“速度有了，方向没了。”上周《财富》首席运营官峰会上，耐克执行副总裁兼首席运营官文卡特什·阿拉吉里萨米这样描述AI落地时的普遍困境。这句话戳中了一个反直觉的现实：当企业争相铺开自动化工具时，运营负责人手里的活非但没少，反而变得更难了。

这场由汤森路透主办的闭门午餐会上，多位首席运营官抛出了一个新词——“自动化错觉”。在《财富》编辑主任黛安·布雷迪的主持下，这些掌管着百亿美元级供应链、客户服务体系的高管们，用亲身经历拆解了AI承诺与交付之间的危险落差。

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“我看到大量围绕AI的炒作，这给组织内部带来了极大动力，大家想用AI，”阿拉吉里斯amy进一步解释，“但如果缺乏清晰的方向和目的感，那种速度可能会把我们带偏。”这番话指向了问题的核心：AI能自动化很多流程，但若没有先想清楚究竟要拿自动化来解决什么，组织就被卷进一场盲目的技术竞赛。

西斯柯公司全球客户服务负责人阿尤什·巴特纳加尔提供的案例更为具体。这家年营收近840亿美元的食品分销商，每天要把食材运往北美各地的餐厅。“你吃的每一颗西兰花，平均移动距离是2000英里。”巴特纳加尔说，维持这条供应链运转的，是长期积累在资深员工脑子里的判断经验和人际关系——行业里称其为“部落知识”。AI原本被寄望于吸收这些经验，并将其规模化复制。可实际执行起来，把数十年的人情练达转换成数据模型，远没有那么顺理成章。

当然，尝试从未停止。耐克在12个月前启动了一个内部学习平台，完全由员工自主策划、自下而上生长，并非自上而下的强制项目。过去一年里，平台记录了两万次数字化课程学习，举办了三千场线下培训。西斯柯同样在利用AI重新梳理运营流程。但正如峰会上的共识所示，这些努力恰恰揭示了一个更大的挑战：当机器可以接手越来越多的执行类工作，留给人的任务变成了定义目标、管理例外和协调复杂协作，而这部分工作，目前还没有哪种AI能够一键优化。