OpenAI 又给全世界的老板们上了一课。

刚刚，一份关于 AI 领导力的 OpenAI 内部指南流出，标题是《在 AI 时代保持领先》。

这份指南并不是技术报告，也没有炒作概念，它试图回答一个问题，一个让很多 CEO 和高管焦虑的问题：

AI 发展这么快，我们公司到底该做什么？

毕竟，生成式 AI 火了两年半，很多高管已经明白现在的问题不是「要不要用 AI」，而是「怎么用 AI」。

OpenAI 先摆了三组数字，让大家看清现在 AI 发展的形势：

技术飞速迭代 。从 2022 年算起，顶级 AI 大模型的发布数量多了 5.6 倍 。 成本大幅下降 。就在一年半的时间里，GPT-3.5 级别模型的成本，降低了 280 倍 。 企业广泛采纳 。AI 普及的速度，比当年普及电脑上网快了整整 4 倍 。

不过，现实情况其实挺分裂的：波士顿咨询发现，那些行动快的公司，收入增长已经是同行的 1.5 倍 。但麦肯锡的调查显示，有将近一半的员工觉得自己没人教、没人带，不敢、不会用 AI 工具。

AI 创造了机会，也带来了焦虑。

在这份指南里，OpenAI 把他们跟雅诗兰黛、Notion、NBA 马刺队、BBVA 银行等大公司合作的经验，总结成了一套 AI 转型的方法论，包括五大原则，分别是 Align (对齐) 、 Activate (激活) 、 Amplify (放大) 、 Accelerate (加速) 和 Govern (治理) 。

这套方法论，从战略到员工，从文化到流程，再到风险怎么管，都涵盖到了。

我们仔细读了这份指南，下面就给你一条一条拆开讲讲，OpenAI 究竟想教会企业怎么做。

Align (校准对齐)，从老板到员工，都得信仰 AI

转型的第一步，就是统一思想，把大家的心给聚齐了。这件事最重要，也最容易被老板们忽略。

得让员工自己看明白，AI 到底能怎么帮助他们，让他们干的活更有效率、更有价值，也让公司变得更厉害，同时不会伤害到他们的利益。

只有这样，大家才不会抵触。

要把这件事做成，领导的态度至关重要。光喊口号可不管用，要下功夫做一系列的事情。

1. 老板要亲自出来讲故事

公司的管理层必须亲自站出来，用大白话跟所有员工讲清楚，为什么 AI 对公司的未来这么重要。

是竞争对手已经全用上了？还是客户的要求变了？或者以前的赚钱方法不好使了？

员工们听到一个想得很明白的「为什么」，心里就有底了。他们会觉得，这不是老板又在折腾人，而是真的跟自己的饭碗有关系。

生物科技公司 Moderna 就是个好例子。他们的 CEO Stéphane Bancel 公开定了个目标： 要求员工每天用 ChatGPT 20 次 。这个数字听起来很夸张，但它传达的意思很明确，AI 就是我们新的工作方式，每个人都得这么干。

很多人觉得这种要求太死板。其实，Moderna 的做法并不是硬性的绩效指标，而是一种企业文化的引导。

Moderna 公司内部自己做了 750 多个定制版的 GPT。从复杂的数据分析，到起草监管材料，AI 几乎用在了所有地方。CEO 自己也带头用，拿 ChatGPT 帮他写备忘录、准备董事会议。

2. 定一个全公司都能看懂的 AI 目标

光有想法还不够，还得有个大家都能看懂的目标。

这个目标可以有很多种，比如。

开发新用法 。每个季度，各个部门要孵化出多少个 AI 的新玩法。 看使用频率 。公司内部的 AI 工具，每天、每周都有多少人在用。 鼓励多尝试 。规定每个团队一个月必须做几次 AI 实验。

