前言：从“要不要做AI”到“AI多得做不完”

几年前，CIO们还在为争取AI项目的预算和高层支持而头疼。今天，他们面临着一个“奢侈”的烦恼：来自业务线的AI需求如雪片般飞来，多到不知如何应对。这种爆炸性的需求增长，正在倒逼企业IT领导者们彻底反思——传统的项目制和团队搭建方式，已经无法适应AI时代的战争节奏。

本文将带你跳出“招聘几个数据科学家”的旧思维，深入伊顿、博莱克·威奇等行业巨头的实践，揭示顶尖CIO们如何应对这场“需求的风暴”，从战略、组织、人才到文化，构建起能够持续产生业务价值的现代化AI战斗群。

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一、 战略破局：告别技术“实验室”，拥抱业务“工厂”

当需求四面八方涌来时，最忌讳的就是“打地鼠”，做一个算一个。没有战略焦点的团队，最终会沦为疲于奔命的实验品。

电力巨头伊顿（Eaton）的解法是：建立“AI工厂”。

这个模式的颠覆性在于，它从根本上改变了AI团队的定位：

• 从成本中心到价值中心： AI团队不再是IT部门的一个技术分支，而是直接与特定业务领域挂钩的价值创造单元。其KPI不再是交付了多少模型，而是创造了多少业务价值。

• 从“IT派单”到“联合决策”： 优先级不是由IT部门或单一业务部门决定。IT专家与业务专家坐在一起，共同评估每个潜在项目的“价值创造”潜力，然后决定资源投入。这是一个双向奔赴的过程。

Katrina Redmond (伊顿CIO): “我们会根据价值创造来共同决定优先开展的活动，并据此付诸实践。”

这种模式确保了每一份投入都对准了靶心，从源头上解决了“AI项目无法落地”或“落地后没人用”的尴尬。

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二、 组织破局：找到那个“关键翻译官”

一个AI项目失败，技术问题往往只占少数，更多是“鸡同鸭讲”导致的。业务人员不懂技术的可行性边界，技术人员不理解业务的真实痛点。

Principal金融集团的CIO Kathy Kay强调，解决这个问题的关键，在于一个常常被忽视的角色：产品经理。

这个“产品经理”不是传统意义上的软件产品经理，而是一个**“业务问题转化者”**。他/她必须：

1. 懂业务： 具备深厚的领域知识，能准确识别、定义和拆解一个复杂的业务问题。

2. 懂沟通： 能将模糊的、口语化的业务需求，“翻译”成技术团队能听懂、可执行的语言和指标。

3. 懂用户： 持续与最终用户沟通，确保最终交付的AI应用是用户想用、爱用的。

Kathy Kay (Principal金融集团CIO): “如果AI团队中的领域专家无法用技术团队能够理解的方式阐述业务问题，那么仅有领域专家是不够的。需要有人担任产品经理的角色。”

这个人是连接业务与技术两个世界的桥梁。没有这座桥，再豪华的技术团队也可能在原地打转。

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三、 人才破局：跳出“招聘竞赛”，构建动态人才池

“数据科学家市场上极为抢手”，这是不争的事实。如果你的AI战略完全依赖于从外部高薪挖人，那么注定会陷入被动。领先的企业正在采用更聪明的“Build, Buy, Borrow”（内部培养、外部招聘、外部借力）组合拳。

1. 核心策略：内部培养（Build）

这是应对人才稀缺的基石。与其在市场上苦苦寻觅，不如将内部那些懂业务、懂技术的优秀人才“交叉训练”成AI专家。

• **博莱克·威奇（Black & Veatch）**发现，对于本身就是技术专家的工程师来说，掌握大语言模型等新技能并非难事。他们的策略就是通过实战项目，以战养兵。

• Principal金融集团则通过“师徒制”（让新人与经验丰富的老手搭档）和分配“拓展性任务”，加速内部人才的成长。

2. 精准打击：外部招聘（Buy）

当内部确实存在技能空白时，招聘依然必要。但招聘的画像正在改变。

• 看重“软”技能： 寻找那些好奇心强、喜欢摸索、适应性强的人。AI技术日新月异，今天的最佳实践可能明天就过时了，学习和适应能力比特定模型的经验更重要。

• 职位要灵活： 不要过于纠结头衔。你需要的是能够身兼数职、灵活补位的多面手。

3. 战略加速：外部借力（Borrow）

引入外部合作伙伴，不应仅仅是为了“外包”工作，而是一种战略投资。

• 建立能力“据点”： 安永的Hugh Burgin建议，当你试图建立一项新能力时，引入第三方可以帮助你快速搭建起这个能力的“据点”，并通过与他们合作，让内部团队在实战中学会。

• 新型合作伙伴： 除了传统的咨询公司，像OpenAI、Hugging Face这样的模型提供商也开始提供深度服务。他们不仅提供产品，更能派出软件工程师帮你将产品定制和优化到最佳状态。

伊顿公司采用的**“内部专家 + 外部专家”的混合模式**，兼顾了长期战略一致性和短期的快速原型能力，是值得借鉴的成熟做法。

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四、 规模化破局：双模驱动，兼顾速度与护城河

当AI团队和项目越来越多，如何有效管理和扩展？博莱克·威奇公司采用了“平台团队”与“产品团队”并行的双模作战模式。

1. 平台团队：最大化利用“巨人的肩膀”

• 任务： 快速、广泛地将战略平台（如微软、Salesforce）自带的AI能力集成到现有工作流中，实现“短平快”的赋能。

• 模式： 他们不做繁重的AI研发，而是专注于API集成和推动企业内部的“采纳与变革管理”。

2. 数字产品团队：构建“独门武器”

• 任务： 针对公司核心业务，开发具有持久竞争优势的、差异化的AI应用。例如，该公司基于内部知识产权训练的BV Ask（内部版ChatGPT）。

• 模式： 这是一个全功能的敏捷产品团队，进行深度、垂直的创新。

这种双模结构，让企业既能快速享受到通用AI带来的效率提升，又能集中精锐力量在核心领域构建自己的技术护城河。

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结语：领导力的最终考验

技术、人才和组织架构都只是拼图的碎片。要将它们完美地拼接起来，最终考验的是领导力。

• 设定清晰的优先级： 领导层需要明确告诉团队，要用AI去变革哪几个核心业务领域。

• 拥抱去中心化： Gartner的分析师建议，将AI和数据科学能力分散到各个业务团队中，而不是固守一个庞大的中央集权式AI部门，这样更能贴近业务。

• 投资于“全民素养”： AI不只是AI团队的事。向全公司推广AI和数据素养，提升整个组织的认知水平，是成功的关键放大器。

最终，构建一个成功的AI团队，本质上是一场深刻的组织变革。它要求我们从孤立的技术探索，转向与业务共生的价值创造；从对个别“明星”科学家的依赖，转向对一个结构合理、角色互补的战斗群的打造。这，才是应对AI需求风暴的终极破局之道。