TL;DR：AI转型失败模式
组织似乎正在以相同的模式重复其AI转型失败，这些模式曾经扼杀了他们的敏捷转型：进行演示而非解决问题、在识别需求前购买工具、庆祝无法扩展的试点项目、以及衡量活动而非结果。这些并非技术失败，而是组织进行变革表演而非真正变革的模式。你的优势不在于AI专业知识，而在于从敏捷转型中幸存下来的模式识别能力。

同一部电影，新服装
组织正在以与敏捷转型失败完全相同的方式失败其AI转型。问题是：为什么我们不断观看同一部电影？

不断重复的模式
从已知情况开始。组织宣布其AI转型。领导层展示AI能力的演示；令人印象深刻，能产生真正的热情。评估并购买工具。出现跟踪采用率的指标仪表板。试点团队报告惊人结果。

然后生产现实袭来。演示无法与现有系统集成。工具解决了没人实际存在的问题。试点项目无法超越其受控环境扩展。指标显示87%的采用率，而业务结果保持不变。这一序列并非随机，而是结构性的。

为什么组织表演变革而非真正变革
组织默认表演是有原因的：它比转型更安全。

转型剧场的四幕
第一幕：工具救援！
在识别任何具体问题之前，组织评估平台。数月的供应商比较、概念验证和功能矩阵。这感觉像进步：有会议、决策和采购订单。

第二幕：精锐试点团队
一个在隔离环境中工作的团队，拥有特殊资源并免于标准约束，取得了显著成果。

第三幕：所有指标显示绿色
到处都是跟踪采用率、使用率和参与度的仪表板。没有跟踪解决的问题、节省的时间或交付的价值。

第四幕：集成崩溃
现实到来；在沙盒中表现出色的东西在实践中失败：AI解决方案无法访问相关生产数据。

识别迹象
你不需要AI专业知识来发现这些模式。你需要已经培养的模式识别能力：

• 当有人说"我们正在使用AI…“但无法展示实际生产工作流程时
• 当问题陈述落后于工具决策时
• 当成功故事仅来自具有特殊条件的隔离团队时
• 当仪表板跟踪活动但没人能阐明业务影响时

AI转型的替代路径
一些组织确实做对了。他们从具体、可衡量的问题开始。他们运行具有明确假设的短期实验。他们衡量结果而非活动。他们从第一天起就与现有系统集成。

AI转型失败——结论
你读到这里是因为你记得"上一次”，并且不相信"这次会不同"。你认识到这一点，不是因为你是一个AI专家，而是因为你曾经在敏捷转型中经历过这些。

但这次不同的是：你不同了。你通过暴露对转型剧场产生了免疫力。你能发现演示和部署之间的区别。你知道试点项目遇到生产约束时会发生什么。你以前见过指标游戏。

这给了你一个选择。不是在支持或反对AI之间；这是一个错误的二元选择。选择是在表演转型（剧场）和真正转型之间。在衡量采用率和衡量影响之间。在孤立成功和集成交付之间。