主要观点：

• 组织在 AI 转型中常犯与敏捷转型类似的错误，如只做演示而非解决问题、先买工具再确定需求等，这些并非技术问题，而是组织模式问题。
• 组织倾向于表演式变革而非真正的变革，因为表演式变革更安全，能展示出可控制的进展和指标。
• 列举了 AI 转型表演剧的四个阶段：用工具拯救、神奇试点团队、所有指标都绿、整合崩溃。
• 指出可通过模式识别发现这些问题，一些组织通过从具体问题出发、测量结果等方式成功转型。
• 强调要利用模式识别避免表演式变革，选择真正的转型，测量影响而非采用率等，这不是抵制创新，而是专业行为。

关键信息：

• 组织在 AI 转型中常出现的错误行为及后果。
• 表演式变革的四个阶段表现及危害。
• 识别模式的方法及成功转型的途径。

重要细节：

• 如敏捷转型中 Sprint 评审变成幻灯片展示，团队配置 Jira 却忽视实际工作流问题等。
• 工具采购、试点团队、指标跟踪等方面在 AI 转型中的错误做法及后续影响。
• 真正转型需从具体问题出发、测量实际价值等，且这需要勇气和专业精神。