在过去几十年里，组织在面对新技术时，常常会给自己一个听起来很安心的判断：

“这只是一个工具，先用起来，问题以后再解决。”

在一段时间内，这种想法确实奏效再带来问题。

1990 年代，我们经历了失控的电子邮件垃圾信息
2000 年代，出现了耗资数十亿美元却失败的网站与系统重构
2010 年代，大量移动应用和数字化转型项目被悄然放弃
每一次，真正的教训往往来得很晚：
技术扩张的速度，远远快于组织制度和治理能力的演进。

而今天，我们正在用 人工智能，以更高的风险、在更关键的领域，重复同样的路径。

AI 转型失败的代价，已经不再是“试点失败”
今天的 AI 转型失败，早已不是几个试点项目没跑通的问题。

它们带来的影响，正在变成：

战略层面的重大挫折
数十亿级别的财务损失
品牌与信任的长期受损
以及真实的人与社会后果
让我们看几个真实发生的案例。

大众 Cariad：一次“激进式 AI 转型”的失控
2020 年，大众汽车成立了 Cariad 软件部门，目标非常宏大：
为旗下 12 个品牌（包括大众、奥迪、保时捷）打造一个统一的、AI 驱动的软件与操作系统平台。

这是一次典型的“变革式”转型设想。

但结果却成为近年来代价最高的企业软件转型失败案例之一：

多年累计的数十亿美元级别损失（外部估算通常在 70–80 亿美元区间）
多款关键电动车型（如 Porsche Macan Electric、Audi Q6 E-Tron）严重延期
品牌之间、供应链之间的组织与协作混乱
最终伴随 1600 人裁员 与整体战略调整
问题并不在于工程能力不足，也不是缺乏技术野心。

真正的原因在于：
大众试图通过一次“大爆炸式转型”，同时替换遗留系统、组织结构与决策治理机制，却 低估了组织本身吸收这种变化所需的制度成熟度。

不是 AI “拖垮”了大众。
而是 制度与治理能力尚未准备好承载 AI。

当算法覆盖人类判断，信任开始崩塌
在医疗健康领域，后果更加严肃。

一些大型保险机构引入算法系统，用于辅助甚至主导老年患者的医疗决策。在实际运行中，这些系统频繁覆盖医生的专业判断。

最终带来的结果是：

大量申诉案例被推翻
集体诉讼与监管介入
医患之间信任的严重受损
问题并不在于“使用了算法”。

而在于：
当 AI 被允许做出关键决策，却没有被嵌入伦理约束、情境判断和制度问责时，效率优化就会侵蚀合法性与信任。

这正是“只追求效率、不考虑制度正当性”的典型后果。

AI 的欺诈：当组织信错了信号
在工程公司 Arup，一名财务人员在一次视频会议中，向“高管”转账 2560 万美元。

事后发现，对方是利用 AI 生成的深度伪造视频与语音。

这并不是一次简单的“AI 使用失败”。

它暴露的是一种更深层的问题：
组织的信任机制、验证流程和人机边界，已经无法适应 AI 时代的风险形态。

当制度不进化，AI 就不再只是提升效率的工具，而会放大系统性风险。

即便是谨慎的试点，也揭示了现实边界
麦当劳在多年试点后，主动终止了 AI 点餐系统的推广。

原因很简单：
直接面对消费者的 AI，需要极高的稳定性、准确性和信任门槛。

这不是鲁莽，而是一种克制。

它也揭示了一个并不轻松的事实：
很多 AI 系统，被部署在了组织尚未准备好的环境中。

模式已经非常清晰，而且并不陌生
跨行业来看，失败往往遵循相似路径：

AI 的自主性增长速度，快于治理机制的演进
决策权逐渐变得不透明
伦理与社会影响被视为“事后补丁”
组织把“使用 AI”误当成“AI 成熟”
这不是技术问题。

这是一个制度问题、管理问题、组织问题。

过去在邮件、互联网、移动平台上犯过的错误，如今正在 AI 上再次出现 — — 只不过这一次，AI 直接影响决策、个体与社会结果。

为什么大多数企业 AI 项目最终失败？
大量研究反复表明：
绝大多数企业 AI 项目，无法持续地产生价值。

不是因为模型不行。
不是因为平台不够。
而是因为组织试图在 制度能力不变的情况下，放大“智能”本身。

AI 转型并不是一次软件升级。

它是一次 管理转型、治理转型，最终是制度转型。

一条更安全、更可持续的路径：制度化智能
正因为如此，我们发布了
《GrmdsAI 白皮书 2026：从 AI 采用到制度化智能》。

白皮书提出了一种根本不同的转型视角：

将 AI 成熟度视为 组织能力的演进过程，而不是技术部署进度
有序推进：辅助型 → 运营型 → 战略型 → 系统型 → 制度型 AI
通过 Holistic Computation（整体计算），把模型变成可治理的决策系统
引入 人工精神智能（ASI），将伦理、价值取向与长期责任内嵌进 AI
把 AI 设计为一种 制度能力，而不是零散工具的集合
目标不是更快地用上 AI。

而是构建 可信、负责、可持续的制度化智能。

现在，每一位管理者都该问的问题是
问题已经不再是：

“我们能不能部署 AI？”

真正的问题是：

“我们的组织，是否已经准备好承载正在释放的智能？”

因为在今天，AI 转型一旦失败，
它不再是悄无声息的失败。

📄 白皮书全文：
https://researchmethods.org/GrmdsAI-whitepaper-2026V1.pdf

如果我们希望 AI 创造长期价值，而不是以更大的规模重复过去的失败，
就必须停止把“智能”当作工具，
而开始把它视为一种 制度责任。