在如今的商业世界，人工智能已成为企业追捧的焦点。董事会和团队会议上，领导者们纷纷畅想 AI 精简流程、优化决策、提升效率的美好前景。诚然，AI 确实为不少组织带来了实实在在的收益，但一个潜藏的危机正悄然蔓延 —— 它正在加剧困扰企业数十年的部门孤岛问题。当各职能部门退守于专属的 AI 系统中，即便单个部门运营持续优化，企业整体的战略目标却愈发难以达成，组织绩效面临着被削弱的风险。
一、“技术优先” 陷阱：孤立系统难破跨部门难题
许多部门负责人的惯性思维是先敲定 AI 实施计划，再去寻找适配的业务问题。市面上的 AI 工具往往兼容性不足，加上部门团队缺乏关注外部领域的动力，再叠加供应商以独立解决方案的形式向各部门推销产品，部门间的壁垒被进一步加固。这种局限于单一部门的 AI 应用，使得客户体验提升、可持续发展推进、创新突破等需要跨部门协同的关键业务挑战，变得更加棘手。
澳大利亚制造公司 Emacom 的经历颇具代表性。其信息技术部门用 AI 开展预测性维护，供应链团队借助专属 AI 工具做需求预测，销售部门将 AI 用于客户服务，人力资源部门则靠 AI 筛选简历。这些独立的 AI 系统虽各自提升了部门效率，却未能解决需要多部门协同的核心问题 —— 减少业务延误，AI 本应具备的协同价值大打折扣。
破局的关键在于构建 “中心辐射” 模式。企业可建立人工智能卓越中心（CoE），作为汇聚顶尖 AI 专家、战略领导者和共享资源的核心枢纽，通过提供管理指导、最佳实践和共享基础设施，确保所有 AI 项目与公司整体目标对齐。各业务职能部门内嵌入的 AI 团队则作为 “辐射点”，依托卓越中心的资源和标准，结合自身领域知识快速解决特定业务问题。
澳大利亚保险公司 Bathurst Insurance 便是这一模式的成功实践者。其 AI 卓越中心发现了整合销售与承保流程的契机，嵌入两个部门的 “辐射点” 团队，借助中心的共享平台、管理框架和资源，打造出实时预批保单并即时传递给销售团队的 AI 模型，有效打破了部门壁垒，实现了业务协同。
二、重复与矛盾：分散决策冲击战略统一
当不同部门使用各异的数据集和模型解决相似问题时，不仅会造成资源重复投入、效率低下，更可能得出相互矛盾的结论，直接威胁企业商业战略的统一性。
澳大利亚跨国银行 Western Pacific 就曾陷入这样的困境。财务部门基于传统信用评分和历史贷款表现构建的风险管理 AI，将某一客户群体标记为高风险；而营销部门通过分析数字行为和社交媒体数据打造的客户获取 AI，却将该群体定为新产品的核心目标。这一矛盾让银行陷入两难：是听从营销部门的建议积极推销产品，还是遵循财务部门的判断避开该群体？内部的决策冲突严重影响了业务推进。
要解决这一问题，企业需要完成从 “流程优先” 到 “目标优先” 的思维转变。无需为所有团队创建通用数据集，而是先明确全公司层面的核心成果目标，再逆向推导 AI 如何在多个职能部门中提供支持，让 AI 成为推动战略落地的重要力量，而非单纯的战术工具。
澳大利亚大型在线零售商 Nexora Market 以 “提高客户终身价值” 为首要目标，摒弃了各部门各自优化业绩的模式，打造了统一的推荐引擎。营销部门围绕推荐内容制定策略，库存管理部门借助推荐优化库存，物流部门依据推荐预测运输需求，客户服务部门则通过推荐提供主动支持。通过聚焦共同目标，所有 AI 项目形成合力，为客户提供了连贯一致的跨部门体验。
三、协同缺失：部门佳绩难抵整体目标未达
当 AI 工具无法互联互通产生协同效应时，组织便难以获得 AI 带来的变革性复合效应。研究显示，70% 的 AI 项目在首次部署后难以进一步拓展，核心原因就在于这些项目采用了 “孤立实施” 模式，其应用与评估仅局限于单个部门。
澳大利亚大型零售连锁店 Vera & Wilde 的案例令人深思。该公司各部门的 AI 应用均取得了亮眼成绩：库存管理团队通过 AI 需求预测将缺货率降低 15%，客户服务部门借助 AI 聊天机器人将响应时间缩短 40%，营销部门通过 AI 个性化服务将电子邮件打开率提升 25%。然而，在部门指标节节攀升的同时，公司整体客户满意度却停滞不前，市场份额正被竞争对手不断蚕食。问题的根源在于，AI 被用于优化部门个体指标，而非创造净推荐值等跨职能成果，未能及时揭示潜在的业务隐患。
激发跨部门 AI 协作的关键在于建立共享绩效激励机制。传统绩效指标多针对特定职能，销售部门侧重营收，人力资源部门关注员工敬业度，运营部门追求效率，这种导向不利于跨部门协同。企业应设计反映集体成果的共享关键绩效指标（KPI），如端到端客户满意度、产品发布周期、跨职能流程改进效果等，通过明确的激励导向推动部门间的协作。
澳大利亚农业田间试验公司 CropEdge Research 曾因各部门使用孤立 KPI 而陷入困境：研究团队以试验准确性为考核标准，销售部门聚焦客户获取，运营部门关注成本效率，导致销售部门承诺的快速试验难以兑现，研究团队压力陡增，客户满意度持续下滑。为改变这一状况，公司引入了共享指标，包括从试验设置到最终报告的客户满意度得分、从签约到交付的试验周转时间、全流程数据质量一致性等。共享 KPI 有效化解了部门摩擦，推动各部门围绕共同目标开展 AI 协作，显著提升了整体业务表现。
人工智能既拥有整合提升组织效能的巨大潜力，也可能在不经意间加剧组织分裂。AI 带来的组织碎片化并非技术的必然结果，而是工具采用、管理模式和企业文化等方面选择的产物。企业需要摒弃将现有部门孤岛数字化的简单思维，以系统思维推动 AI 实施，让 AI 成为驱动组织变革的催化剂。最终目标不仅是引入 AI 技术，更是借助 AI 打造一个更具凝聚力、智能化和目标导向的高效组织，真正释放人工智能的战略价值。