对话PMI中国区总裁王梦妍：AI焦虑是个伪命题，真正的瓶颈在组织

当技术快速发展，逼近爆发前夜，企业的焦虑也进一步加重。过去一年，几乎没有哪家企业不在谈AI、上AI。试点越来越多，但真正规模化兑现的却很少。

如何承接AI变革，是所有企业正在面临的难题，更是对每个参与者的试炼。当落地效果并不那么理想的时候，绝大多数企业的第一反应是：我们的技术不够强，我们招的人不行。

PMI项目管理协会（Project Management Institute，PMI）提供了不同视角：问题不再只是技术和个人，真正的瓶颈在组织。PMI成立于1969年，是全球项目成功领域的专业机构，为组织和个人提供项目管理标准、知识体系、专业资源和认证体系，帮助提升项目交付能力，实现战略目标与商业价值。

9月上旬，36Kr与PMI中国区总裁王梦妍（Miranda Wang）进行了一次对话。她毕业于剑桥大学攻读教育学硕士，如今在纽约大学攻读创新与领导力博士；《AI职场胜任力》作者；曾任ETS大中华区总裁；2023年和2026年，两次入选《财富》“中国最具影响力的商界女性未来榜”。

我们从AI焦虑出发，讨论大厂中层裁员潮、组织如何借助AI杠杆撬动效能，再到个体和项目管理的关系，以及出海企业需要关注的问题。

PMI给出的判断是：当AI变得人人可得，AI落地的焦点正从模型能力延伸到价值实现能力，而组织和管理成为了稀缺的竞争力。

AI不一定会淘汰你，但组织会

36Kr：很多做项目、做执行的职场人会有AI焦虑，比如害怕被AI彻底代替。您认为这种焦虑是真命题还是伪命题？

王梦妍：我认为是伪命题。实际上AI无法彻底替代人。很多人的焦虑，源于尚未真正了解AI。在不了解时，容易觉得AI无所不能，当人真正理解AI的能力边界，也更清楚自身优势时，焦虑自然会消解。

所谓清楚自身优势，就是明确自己的能力在哪里、如何放大。AI正在重新分配人的价值，而不是简单清零人的价值。如果能力过于基础，确实容易被替代；如果具备商业判断、认知深度和专业能力，AI反而会帮助人释放更多生产力。

36Kr：近期不少大厂对中高层进行了有规模的裁员。从PMI的角度来看，这类被裁掉的管理层缺的是什么？

王梦妍：可以从两个方面来看。一方面是实际产出没有得到公司认可。举个相对极端的例子，一个月薪3万的管理者，如果实际产出与每月投入几千元使用AI工具的效果相差不大，企业自然会重新评估这项人力投入。而且，一些企业的中间层过去几年本就走下坡路，组织臃肿，上有更大的老板，下有团队兜底，处于相对舒适的位置。即便没有AI，也会有其他人取代他，这是客观现象。

另一方面，是个人敏捷性不足。大家都在讲组织要敏捷，个人同样要敏捷。在不确定的环境下，你是否及时从心态、动作和团队管理上转向AI？很多人思维固化，甚至抗拒，底层逻辑是不清楚自己能做什么。如果整个公司都在拥抱AI转型，而你的团队拿不出AI落地提效的案例，很快就会被老板归类为“旧时代的管理者”。

36Kr：过去一年几乎所有企业都在谈AI、上AI，但PMI的行业报告显示70%~80%的AI项目未能交付预期的商业价值。从您的观察看，问题出在哪里？

王梦妍：最大的问题在组织层面。现在个人单点用AI已经非常普遍，等于大家都用AI外包了一部分自己的工作。但从团队乃至整个公司的角度，大家对AI在公司管理中的定位并不清楚。这件事的重要性毋庸置疑，但现在多数公司并没有把它和自身战略做完整匹配。这是很多高管，包括CEO在内的共同困惑。

第二个问题在个人层面。很多人用AI是出于职业焦虑，担心不用就会被淘汰。但很少去真正思考如何深度使用AI，比如怎么用AI打造工作流、变成自己的团队伙伴，从而解放出个人生产力。单点上的努力很大，很多部门的AI化很成功，但从点、线、面的逻辑看，是否串成工作流、能够影响公司整体业绩，是目前绝大多数企业都没有做到的。

