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AI项目失败后技术业务部门互相甩锅？根源在于权责不清，商业成果成了"真空地带"。

核心内容：
1. 技术部门与业务部门在AI项目中的责任误区
2. 认知错位导致AI被当作纯技术项目而非商业项目
3. 建立共同担责机制的关键要素

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

“AI 模型准确率达标了，业务没增长，是业务部门不会用！”“技术部门开发的工具不贴合场景，怎么可能有商业成果？”AI 项目失败后，技术部门和业务部门常陷入这样的 “甩锅大战”。核心问题在于：企业没明确 “谁最终对商业成果负责”，把 AI 项目的责任拆成 “技术部门管开发、业务部门管使用”，却没建立 “共同担责” 的机制，最后技术指标达标了，商业目标却落空，没人为此负责。

这种权责不清的根源，在于 “认知错位、组织壁垒、考核脱节”：把 AI 当成 “技术项目” 而非 “商业项目”，技术与业务部门各守一亩三分地，考核指标各自独立，最终导致 “技术做技术的、业务做业务的”，商业成果成了 “没人管的真空地带”。

一、核心误区：把 “技术责任” 和 “商业责任” 割裂开

企业的核心错误是：认为 “技术部门负责 AI 系统开发（比如模型准确率、功能落地），业务部门负责使用和产生成果”，却没意识到 AI 的商业价值是 “技术 + 业务” 协同的结果 —— 技术是工具，业务是场景，缺少任何一方的深度参与，都无法实现商业成果。

1. 技术部门：只认 “技术指标”，不认 “商业成果”

技术部门常觉得 “只要模型准确率、系统稳定性达标，自己的责任就尽到了”，至于 “能不能带来降本、增收”，是业务部门的事。某制造企业的 AI 质检系统，技术部门做到了 “缺陷识别率 95%”，却没考虑 “系统操作复杂，质检员工不会用”“识别出的缺陷无法联动生产部门优化”—— 技术指标达标了，但人工成本没降、产品合格率没升，商业成果为零。技术部门却辩解 “我们的技术没问题，是业务部门执行不到位”。

他们没意识到：AI 的技术价值必须转化为商业价值才有意义。比如 “缺陷识别率 95%” 只是技术指标，“人工质检成本降低 20%”“客户退货率下降 8%” 才是商业成果。技术部门若只盯着技术指标，不考虑业务场景适配、员工使用门槛，技术再先进也无法创造商业价值，自然要承担相应责任。

2. 业务部门：只认 “使用便利”，不认 “价值落地”

业务部门常觉得 “AI 是技术部门开发的，好用就用，不好用就不用”，却没主动参与需求定义、场景适配，也没积极推动员工使用，最后没达成商业成果，就把责任推给技术部门。某电商企业的 AI 推荐系统，业务部门没提供 “用户消费习惯、市场趋势” 等核心数据，也没反馈 “推荐商品不符合用户需求” 的问题，系统上线后转化率没提升，业务部门却抱怨 “技术部门的推荐算法不行”。

他们没意识到：业务部门是 AI 商业价值的 “最终承接者”，需要提前明确需求、提供数据支持、推动落地执行、反馈优化方向。若业务部门消极配合，即使技术再成熟，AI 也无法嵌入业务场景，自然也要为商业成果负责。

二、根源一：认知错位 —— 把 AI 当 “技术项目”，而非 “商业项目”

企业从一开始就把 AI 项目归为 “技术部门的任务”，而非 “技术 + 业务协同的商业项目”，导致权责划分的底层逻辑错误。

1. 项目立项：由技术部门主导，脱离商业目标

很多 AI 项目由 CTO 或 IT 部发起，核心目标是 “上线 AI 系统、追技术潮流”，而非 “支撑降本、增收等商业目标”。某零售企业的 AI 虚拟导购项目，由技术部门主导立项，只关注 “3D 交互、语音识别” 等技术功能，没对接 “提升商品转化率” 的商业目标，业务部门全程被动参与，最后系统使用率不足 10%，商业成果为零，技术和业务部门互相指责，却没人真正负责。

正确的逻辑是：AI 项目必须由 “商业目标” 驱动，而非 “技术” 驱动。立项时需明确 “商业目标是什么（如‘3 个月内通过 AI 选品带动销售额增长 10%’）”，再倒推技术需求，让技术和业务部门围绕同一商业目标协作，权责自然清晰。

