企业AI项目为什么做不成：SOP、责任人和绩效要一起看

文 / 老汪（汪斌），制造业财务、Excel BI与业财融合实务。更新于2026-09-14。

本文简介：

企业AI项目要同时明确业务目标、责任分工和贡献如何评价。SOP中规定底线的部分要保留，具体做法可以按现场调整；IT与业务共同负责，不能用上线代替经营验收。

本篇源于《十字路口Crossing》2026年6月3日对谈Rolling AI，主播Koji，嘉宾阿甘、刘开。保留原对谈的观点与案例，并结合制造业财务展开；客户成绩按嘉宾口述理解，制造业示例均为教学设定，不是我的客户项目披露。

FDE与制造业财务系列，第3篇，共5篇。

你让销售每天补客户资料，考核却只看成交；你让老会计教AI，月结工作量一点没少，绩效也不认带教。项目会上人人说支持，真正使用的人却越来越少。

这不是再换一版提示词就能解决的。

Rolling AI对谈把失败原因追到了老板预期、业务参与和激励，也提出“SOP代表落后”的激烈判断。我会保留它对管理方式的追问，但放到工厂，要把哪些能改、哪些不能省说清楚。

“SOP代表落后”，哪些能改、哪些不能省？

嘉宾提出一个很强的判断：SOP追求标准化，往往只能保证整体达到60分；AI有机会让每家店按自己的情况做得更好，达到85分、90分。

这些分数是表达观点的比喻，没有对应测评。他们反对的，是把不同门店硬塞进同一种做法。

这部分我赞同。但“SOP代表落后”如果直接搬进制造业财务，会出问题。

领料退料要有记录，计量单位要清楚，核算口径要一致，关键动作要有相应授权，质量和安全要求要执行。这些标准恰恰是在保护生产和经营。

要区分的是，哪些规则规定底线，哪些规则只是某种情况下的做法。

我更愿意把AI理解成，帮助员工在明确边界内作出更合适的判断。

而且AI系统本身也需要运行规则：资料变了谁更新，答案有争议谁复核，系统出错后业务怎样继续。反对僵硬流程，不能变成不用建立流程。

节目进一步谈到总部角色的变化。总部不能只要求一线填表、按标准做事、接受检查，还应该提供帮助：让店长更容易看懂生意，让销售更容易发现问题。

财务总部也一样。统一报表是必要工作，但如果每次只催数据、挑格式，而不能帮工厂解释成本差异、处理库存问题，现场对财务的评价可想而知。

AI能让支持更及时，却不会自动改变总部的态度。一个系统到底帮助现场干活，还是只增加监视和汇报，要从它每天要求员工做什么来看。

项目为什么做不成，要看预期、负责人和考核

节目把企业AI项目失败归成三个原因：老板预期过高，IT主导而业务不参与，激励机制没有改变。

嘉宾还给出整体成功率不到一半的判断。这个数字没有披露样本和统计方法，不能当作行业失败率。三类问题本身，则值得拿来检查项目。

先说预期。

有的企业希望上了模型，混乱的经营问题就会一起解决。但业务数据不完整、部门之间口径不一、没人愿意对异常负责，系统最多把这些问题呈现得更快。

嘉宾转述过华熙生物董事长在工作坊上的要求，大意是不要只盯50%的效率改善，要去找三倍、五倍、十倍的业务变化。这个说法适合用来打开思路：有没有一项业务，因为服务能力、人员精力或成本限制，一直没法展开？

但我不会据此否定“小改善”。一个核对动作只节省半小时，却减少了反复返工，覆盖每个月的稳定需求，可能就很值得做。倍数大不大，不能代替收益和难度的判断。

再看谁负责。

嘉宾对IT牵头的项目非常不看好，理由是IT不知道怎么选货、怎么卖保险、怎么经营一家店。业务专家如果把自己当作等着被采访的配合方，系统很难形成好判断。

这不等于把IT排除出去。

数据从哪里来，权限怎样开，如何与现有系统连接，日志和维护谁承担，这些工作不能靠热情省掉。节目谈到有的跨国公司花很久处理治理和审批，他们认为这会拖慢探索。但解决办法应当是给有限范围的试点明确条件，让业务和IT共同作出判断。

