作者调研超100家企业后发现，AI失败主因不是技术而是目标不清；成功者靠内部“AI先锋”、清晰流程、领导躬身入局和文档文化，而非堆砌工具。
作者背景：娜塔莉亚·金特罗（Natalia Quintero）现任 Every 公司咨询业务负责人，此前曾主导硅谷银行拉丁美洲科技投资组合，并担任纽约市伙伴关系组织科技与创新高级副总裁。加入 Every 后，她已为全球多家顶尖企业构建七位数规模的 AI 培训与落地实践，本文是她为 Every 撰写的首篇深度观察。
全网都在吹 AI，但95%的企业其实根本不会用
2025年都快结束了，你是不是也感觉被 AI 洗脑到耳朵起茧？每天打开手机，不是“AI颠覆行业”，就是“AI取代人类”，好像不用 AI 就会被时代淘汰。
但真相是——绝大多数公司根本没跑通 AI，甚至连基本用法都没搞明白。
娜塔莉亚·金特罗今年跟超过100家机构聊过，从对冲基金、私募股权到创意公司、媒体集团，甚至地铁系统，她发现一个残酷事实：不是 AI 不行，而是人根本不知道怎么用。
MIT 今年那份刷屏的报告说，95% 的生成式 AI 试点项目失败，但问题根本不在技术本身，而在于——你连自己想干啥都没想清楚。你打开 ChatGPT，随手打一句“帮我搞一下这个”，结果出来一堆废话，然后你关掉页面，还觉得 AI 就是个花架子。
但真正用得好的公司，早就靠 AI 把人效拉爆了，关键就在于：目标清晰、路径明确、人对了、文化也对了。
你以为AI是工具，其实它是个“实习生”，得手把手教
很多人把 AI 当搜索引擎用，输入模糊问题，期待神奇答案。
但娜塔莉亚打了个特别犀利的比方：AI 就像你新招的一个聪明但啥都不懂的实习生。
你不能说“帮我搞点市场分析”，得告诉他：目标客户是谁、数据从哪来、用什么格式、语气要正式还是轻松、参考哪些案例、别踩哪些坑……越具体，他干得越好。
换句话说，AI 的上限，取决于你对自己工作的理解深度。
如果你连自己的 SOP（标准操作流程）都说不清楚，AI 就只能给你一堆垃圾输出。那些工程团队、金融机构之所以 AI 落地快，不是因为他们技术牛，而是他们早就有写文档、定流程、拆步骤的文化。
没有这个基础，再贵的 AI 工具也是白搭。
所以别急着买新模型、追新功能，先坐下来，把你每天干的活，用大白话一条条写清楚——这才是 AI 能帮你自动化的起点。
三类人拖垮了整个公司的AI进程：怀疑派、崩溃派、工具狂魔
娜塔莉亚在调研中总结出三类典型“AI 阻力人格”，几乎每家公司都能对号入座。
第一类是“怀疑派”：觉得 AI 是噱头，用几次发现要学新东西就放弃了。他们一开始可能兴致勃勃试用，但很快因为要花时间练习而打退堂鼓。
第二类是“崩溃派”：忙到连喝水上厕所都没空，别说搞什么“提示词工程”了，“你再跟我聊 prompt，我就要哭了”——这是真实员工的原话。
第三类最隐蔽也最危险，叫“工具狂魔”：他们疯狂试用30个 AI 工具，今天换 Perplexity，明天切 Claude，后天又回 ChatGPT，永远在评估，永远不深耕。结果呢？问题没解决，只是换了工具界面。比如有家公司说“总传不进文档给 ChatGPT”，于是集体转用 Perplexity，但根本问题其实是他们不会用 API 或者不会结构化输入，换100个工具也白搭。
这三类人一多，再好的 AI 也只能在角落吃灰。
AI 不像 Asana：一个人用，全队受益？想多了！
很多人以为 AI 像 Asana、Slack 这类协作工具，一个人用起来，整个团队自动受益。
但娜塔莉亚指出：AI 完全不是这么回事。你在 ChatGPT 里调好的专属提示词、自定义的 GPT、写的自动化流程，都是基于你个人的思维习惯、工作语境、业务逻辑。
这些东西没法直接复制给同事。你同事打开你的 GPT，可能一头雾水：“这写的啥？跟我有啥关系？”再加上大公司出于安全合规，经常只允许用微软 Copilot，禁止访问 Claude 或 ChatGPT，导致员工只能下班回家偷偷用。
于是就出现了第四类人——“孤独的AI高手”：一个人默默用 AI 把效率拉满，但因为没人跟进、没人理解、没人权限，他做的所有优化都困在自己工位上，无法规模化。AI 的价值，无法像传统 SaaS 那样自然溢出，这是它最难推广的根本原因。
