Diana David称自己是“前线部署的未来学家”。她说，首席执行官们一直在要求“前线部署”的员工，也就是“站在前沿，把AI在我们公司里究竟发生了什么的洞察带回来的人”。

她在那里看到的是，AI上领先的公司，主要并不是因为技术更强。在Fortune周五的AIQ峰会上，兼任ServiceNow未来事务总监的David表示，领先者与其他公司的最大差距在于人。

“人才投入。这是最大的差距，” David对主持人、Fortune AI编辑Jeremy Kahn说。根据ServiceNow的《企业AI成熟度指数》，57%的“pacesetters”会持续投入AI技能提升，而其他组织只有4%。按报告数据，单项差距最大的是吸引、招聘和留住AI人才：68%对10%。

“这真的关乎运营纪律，对吧？” David说。“不只是技术，而是运营纪律和转型。”

所谓pacesetters，是调查中约21%的组织，它们在100分制指数中得分超过60分，平均得分74分，而其他组织为45分。它们的优势不只体现在人才上。按David的说法，64%正朝着统一数据的方向前进，而其他组织只有14%。约57%拥有“清晰、强有力的AI愿景”，对比为21%。

然后是自主工作流。David说，受访公司中约59%已过试点阶段。“只有9%在做agentic、自主、多步骤的工作流，而且不是每一步都由人类检查。” 在pacesetters中，这一比例为36%，而其他公司只有2%。她说，这类工作流“不只是一个小小的销售点”。

这种区别也引出了David所说的她的“痛点”：“人人都在采用AI。”

“我理解，因为这对CEO来说是个很好的故事，”她说。“95%的人都有X、Y、Z。但这并没有转化为生产率，而且往往也没有培训，这并不等于成熟。”

Kahn先把问题摆了出来。许多公司给员工配了AI工具，然后“让百花齐放”，他说。后来他们发现这太贵了，而且没有带来生产率提升。现在，他们正收缩到具体用例。Kahn还提到，有些公司把智能体塞进现有工作流，或者用一个智能体替代一名员工。

David说，答案要从更高层开始。“我认为它始于领导层，”她说，“增长型思维、一个想法，以及对公司能变成什么样的愿景，然后再配合围绕AI和具体职能的专项培训。”

她敦促高管们几乎要以“day zero”的心态去思考，某个流程如果从零开始会如何设计。她说，另一种做法是“把AI撒在某个可能非常老旧或已经失灵的流程上，让它跑得更快。这并不能更快地解决问题。”

Kahn继续追问高管们常提到的担忧：技术变化太快，重新设计的流程可能明年就过时。David说她也听到过这种说法。她的回答是：先有愿景，统一数据，选择工作流，明确责任，然后“迭代”。她说：“我不认为任何公司会通过某种自上而下的计划成功，由一个人或一个战略团队立刻重设一切。”

她提到ServiceNow的AI Control Tower，称其是观察整个组织的一种方式。“你必须有透明度，”她说。“拥有来自整个组织的可视性，以及非常强的基础，能让你保持灵活。” ServiceNow负责制作这项指数，而David在该公司任职。

大多数公司在人力层面都落后。根据报告，59%的组织缺乏面向AI的长期人力资源规划，42%的员工表示没有得到足够的AI培训。报告显示，pacesetters的平均投资回报率为160%。

领先者并不局限于科技公司。David说，科技公司约占Fortune AIQ 75榜单中的五分之一，其后是金融服务业。建筑和工程占六席，食品和医疗保健各占五席。

“这是一切、所有地方、同时发生，” David说。

这项指数本身也很波动。“2024年，我们开始做这件事时，以为它只会一路上升，” David说。随后平均分从44分降至35分。Kahn指出，这一下降发生在“生成式AI热潮进入数年之后”。David说，原因在于“外面的噪音很多，AI无处不在，但它并没有真正渗透到公司价值里。” 今年分数又回升至51分。

“我不能向你保证明年不会再出现一次下滑，”她说。

她说，明年ServiceNow计划在AIQ中加入agentic AI，衡量标准将转向“我们在部署什么、部署在哪里”，以及公司是否“实现了实际的商业价值”。她说，这“才是我认为商业真正成熟的含义，而不是每个人，嗯，口袋里都有AI”。

Fortune在撰写这篇报道时使用生成式AI作为研究工具。编辑在发布前核实了信息的准确性。