Mohan Sankararaman将那种旧有的技术驱动型变革——即每隔几年推行一次、试图通过一次性集中发力来重塑企业的做法——称为一个陷阱。作为总部位于孟菲斯的区域性银行First Horizon的执行副总裁兼CIO，他专注于像银行管理风险资金那样来推动数字化转型：循序渐进，并留有随时撤回的余地。
每一位CIO都面临着类似的压力，需要重新审视AI时代的变革管理。Leadership Forum的管理合伙人Wanda Wallace多年来一直为CIO提供变革管理方面的咨询，她认为这份工作本身并没有太大改变。
“促成并巩固变革最艰难也最关键的一环，是说服大家接受新方法，”她说道，“AI并没有改变这一需求或过程，这本质上依然是人与人之间的互动。”
与最贴近实务的技术实践者和研究人员交流，你会一次又一次听到类似的观点。真正改变的，是企业有限的消化吸收能力正在被越来越多的事物所争夺——其中AI首当其冲。以下是如今IT Leader在变革管理方面面临的五个残酷现实。
1. 变革没有终点线
Standard Industries是一家拥有2万多名员工、业务遍布全球约50个国家的工业集团，其CIO Ashish Parmar亲眼见证了变革本质的转变。他表示，过去变革被视为一个有始有终的项目——不论诱因是上线新的ERP系统、组织架构重组，还是降本增效的指令。但这一模式如今已不再适用。
“在今天，变革是持续不断的，”Parmar表示，“我们的战略重点在于构建韧性与适应能力，而不是为了达成某个单一的终点。”
Protiviti变革与人才业务负责人Fran Maxwell表示，AI是打破旧模式最明显的例子，不过他也补充道，AI并非唯一的例子。与ERP上线这种一次性的独立事件不同，AI领域的转型始终处于动态演进中。
“技术在持续演进，应用场景快速涌现，对岗位职责的影响也往往存在不确定性。”Maxwell说道。他指出，常见的误区在于将任何重大变革(无论是否由AI驱动)都当成包含培训课程和沟通计划的一时项目。正确的做法是构建一种永久性的适应能力，而非为了单次冲刺去临时组建团队。
Nutanix的CTO Manosiz Bhattacharyya指出，如果底层系统无法提供支撑，这种持续适应就无从谈起。
“技术本身并不是转型的阻碍，应用现代化才是。”他表示。多年累积的依赖关系、遗留系统的整合难题以及碎片化的数据，才是真正拖慢企业脚步的原因，而在旧架构之上叠加新工具，并不能消除这些技术债。
“盲目应用AI并不能消除技术债，”Bhattacharyya强调，“反而会放大它。”
2. 带宽不只是网络问题
人才服务公司LHH在2026年对约3000名HR Leader进行的一项调查显示，企业重塑组织架构的原因并非由单一因素主导：在过去一年中，AI与自动化、技能不匹配、并购活动以及战略转型，各自被约五分之一的受访者列为驱动因素。换句话说，大多数企业都在同时应对多种形式的变革，而不仅仅是AI。
所有这些同时发生的变革都面临着一个硬性瓶颈：企业的吸收能力是有限的，一次只能消化这么多。
“每个企业的变革承受能力都是有限的，因此领导者不能在现有工作负荷上无休止地堆叠新项目。”Standard Industries的Parmar说道。
他主张CIO不应将这一上限视为单纯的约束，而应利用它来强化执行纪律。IT领导者应当明确哪些是不可妥协的必选项，并将团队精力集中于此，而不是把资源分散到AI试点、组织重组以及其他所有争夺注意力的项目上。
Sankararaman在First Horizon也得出了几乎相同的结论。他表示，银行业过去常常青睐耗时数年才能见效的缓慢、偶发性彻底变革。但这种模式如今已难以为继。
“把转型当成一个宏大的单一项目极具诱惑力，但在技术演进如此迅速的今天，那是一个陷阱。”他说道。相反，Sankararaman采取分阶段释放资金的方式，每阶段的资金拨付都与可衡量的成果挂钩，达标后才批准下一阶段。这样一来，企业就能边干边调整并建立信心，而不是把宝押在单一的多年期计划上。“我们奖励进步，而不是追求完美。”他总结道。