关键是，要把这些目标写进公司的计划和 KPI 考核里，然后在全员大会、公司周报里反复说。这样每个人都能感觉到，用 AI 这事是来真的了。

3. 领导要带头用

如果领导自己都不用，说再多也没用。

OpenAI 拿自家的 CFO Sarah Friar 举例子。Sarah 不光自己经常分享怎么用 ChatGPT，还使劲鼓励财务团队去试。结果，财务部成了 OpenAI 内部用 AI 用得最好的团队之一。

领导带头用，主要就是为了给大家「祛魅」，然大家知道 AI 并不神秘。

当员工看见财务总监都在用 AI 分析市场、看客户数据，他们心里的怀疑和害怕就会少很多，会想自己也试试。

4. 部门负责人要具体落实

光靠老板喊话还不够，每个部门的负责人才是关键。毕竟，销售总监最清楚 AI 怎么能帮销售签单，市场总监最懂 AI 怎么能帮团队搞活动。

部门负责人要经常跟自己的团队开小会。在会上，别讲那些虚的战略，就聊点实在的。比如「我们部门可以用 AI 来做这几件事」，「大家觉得还有哪些地方能用上？」。

如果没有思路，可以用「ChatGPT Use Cases for Work」来做头脑风暴：

Activate (激活赋能)，让员工从「要我用」变成「我要用」

战略清楚了只是第一步，真正的难点是怎么让整个公司都动起来。

麦肯锡的数据显示，差不多一半的员工都觉得自己「不会用」AI，他们最想要的其实是培训。

那些行动快的公司，都特别舍得花钱和时间让员工去学习。

1. 搞一套正经的 AI 培训

引入 AI 不能是一次性的讲座，得是一整套系统的培训计划。

公司的人力资源部门应该牵头，设计一套跟岗位工作相匹配的培训课程。这套课程的目标，就是让员工从听懂 AI 是什么，变成能在自己的工作里熟练地用起来。

这里的关键是 结合实际 。讲一堆虚的概念，不如教他们怎么解决手头的问题来得实在。

NBA 马刺队就是个很好的例子。他们没把 AI 培训当成一个单独的事，而是把它塞进了每天的工作里。

比如，市场部开会讨论方案，就直接用 AI 工具来分析球迷画像；教练组开会复盘比赛，就用 AI 模型来分析战术数据。就用这种潜移默化的方式，马刺队的 AI 应用度，在很短时间里就从 14% 涨到了 85% 。

如果缺少学习资源，可以到 OpenAI Academy 看看：

2. 找一批「AI 积极分子」

在任何技能变革里，最有效的办法就是找到那些本身就很有热情的人，然后给他们更多支持。

公司里总有那么一批人，自己就对 AI 特别感兴趣。要把这些人找出来，给他们更深入的培训，让他们成为公司内部的「AI 老师」。

这些积极分子可以组织一些小规模的分享会，或者一对一地帮帮同事，把 AI 的用法传播出去。

这样做不光能减轻官方培训的压力，更重要的是，同事之间的言传身教，往往比老板在上面说要管用得多。

3. 让「试一试」变成常态

创新都是试出来的。公司必须给员工创造一个可以放心试错的环境。

一些可行的建议：

留出固定的时间 。比如，每个月第一个周五是「AI Friday」，大家可以放下手里的活，专门研究怎么用 AI 改进工作。 搞点小型比赛 。组织一些不需要写代码的 Hackthon，让不同部门的人组队，用现成的工具快速把一些 AI 的想法做成个样品。 Notion AI 最早就是从一次内部比赛里诞生的。 加快审批速度 。对于那些实验中发现的好点子，要尽快给资源、给支持，别让好想法等太久。 4. 把 AI 贡献和升职加薪挂钩

最能调动员工积极性的，还是实实在在的好处。

公司要把 AI 用得好不好，明确地跟员工的绩效和发展联系起来。比如在制定工作目标的时候，就可以给不同岗位的人加上 AI 相关的任务，比如「用 AI 优化一个核心工作流程」，或者「负责一个新的 AI 功能试点」。

