当地时间9月3日，OpenAI发布《人工智能时代保持领先：领导力指南》（Staying Ahead in the Age of AI: A Leadership Guide），旨在帮助企业在快速发展的AI浪潮中找准方向、提升竞争力。

OpenAI指出，当前AI技术迭代速度正以史无前例的态势推进。自2022年以来，前沿大模型的发布数量增长5.6倍；运行GPT-3.5级模型的成本在18个月内大幅下降280倍；AI的行业采用速度更是桌面互联网时代的4倍。技术爆发带来的商业价值同样显著：早期布局AI的企业，收入增长速度已比同行高出1.5倍。

人工智能迅猛的发展节奏也让许多企业陷入困境：多数企业表示难以对AI发展进行有效规划，在“如何跟上技术步伐”、“如何赋能员工掌握AI工具”、“如何构建以AI为核心的组织模式” 等关键问题上缺乏清晰路径。

正是基于这一痛点，OpenAI梳理了和企业的合作实践，提炼出对齐（Align）、激活（Activate）、放大（Amplify）、加速（Accelerate）、治理（Govern）五大核心原则，涵盖从战略规划到团队执行、成果推广及风险管控的各个环节，为企业制定AI战略、落地AI应用提供了可落地的行动框架和实施路径。

一、对齐：管理者先把AI用起来

在AI变革落地过程中，员工对新举措的接受度，往往取决于能否清晰感知AI对个人技能提升、工作价值深化及公司竞争优势增强的实际作用。而领导者正是推动“对齐”的核心力量，需通过明确传递AI举措目的、展现坚定承诺、全力支持员工转型，让企业从战略到执行层面形成AI共识。

结合OpenAI提供的实践指导与客户案例，可通过以下具体方式落地“对齐”：

1.高管讲故事，锚定AI愿景：领导者需清晰阐释AI对公司未来的关键意义——无论是为应对竞品挑战、匹配客户需求升级，还是支撑业务持续增长，都要让员工理解“为何要做”。当员工明确AI举措背后的逻辑，会更易建立信任、找准定位，将个人工作与公司AI战略关联。例如Moderna首席执行官斯特凡纳・邦塞尔（Stéphane Bancel）直接要求员工每日使用ChatGPT 20次，把AI融入日常工作核心，以明确指令传递AI的战略优先级。

2.设定全公司可衡量的AI目标：将AI采用与日常工作绑定，制定具象化目标，比如挖掘新的AI应用场景、明确AI工具使用频率基准、设定团队AI实验数量等，并将这些目标纳入公司整体规划与KPI体系。同时通过全员会议、公司公告等渠道同步目标，营造“AI是常规工作方式”的氛围，避免AI举措流于形式。

3.领导者以身作则用AI：要求高管定期分享个人AI使用场景，比如如何借助AI洞察市场趋势、快速分析客户数据等，用实际行动打消员工对AI的顾虑，激发尝试意愿。像OpenAI首席财务官萨拉·弗莱尔（ Sarah Friar），就常公开分享自己使用ChatGPT的经验，并鼓励团队大胆实验，最终使其带领的部门成为OpenAI内部AI应用最领先的团队之一。

4.职能领导者牵头联动：业务线负责人需主动搭建AI与团队工作的连接桥梁，通过召开专项会议，展示与本部门相关的AI应用案例、收集员工疑问与反馈、解答实操难题，帮助员工直观理解AI如何解决日常工作痛点。OpenAI还特别提示，可借助GPT的“ChatGPT工作用例”功能，辅助识别不同岗位的生成式AI应用方向，让案例更贴合团队需求。

为确保“对齐”效果，还需通过三个核心问题反思优化：一是通过定期员工调查，判断员工是否清晰AI对公司战略的重要性；二是搭建并公开AI目标进展仪表板，检查是否做到透明沟通；三是统计职能领导者召开 AI 相关会议的频率，评估其是否有效帮助员工关联AI与部门目标。

二、激活：AI使用率与绩效、晋升挂钩

生成式AI落地的核心难题，在于近半数员工缺乏使用所需的培训与支持，而他们普遍将培训视为AI成功应用的关键。对此，OpenAI建议企业聚焦“赋能员工”，通过针对性培训、实践场景搭建与激励机制，让AI 成为员工善用的工具。结合实操指导与客户案例，“激活”可从四方面推进：

1.落地结构化AI技能计划：围绕具体岗位设计培训，优先教授贴合工作流程的实操技能（如财务用AI整理报表），而非抽象概念。圣安东尼奥马刺将培训融入日常工作，使AI熟练度从14%升至85%。企业可加入 “OpenAI学院”，获取培训内容与社区资源。

2.搭建AI先锋网络：筛选并培训对AI有热情的员工成为“内部导师”，通过工作坊、非正式指导普及AI，帮同事打消顾虑。API或ChatGPT企业版客户，可派负责人加入“OpenAI先锋网络”，获取官方资源。

3.推动AI实验常态化：设固定“实验时间”（如每月首个周五为“AI探索日”），举办无代码AI黑客马拉松，支持跨职能团队原型化解决方案并快速审批。Notion借AI黑客马拉松开发出核心产品Notion AI，OpenAI也通过定期分享用例促进实验。

4.关联AI参与与职业发展：将AI目标纳入OKR，在绩效评估、晋升中突出AI贡献（如展示AI带来的效率提升），让员工明确 “用AI有回报”。

此外，可通过三组问题自查优化：跟踪AI工具活跃用户、培训完成率，判断员工参与度；检查职业标准是否含AI内容，确认激励到位；统计实验想法落地情况，验证探索价值。

三、放大：打破AI成功孤岛，实现全组织价值复用

扩展AI影响力的核心，是避免各团队重复解决同类问题，将分散在不同部门的AI成功经验、方法转化为全组织可共享的知识资产。结合OpenAI提供的指导与实践建议，“放大” 可通过以下策略落地：