企业竞争的下半场，比的不是模型

36Kr：现在AI竞争的瓶颈是否已经从技术能力转向落地能力？

王梦妍：对大部分企业来说，是的。因为真正能吃到最大AI红利的，是极少数最前沿企业。这些产业是做大模型、AI产业链上下游的，他们每周都在面对技术变化，所以技术不能懈怠。但绝大多数企业不在核心AI圈子里。对它们来说，最重要的问题是自己的行业如何与AI结合。

所以，企业负责人更应该对自己的行业有手感。只需与行业内竞争者比较。你是否更快适应AI、更早进入AI环境。与大模型公司比较，并无价值。比如，我们有一个合作伙伴，为工厂提供工业级AI平台。在“黑灯工厂”中，通过模型和摄像头，即可准确识别流水线工人的操作、校准动作、提升效率，并大幅降低培训成本。

做企业，要算账。如果工厂花100万元买方案，能带来500万元收益，就是好案例。反过来，很多企业的做法是先烧token买工具，看不到效果就慢慢就没信心了。所以还是要从业务出发，以结果为导向倒推。

36Kr：怎么衡量一个AI项目的成败？有没有标准？

王梦妍：万变不离其宗。我们认为，一个企业的成功公式是“价值大于投入”，其实也是PMI对项目成功定义的公式Project Success = Value > Effort + Expense。意思是，既要大于人的投入，也要大于金钱的成本。企业活下去，就得创造更大的价值。

现在常见的一种困境是“分段式成功”：技术端用了AI，前端销售接不住；销售有自己的一套AI用法，卖出去之后，客服又是另一套。如果大家都像铁路警察，每人各管一段，每一段汇报都很好看，但实际加起来不但不是1+1+1>3，可能还小于3，甚至制造了很多混乱。

如果公司没有整体的AI使用标准，数据泄露、伦理、幻觉这些问题解决不了，损失可能比收益还大，但是部门负责人往往意识不到这一点。所以不管是不是AI项目，最终本质还是看交付价值。

36Kr：有一种说法是，AI竞争的下半场，比谁能把它规模化地做成业务价值。根据您的观察，企业间的差距体现在哪儿？

王梦妍：模型层竞争已非常激烈。价格持续下降、迭代不断加快、工具趋于同质化。网络上有句流行调侃是“如果你学得足够慢，就可以不用学”。对多数应用型企业而言，当前已过了卷模型、烧token的阶段。当AI无处不在、人人可得，企业反而要回到更底层的问题：你的公司是什么？你的公司能做什么？这比研究AI更重要。

我们认为成功的组织有几项基本能力：

第一，定义成功的能力。全员要对成功有共识。以PMI为例，我们不认为收入是衡量成功的唯一标准，能促进所有企业的项目达到价值目标，才是我们的成功。不同公司的成功，到底是收入、利润、可持续性，还是改变世界，都是不同的起点。

第二，方法论进工作流的能力，用方法论指导日常实践。

第三，人的能力。即便没有AI，每年也会有大量岗位消失、新岗位出现，人在商业环境里本就是不断迭代流动的。怎么给公司培养人才资产，非常重要。

第四，治理能力。AI的数据管理、治理与风控在很多组织里还是灰度的，但不少先进的大公司已经设立了像是AI治理官的新岗位，专门把控整个AI使用流程。

第五，持续进化的文化。企业靠的不是一个项目，而是几百上千个项目，要不断评估、复盘、迭代，飞轮转起来，雪球才能越滚越大。

这几层如同漏斗，每一层都漏掉很多企业。所以，企业的差距不只在AI技术，而在这些软性能力上。

组织发展，从M.O.R.E.框架到AI标准

36Kr：落到一家公司的日常看，组织如何用好AI，有没有可衡量的机制？

王梦妍：2024年我们推出了一套项目管理成功框架，叫M.O.R.E.。

M，是Manage Perceptions，主要是管理价值预期。需要明确由谁认可、以何种方式认可，以及如何使各方对项目成功形成共识。这是项目推进的先决条件。

O，是Own Success，责任担当推动把事情做成。任何事情都要有人take ownership。AI是无法进行重要决策和担责的，而管理者的主动性在于做判断、做决策，并为成败负责。