在提拔人、发奖金的时候，也要特意说说这个人在 AI 方面的贡献。这样大家就都明白了，用好 AI 不光是赶时髦，是真的能给自己带来好处。

Amplify (放大扩散)，把「盆景」变成「森林」

少数人、少数团队成功了，但如果这些经验传不出去，那 AI 的作用就太有限了。

「放大扩散」的核心，就是把那些零散的成功案例，变成整个公司都能学习和使用的知识。

1. 建一个统一的 AI 知识库

找个大家都能方便访问的地方，比如内部的共享文档系统，把所有跟 AI 有关的东西都放在那里。

这个知识库里应该有这些内容：

培训材料和视频。 各种比赛的日程和成果。 公司用 AI 的规矩和安全手册。 好用的案例和 Prompt 模板。

有了这么一个统一的地方，大家找东西就方便了，也省得不同团队重复做一样的事。

2. 坚持分享成功的故事

影响力是通过故事来传播的。好东西要经常讲，大家才会知道。

公司需要像做外宣公关一样，在内部不停地讲 AI 的成功案例。形式可以有很多种。

定期的 AI 简报 。每个月发个邮件，说说这个月又有哪些好用的 AI 项目和技巧。甚至可以直接做一个「简报生成 GPT」，把乱七八糟的笔记扔进去，让 AI 来自动生成一份漂亮的简报，是不是闭环了。 内部的分享会 。请那些项目做得好的人，来讲讲他们是怎么做的，踩了哪些坑。 全员会议的固定环节 。在全员会议上，固定留出几分钟，专门表扬一个「本月最佳 AI 应用」。

分享的时候要注意，既要有那种「改变世界」的大项目，也要有「每天帮我省一小时」的小技巧。后面这种，大家学起来更容易。

3. 搞一些活跃的内部社群

光有正式的知识库还不够，还需要有地方让大家随便聊。

可以在公司的聊天软件里建一些 AI 交流群，或者成立一个跨部门「AI 小组」，让大家可以随时交流想法。

前面说的那批「AI 积极分子」，在这些社群里能发挥很大作用。他们可以多发发，分享些好东西，把群里的气氛搞活。

4. 在团队内部也要多表扬

除了公司层面的宣传，各个团队的经理也要经常在自己的部门会议上，表扬那些在 AI 上做得好的事情 。不管成绩大小，都要提一提。

可以在公司的聊天软件里建一些 AI 交流群，或者成立一个跨部门「AI 小组」，让大家可以随时交流想法。

这种来自直属领导的肯定，信号作用很强。它能让员工感觉到，自己花时间琢磨 AI 是有价值的，是跟团队的业绩直接相关的，领导都看在眼里。

Accelerate (加速迭代)，删掉那些拖后腿的流程

当越来越多的员工开始想用 AI，公司的问题就从「想不想用」变成了「流程跟不跟得上」。

要想把 AI 大规模用起来，就得有灵活的系统、明确的决策权和简单的审批流程。「加速迭代」说白了，就是找出公司内部流程中的摩擦力，然后把它们简化掉，让好点子能尽快从想法变成产品。

1. 让大家能方便地用到工具和数据

如果员工想用个 AI 工具，申请个账号要等好几周；或者想用点数据做测试，要跑好几个部门申请，那再好的想法也给拖黄了。

系统基础设施跟不上，是现在很多公司用 AI 的大问题。今年以来，越来越多的公司开始给员工更大的权力，让他们自己去推荐和挑选觉得好用的 AI 工具，这样提高生产力速度就快多了。

2. 建立一套清晰的 AI 项目申请和评估流程

当公司里冒出来成百上千个关于 AI 的想法时，要是没有一个统一的入口和评估标准，很快就会乱套。

公司需要设计一个简单、透明的流程。让团队能很方便地提交 AI 项目的想法，很快得到反馈，并且清楚地知道公司是怎么评估这些想法的。

化妆品公司 雅诗兰黛 的做法就很值得学。他们成立了一个叫 GPT Lab 的中央部门，专门收集和孵化全公司的 AI 创意。这个实验室收到了 1000 多个 员工提的想法，然后快速地把最有价值的那些做成了样品，最后再帮助最有效果的那些在整个集团里推广。

