最近一年来，K哥带着顿悟山丘团队，深入一线帮助了十几家大中型企业做AI落地转型。一路走来，我看到了企业对AI的期待，也看到了在落地时的各种卡点。如果你问我，谁才是企业AI转型路上最大的阻力？我的答案可能会让人意外，这个拦路虎不是对AI一知半解的老板，也不是担心被取代的基层员工，而恰恰是那个最懂技术、最该引领变革的IT部。

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01

尴尬的传统IT部

在大多数非科技背景的传统企业里，IT部门的日子并不好过。他们的考核点几乎都围绕着稳定和安全展开：服务器不能挂、网络不能断、ERP要顺畅、数据不能出事。长时间下来，这种“维稳”思维已经写进了部门的基因。可当AI浪潮袭来，原本负责保护系统的那套本能反应，却成了最大的“排异”阻力。

K哥常听到传统企业的IT负责人抱怨：“老板让我搞AI，我采购了最新的服务器，部署了开源大模型，但业务部门根本不用。”乍听上去看上去像是业务不配合，但真正的症结其实是IT部门自己“不懂”。

这里说的“不懂”，不是指IT人员不懂代码或硬件，而是不懂AI时代的商业逻辑。很多IT负责人的思维还停留在过去的时代，以为把模型部署好任务就结束了。他们不明白，如果不深入理解业务痛点、不解决数据清洗脏活、不把模型封装成可用的工作流，那个昂贵的模型对业务部门来说，就只是一个毫无价值的“聊天框”。

更致命的是思维模式的冲突。传统IT习惯了“确定性”，输入A，必然输出B。如果有Bug，那是代码写错了。但AI是“概率性”的，输入A，可能输出B，也可能输出B+，甚至偶尔会产生“幻觉”。这种不确定性，让习惯了SLA（服务等级协议）承诺的IT部门感到极度恐慌。为了规避风险，他们往往会下意识地用繁琐的审批流程、严苛的安全合规要求，来卡住业务部门的AI尝试。

这就造成了一个非常尴尬的局面，业务部门痛点极多，急需AI来提升效率，但IT部门却像一个守着金库的看门人，既不知道怎么把金子花出去创造价值，又不允许别人碰一下。他们掌握着基础设施的审批权，却因为认知的滞后和对业务理解的脱节，硬生生把企业的AI转型带跑偏。

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02

企业需要的不是IT部，而是智能部

传统IT部门诞生于信息化时代，它的使命是让系统稳稳跑起来。而在AI时代，企业需要的是一个全新的组织形态，K哥更愿意称之为“智能部”。这不是简单地换个牌子，而是底层角色的彻底重写。

过去，IT部门的定位是“支撑”。你是业务，我是后勤；你提需求，我做开发。这种模式在数字化转型时期是有效的，因为流程是固定的，需求是明确的。但在智能化转型时期，这种模式行不通了。AI不是一个简单的工具，它是一种能够重塑业务流程、甚至重构商业模式的力量。这就要求技术部门不能再躲在业务后面做支撑，而必须走到台前，成为业务的“副驾驶”，甚至是“领航员”。

在K哥看来，“智能部”应该具备哪些特质呢？

它首先应该是一个跨界融合的组织。在传统架构里，懂代码的不懂销售，懂财务的不懂算法。而智能部需要的是既懂AI技术边界，又深谙业务痛点的复合型人才。比如，他们要能听懂业务部门抱怨的“库存积压”，并不仅仅是个数字问题，而是一个可以用预测模型提供辅助的决策问题。

其次它要是一个敏捷试错的组织。传统IT追求“完美上线”，一个项目论证半年，开发一年。但AI应用需要极速迭代。正如K哥在和很多CIO交流时强调的，AI项目往往不是规划出来的，而是“跑”出来的。智能部要敢于接受失败，建立鼓励创新的文化，而不是因为一次模型幻觉就叫停整个项目。

更重要的是，智能部要负责“数据资产的智能化变现”。传统IT只负责把数据存起来（Storage），而智能部要负责把数据用起来（Usage）。他们要建立有效的数据治理体系，确保喂给AI的数据是高质量的、就绪的（AI Ready）。

所以，企业现在面临的不是一个技术升级的问题，而是一个组织进化的问题。如果一直试图用旧地图去发现新大陆，用管理服务器的方式去管理AI，那失败几乎是注定的。

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03

企业AI变革，IT部门先行

既然痛点已经明确，作为CTO或者IT负责人，该如何破局？K哥认为可以通过“三步走”，帮助IT部门实现自我救赎和价值重塑。

1、刷新认知，组织升级

过去一年，Agent 概念火得一塌糊涂，很多团队上来就想搞“大而全”，希望靠一套自动化Agent接管复杂业务。结果往往是理想很丰满，现实很骨感。

AI转型的早期，不需要追求“炫技”，更重要的是好用、能落地。IT团队要从“技术导向”切换到“产品导向”，真正理解业务对稳定性和灵活性的要求。

同时，也要学会借力。搞不定就找专业团队，没什么不好意思的。与其闭门造车做出个无人问津的平台，不如利用外部成熟经验，让业务尽快看到成果。

2、AI First战略升级

认知到位了，接下来就是战略层面的系统性升级。顿悟山丘团队在大量实践中总结出“Rocket框架”，是企业AI转型中非常实用的一套方法论。

很多IT部门做AI，喜欢“点状突破”，今天给客服装个机器人，明天给设计部买个Midjourney账号。这种零敲碎打的方式，最后往往是一地鸡毛。而“Rocket框架”强调的是系统性，它要求我们从战略、技术、数据、运营、人才和组织文化6个维度进行全面规划。

其中最容易被忽略的是数据能力，这是很多企业的隐形短板。思科与KPMG的联合调查显示，只有不到三成企业认为自己达到AI就绪标准。IT部门必须尽快按照“AI Ready”的要求治理数据，不仅要全要准，还要让AI读得懂、用得上。

3、结合实际业务，探索AI应用场景

最后一关，也是最容易踩坑的一关，就是场景选择。一些企业要么好高骛远，试图用AI解决所有问题；要么畏手畏脚，只敢在边缘业务上小打小闹。

如何科学地选择落地场景？罗兰贝格提出的“需求优先级矩阵”，是一个不错的判断方式，强调AI落地要从 Faster（更快）、Better（更好）、Smarter（更聪明）三个层次入手。对于IT部门来说，最明智的策略就是从Faster起步，向Better进阶，在这个过程中积累Smarter的能力。

比如，客服就是典型的“Faster”场景，规则清晰、重复性强，用AI能立刻提效。而像销售预测、库存优化，这类涉及海量数据实时计算的任务，就属于“Better”场景。只有在这些真正影响业务的地方做出成绩，AI转型才算是真正从 PPT 走进了企业的日常运营。

随着AI技术加速渗透到企业的各个环节，IT部门的角色也应随之改变，要从过去的“维稳后勤”，转变为企业的“业务赋能者”。这是趋势，也是必然。K哥希望同行们，能主动更新认知、突破边界，成为点亮智能火种的普罗米修斯，而不是困在旧系统里的守门人。共勉！

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作者| Mr.K   编辑| Emma

K哥团队出品，专注AI产品测评

视频号“技术领导力”，看见科技洞见！

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