如果做前面的材料耗用异常助手，我会把责任这样分：成本或生产负责人确定要解决什么，资深业务人员提供判断样本，IT安排可用数据和运行条件，财务复核口径与效果。涉及跨部门调整，由能够调动资源的人拍板。

谁都不能因为“这是AI项目”就把自己的责任交出去。

最后是考核。这也是节目反复强调的部分。

销售如果全部按成交拿钱，你要求他每天额外补客户画像、写复盘，对他来说就是增加工作。嘉宾举过把考核由全部看结果，调整成约80%结果、20%过程的做法，让资料贡献获得相应激励。

具体比例没有通用答案。需要保留的是，企业要求员工产生一项新贡献，就得说明这份贡献怎么算。

财务团队要带教AI，也一样。你让骨干整理异常案例，工作量却仍按处理了多少张单、出了多少份表评价，谁愿意持续做？更坏的做法是按知识条目数量考核，最后交上来很多文字，真正能用的很少。

应当看被采纳的案例是否有证据，规则是否减少同类错误，其他同事是否能按记录完成核对。质量要回到工作结果里评价。

老板的管理意图怎样影响AI每天的工作？

节目把与董事长、CEO的交流比作“心理咨询”。这不是说FDE在提供心理治疗，而是他们需要先理解老板真正想改变什么。

老板希望员工有更好的判断能力，还是希望更细地控制员工？希望一线多承担经营责任，还是所有事情都等总部指令？同样的AI能力，在不同管理意图下会形成完全不同的工作安排。

一个助手每天帮助店长解释经营异常，和一个系统每天统计店长哪里没填表，员工感受当然不同。

嘉宾倾向于让一线得到更强的支持，认为AI能把管理者的意图放大。他们也谈到，基层员工面对岗位变化，需要比老板更多的沟通。

这个判断我认同，但“淘汰的是岗位，不是你”只说到一半。

岗位变了，新的工作是什么？培训时间由谁安排？过渡期工作量怎么分？经验教给AI后，员工能得到什么？这些安排讲不清，再多安慰也没有用。

这也是为什么他们会筛选客户。按照自述，他们更愿意直接与一把手交流，在几次见面内判断能否合作；对业务目标说不清、责任人不确定、决策反复的项目，即使金额在六百万元、八百万元，也可能拒绝。

值得学的并非“必须三次谈成”，而是验收条件不清楚的项目，不会因为合同大就容易做。

“买个软件提高效率”的需求本身也没错。嘉宾明确说，这与他们的服务定位不匹配。对我们做咨询和陪跑的人来说，说明适合解决什么问题，比把所有客户都拉进同一种方案更负责。

节目还比较了中国民营企业经营者和海外职业经理人的差别，认为前者更贴近一线、在意结果，后者更重视过程。他们因此看好中国市场产生新的管理方法。

我会把它理解成他们所服务客户带来的观察，不能据此概括所有企业。真正影响项目的，还是决策者是否理解业务、能否调动资源、愿不愿意承担改变带来的责任。

接上模型以后，为什么还要重看工作顺序？

嘉宾用了电气化的比喻：有的工厂用了电，却只是用电动机带动原来的大轴，厂房和生产组织仍然沿用旧安排；另一种工厂则围绕新的动力方式重新布置生产。

节目把它联系到兰开夏纺织业衰落，并给出产业占比、跨越技术周期企业比例等数字。这些历史和比例说法缺少可核对依据，不能当作已经成立的因果证明。

不过，作为工作设计的提醒，这个比喻有意义。

把AI接进旧工作里，让它替你把报告写快一点，是一种改善。继续往前看，为什么要等月底才发现异常，为什么业务人员看不到同一套数据，为什么报告写完还要多层转述，可能会找到更大的改变。

以前只能集中做一次的检查，有没有条件更频繁地做？原来靠邮件补充的原因，能不能在异常发生时就留下记录？每次重新写的分析，哪些事实可以自动取得，哪些判断必须现场确认？