企业生产力研究所(i4cp)首席研究官Kevin Martin的数据也印证了渐进式改进的价值。当领导者希望加快速度时，本能反应往往是进行架构调整：扁平化管理、扩大管理幅度、重新划分汇报线，然而i4cp的研究发现，这些结构性调整与企业的敏捷性或市场表现之间不存在统计学上的相关性。真正让敏捷型企业脱颖而出的，是其日常运作机制：情景规划、更快的资源重分配、清晰的决策权、持续的劳力规划、有针对性的技能提升以及严谨的执行力。
“你无法通过重组架构来获得敏捷性，”Martin表示，“你需要将敏捷融入企业的日常运营之中。”
3. 影子IT不该藏在阴影里
员工私下寻找工具来完成工作并非新鲜事，多年来，影子IT以各种形式存在，从个人文件共享账号到未经授权的SaaS订阅不一而足。
如今，它演变成了影子AI。Sankararaman认为，大多数CIO仍将其视为安全或合规问题，而忽略了它的本质：它反映了企业真正需要却未能被满足的需求。
“影子AI已经在每个企业中发生，如果你没有在变革管理战略中解决它，说明你的应对已经太迟了。”Sankararaman表示。
Sankararaman的做法是从好奇心而非限制出发：先去了解员工试图用自己找来的工具解决什么问题，从而更容易就企业应如何监管这些工具达成共识。
“这是一场关于变革管理的对话，而不单单是一场关于政策的对话。”他说道。
4. 信任必须植入设计，而非事后补救
任何改变决策方式的新系统，都必须先赢得信任才能获得广泛应用。自主式AI进一步抬高了风险门槛，因为它不仅为决策提供信息，还会直接在工作流中自主采取行动。
Sankararaman表示，这种动态特征与变革领导者以往管理的任何事物有着本质的不同，它所产生的阻力往往更加隐蔽，体现在人们对系统如何得出结论、出错时谁来负责，以及它是否会取代某人工作的质疑中。“这些问题需要切实的解答，而不是空洞的安心话术。”他说道。
在First Horizon，IT团队正通过权限访问、集中化防护栏、人工监督以及一致、可复核、可解释的输出，将信任植入系统根基中。“如果大家无法理解技术是如何得出结论的，你就没有赢得他们的信任，”Sankararaman表示，“而没有信任，应用推广就无法持久。”
如今的员工不太担心学习新工具，他们更担心这对自己的岗位职责、专业技能意味着什么，以及当机器承担了部分工作后，他们的业绩将如何被评估。
“他们担心职业相关性、责任归属、岗位安全性以及绩效评估方式，”Protiviti的Maxwell表示。在他看来，填补这一鸿沟需要的不仅仅是推广计划，它需要保持透明，明确哪些在变、哪些没变，以及在工具引入后员工该如何继续创造价值。
5. 疲惫不等于不配合
当向IT领导者询问变革疲劳时，他们更倾向于将其归结为能力/容量问题，而非心理抵触。2025年晚些时候，一波要求每周五天回办公室上班的强制规定叠加持续的裁员潮袭来。据Newsweek和TechCrunch报道，仅在5月至11月之间，科技公司就裁员超过6.6万人，这种并发的震荡极大地消耗了企业的变革承受能力。
在i4cp所称的“惯性维持者”(指尽管组织敏捷度较低但仍保持良好业绩的公司)中，51%的员工表示对变革感到疲劳，仅有8%的人认为变革管理是公司的优势所在，而在“敏捷领跑者”(即i4cp研究中敏捷度最高、业绩最好的企业)中，仅有12%的员工报告存在高度疲劳。
“AI是催化剂，”Martin表示，“但组织内部的摩擦才是燃料。”
Protiviti的Maxwell认为，变革疲劳往往较少源于抵触心理，更多源于吸收能力不足。“当领导者清晰明确地指出什么最重要、成功的标准是什么，以及同样重要的是——当前哪些不是优先事项时，员工接纳变革的可能性要高得多，”Maxwell说道。他给CIO的建议是：在加速推进之前，先共情并明确优先级。
大多数CIO尚未充分利用的一个结构性解决方案是共同承担所有权。“不要孤军奋战，”First Horizon的Sankararaman建议道，“与业务部门的其他同僚合作，包括你的CHRO、CFO、COO，让他们成为变革的共同倡导者，而不仅仅是接收进度更新的利益相关者。”他发现，来自多位领导者的统一声音，比起仅由IT部门单独传递的信息，更有分量也更持久。
在Wallace看来，完全没有疲劳感本身就是一种警示信号。“如果你的企业没有对变革感到疲劳，”她说道，“那我反而要担心你们这段时间到底有没有在做事了。”