R，是Relentlessly Reassess，持续评估。项目应在早期、中期、后期持续迭代与复盘，明确哪些做得好、哪些需要改进，并建立相应的沟通机制。

E，是Expand Perspective，拓展视野。不仅要关注自身工作，还要了解同部门、同赛道、同行业乃至跨行业的实践，考虑组织和社会意义。传统制造业的AI应用场景，对服务业企业同样具有借鉴意义。

这个机制模型跑顺，能为项目成功提供机制保障，并为企业成功提供支撑。

36Kr：您观察到国内团队最常在哪一条上卡壳？

王梦妍：我个人经验是，中国团队有时过于习惯层级管理。在一些规模较大、层级较多的组织中，信息每经过一层就可能损耗一层，过长的管理层级影响到了决策速度和责任意识，这对做事非常不利。另外，许多企业的管理方法是沿袭自工业社会的流水线逻辑，现在如果还是按这套应对，决策速度会变慢，也容易导致无人愿意担责。

没人担责，就难以形成决策，事情永远在打转。等你反应过来，竞争对手的产品已经出来了，这跟团队文化、教育方式都相关。

36Kr：有没有应对得比较好的组织？

王梦妍：以PMI自己为例。我们有不同业务线、不同区域，纵横都是网格，但每年年初会定几个战略项目。也就是大家都认为今年必须做的事。这件事可以打破部门墙，有一个专门的部门盯这几个重点项目的进度，项目里只有项目负责人，没有传统上下级，所有人都在同一个群里为这件事贡献，没有层层下发的过程。

对企业来说也是一样，如果AI是今年的重点项目，就应该从不同部门把真正用AI的人抽出来，组成一个临时团队。以项目制为基准做单点突破，是相对容易的。但组织是不是要整体变革，还要看各公司的具体情况。

36Kr：您之前提到一个比喻，企业在不确定的商业环境里像一条船。那么，企业如何把这艘小船开得更稳？

王梦妍：公司是船，需要寻找灯塔。航行时，灯塔决定往哪走，企业敏捷则决定能不能转过去。落到底层，最重要的还是团队管理。从原则上说，创始人亲自带的公司越好做，体量越大，掉头越难。我们很难定义哪种管理模式一定更好，但建议企业多尝试，以项目制为基准肯定是没问题的。

另外要补充的是，用项目制打破层级，并不等于就万事大吉。AI进入项目后，边界、风险、协作规则都需要共识。

36Kr：说到共识，全球数字贸易博览会上，PMI会带来AI标准的中文版。AI落地为什么需要一套标准？

王梦妍：今年全球数字贸易博览会上，PMI将正式发布《项目组合、项目集和项目管理的AI标准》（The Standard for Artificial Intelligence in Portfolio, Program, and Project Management，简称PMI AI标准）中文版。该标准是全球项目领域首个且唯一获得ANSI批准的AI标准。

没有标准的时候，通过摸索也能跑通。但有了标准，组织会更有章法、成功更易沉淀和复制。无论推进什么技术、树立什么框架，本质都是让大家统一思想。有了统一的界限和对错标准，大家会把行动往标准上靠，做得好坏就能被量化和看见。在一团混乱里，每个人都在努力，但没人知道对错，这样项目效果就很难评估。

需要说明的是，PMI不是AI技术公司，我们不评估公司的AI技术发展如何，我们关注的是项目管理过程中如何使用AI，管好AI做成AI项目。比如AI红线范畴、可能涉及的AI风险、如何应对AI幻觉、如何处理AI带来的部门摩擦。

我们观察到，很多企业并不缺AI工具，而是缺少一套贯穿项目全生命周期的治理框架。AI项目不仅涉及技术开发，还涉及数据质量、责任归属、风险管理、利益相关方沟通以及价值验证。

中国有句古话，无规矩不成方圆。这本《PMI AI标准》就是帮企业建立做成AI转型和AI项目的共同语言和共同规则，以及需要的基本原则、方法、规范，让AI从一个技术实验，变成可以持续创造商业价值的项目成果。目前这一套面向全AI项目周期的框架和方法论已经在很多企业里得到印证。标准进到工作流，每个环节的人都清楚应该做什么。达成共识，是企业内部沟通和管理的重要筹码。

