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AI让部门高效却让公司倒闭，败因曝光，不是技术是人心

十大品牌 2025年10月22日 19:20 0 admin

文 | 金锐点

编辑 | 金锐点

有些企业明明各部门效率数据一片飘红，最终却走到了倒闭边缘，这是AI时代众多企业正在经历的真实困境。

人工智能本是提升效率的利器，为何反而成了拖垮公司的“隐形杀手”？答案藏在人心深处的博弈，而非技术本身的缺陷。

现在AI已成为标配，哈佛商业评论2023年发布的调研显示，全球85%以上的大中型企业已部署至少3个AI应用项目。

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其中90%的项目集中在单个部门内部，比如人力资源的简历筛选、供应链的需求预测、销售的客户画像等。

这些项目往往能快速产出亮眼的部门绩效数据，成为高管汇报时的“加分项”。

同期麦肯锡全球研究院的统计显示，70%的企业在大规模引入AI后，公司整体营收增速不升反降，15%的企业甚至因内部协同崩溃陷入经营危机。

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澳大利亚大型零售连锁店Vera&Wilde的经历堪称典型。这家拥有超200家门店的连锁品牌，曾一度将AI视为转型救星，库存管理团队引入AI需求预测系统后，缺货率骤降15%，库存成本减少近千万澳元。

客户服务部门上线AI聊天机器人，平均响应时间从20分钟压缩至8分钟，客户咨询解决率提升到75%，营销部门靠AI个性化推荐，将电子邮件打开率从18%拉高到43%。

每个部门都拿着漂亮的成绩单向总部邀功，AI应用被认定为“巨大成功”，公司的核心指标客户满意度却连续6个季度停滞不前，远低于行业平均水平，市场份额在一年间被竞争对手夺走多个百分点。

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直到此时管理层才发现，库存部门为降低缺货率大量囤货，导致部分商品积压过期，客服机器人虽然响应快，却无法解决复杂问题，反而让客户投诉量增加。

营销部门的个性化邮件推送过于频繁，引发客户反感，各部门的AI工具各自为战，不仅没有形成合力，反而相互掣肘，最终拖累了公司整体表现。

这种“局部高效、全局失序”的矛盾，根源从来不在技术本身，而是人心深处的部门本位主义，将本应连接组织的AI，变成了割裂协同的“孤岛制造者”。

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企业引入AI时，往往陷入由部门主导的“碎片化决策”陷阱，而这种决策是部门负责人对个人KPI的追逐，而非对公司全局的考量。

澳大利亚制造公司Emacom的经历，完美诠释了这种“决策短视”如何将AI引入歧途。

该公司信息技术部门为彰显技术实力，率先上线AI预测性维护系统，能提前预警设备故障，将停机时间减少20%。

供应链团队见状，也独立引入AI需求预测工具优化采购计划，销售部门不甘落后，用AI升级客户服务系统。

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人力资源部门则跟风部署AI简历筛选工具，四个部门的AI项目各自投入数百万澳元，均实现了部门效率提升，但公司亟待解决的核心问题，生产交付延误，却始终没有改善。

原来，设备维护需要提前备货配件，供应链的采购计划却未与维护需求联动；销售订单的波动会影响生产计划，但销售数据未实时同步给生产部门。

人力资源部门筛选的技术工人，与生产部门的实际需求存在偏差。

每个部门都在为自己的“AI成果”自鸣得意，却没人愿意花精力打通数据壁垒，在单一部门KPI的考核体系下，“帮其他部门解决问题”无法带来直接收益。

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更严重的是，部门本位主义还会导致数据割裂与结论冲突，让公司陷入战略迷茫，澳大利亚跨国银行WesternPacific就曾因此陷入内部危机。

该行财务部门为控制风险，基于传统信用评分模型和历史贷款数据搭建AI模型，将某一新兴中产客户群体标记为“高风险”，建议信贷审批从严把控。

而营销部门为完成客户增长指标，通过分析社交媒体行为、消费习惯等数据构建AI获客模型，恰好将这一群体判定为“高潜力目标客户”，计划推出专项信贷产品大力推广。

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两个部门的AI结论完全对立，让管理层陷入两难，到底该听从财务部门的建议规避风险，还是按照营销部门的方案开拓市场？

