Axtria公司总裁兼首席执行官Jaswinder "Jassi" Chadha近日在Anthropic举办的一场活动上，向50多位首席执行官发表演讲。他讲述了Axtria如何将自身改造为AI优先企业，在会上有人问他，整个过程中最让他意外的是什么。他的回答与模型、数据管道或工具都无关。
"赢得组织中每个人的心和脑，让他们相信这是十倍的差距，而不是渐进式的改变，这才是最艰难的挑战。不是技术！"
当下，生命科学类企业正面临同样的困境。各种试点项目的数量增长速度，远远超过了实际工作方式转变的速度。缩小这一差距属于管理层面的工作，而Chadha透露了Axtria是按照怎样一套特定顺序来应对这一挑战的。
先实验，后承诺
严格来说，当时并没有一份传统意义上的计划。相反，Chadha与行业领袖交流，坚持自己的几个个人信念，并在公司内部找到一两位渴望探索可能性的好奇心强的领导者。公司在任何人确定具体成果之前就已经投入了资源。各团队尝试使用手头的工具，比如Windsurf、Cursor、Co-Pilot等，并在使用过程中学习。
产品开发的生产效率最先得到提升。一旦Chadha看到了这些成效，他便自上而下做出决定，要让公司成为AI优先企业，并一次性向所有人推出Claude，跳过了通常的试点群体阶段。此后，Axtria内部的员工愈发确信这一变革的价值，关注公司动态的客户和合作伙伴也是如此。
多数公司的做法恰恰相反：先写好战略文案，成立指导委员会，再去寻找能够契合既定方向的应用场景。但在Axtria的案例中，是一小群人先拿出了证明。只有在那之后，公司才投入相应的关注度和信誉资源，推行全公司范围的变革。
渐进式改变更容易让人相信
Chadha指出，人们很容易相信渐进式的收益。但十倍的差距要求每个人去想象自己的工作方式发生根本性的改变，这不仅需要能力，更需要信念的支撑。
以商业分析职能为例。"渐进式"的改变可能意味着原本三周完成的季度品牌表现评估，缩短到两周完成。但十倍的差距则意味着评估报告每天早上自动生成，团队可以把时间花在评估本应支撑的决策上。人们愿意接受提高工作速度。但要接受如今工作中很大一部分已经成了机器的工作，而自身的价值转移到了别的地方，这需要人们付出更多的心理接受过程。
许多项目正是在这一环节陷入停滞。而在Axtria的案例中，先前的顺序安排起到了帮助作用，因为到了这个阶段，人们已经亲眼目睹了同事完成了他们曾认为不可能完成的事情。这比自上而下下达的目标更能赢得信任。
四个让变革稳固下来的决定
Chadha特别提到了企业文化，以及四个让这场变革得以巩固的决定。
领导者率先行动
Axtria的领导者分享了自己为何AI对个人有效的亲身经历，因此采用AI从来不是只要求他人去做的事情。
没有人因此失业，但标准提高了
Chadha在这一点上十分坚定：这场变革旨在让每个人变得更有能力，同时也对所有人提出了更高的要求。
团队公开进行实验
黑客马拉松和共享实验取代了悄悄进行的试点，这使得失败变得可见，也更具教育意义。
所有人获得相同的工具
工具访问权限一视同仁地分配，不存在被优待的特定群体。
Axtria也相应调整了组织结构。公司把一些最优秀的人才从业务部门调出来，专门负责推动这场变革，并要求部分业务负责人组建小型团队，用于孵化新的工作方式。产品研发部门率先行动，为其他部门树立了榜样。公司还重新制定了绩效评估标准，使评判工作成效的方式与当下真正的工作方式相匹配。
一套统一的运营模式随后推广到了每一个职能部门。工程团队从敏捷开发小组转向了AI协作单元。财务部门能够更快地完成月度结账，数据能及时送达需要做决策的人手中。市场部门借助AI生成客户演示文稿。服务团队销售AI优先的产品方案，产品团队也在将其旗舰平台从传统软件重构为无头化、自主运行的系统。每个职能部门都自行摸索出了这一模式在本部门具体工作层面的意义。
技能提升工作与这一切同步进行。Axtria为现有员工提供了结构化的学习项目，而不是通过招聘来引入新技能，公司称其员工队伍目前已实现100%获得AI认证。认证机制让这场变革的推行变成了一种预期要求：由于访问权限面向所有人，具备相应能力也就成为了每个人工作的一部分。
治理贯穿始终
Chadha将治理称为整个变革过程中最紧迫的支柱。公司会审查每一份工作说明书中的AI风险，自动屏蔽高风险工具，并对每一笔AI相关支出进行跟踪和归因。他认为正是这种严谨的管理机制，让Axtria能够快速推进变革，同时又从不让客户信任承受风险。
一家制药行业的商业机构所承受的这种责任分量更重。它需要在医学、法律和监管审查、隐私限制以及审计要求下运作，不能在毫无基础的情况下进行开放式的实验。在推行采用的同时建立这些管控机制，成本很低；而在出现问题之后再去补建，代价则十分高昂。
其他公司可以借鉴的经验
Axtria报告称，公司职能部门释放出超过24,000小时的工作时间，Claude的投入回报率约为7倍，246个智能体已投入运行，释放出250万美元的交付产能。产品研发团队每次发布的故事点产出增加了35%。
真正值得关注的是这些数字背后的顺序安排：先有证据，后有指令；在采用之前先重写评估标准；把担忧公开说出来；治理机制在推进过程中同步建立，而不是事后补加。
一个仍停留在试点阶段的组织，可以用这套顺序来检验自身。有没有人在未被要求的情况下已经主动开始实验，要在结果明朗之前为他们提供资金支持需要什么条件？绩效评估奖励的是现在的工作方式，还是三年前的工作方式？有没有人明确说出哪些事会发生在员工的工作岗位上，哪些不会？这些问题的答案不需要任何成本，却能揭示出一个项目将在何处陷入停滞。清单上的每一项都是管理层面的决策，而其中没有一项是软件能够解决的。
关于Axtria
Axtria致力于帮助生命科学企业利用数据科学和软件的潜力，通过在正确的时间将正确的疗法与正确的患者连接起来，改善患者的治疗结果。公司是面向生命科学行业的屡获殊荣的云软件和数据分析领域全球领先供应商。我们很自豪能够提供经过验证的解决方案，帮助制药、医疗器械和诊断企业完成从数据到洞察再到行动的全过程，使其能够从投资中获得更优回报。作为联合国全球契约的参与方，Axtria致力于让战略和运营与人权、劳工、环境及反腐败方面的普遍原则保持一致，并采取有助于推进社会目标的行动。欲了解更多信息，请访问www.axtria.com。
