"每一次技术革命，都是组织能力的重构。"

这句话，或许是对纳德拉32年微软生涯最好的注解。从一位普通工程师到改变微软命运的掌舵人，纳德拉用行动证明：在技术变革的浪潮中，领导者最重要的能力不是预测未来，而是构建一个能够拥抱未来的组织。

在刚刚获得芝加哥高管俱乐部年度国际高管殊荣时，这位见证了从PC到AI时代四次重大技术变革的科技领袖，分享了他对人工智能时代的深刻洞察。

文稿整理

主持人： Satya，欢迎你

嘉宾Satya Nadella： 谢谢你，Penny，非常高兴能够与你在我的家乡芝加哥一起讨论微软以及我的领导经验。

一、微软转型AI关键

主持人： 让我们直接进入正题吧。如果可以的话，你自从成为CEO以来，带领微软经历了重大的转型。作为董事会成员，我有幸在过去六七年里见证了这一过程，尤其是在当前人工智能迅速发展的关键时刻。你认为微软成功实现转型的关键是什么？

Satya Nadella： 谢谢你，Penny，很高兴回到芝加哥。不过，在老板的采访下回答问题还是有点让人紧张——不知道这是年终考评还是正式的采访。说回你的问题，Penny，对我来说，在面对像人工智能这样的技术拐点时，最重要的是确保组织的基础支柱能够正确构建。我在微软已经工作了32年，在此期间，我见证了四个重要的技术拐点——PC客户端/服务器、互联网、移动与云，以及现在的人工智能。这些拐点对微软以及整个行业都有着深远的影响。回顾这些变化，我认为我们之所以能够成功适应每一次转型，关键在于我们对使命和目标的专注。即使在今天，当我们在Ignite大会上做主题演讲，谈论Co-Pilot以及其他创新时，我依然会反思，我们是否在创造能够帮助他人开发更多技术的工具。这不仅是1975年公司创立时的目标，也是2024年我们在芝加哥继续追求的方向。重新诠释我们的使命以适应当前社会、客户和经济的需求，这是我们的首要任务。

其次是企业文化。要想重新定义使命，就必须有持续学习的文化。如果没有这种文化，任何组织都很难适应快速变化的环境。我们很幸运能够从Carol Dweck关于成长型思维的研究中汲取灵感，并将其作为我们的文化核心。从“全知者”转变为“学习者”，这种简单的定义就很好地体现了我们的理念：承认自己不可能知道一切，而是持续学习。使命和文化是我们必须始终关注和培养的两个关键点。尽管产品、战略和执行同样重要，但如果没有强大的使命和文化，成功的可能性几乎为零。

主持人： Satya，你可能不知道，当我结束政府工作后，正在考虑加入企业董事会时，微软的使命和文化是吸引我的关键因素。有些公司邀请我加入，但它们的文化并不适合我，而微软的价值观深深吸引了我。这种使命和文化正是塑造微软为一家独特公司的核心力量。

Satya Nadella： 谢谢你的认可，Penny。这正是我们努力践行的领导力。

二、微软的三大AI平台

主持人： Ignite大会在芝加哥举办，实在令人兴奋。我知道你们宣布了许多与人工智能相关的创新。能否谈谈微软正在构建的三大平台，以及它们对客户的影响？

Satya Nadella： 好的。当谈到一项新技术时，了解其背后的驱动力是很有帮助的。如果我们回顾过去50到70年的计算发展史，其中一个核心驱动力是摩尔定律，即每18个月，技术的性能提升一倍或者成本降低一半。这推动了Windows、服务器以及云的发展。类似地，在人工智能领域，我们现在看到性能的提升周期缩短为每六个月。例如，自2011年深度学习出现以来，我们见证了巨大的变化。而自2018年和2019年的Transformer模型及生成式人工智能现象以来，这种变化更为显著。每六个月，人工智能的性能就会翻倍。以GPT模型为例，在过去18个月里，其成本下降了20倍。人工智能就像一种新的输入，可以在任何行业中创造附加价值输出。这正是我们专注于Co-Pilot的原因。它是人工智能的用户界面，帮助用户更快地获取信息、创造内容。例如，在软件开发中，过去开发者需要不断搜索、复制代码，然后希望它能正常运行。而现在，通过GitHub中的Co-Pilot，开发者可以专注于自己的工作流程，从而提高生产力。类似的创新正在销售、金融、制造业和零售等领域广泛应用。例如，在Excel中，用户可以直接询问Co-Pilot关于生产优化的问题，它可以立即生成分析和可视化方案，帮助企业更快地做出战略决策。这实际上是在将数据分析民主化，让更多人能够利用数据创造价值。