招聘公司靠一个“排期GPT”引爆全公司AI热情
娜塔莉亚分享了一个超有启发性的案例：一家70人的招聘公司，每天被安排面试、协调三方日程搞得焦头烂额。
他们本来对 AI 完全没兴趣，觉得“哪有时间学这个”。但娜塔莉亚没搞全员培训，而是选了10个“AI先锋”——有年轻员工，也有团队主管，标准就四条：愿意学、有权限、能试错、爱分享。
其中一位女员工，平时就负责安排候选人、客户、猎头三方会议，她用 GPT 做了个自动排期工具。以前这事要来回发十几封邮件、打无数电话、查三个日历，现在一键生成可用时间段，每人每次省2–10小时。
重点来了：这个工具不是 IT 部门做的，也不是外部顾问搞的，而是“隔壁工位那个跟我差不多的同事”亲手做的。这就让其他30人瞬间觉得：“她行，我也行！”于是大家开始主动问：“还能自动化啥？”
AI 从此从“技术活”变成了“人人可参与的日常优化”。这才是真正的病毒式扩散——不是靠命令，而是靠信任和模仿。
真正跑通AI的公司，都有这4个“反常识”共性
你以为AI领先者都是技术大厂？错了。
娜塔莉亚发现，成功企业做的都不是什么高精尖操作，而是四件“反常识”但极其关键的事。
第一，CEO 自己天天用 AI。比如对冲基金 Walleye（管理100亿美元资产），CEO 不但自己用 AI 分析财报、写周报，还经常在会议上说“这个用 AI 三分钟就能搞定”，这种亲身示范比发100封全员邮件都管用。
第二，设立“中央试验小组”。专门一两个人负责试遍所有新工具，替全公司踩坑、筛出真有用的，再打包成最佳实践下发，避免全员陷入“工具选择瘫痪”。
第三，永远从“小范围先锋”开始，而不是一刀切全员上线。3–5个跨层级、有热情的人先跑通，做出看得见摸得着的成果，自然带动其他人跟进。
第四，公司本就有“文档文化”。工程师、金融从业者习惯写清楚流程、定义标准，这让 AI 自动化水到渠成；而那些靠“口传心授”干活的团队，AI 根本无从下手。
这四点，没一个靠砸钱，全靠组织设计和文化引导。
别慌，你真的没掉队！2025是实验年，2026才是落地年
现在网上焦虑营销铺天盖地，好像不用 AI 就要倒闭。但娜塔莉亚斩钉截铁地说：你没掉队！因为就连财富500强，也还在摸索阶段。
95% 的人连基础提示词都不会写，大公司连合规访问都搞不定，更别说规模化应用。
2025 年的本质是“实验年”——试错、踩坑、找方向，这根本不叫失败，而是必经之路。真正的“AI落地潮”会在2026年爆发。但要抓住这波红利，你得意识到：这不仅是技术问题，更是文化问题。你不是在装一个软件，而是在重塑团队的工作方式。
但你要明白，这不光是技术问题，更是文化问题。你不是在装一个新软件那么简单，你是在帮大家重新思考：工作到底该怎么干。
那该从哪儿开始呢？
花一个小时，把你团队（或者某个团队）的日常工作列出来，按三个标准排个序：
1. 每项任务有多重要？
2. 每项任务要花多少时间？
3. 能不能用AI自动化？
更好的办法是直接口述记录下来——这份清单，就是你喂给AI的“原料”，也是你迈向“AI原生公司”的第一步。
你不需要追着每个新模型跑，也不需要变成技术专家。你真正需要的，是搞清楚：你想达成什么目标？打算怎么干？
这份清晰，才是打开一切的关键。
那什么叫“成功”？举个例子：我们合作的一家猎头公司，目标是能跟每位候选人多聊一会儿。这正是AI最棒的地方——把那些枯燥、重复、填表格的杂活交给AI，让人有更多高质量时间去跟人打交道，一起把目标干成。
附：Every 团队正在做的AI工具（非广告，纯信息）
文中提到的 Every 团队不仅提供咨询，还开发了多款面向知识工作者的 AI 工具：Spiral（帮你写出精彩内容）、Sparkle（自动整理文件）、Cora（帮你从邮件地狱解脱）、Monologue（语音转文字神器）。
这些工具的设计哲学，都围绕一个核心：降低 AI 使用门槛，让人专注高价值创造。如果你感兴趣，可以访问 every.to/consulting 了解他们的企业培训服务。
但记住，工具永远是其次，思维才是关键。就像你不会因为买了赛车模拟器就自动成为车手，但只要你愿意坐进驾驶舱、握紧方向盘、踩下油门，赛道就在脚下展开。AI 亦如此。