断力和分析能力。其核心目标并非招聘“会用工具的人”，而是寻找能够把AI真正转化为生产力的人才。他同时认为，企业还应为员工创造试错空间，支持其尝试不同提示词和使用方式。
在数据层面，问题同样突出。大量企业信息仍沉淀在邮件、PDF及各类文档中，形成难以直接调用的非结构化暗数据，这也使AI难以准确把握企业完整的业务背景和上下文。报道指出，如果这些“暗数据”得不到有效治理，即使引入更先进的AI模型，也可能因信息不完整而输出偏差结果，进而导致试点项目难以扩展到实际运营。
Adam Field认为，AI能够减少重复性事务和文档整理工作，但判断力、创造力、叙事能力以及变革管理，仍需要由人来承担。要提升AI投资回报率，企业在加大技术投入的同时，还需同步推进岗位重塑、员工再培训和数据治理。
Choi Jae-won
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