这场内部博弈持续了3个月，不仅错失了市场机会，还导致内部团队矛盾激化，最终不得不暂停相关业务调整，直接损失超2000万澳元。

在很多企业里，数据成了部门的“核心资产”，不愿对外共享；模型搭建也完全以部门需求为导向，忽视公司整体战略。

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单一的部门KPI考核，将员工的注意力牢牢锁定在局部利益上，消磨了跨部门协同的积极性。澳大利亚农业田间试验公司CropEdgeResearch早期就深受其害。

该公司传统考核体系中，研究团队以试验数据准确性为核心指标，销售团队以客户签约量为目标，运营团队以成本控制为重点。

这种考核方式导致部门间摩擦不断，销售团队为签约，随意承诺客户“15天内启动试验”，但运营团队受成本限制无法快速调配资源。

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图片来源网络

研究团队为保证数据准确，反复调整试验方案，延长了交付周期，引发客户不满，各部门都在努力完成自己的KPI，却没人关注“客户满意度”这个核心目标，公司客户流失率一度居高不下。

AI只是一把“双刃剑”，它能放大部门效率，也能放大人心的本位主义。

要破解“部门高效、公司失能”的困局，关键不在于升级AI技术，而在于重构“人心协同”的机制，让AI从“部门孤岛的制造者”，转变为“组织协同的粘合剂”。

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图片来源网络

要破解这一困局，第一步是搭建“中心辐射”的AI管理架构，用组织设计打破部门壁垒。

这种架构的核心是成立企业级的AI卓越中心，作为统筹全局的“大脑”，同时在各业务部门设立AI团队作为“触手”，实现“集中管控”与“分散执行”的平衡。

澳大利亚大型在线零售商NexoraMarket的转型，该公司早期也面临部门AI各自为战的问题，营销部门的AI推荐系统与库存部门的备货计划脱节，导致热销商品缺货、滞销商品积压。

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客服部门的服务内容与营销活动不同步，客户体验混乱，后来，NexoraMarket摒弃了“部门流程优化”的思路，确立“提升客户终身价值”的核心目标，以此为导向重构AI应用体系。

公司基于这一目标搭建统一的客户推荐AI引擎，营销部门以推荐结果为核心制定推广策略，精准触达客户需求，库存部门根据推荐数据预测商品销量，优化备货计划，缺货率显著下降。

物流部门基于推荐的商品流向，提前调配运力，配送时效大幅提升，客服部门则根据客户的推荐偏好，主动提供相关产品的售后咨询，客户满意度显著提高。

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通过“目标优先”的思维，NexoraMarket将分散的部门AI项目串联成有机整体，达成了“1+1>2”的协同效果。

谷歌Alphabet旗下的DeepMind近年来也采用了类似策略，该公司将“提升AI模型的社会价值”作为核心目标，协调旗下医疗、能源、自动驾驶等部门的AI团队。

基于共享算法框架推进项目，医疗AI团队的诊断模型数据，为自动驾驶团队的“行人识别”算法提供优化思路。

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能源AI团队的电网调度模型，为医疗AI的设备能耗优化提供支持，这种跨领域协同，让DeepMind的AI项目落地效率提升60%，相关技术转化收益增长35%。

CropEdgeResearch意识到传统KPI的弊端后，公司管理层重新设计考核体系，引入“客户满意度得分”“试验项目周转效率”“数据质量一致性”三项共享指标，占各部门考核权重的50%。

比如，研究团队的考核不仅要看试验准确性，还要与销售、运营团队共同承担“试验项目周转效率”的指标。

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销售团队的客户签约量考核，会与“客户满意度”挂钩，如果签约客户因后续服务不满流失，销售团队的绩效会被扣分。

共享KPI的引入，彻底改变了部门间的博弈关系，销售团队在签约前会主动与运营、研究团队沟通，确认能否满足客户需求。

运营团队会根据研究团队的试验计划提前调配资源，研究团队则会优化流程，在保证准确性的前提下缩短试验周期。

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实施一年后，公司客户满意度大幅提升，客户流失率降至个位数，营收增长40%。

哈佛商业评论2023年的研究显示，采用共享KPI的企业，其AI项目的跨部门协同成效比传统考核企业高出45%，整体经营效率提升30%。

人心的协同需要机制的引导，当“全局利益”与“个人收益”绑定在一起时，员工才会主动打破部门壁垒，让AI真正服务于公司整体目标。

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