这就进入了流程设计。

嘉宾说技术在项目里可能只占三分之一，其余涉及组织、商业模式和人才。这是个人经验判断，不是项目预算比例。我保留它想提醒的事：上线技术系统与改变工作结果之间，还有很多人和组织的工作。

对财务团队尤其如此。你不能只计算写报告省了多久，还要看，异常是否提早发现，问题是否有人处理，同样的问题下月有没有继续发生。

只负责转述信息的中层，该怎样重做工作？

节目认为，最容易受到冲击的是只做信息传递的管理层，以及大量依赖打字速度、记忆和常规资料加工的岗位。

他们没有简单地说，中间层一直是多余的。相反，他们解释了这些岗位过去承担的智力工作。

一线销售汇报客户情况，往往是一段带情绪、没有结构的故事。管理者要从中提取问题，再把几十、上百个人的信息聚合，才形成高层能看的报告。否则董事长面对的，就是成千上万段原始叙述。

大模型擅长处理这类非结构化文字，因此中间的信息清理、归类和汇总工作可能明显减少。

放到财务组织，如果一个主管主要把各工厂的表合并、换个格式、转给总监，他确实应该重新审视自己的工作。

但主管还可能要决定统一什么口径、哪项差异需要升级、两个部门意见冲突时如何取舍、由谁承担整改。这些事情不能因为报告自动生成，就假定已经有人完成。

财务经理要往这些具体责任上走，而不是给原来的汇总工作换一个更高级的名字。

嘉宾还预测，更长远看，人会减少方案撰写、设计和代码等执行性智力工作，把更多精力放在方向、预算和方案判断上。它是趋势判断，不能当成今年明年所有岗位都将如此。

我尤其想补一句：判断能力不能脱离实际工作长期存在。

如果从来不核过单据、不看过数据处理过程、不追过一个错误，就很难知道系统的答案哪里可疑。把基础执行全部交出去以后，仍要保留抽查和复盘，否则“我只负责判断”容易变成“我也不知道它做得对不对”。

新的分工怎样写到每天的工作里？

制度里写“业务负责、IT支持”，还不够。日常协作需要明确到一条异常怎样流转。成本助手发现耗用偏高，谁在什么时间内看，缺资料找谁，两个部门意见不一致怎样升级，超过处理时间谁提醒，这些才是可以运行的分工。

试点阶段，可以先用一张表把责任落实下来：

具体企业可以一人兼任几项，但不能让重要决定处于没人负责的状态。也不能让AI在信息不足时，自己猜一个负责人完成交接。

绩效调整还要避免另一个问题：用资料数量制造新形式主义。只奖励上传次数，员工就会上传很多内容；只奖励响应速度，复杂问题就可能被草率关闭。

我会把带教与处理质量一起看。例如，一条经验是否让后续相似问题少返工，一项提醒是否被现场采纳，关闭的异常在复核时是否重新出现。短期内样本少，就先逐条评议，不必急着发明一个看起来精确的分数。

组织变化也要给员工留下过渡时间。释放出的整理时间先用于核对和学习，新的职责逐步增加。这样才能知道，工作是真的改善了，还是把原来的忙变成了另一种忙。

常见问题 FAQ

AI项目一定不能由IT牵头吗？

不能一概而论。关键是业务对需求和验收负实际责任，IT对数据、权限、系统运行与维护负责。不能由任何一方单独代替另一方判断。

用了AI，SOP还有没有必要？

有。核算口径、授权、质量和安全等底线仍需标准，AI本身也需要更新、复核和异常处理规则。可调整的是具体情况下的工作方法。

只省半小时的小项目值得做吗？

如果任务反复发生、效果稳定、总成本合适，就值得。先判断实际收益，不必把三倍、十倍提升当作所有项目的立项门槛。

本系列按隔天更新，后续篇目可在FDE系列目录查看。

• 第1篇：FDE与财务人的机会
• 第2篇：老师傅经验与AI带教
• 第3篇：AI项目分工与考核（本篇）
• 第4篇：材料耗用异常AI试点（2026-09-21 08:00更新）
• 第5篇：AI咨询收费与财务成长（2026-09-23 08:00更新）

延伸阅读：WorkBuddy接入ERP前的数据与权限治理；制造业月末关账完整检查表。

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