AI时代执行力的4C法则

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作者：微信文章
Generative AI 已从炫目的“魔术”迅速坠入“麻烦制造者”的泥潭：Gartner 预计 2025 年全球数据中心投资将飙升 42%，可眼下已有大批项目半途夭折。技术并非罪魁，真正的症结仍然是执行力。沿用 4C 框架——澄清（Clarity）、胜任（Competence）、承诺（Commitment）、控制（Control）——去检视 AI 项目的落地之路，我们发现传统管理漏斗在算法时代只会将问题放大，而不会神奇地消解它们。

首先是澄清。企业常把“愿景”错当 KPI，结果团队在云端描绘宏大蓝图，却在地面无从着陆。AI 项目的任务书不仅要写清商业目标，还得划定模型边界、数据来源和合规红线。聪明的项目经理会用“10‑20‑70” 预算公式压根儿避免空转：算法只占 10%，数据与平台 20%，剩余 70% 砸向流程改造与变革管理。若缺了这张清单，任何炫酷的 Demo 都只是一场精致的即兴表演。

其次是胜任。AI 项目失败，一半毁在人选，一半毁在数据。数据素养正取代英语四六级，成为新门槛；而“翻译官”（把技术语言转译成业务语言的角色）与“数据管家”同样稀缺。人才策略也必须从“岗位招聘”转向“能力拼图”，并靠微课程、任务跟学和影子教练，把“学完再上手”压缩成“边干边学”。如果企业连最基本的数据整理都外包给临时工，就别奇怪模型迟迟训练不出价值。

第三是承诺。生成式 AI 可以替你写文案，却不替你背锅；人仍是执行链条的核心。实证研究反复显示，CEO 亲自担任“产品经理”时，AI 项目赢面飙升，因为这番姿态让一线员工相信这场变革与自身前途息息相关。与此同时，高管与基层的数字体验差距若不缩小，“我被要求做”永远压过“我想主动试”。把 OKR 重写成“假设‑实验‑截止日期”，让团队像科研一样迭代，而非像工厂一样被动打卡，才可能唤醒真正的责任心。

最后是控制。在生成式模型进入生产环境后，缺乏治理的代码与狂野脚本并无二致。过程透明、反馈及时、快速纠偏是最低配，而风险管理已跃升为 C‑suite 的首要焦虑。组织需要把 AI 治理中心（CoE）从“可选插件”升级为固定栏目，用可视化看板监控数据漂移、性能衰减和合规风险，一旦指标触发阈值立即人工复核。控制的本质从来不是“强行追进度”，而是确保偏差在可承受范围内被迅速修正。

归根结底，执行力的护城河依旧是人。算法进步的速度永远快不过组织学习的阻力。AI 时代的执行力更像风险投资：用澄清做尽调，用胜任配资源，用承诺聚资本，用控制求回报。下一波技术浪潮终会把提示词变成空气，但唯有人能把宏大目标稳稳落到地表。

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李家贵，3S AI战略屋创始人，AI蛋糕模型创始人，西安交大数字经济研究院数字服务中心首席科学家，深圳市人工智能产业协会企业数字化转型专家。微信：dtalk2023

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