AI 正让员工比以往任何时候都更容易将想法转化为可运行的原型。过去，一个概念可能需要更大的开发团队、数月时间以及大量预算才能验证，如今越来越多的情况下，只需几天就能完成测试。
但对于成熟企业来说，更快的实验速度也带来了另一项挑战。把东西做出来是一回事，让整个组织愿意采用它、为它提供资金、建立治理机制，并赋予某个人足够的权限将其继续推进，则完全是另一回事。
Yeong Harng Saim 对这种矛盾有着来自不同角度的亲身体验。Saim 拥有超过 20 年的数字化转型、企业孵化和企业创新经验，曾将内部创业项目 CardsPal 从企业内部项目发展壮大，最终实现收购。如今，他是 Synvo AI 的 Co-Founder and CEO。Synvo AI 是一家源自 NTU 的深科技衍生企业，专注于开发具备持久、多模态记忆能力的企业级 AI 基础设施。他还通过商业教练、顾问和企业孵化等角色，与新兴创业公司及企业内部创业者合作。
NewInAsia 与 Saim 展开对话，探讨员工真正做到“像创始人一样思考”需要哪些条件、AI 正如何改变创新实验的成本结构，以及希望推动创新的企业为何需要认真审视：当一个有潜力的想法出现之后，组织究竟会如何应对。
亮点
你不能要求员工像创始人一样思考，却仍然按照普通员工的方式奖励他们
问：越来越多企业要求员工“像创始人一样思考”。但当一个人仍然按照员工的标准接受绩效考核、晋升和奖励时，他真的能够像创始人一样行动吗？
答：你可以鼓励员工培养创始人思维，但如果整个环境仍然奖励的是传统的员工行为，就不能期待他们真正表现出创始人式的行为。
这是我亲身经历过的。当我第一次成为企业内部创业者时，我仍然承担着全职工作，同时公司允许我拿出 20% 的工作时间去推进一个想法，而这个想法后来成为了 CardsPal。实际上，大量工作都是在下班后以及周末完成的。我等于是要在完成原有岗位职责的同时，再尝试打造一项全新的业务。
这段经历让我意识到，创业思维只是其中一个环节。企业内部创业者所处的制度和环境同样重要。
真正改变事情发展轨迹的是，组织逐渐为这个想法创造了更多空间。我能够接触到导师和教练，也能与高级管理人员及相关领域专家合作，对商业模式进行验证，随后还获得了资金，用于开发概念验证。最终，在获得种子轮前融资后，我得以离开原来的岗位，全职投入这项新业务。
这是一个非常重要的区别。企业不能只是告诉员工“像创始人一样思考”，然后期待他们在日常工作照常进行的情况下完成创新。如果一个想法展现出潜力，就必须建立相应机制，逐步赋予企业内部创业者更多的自主权、资源以及决策权限。
与此同时，我也不认为企业应该试图把每一名员工都变成创始人，或者完全取消治理机制。创始人需要在不确定性中做决定，在信息并不完整的情况下采取行动，并在证据发生变化时调整方向。而成熟企业仍然需要可预测性、问责机制以及适当的管控。
真正的挑战，是为这两者创造足够的共存空间。最关键的是，领导者需要区分“执行失败”和“有价值的失败”。如果一个人进行了严谨的实验，发现某项假设是错误的，并及时停止，那么这未必意味着失败。相反，他可能刚刚为公司节省了大量时间和资金。
所以，员工确实可以像创始人一样思考。但如果企业真的希望他们像创始人一样行动，就必须创造一个能够在关键时刻容纳创始人式行为的环境。否则，“像创始人一样思考”就只不过是另一句口号。
AI 降低了原型开发成本，却没有让企业变得更容易改变
问：AI 大幅降低了员工在没有庞大团队或预算的情况下制作创意原型的门槛。这是否赋予了企业内部创业者更大的力量，还是只会产生更多最终被企业淘汰的想法？
答：可能两者都有。
AI 大幅降低了将一个想法转化为具体成果的成本。过去需要开发人员、设计师以及数月预算才能完成的事情，如今越来越可能在几天内变成一个可以运行的原型。这确实赋予了企业内部创业者更大的力量，因为他们不再需要仅仅通过幻灯片去推销一个想法，而是可以直接向别人展示一个真正能够运行的产品。
当我开始打造 CardsPal 时，要从一个想法发展到可运行的产品，仍然需要组建包括产品设计师、开发人员和数据能力在内的团队。我们采用了精益创业的方法——设计、与用户验证、开发、测试、部署、学习，然后不断迭代。
AI 正在大幅压缩这一周期，尽管这种变化并非在所有领域都同样明显。我现在打造 Synvo AI 时就能看到这一点。其核心深科技——我们的记忆层——仍然需要真正的科学家以及大量工程时间才能正确构建。这部分并不会仅仅因为 AI 工具的出现就突然加快。
但在这个记忆层之上构建智能体系统和应用程序，则完全是另一回事。借助 AI 工具，我们已经能够用两名工程师完成过去需要十人团队才能完成的工作。