2. 责任定义：按 “部门职能” 划分，而非 “商业成果” 划分

企业划分责任时，按 “技术部门管开发、业务部门管使用” 的职能边界划分，而非按 “谁影响商业成果、谁就担责” 的逻辑划分。比如 “AI 选品项目”，技术部门负责开发算法，业务部门负责使用系统选品，但 “选品准确率” 既受算法影响，也受业务部门提供的数据、市场判断影响；“销售额增长” 既受选品影响，也受业务部门的营销推广影响 —— 按职能划分权责，必然导致 “各管一摊、互不担责”。

其实，AI 的商业成果是 “技术 + 业务” 共同作用的结果，责任划分不能按部门职能，而要按 “商业成果贡献度” 划分，让双方都对最终商业成果负责。

三、根源二：组织壁垒 —— 技术与业务 “各自为政”，缺乏协同机制

技术部门和业务部门分属不同体系，有各自的 KPI、工作逻辑，缺乏 “共同目标、协同流程、沟通机制”，导致权责不清、互相推诿。

1. 组织架构 “两张皮”，缺乏统一统筹

很多企业的 AI 团队隶属于 IT 部，与业务部门平级，没有统一的负责人统筹商业目标。某制造企业的 AI 设备预警项目，技术部门负责开发系统，业务部门（生产部）负责使用，没有跨部门负责人协调，技术部门按 “设备数据采集准确率” 考核，生产部按 “产能” 考核，最后系统虽能预警设备故障，但生产部没及时处理，导致故障停机损失没减少，商业成果未达成，双方互相甩锅。

若设立 “AI 商业合伙人” 或 “跨部门项目组负责人”（如由业务部门负责人牵头，技术部门派核心成员参与），统一统筹商业目标，明确双方在需求定义、数据提供、落地执行、优化迭代中的具体职责，就能避免权责不清。

2. 沟通机制缺失，信息不通、责任不清

技术和业务部门缺乏常态化沟通机制，需求传递失真、问题反馈滞后，最后出了问题互相指责。某金融企业的 AI 风控系统，业务部门没明确 “风控阈值、客户风险等级” 等核心需求，技术部门按通用逻辑开发，系统上线后误判率高，导致优质客户流失，业务部门抱怨 “技术部门不懂风控业务”，技术部门抱怨 “业务部门需求不明确”。

若建立 “每周协同会议 + 实时反馈通道”，让技术部门了解业务痛点，业务部门掌握技术进展，及时解决需求偏差、场景适配等问题，就能减少责任推诿，让双方共同为商业成果负责。

四、根源三：考核脱节 —— 技术与业务部门的 KPI “互不关联”

技术部门的考核指标是 “模型准确率、系统上线时间”，业务部门的考核指标是 “销售额、产能”，双方的 KPI 与 AI 商业成果没有强绑定，导致 “各为其政”，没人关注最终商业成果。

1. 技术部门 KPI：无商业价值关联，只重技术指标

某企业对 AI 技术团队的考核指标是 “模型准确率≥95%”“系统上线及时率 100%”，没有任何商业价值相关指标。技术团队为了达标，投入大量资源优化模型准确率，却没考虑 “系统操作复杂，业务部门不用”，最后商业成果没达成，技术团队却拿到了绩效奖金 —— 考核导向错误，让技术部门没必要关注商业成果，自然不愿担责。

2. 业务部门 KPI：无 AI 落地关联，只重传统指标

某企业对业务部门的考核指标是 “销售额增长 15%”“成本降低 10%”，但没将 “AI 使用率、AI 赋能贡献度” 纳入考核。业务部门为了达成传统 KPI，依旧沿用老方法，不愿投入精力推动 AI 落地，最后 AI 项目没达成商业成果，业务部门也不用承担任何责任 —— 考核缺失，让业务部门没必要关注 AI 商业价值，自然也不愿担责。

AI 商业成果的责任，从来不是 “二选一”

纠结 “技术部门还是业务部门对 AI 商业成果负责”，本身就是误区。AI 的商业价值，是技术的 “可行性” 与业务的 “场景性” 深度融合的结果 —— 技术部门提供 “能用的工具”，业务部门提供 “用工具的场景”，双方缺一不可，自然要共同担责。

企业要做的，不是 “划分部门责任”，而是 “打破部门壁垒、对齐商业目标、绑定考核激励”，让技术和业务部门围绕同一商业成果协作，明确各自在流程中的具体职责，让 “共同担责” 有机制保障，让 “分级负责” 有明确标准。

当技术部门不再只盯着模型准确率，而是关注 “技术如何创造商业价值”；当业务部门不再只抱怨技术不好用，而是主动参与需求定义、推动落地 —— AI 的商业成果自然水到渠成，权责不清的问题也会迎刃而解。

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