3. 成立一个能拍板的跨部门「AI 委员会」

为了打破部门之间的墙，公司需要一个有足够权力的跨部门领导小组。

这个领导小组一般由高管牵头，成员来自技术、法务、业务、数据这些部门。它的主要工作不是管事，而是「通路」。

解决卡壳的项目 。有些项目按正常流程走，卡住了，这个小组就负责出来拍板。 协调部门间矛盾 。需要跨部门合作的时候，这个小组负责协调资源和利益。 给好项目开绿灯 。遇到潜力特别大的项目，就给它开个快速通道。

西班牙对外银行 就这搞了这么一个中央 AI 网络。这个网络专门负责看各种创意，决定先做哪些价值高的项目，保证各个部门能顺利合作。这个办法帮他们大大缩短了项目从想法到上线的周期。

4. 让会赚钱的团队有钱继续花

还有一个很直接的办法，就是奖励。如果哪个团队用 AI 给公司省了钱，或者提高了效率，就把省下来的这部分资源，拿出一部分还给这个团队，让他们有钱有时间去做更多新的尝试。

这种做法不仅能鼓励大家，更是在传递一个信号，那就是谁能创造价值，谁就能获得更多自由和资源去探索。

生物技术公司 Promega 就是这么做的，他们鼓励大家用 AI，然后追踪使用情况，找出用得最频繁的团队，再反过来对这些团队加大投入，鼓励他们继续创新。

Govern (治理护航)，跑得快，也要跑得稳

速度和风险，在 AI 时代是分不开的。

跑得快不代表可以瞎跑。正因为速度太快，才更需要有清楚、好用的规矩，让大家知道边界在哪里，然后在这个边界里放心大胆地跑。

好的管理应该是帮助大家更好地做事，而不是给大家添堵。

1. 写一本简单易懂的「AI 安全手册」

公司需要把那些复杂的规定，变成一套普通员工也能看懂、能执行的行动指南。

这本手册的核心，就是要说清楚，哪些事是 可以放心试的 ，哪些事是 需要向上报告的 。这样，大家在处理大部分日常工作时，就不用每次都去找法务或者合规部门，效率自然就高了。

还有个小窍门，可以做一个定制版的 GPT，把这本安全手册喂给它。这样员工有任何关于规定的问题，可以直接问这个 GPT。只有遇到特别敏感或者重要的问题，GPT 才会提醒他们去找法务同事咨询。

2. 定期检查和更新 AI 的规矩

AI 领域的法规、技术和玩法，每天都在变。所以，管理的规矩也不能一成不变。

公司应该每个季度都搞一次小规模的检查，看看当前的系统、流程和规矩还合不合适。检查的时候要从两个方面看，一方面是这些规矩有没有保护好公司，另一方面是它们有没有不小心把创新的速度给拖慢了。

可以利用 ChatGPT 的深度研究功能，持续关注全世界在 AI 治理方面的新规定和好做法，然后定期生成一份跟自己公司最相关的报告。

小结

仔细看完整个指南，你会发现一个核心思想，那就是用好 AI，技术问题还在其次，关键是 组织和文化的问题 。

OpenAI 提出的这套行动指南，其实是一套完整的公司变革方法论。它描述了一个理想的「AI 公司」应该是什么样子。

从上层到下级，目标一致 (Align) 。 从个人到团队，技能匹配 (Activate) 。 从个例到体系，经验共享 (Amplify) 。 从想法到落地，流程顺畅 (Accelerate) 。 从创新到运营，风险可控 (Govern) 。

一个企业，想要在 AI 变革中胜出，就不能仅仅把 AI 当作又一个新工具，而是要真正把 AI 当作一种全新的工作方式。

如果你也还在摸索传统业务的 AI 转型，不妨按着这份指南实践一下这五条「AI 领导力原则」，建立并扩大应用 AI 的优势，让 AI 从一个「好玩的实验」真正变成「实实在在的业务增长」。