然而，打造产品只是建立一家企业的一部分。要将这种能力转化为企业真正愿意投入生产环境使用的产品，则完全是另一个问题。这意味着需要处理数据主权、安全、系统集成、合规等问题，同时还必须在企业内部找到一个愿意对最终结果负责的人。
这也正是我们与印度尼西亚 Sobat Bisnis Group 等机构合作的原因。仅靠技术本身无法让你真正进入企业市场——你还需要找到一条能够解决信任问题并支持长期部署的路径。
因此，AI 降低构建成本的速度，远远快于企业降低采用成本的速度。一个团队也许可以非常迅速地打造出令人印象深刻的 AI 原型，但真正将它部署到企业工作流程中，仍然意味着必须处理数据访问、网络安全、合规、系统集成、治理等问题。更重要的是，还必须找到一个愿意为其在生产环境中的最终结果负责的人。
所以，瓶颈正在发生转移。过去的问题是：“我们能把它做出来吗？”如今越来越多的问题则变成：“企业能真正消化并采用它吗？”
而且，由于 AI 让更多人都能够进行实验，这个问题反而会变得更大，而不是更小。员工制作原型的数量增加十倍，并不会自动带来十倍的创新成果。它可能只是意味着有十倍的想法，在争夺企业内部同样有限的评估和规模化能力。
因此，企业需要建立一条清晰的路径，让项目能够从原型进入验证、明确负责人、获得资金，并最终实现规模化。同时，对于那些无法证明自身价值的想法，也需要建立一套严谨的终止机制。
终止一个想法未必意味着失败。让数百个实验永远停留在“试点阶段”，反而可能才是真正的问题。
从 AI 中获益最多的企业，未必是开展实验最多的企业。真正能够获益的，将是那些学习速度最快、能够判断哪些实验真正重要，并且具备组织能力将最优秀的实验转化为真正业务的企业。
当一个好想法夭折时，问题真的出在想法本身吗？
问：如今，你从多个不同角度参与创新——AI 企业孵化者、CEO 教练、董事以及新兴创业公司的顾问。当一个有潜力的创新最终夭折时，问题有多大程度上真的出在想法本身，又有多大程度上出在它所处的组织环境？
答：有时候，确实只是因为这个想法不够好。它可能没有解决真正的客户问题，商业模式在经济上可能不可行，或者时机可能不对。优秀的创新需要有这样的纪律性：能够认识到这些问题，并及时停止。
但我也逐渐意识到，一个想法并不会孤立地取得成功。它周围的环境至关重要。
我在打造 CardsPal 时亲身经历了这一点。这个想法本身仍然需要证明其价值，但它周围拥有合适的环境——例如导师支持、分阶段融资以及组织内部的支持——让它获得了证明自己的机会。
正因如此，我认为最有意义的问题并不是一个组织是否“具有创新力”。我会问：当某个人提出一个好想法之后，接下来会发生什么？
谁会帮助他们验证这个想法？谁能够为下一阶段的实验提供资金？企业能够多快作出决定？当一个想法涉及多个职能部门时，最终究竟由谁负责推动它继续前进？
我见过很多企业对创新充满热情的情况。原则上，每个人都支持某个想法，但实际上，没有人真正负责接下来会发生什么。通常就是在这个阶段，那些原本很有潜力的想法悄无声息地消失了。
但企业内部创业者同样需要承担责任。我从企业孵化过程中学到的一点是，创业精神不能只是意味着保护自己最初的想法。你必须与真实用户验证这个想法，挑战自己的假设，快速学习，并且在证据发生变化时，愿意进行迭代或调整方向。
所以，当一个创新项目夭折时，我不会立刻问：“是谁扼杀了它？”我会问：它是否获得了一个公平的机会，去证明自己究竟可行还是不可行？
如果它经过了适当测试，而证据显示其价值不足，那么终止项目就是一个好的结果。但如果证据很有说服力，而这个想法最终失败，仅仅是因为没有人能够突破组织内部的障碍推动它继续发展，那么这个组织就有需要学习和改进的地方。
最后的思考：AI 创新浪潮的胜负，或许要在原型完成之后才真正决定
AI 正在降低企业创新的一项传统门槛：将一个想法转化为人们能够看到并实际测试的成果，过去需要投入大量成本和精力。但随着这道门槛不断降低，另一道障碍也变得越来越明显。
真正的限制因素可能已经不再是员工能不能把东西做出来，而是他们所在的组织能否足够迅速地作出决定，对这些成果进行验证、提供资金、明确负责人，并最终将其规模化。
Saim 的经历也表明，企业应该谨慎看待将“创新”等同于启动了多少试点项目的做法。如果一次实验能够提供足够证据，让企业及时决定终止项目，它同样可以创造价值。而一个前景良好的原型如果长期无人负责，也没有进入生产环境的明确路径，则完全是另一回事。
因此，对于那些要求员工表现得更像创始人的领导者来说，更困难的问题或许是：当员工真的开始像创始人一样行动时，公司本身是否也准备好以不同的方式行动？
亮点
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