1.搭建集中式AI知识中心：在Confluence、Notion或SharePoint等平台，创建易于访问的资源库，整合AI培训材料、黑客马拉松日程、使用政策、操作指南及最佳实践案例。这能减少信息混乱，避免“重复造轮子”，帮团队快速获取所需资源。OpenAI提示，可借助ChatGPT连接器，让员工在日常工作场景（如办公软件界面）中直接调取这些知识，降低使用门槛。

2.定期分享AI成功案例：通过月度简报、内部网络研讨会或全员会议的短环节，常态化展示AI成果，既包括推动业务的重大突破，也涵盖优化日常工作的小改进，同时清晰同步落地步骤，方便其他团队直接借鉴。例如用ChatGPT搭建“AI简报”项目，可快速将原始案例、进展更新转化为格式化内容，提升分享效率。

3.建立活跃的内部AI社区：创建Slack或Teams专属群组，或设立内部AI卓越中心，供员工实时交流AI使用心得、协作解决问题。依托此前搭建的“AI先锋”团队，由他们定期发起讨论、分享资源，保持社区活跃度，让知识在互动中快速流动。

4.在团队层面强化AI价值：要求部门负责人在常规会议中，主动分享本团队的AI成功案例，强调AI带来的效率提升或工作优化。这种来自直接领导的认可，能让员工直观感受到AI的实用价值，同时带动更多人参与AI实践。OpenAI还建议，鼓励员工和管理者在企业社交平台公开分享AI成果，形成正向反馈循环。

为验证“放大”效果，可通过三组问题自查：是否每月分享至少3个新的AI案例或资源？是否有专人维护AI知识中心且每月更新至少2次？AI社区的活跃贡献者、帖子及共享资源数量是否稳步增长？

四、加速：消除流程壁垒，推动AI项目快速落地

要让AI从试点快速走向生产，关键是为团队提供灵活的支持、清晰的决策机制，消除流程中的摩擦点。结合OpenAI的建议与客户案例，“加速” 可通过以下方式推进：

1.畅通AI工具与数据访问：确保团队能快速获取测试、搭建AI项目所需的工具和干净数据。OpenAI建议，可赋予员工推荐高价值AI工具的权力，减少层层审批，直接提升AI采用效率。

2.建立透明的项目受理机制：设计简单的流程，让团队能轻松提交AI项目想法，同时快速获得反馈，并明确项目优先级的判定标准。这能减少混乱与重复投入，确保精力集中在潜力最高的用例上。例如用 ChatGPT 起草项目受理表格、简报模板及优先级评估标准，还可借助其推理能力对潜在项目做初步评估，提升筛选效率。

3.组建跨职能AI委员会：成立由高管支持的小型团队，授权其解决AI项目推进中的障碍（如跨部门协作问题），加速高潜力项目的审批，同时确保项目符合合规要求、对齐公司目标。以BBVA为例，其搭建的中央 AI网络，通过审查项目想法、优先高价值用例、协调部门协作，成功将AI项目从概念验证快速推向生产。

4.奖励高价值AI实践：对通过AI实现效率提升或成本节约的团队，额外提供资源（如预算、时间）支持其进一步探索创新；在表彰、晋升中突出这些团队的贡献，传递“高影响力AI实践会获得更多支持” 的信号。例如Promega通过跟踪AI使用情况，识别高活跃团队并加大投资，有效激励了AI创新。

自查 “加速” 效果可关注三点：AI项目从试点到生产的平均时长是否缩短？工具与数据的审批时间是否控制在合理范围？获得资源支持的项目，是否与业务影响力高度相关？

五、治理：平衡创新与风险，构建轻量化AI安全框架

快速推进AI不代表忽视风险，而是通过清晰、实用的规则，让团队在安全范围内自主行动——好的治理应支持创新，而非成为流程障碍。结合OpenAI的指导，“治理” 可通过以下方式落地：

1.制定简洁的负责任AI手册：梳理易于遵循的指导方针，明确“安全尝试AI”的范围（如哪些场景可自主使用AI）、需要上报的情况（如涉及敏感数据或核心业务的AI项目），帮团队无需频繁申请合规审查，也能做出合规决策。OpenAI提示，可基于手册创建自定义GPT，员工用日常语言即可查询政策问题，仅在涉及敏感、重大事项时才需联系合规团队，兼顾安全与效率。

2.定期审查AI治理实践：每季度开展轻量化审计，检查当前AI系统、流程及治理规则是否合理。可借助ChatGPT的深度研究功能，跟踪行业最新治理标准、法规更新，提炼与企业相关的要点，用于优化内部治理框架。

验证 “治理” 有效性可通过三组问题：团队是否能在无额外监督的情况下，正确应用 “安全尝试” 规则？治理手册是否每季度联合法律、风险及业务团队更新，适配新法规与工具？是否存在因治理流程导致的 AI 项目延误，且已根据团队反馈优化瓶颈？

OpenAI的这份指南为企业提供了一份实用蓝图，希望企业能从容应对AI带来的机遇与挑战，将AI融入战略与运营，实现生产力与竞争力的双提升。在快速变革的时代，率先拥抱AI的企业将在市场竞争中脱颖而出，能够引领行业新潮流，创造更大商业价值。