主持人： 对于在场的领导者来说，帮助组织推动人工智能的采用非常重要。你对我们这些领导者有什么建议？

Satya Nadella： 对于人工智能的采用，我认为关键在于将创新、效率和颠覆的思维结合起来。领导者需要主动识别机会，权衡威胁，并制定清晰的策略。在董事会上，我们经常讨论这些问题。我的建议是 有两方面的重点需要关注。第一，当我们面对一种通用技术时，例如人工智能，作为领导者，需要理解它的广泛影响。我用一个比喻来说明：在上世纪80年代后期，个人电脑（PC）是如何进入职场的？最初可能是一些律师将其带入办公室，因为它能更高效地起草和审阅合同。而后，财务部门发现它在创建电子表格方面很有帮助。到90年代初，PC成为了标准配置，因为各部门之间的工作流需要协作和自动化，无法孤立地完成工作。这就是变革管理的过程。人工智能也类似，它不会直接取代所有工作，而是重新定义工作中的各项任务。某些任务会被自动化取代，新的任务则会随之出现。比如，AI可能生成第一版草稿，而你的工作则是审阅这些草稿。这种任务的重新分配改变了我们工作的方式。

作为领导者，首先需要拥抱这项技术，而不是观望。部署后，应该结合你的业务指标，例如，作为销售经理，你希望提高成交率。那么你需要设定关键绩效指标（KPI），将技术的使用与业务目标紧密关联。举个例子，在PC时代，人们会衡量部署PC的效果，例如预测流程从过去的6个月缩短为几天。同样的，人工智能技术现在也能带来类似的效率提升。例如，澳大利亚昆士兰银行的风险事件响应时间过去需要几周，现在通过AI可以在一天内完成。这样的生产力提升需要被量化、庆祝，并与工具的使用相关联。领导力最终是关于激励和变革管理，这正是我们需要做的。

主持人： 确实，变革管理需要深思熟虑，而且愿意对现有流程进行彻底改变也非常关键。我很高兴看到Accenture建立了相关实践团队，帮助公司重新审视流程，并进行优化。就像精益生产对制造业的影响一样，我认为人工智能可以对知识工作产生类似的影响。

Satya Nadella： 是的，正如精益生产的核心是映射流程、增加价值并减少浪费，AI在每个角色和业务流程中也能实现类似的优化。这也是我的工作之一。AI还能够提升知识获取的广度，并将其转化为深刻的洞察力。

三、降低AI潜在风险

主持人： 这非常重要。说到人工智能，我们很难不谈到“信任”。微软经常讨论信任的问题。我们如何在最大化平台优势的同时，将风险降到最低？

Satya Nadella： 首先，我们需要对挑战保持清醒的认识。今天早上，我引用了芝加哥大学哲学教授John Haugeland的一句话：“人工智能的问题在于，计算机毫不关心，但我们在意。”这正是核心所在——如何让技术赢得信任。信任不是自我宣称的，而是每天通过行动建立起来的。例如，在安全性方面，微软建立了一个“安全未来倡议”（Secure Future Initiative）的框架，它包括六个支柱和三个设计原则，我们将其转化为日常实践。这一过程强调持续改进。安全并非一个静态目标，而是一个不断迭代的循环，因为你必须能够预防下一次全新的攻击，而不仅仅是过去的攻击。这需要从董事会到高管团队的全面治理，以及在薪酬和优先事项上的一致性。

主持人： 这确实是一个长期的承诺，也是需要持续努力的领域。

Satya Nadella： 我们所做的一切，无论是AI安全、隐私还是安全性，都在构建一个框架，这个框架能够转化为实际的工程流程和治理机制。这才是赢得信任的方式，不是靠说，而是靠做。在微软，我们的高级管理层已经设定了清晰的框架和目标，比如在安全领域的目标，这些目标既具有 aspirational（前瞻性），又不是遥不可及的。

如何让这些目标在组织内层层传递，变成从工程设计到产品再到执行的实际行动，尤其是在需要与不受我们控制的合作伙伴协作的情况下，这是一个很大的挑战。

主持人：  这确实是一个复杂的问题。

Satya Nadella： 我一直认为，度量标准是非常重要的。作为领导者，最终要设定一个顶层目标，比如在安全领域，确保客户或组织不会受到新型攻击的威胁。但这个目标需要被分解为具体的指标，让单个工程师也能为之努力。这种将抽象目标转化为具体行动的能力至关重要。举个简单的例子：如果我问在场的人，有多少人在租户中启用了双因素认证（2FA）？虽然很多人会举手，但我可以告诉你们，其实并没有那么多人做到（笑）。这是基本的安全卫生习惯，但却经常没有被广泛实施，因为总是有例外，比如某些实验室设备的特殊需求等。因此，关键是要推广良好的习惯，并且奖励那些做对了的人。当有人说“我遵循了良好的安全卫生习惯”时，他们的经理应该认可他们的努力。这种正向循环能够激励更多的人做出正确的选择，从而整体降低企业的网络风险。最终，这种文化会从高层的风险意识传递到日常的安全实践中，让每个人都能为降低风险贡献力量。

