客户背景
华东大型传统制造企业,3800余人,年营收约25亿。行业利润持续承压,董事会要求启动AI转型——从智能制造到供应链优化到管理决策。CIO主导技术选型,CHO被要求"配合做好人的工作"。但转型启动半年后陷入僵局:技术方案反复推翻、各部门对AI应用场景分歧严重、中层管理者集体沉默、核心技术人员开始流失。CEO要求"先搞清楚组织到底能不能支撑这次转型"。
诊断过程
采用DeepSight 360版全景诊断,覆盖集团总部及3个核心生产基地,30个测评账号发放至高管、中层和核心骨干,顾问分赴3个基地进行现场访谈。2周内完成全量数据采集,第15天报告交付。顾问提供高管版解读180分钟+团队版解读120分钟。
关键发现
适应性系统得分33分(E等),AI就绪度专题得分38分(D等)。传导链穿透揭示系统性根因:①方向与领导力系统D等——高管层对AI转型方向有共识,但中层认知差异达4.2分(满分5),中层"看不到方向"导致执行沉默;②组织架构与角色系统D等——没有AI转型专项组织,AI职责散落在IT部,业务部门"等通知",缺乏跨部门AI协作机制;③人才与能力系统E等——核心岗位缺乏AI素养,培训体系仍停留在传统技能,"想用AI但不会用"。结论:AI转型卡住的不是技术选型,是组织系统的方向传导、架构支撑和人才储备三个环节同时断裂。杠杆值排序:方向传导(9.1)> 架构重塑(7.6)> 人才升级(6.8)。
实际成效
基于诊断结果,公司重构AI转型路径:①成立AI转型办公室(由COO直接分管,非IT部独揽),明确三层架构:决策层-执行层-场景层;②启动"中层AI共识计划"——6场分基地工作坊,用诊断数据做共同看见,消除认知差异;③重构人才升级路径——设计"AI+制造"复合人才画像,3个月内完成首批60人专项培训;④技术选型暂停2个月,先做组织准备。调整后4个月,中层AI认知差异从4.2降至2.1,3个AI试点场景全部跑通,核心技术人员流失归零。CEO反馈:"DeepSight帮我们省了至少半年的弯路——以前以为在选技术,其实组织根本没准备好。先修组织,再上AI,顺序对了,一切都顺了。"