12 月 4 日消息，科技媒体 Windows Report 于昨日（12 月 3 日）发布报道，援引其对 Axel Springer 首席执行官马蒂亚斯・多普夫纳（Mathias Döpfner）的专访内容称，微软 CEO 萨蒂亚・纳德拉（Satya Nadella）公开承认，公司在 AI 发展浪潮中正面临一个出人意料的挑战——其庞大的组织体量，反而成了“显著的拖累”。
纳德拉表示，他已开始在周末专门研读初创企业的运营逻辑，试图理解小型团队为何能在极短时间内完成从构想到落地的闭环。他以对比方式点明症结所在：
在他看来，典型的初创团队往往由科学家、工程师与基础设施专家组成高度协同的小型单元，大家围坐于“一张小桌子”前，即可快速讨论、决策并执行；创意到产品的转化几乎无缝衔接。
而微软内部则存在多重汇报线、跨部门协作壁垒以及层层递进的审批机制。这种结构性复杂度，使得决策链条被拉长，响应节奏天然慢于灵活轻巧的新兴力量。
面对 AI 时代的剧变，纳德拉强调，企业不能再依赖过往的成功范式。据该报道所述，他明确提出：大型组织亟需实现一场认知升级——从“无所不知”（Know-it-all）转向“终身学习”（Learn-it-all）。
这要求领导者主动清空固有思维定式，敢于“卸载”曾带来辉煌但已不合时宜的经验与流程，因为昨日构筑护城河的砖石，今日可能恰恰成为阻碍转型的高墙。
此外，他还特别指出，在算法与算力之外，同理心（Empathy）与情绪智力（Emotional Intelligence）正日益成为决定 AI 应用成败的关键软性能力。
对于当前企业 AI 项目普遍遭遇的高失败率，纳德拉发出明确警示：若仍将 AI 视为一次常规性的 IT 系统迁移或功能增强，那么该项目“几乎必然走向失败”。
他主张，AI 的真正落地必须始于底层逻辑的重塑，并系统性地提出四大实施支柱：
- 第一，不是在原有流程上“加装 AI”，而是彻底重构核心业务流程；
- 第二，全面引入并部署新一代 AI 开发与应用工具；
- 第三，面向全员开展实操导向的 AI 工具使用培训；
- 第四，也是最具基础性的一环：将沉睡在老旧系统中的数据资产解绑、清洗、结构化，使其真正具备被 AI 模型识别、理解与调用的能力。