36Kr：这套标准落到一家公司，会具体改变什么？

王梦妍：这套标准体系有很大的实用价值。PMO项目管理办公室（Project Management Office）在企业中承担着大脑职能，负责统筹公司年度项目规划及流程化管理。然而在实践中，接受过系统训练的人才很稀缺。许多企业管理者缺乏项目管理素养，往往只关注结果；基层执行人员同样缺乏专业认知。在此背景下，中间管理层需要同乐队指挥一般统筹协调各方力量，对项目结果负责，且具备项目管理能力。

对AI项目而言，这套《PMI AI标准》还能帮助企业明确哪些决策必须保留人工责任、哪些风险需要持续监测、哪些指标真正代表商业价值。很多企业过去把“模型上线”当作项目结束，而这套标准更强调从上线到采用、到价值兑现的全过程管理。

所以，这套标准，更像是一种弥漫于组织之中的“空气”。当基层、中层与决策层能够就此达成共识，全员便会朝同一方向协同迈进。举例来说，一名新入职员工如能明确知晓关键沟通对象、清楚何种问题应在何时向何人反馈，其摸索成本可降低四倍。对于高度复杂的项目而言，组织共识是非常有必要的。

36Kr：PMI项目管理体系在当下的AI生态中能提供什么样的价值？

王梦妍：从人进入工业时代来说，企业的存在已经有上百年了，我们穿越了很多技术周期。纵观商业史，有的基业长青，有的企业一度掉队却又成功转型——谷歌就是典型案例，此前外界一度认为它增长乏力了，但凭借生态根基与全新的AI战略布局，它的竞争力又上来了。所以，企业发展最终沉淀下来的，是组织能力与管理能力，这才是企业最内核的竞争力。

PMI做的事，是给所有行业、所有公司做「管理范式框架」的搭建和知识资产的输出。我们不是某个技术的提供商。我们通过持续更新《项目管理知识体系指南（PMBOK® 指南）》，发布像前面提到《PMI AI标准》等相关全球标准，帮助企业和管理者应对持续变化的商业环境。如今PMBOK指南等已成为全球各行业管理者案头的必备典籍。五十余年来，我们始终聚焦于一个命题：如何提升每个项目的成功率，使其更接近成功。

这轮AI技术革命非常汹涌，影响的行业和个人也更广泛。但万变不离其宗，第一性原理始终未变。企业首先要把自身经营好，我们常说，皮之不存，毛将焉附。当一项新技术进入组织时，既有的项目管理体系应该有什么动作？这正是我们当前着力推进的工作。帮助原有的项目管理从业者迅速厘清变与不变，以及应当如何拥抱这种变化。

穿越周期，人人都是项目经理？

36Kr：您认为“AI项目管理”会成为一个独立的职业类别，还是会成为所有管理者的标配技能？

王梦妍：我认为，AI项目管理不会只成为一个独立的职业类别，而会逐渐成为所有管理者的标配技能。我们有个行业观察：部分大型IT公司招聘计算机科学专业应届生时，开始让初级岗位学习项目管理，让他们既懂管理又懂编程，从初级加速跃升至中级。可见，当技术不再构成门槛，项目管理会无处不在。

AI会带来几个变化。优秀项目经理的生产力会被放大，原有掣肘和卡点都能被AI打通。管理智能体，实际上仍是管理一条工作流。此外，许多因生产力释放而选择做一人公司的人，都应先成为项目经理。进一步看，CEO在一定程度上也会变成项目经理。CEO要思考AI在公司中承担什么角色，公司的产出是什么、商业价值在哪里，就是在管理一个最大的项目。

因此，我们看到市场对AI项目专业人才的需求正在快速增长。传统项目管理能力已经不足以覆盖AI项目的复杂挑战，还需要理解AI生命周期、治理风险、人机协作以及价值实现机制。因此，PMI正在全球推广PMI Certified Professional in Managing AI（PMI-CPMAI™）认证，PMI-CPMAI认证与《PMI AI标准》配套，帮助项目经理、数字化负责人以及企业管理者建立AI时代所需的项目治理能力，在真实组织环境中把AI项目做成，而不仅仅是学会使用AI工具。