主持人：  听起来，我的“惩罚未遵守规定者”的方法可能并不奏效，看来我需要更多地表扬那些遵守规定的人（笑）。

Satya Nadella： 是的，这种正向激励会更有效（笑）。

主持人：  我们换个话题，谈谈芝加哥吧。我知道在场的每个人都非常关心芝加哥。你曾在芝加哥大学获得MBA学位，还在该校的董事会任职。关于AI的发展，一个关键因素是技能和多样化的AI劳动力。在芝加哥，我们有一个叫P33的组织，我是联合创始人之一。该组织在推动技术发展和构建更包容的科技劳动力方面取得了很大进展。我非常自豪P33在许多方面成为了一个催化剂，比如帮助量子技术企业入驻芝加哥，以及与Northern Trust合作培养AI人才，支持微软的Co-Pilot技术。我们还在芝加哥南区和西区开展了一个叫“Exchange”的项目，汇聚了众多力量使之成为现实。对于芝加哥如何继续努力成为科技中心，你有什么建议？特别是，我们如何确保这一进步不仅仅造福少数工程师，而是更广泛地惠及所有人？

Satya Nadella： 首先，Penny，你的这些观察和问题非常重要。我认为你们正在做的事情非常棒，比如P33与Northern Trust的合作，将芝加哥南区的劳动力培养为AI技能人才，并进入Northern Trust开发Co-Pilot技术。这是技术平台真正实现广泛利益的典范。这种模式的核心在于进行广泛的技能培训，同时让这些技能能够反馈到未来的就业岗位中，提供更高的薪酬。这正是Northern Trust的合作所实现的——他们采用新技术，同时满足实际的劳动力市场需求，将其转化为技能培训。这是一种经典的技术扩散模式。从更广泛的角度来看，芝加哥及整个中西部地区在技术发展中领先是至关重要的，这不仅对地方经济有利，也对美国的整体竞争力至关重要。

回顾过去，我们经常讨论美国如何在下一阶段保持领先。关键不在于美国某一个地区或海岸的创新能力，而在于这项技术能够广泛地渗透到整个美国的经济和社会中。而这需要广泛的技能培训。我认为，像Northern Trust和P33这样的合作是很好的例子，这种模式应该持续下去。此外，正如你提到的，未来将有更多的创新由人工智能和量子技术驱动。芝加哥一直以来都有优秀的工程学院和科学研究机构，比如州长Pritzker推动的量子计划，这些项目连接了大学和产业，成果令人鼓舞。这不仅仅关乎少数科学家，而是一个行业的全面变革。科学本身正在被计算化，比如材料科学和生物学领域。我们可能会看到更多的人参与到科学中，即便他们不是专业科学家，但他们能推动生产力和科学的前沿发展。

主持人：  你之前提到，技能的普及可能会让地球上出现十亿个“编码者”，即使他们并非科学家本身，但他们会更广泛地参与科学研究。我们在芝加哥的“Exchange”项目正在为南区和西区的居民提供培训，培养他们成为企业需要的AI人才。我希望更多企业加入这个项目，为推动技术普及和人才培养贡献力量。

四、领导力的核心能力

Satya Nadella： 这是一个很棒的倡议。我认为，领导力的核心之一就是激发共鸣。科技的发展需要更多人参与，而不仅仅是少数几个人的成功。

主持人：  谈谈“同理心”吧。为什么同理心对领导者来说如此重要？

Satya Nadella：许多人提到“同理心”时，认为这是软技能，与商业无关。但商业的本质就是满足客户未满足或未被明确表达的需求。只有通过深刻的同理心，理解客户的真实需求，才能做到这一点。这也可以称为“设计思维”，从技术的角度来看它是一种工具，但本质上它是我们作为人类最核心的一部分。对我来说，每天都在通过生活经验学习如何站在他人立场上思考。这种能力带到工作中，不仅让你成为一个更好的领导者，也让你成为一个更好的创新者。同理心是最被低估的“硬技能”，虽然我们常将它视为软技能，但它需要实践和培养，是领导力的核心能力之一。我所遇到的最优秀的领导者都在不断发展他们的同理心，并且将其视为一种需要主动培养的技能。

主持人：  最后一个问题，在当前这些巨大的变革中，你认为哪些领导力特质是至关重要的？

Satya Nadella： 有三点我一直提醒自己。第一，在不确定性和快速变化的环境中，领导者需要能够带来清晰性。如果在复杂的局面中增加混乱，那就不是领导力。领导者需要具备在复杂环境中理清头绪的能力。

第二，领导者要能够创造能量。如果有人告诉我“我很棒，我的团队很棒，但其他人都不行”，那这不是领导力。真正的领导力是能够激发团队每个人的动力，让大家都有参与感和成就感。

第三，领导者不能等待“完美天气”来表现，而是要在现有条件下找到解决问题的方法。真正的领导力是找到出路，化解限制，带领团队前进。这三点——带来清晰性、创造能量、推动成功——是我对领导力的追求，虽然我们永远无法做到完美，但这是一种方向。

主持人：  Satya，感谢你今天与我们分享这些见解，这是一次非常有启发的对话，获奖实至名归。

Satya Nadella： 谢谢你，Penny，也感谢大家的聆听。