在当今数字化浪潮席卷全球的时代，企业纷纷投身于数字化转型，以期提升竞争力和创新能力。人工智能的兴起更使得企业热切期望借助技术变革实现飞跃。然而，无论投入多么巨大的资金与资源，项目失败的案例仍屡见不鲜。一个值得深思的现象是，失败时总有一种习惯性的倾向——将责任推给外包服务商、供应商或顾问公司。时间拖延归咎供应商，功能不完善怪开发团队，巨额投入却未见成效更是将锅甩到交付方。这种表面上的责任转嫁掩盖了一个不容忽视的事实：核心问题常常出在客户自身。
多年前，一家知名的旅游品牌决定进行数字化升级，全方位重塑品牌官网及移动端体验，并打造内容管理平台。为了完成这项庞大举措，他们聘请了全球知名的咨询公司，投入数千万美元。然而，历时近两年，最终结果令人失望。网站无法适配平板设备，代码质量糟糕，最终版本不仅未上线，还必须废弃重建。项目频繁延期，功能破碎，合作被迫终止。大家纷纷指责咨询方失职，但事实远比表面复杂。
客户方缺乏有效的内部项目管理和产品所有权，未能持续监督交付过程。关键需求未明确定义，反馈机制缺失，真正负责推动业务落地的人不存在。换句话说，客户将责任完全交给外部供应商，自己却没有投入足够的关注和资源。 这种现象反映了数字化转型的顽疾：许多企业误以为只要支付巨额费用，就能换来理想的成果。他们忽视了管理转型的本质，认为签订合同、采购方案和验收付款即是完成使命。实际上，转型不仅是技术交付，更是业务变革，必须有专人负责愿景的传达、需求的明确与调整、交付质量的追踪以及风险的把控。
所谓“买技术不买责任”的心态最终只会买来失望和损失。 从技术角度看，项目中的许多疏漏其实有迹可循。例如，响应式设计被客户默认包括平板设备，但双方没有将此写入合同，结果供应商只做了桌面和手机端布局，需要额外收费才能支持平板。此外，对于多品牌多区域复用平台的目标，也未形成具体的需求说明，导致技术上虽然实现了单一平台，但组织需求未被满足，平台变成了孤岛。前端代码质量低劣，测试流于形式，甚至出现注释掉部分代码以“通过”测试的现象，缺乏有效的质量保障机制。文档交接同样不足，当合同终止后，客户不得不支付新的供应商重新开发。
这些技术层面的失败警示我们，缺乏内部有效管理与监督的项目必然风险重重。 将视角放到人工智能的应用和融合上，以上教训显得尤为重要。如今企业同样热衷引入AI工具和系统，期待通过智能化提升效率和竞争力。但如果依旧沿用过去那种将决策权和责任外包的模式，问题只会更复杂更严重。AI项目涉及模型训练、数据治理、算法选择、业务流程再造等诸多复杂环节，任何环节失控都可能导致“幻觉”输出、效率瓶颈甚至合规风险。没有内部清晰的任务定义和负责人，企业势必重蹈覆辙。
为了避免重现过去的失败，企业需要从根本上转变思维。首要任务是明确“工作任务”而非盲目追求“AI模型”。真正需要解决的是什么问题？谁是执行者？痛点在哪里？如果对这些问题回答不清，贸然引入AI只会增加无意义的复杂度。其次，决策权必须属于企业自身，领导团队要明确战略目标、可接受范围和衡量标准，不能让外部合作方操纵业务方向。外包是构建实施的工具，而非设计愿景的主体。 此外，必须认真对待AI治理话题，不仅仅是数据隐私保护，更包括模型的可解释性、审计能力和长期维护成本。
谁来负责模型的持续更新？如何应对模型漂移？这些问题事关AI项目的可持续性与风险控制，如果无法明确，企业尚未准备好步入实际应用阶段。培养内部团队的能力尤为关键，虽不必人人成为AI专家，但产品经理、领域专家及数据素养较高的领导者必须具备质疑与监督的能力，避免所有AI决策被外包成无根的技术秀。 可以说，如今的软件和硬件工具空前先进，平台集成也更便利，但这并非成功的万能钥匙。更深层次的障碍是组织文化和责任担当。如果将心态停留在“付钱买结果”的层面，不主动担当、缺乏干预和监督，技术再好也无法发挥价值。AI的出现只会让这类失败加速发生，因为复杂度更高，风险更集中。
最终，陪伴企业的将是巨额开支、乏善可陈的成果以及不断的指责和推诿。 换言之，AI不是战略清晰度的捷径，而是既有文化和结构的放大镜。它放大优秀组织的优势，也暴露落后管理的隐患。责任无法外包，只有产生真正的内部所有权，才能保证项目从愿景到落地的每一步都有人关切、有人负责。就像那场3200万美元的失败案例所示，教训不是不要相信合作伙伴，而是不要放弃领导权。 若企业真心希望AI与数字化转型取得成功，应从现实场景和用户需求出发，而非华丽的宣传和方案设计。
必须有具体负责人掌控整体进展，主动提出难题，清晰沟通目标。缺乏这种责任心，就是宣布开始一场昂贵的失败实验。此种心态也适用于数字化转型中的每一次创新与升级。 总结来看，责任担当是跨行业跨技术转型成功的核心。技术供应商固然重要，但真正决定成败的是客户自身的参与度、监督机制和领导意志。数字化转型绝非简单的技术采购，而是涉及业务流程调整、组织文化革新和持续改进的复杂工程。
只有不放松对项目每个细节的掌控，积极推动决策落实，才能将投资化为实际价值。 未来，随着AI技术更深度地融入业务各层面，企业更需加强内部产品所有权和数据治理能力。培养能够对技术演进提出质疑、改进并保持业务方向一致的跨职能团队，将是成功的关键。责任从来无法外包，唯有主动承担并精细管理，才能真正实现数字化转型的承诺，避免重演那些“高投入、低回报、满是指责”的陈年历史。