我们认为，项目管理和AI一样，能够成为许多公司真正实现价值的重要底层能力。

36Kr：PMI的报告提到，预计到2035年，全球项目管理人才缺口达数千万，中国占1360万。这个缺口会怎么被消化？

王梦妍：大家往往悲观地盯着消失的岗位，但其实新增的岗位很多。只要学得够快，就可以往AI方向贴。这是好现象。

机会主要在三个方向。其一，技术平权之后，管理的价值在提升。传统行业尤其需要补管理课，对在职的人来说，项目管理是基本技能。其二，未来缺的是一种ownership（主人翁意识），业务、技术、前端、后端、服务如同散珠，需要有人将其串成一条线，对结果负责，并能把这条线推向市场。其三，最佳机会之一在“AI+”与“项目管理+”的交叉处。未来人才发展将趋于两极化：要么成为行业前万分之一，要么具备复合能力——需要既懂AI又懂业务，既懂项目管理又懂技术。

我们观察到，今年许多高校开设交叉学科，因为不交叉可能很难就业。其次是，AI来了，考证的需求反而回来了。当AI平权化之后，如何证明自己专业过硬，具备把AI项目真正做成的能力？因此，市场开始关注专业认证、实践经验和持续学习体系。统一的标准和权威的第三方认证就是很具含金量的能力证明。

36Kr：我们的读者里有大量出海从业者。对于出海企业来说，都会面临什么样的问题？

王梦妍：现在各行各业都在出海。我们走访企业时，大家谈到的最重要话题之一就是“我在考虑出海”。但是现在出海对中国企业有困境。第一个是水土不服。企业不熟悉当地法律、人才状况、政策要求和市场环境，前期往往只能自行试错。第二个是人才与管理。企业可外派和培养的人才有限，各国有本地劳工保护比例要求，中国管理者如何管理当地员工、招聘时如何判断人才等，都是问题。第三个是身份落差。当企业赴国外建厂时，如何证明自身相对当地企业仍具优势？即便是知名企业，也需重新面对竞争格局的洗牌。

36Kr：PMI是否有相应的解决方案？

王梦妍：关键在于“书同文”。有一套国际标准大家都遵循，就能减少管理摩擦和沟通成本，更快适应国际化的商业环境。

PMI覆盖200多个国家，上百万家企业采用了这套体系。学过PMP的人，就熟悉这套国际通用的价值体系与管理语言。出海后会发现，欧洲、非洲各有其体系，但全球相对通用的项目管理体系也确实存在。PMI进入中国，也是出海。过去二十几年，众多企业与个人从中受益，PMI系列认证中包括PMP认证、PgMP认证等在内，获得国内十多个省市多项政策、人才引进及落户积分方面的认可，这表明价值已得到广泛认可。

反过来，中国企业出海，输出的不应仅是工厂、技术与工人，还应包括管理方式。一是如何做好中国企业的本土管理，二是如何与当地团队及当地政府融合。此时，软性的管理体系、知识沉淀、框架与最佳实践就具有重要价值。

36Kr：把时间拉到2035年，假设AI已经正式融入企业组织流程并能稳定交付商业价值，企业和个人最需要重新聚焦什么？

王梦妍：技术的重要性可能会下降。但对企业而言，穿越周期会更加困难。因为中国商业环境本就竞争激烈，技术迭代又很迅速。如果缺乏坚实的企业精神内核，获取短期收益容易，实现持续盈利却很难，收益可能迅速回吐，企业也可能因一次浪潮冲击而陷入困境。浪潮方向今日向左、明日向右，企业要持续留在牌桌上，就必须不断校准航向。

所以，人和企业都需要重新聚焦于自身擅长的领域。无论AI如何发展，都无法生长出人类天然具备的某些能力。所以社会对人的培养方式可能会改变，包括教育体系等底层价值判断。总之，传统的成功定义正在被打破，这些要素的出现顺序也在调整。这很有意思，但我们每个人只能在其中动态地去感受。

36Kr：您在网上有个人账号，粉丝里有不少初入职场的高校毕业生。对他们，您有什么建议？

王梦妍：AI时代是必须面对的大环境，我们只能接受。对年轻人来说，最重要的不是急于找一份正确的工作，而是尽可能去体验、去丰富人生的复杂度，让自己完成社会化。这件事可能比拿多少工资更重要。此外，拥有健康的身体，才能在这个世界游戏中停留足够久；只要停留得足够久，就会遇见许多变化。

大家不妨更从容一些，同时始终保持积极主动，保有好奇心，不畏惧，多尝试。