AI 时代最缺啥？缺翻译。
为什么缺翻译？因为认知完全不同频。企业内部上至老板下至员工，经常鸡同鸭讲极度内耗。
事实上为了解决这个问题，市面上有很多成熟的方法论和模型。
目前主流的大概有三种，基本脱胎于数字化转型方法论：
1、按应用层级划分：工具层、业务层、战略层、生态层
2、按成熟度划分：L1-L2-L3-L4
3、按决策思路划分：需求能力矩阵（斯坦福企业 AI 需求能力调研结果）
大多数老板/高管直接一抄回去对着就干了。但靠这个就能解决认知同频问题么？
是，告诉了企业要一二三四步怎么走怎么用，但是大脑四肢不协调走的起来么？
无论是应用层级论、成熟度L1-L4，还是需求能力矩阵，都只是提供了一个简化的工具，却并没让大家搞清楚为什么我落地 AI 就落不了。
所以，透过现象看本质，认知的背后是啥？认知不同频到底会带来啥？
把这个事想透那么别的工具、方法就可以为我所用，而不是盲目抓瞎了。
最根本的是企业内部价值链条的断裂，这是企业 AI 落地难的真正瓶颈。
一个企业内部的价值传导路径通常有两条，要么由上至下，要么由下至上。
- 由上至下：战略 → 业务 → 组织 → 技术。通常的场景是这样的：公司高层拍板，三年内通过 AI 实现 XXX 的战略目标。为了实现这个战略，业务部门需要将 XXX 作为核心业务目标。围绕业务目标，组织上建立 XXX 能力调配 XXX 资源。下面各部门和技术团队，寻找或开发匹配的 AI 解决方案。
- 由下至上：技术 → 业务 → 组织 → 战略。通常的场景是这样的：技术团队发现某 A I技术并做出Demo。为证明价值跟业务部门合作，转化为解决实际业务问题的应用。成功后，在组织层面进行推广，构建配套的流程和能力。当这种能力被证明可以大规模、可持续地创造价值时，才有可能将其提炼为公司级的战略优势。
好，问题来了。
在理想的企业中，自上而下的战略牵引和自下而上的价值实现，这两条路径应该紧密协同，相互促进。战略为技术指明方向，技术为战略提供支撑。
但现实中绝大多数企业，就是因为技术与业务的脱节、业务与组织的脱节、组织与战略的脱节，导致这两个链条两层皮。
这才是认知不同频背后真正的问题，也是许多 AI 转型方法论不好用的根本原因。
1、第一道坎：技术与业务的坎
这是最常见也最致命的。
- 自上而下看：业务部门有真实的痛点（比如客户流失率高），但无法将其翻译成清晰的技术需求。战略意图的传导，到这里就中断了。
- 自下而上看：技术团队掌握了 AI 能力（比如能做情感分析），但讲不清它能为业务带来什么具体的明确的价值。价值创造的链条，从源头就卡住了。
结果就是，无法有效对话，需求供给错配。
2、第二道坎：业务与组织的坎
即使侥幸跨越了第一道坎，也会在这里被卡住。
- 自上而下看：公司希望构建系统性 AI 能力（比如全员用 AI、统一 AI 工具/平台），但业务部门会觉得跟我有啥关系啊？很难感知到这种投入对他们具体工作的价值，导致业务部门要么抵触，要么阳奉阴违，大量的企业现在的 AI 转型不就是这样。
- 自下而上看：某个业务部门做出了几个成功的 AI 试点，但这些宝贵的经验要么上面看不到，要么难以被标准化、体系化，沉淀为全公司可复制、可扩展的组织能力，那对于业务而言搞这个的目的是啥呢？让自己提效然后干更多的工作？也没有一个匹配的薪酬激励政策？
3、第三道坎：组织与战略的坎
这是最顶层的断裂，决定了 AI 转型的最终格局。
- 自上而下看：老板提出了 AI 未来的宏大愿景，但这个愿景无法被清晰地拆解成组织可以理解、可以执行的能力建设目标，既没有衡量指标也没有行动路径，变成了一句正确的废话。
- 自下而上看：组织内部已经沉淀了相当不错的数据和 AI 能力，却无法被语言化和故事化，向上管理向上汇报成决策层能听懂的、与众不同的战略优势或护城河，老板压根意识不到这个事儿的价值啊。
结果就是，上面觉得下面没能力，下面觉得上面瞎拍板，上下之间形成脱节。
所以，这三道坎就解释了为什么企业在 AI 转型中会大脑四肢不协调。
它不是某个岗位、某个人的问题，而是企业内部价值链的系统性断裂。那些成熟度模型、能力矩阵不好使，就是因为它们只给出了要走、要怎么走。
但他不会告诉你，你看咱从技术到业务可有道坎啊，你的注意。也没告诉你，你看这个坎得这么迈这么拆啊。
所以想让AI真正落地，问题的本质就是要是要买过这三道大坎，并架起沟通的桥梁。
而那个人，就是上篇提到的“ AI 翻译官”。他的核心使命，就是要同时理解技术、业务、组织和战略，把这一道又一道坎拆了，一个又一个坑填上。
