TL;DR：AI转型失败
组织似乎正在以相同的模式重复他们在敏捷转型中的失败：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，而是组织在进行变革表演而非实际变革的模式。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。

同样的电影，不同的服装
组织正在以完全相同的方式重复他们在AI转型中的失败，这与敏捷转型的失败方式如出一辙。

不断重复的模式
从我们已知的情况开始。一个组织宣布其AI转型，领导层展示AI能力的演示，这些令人印象深刻的演示产生了真正的热情。工具被评估和购买，指标仪表盘出现以跟踪采用率，试点团队报告了惊人的结果。

然后生产现实来袭。演示无法与现有系统集成，工具解决了没有人实际面临的问题，试点项目无法超越其受控环境进行扩展，指标显示87%的采用率而业务成果保持不变。

为什么组织表演变革而非真正变革
组织默认进行表演是有原因的：这比转型更安全。真正的转型需要承认当前方法无效，需要改变权力结构、激励措施和决策权，需要接受失败作为学习过程。

转型表演的四幕剧
第一幕：工具救援！
在识别任何具体问题之前，组织就开始评估平台。这感觉像是进展，但这是与相信Jira配置能创造敏捷性相同的错误。

第二幕：精英试点团队
一个在隔离环境中工作的团队，拥有特殊资源和标准约束的豁免，取得了显著成果。当然，这只适用于他们的测试数据。

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盘，但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AI解决方案无法访问相关生产数据，不符合法规要求，无法处理真实世界的边缘情况。

识别迹象
你不需要AI专业知识来发现这些模式，你需要的是你已经培养的模式识别能力。

AI转型的替代路径
有些组织确实做对了。他们从具体、可衡量的问题开始，运行具有明确假设的短期实验，衡量结果而非活动，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"。你认识到这些模式，不是因为你是个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。你通过接触对转型表演产生了免疫力，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。

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

这些不是抵抗行为，而是专业行为。你不是打击创新的怀疑者，你是知道运动和进步之间区别的实践者。