內(nèi)容來源：2026年3月24日，快刀青衣公眾號(hào)“AI龍蝦十日談”第六場。

分享嘉賓：快刀青衣，得到聯(lián)合創(chuàng)始人、AI學(xué)習(xí)圈主理人；李寧，清華大學(xué)經(jīng)管學(xué)院教授、領(lǐng)導(dǎo)力與組織管理系主任。

高級(jí)筆記達(dá)人| 李云

責(zé)編| 柒排版| 沐言

第 9535篇深度好文：8872字 | 17分鐘閱讀

商業(yè)思維

筆記君說：

AI 浪潮之下，工作方式、組織形態(tài)與個(gè)人價(jià)值正迎來根本性重構(gòu)。

智能釋放了遠(yuǎn)超想象的生產(chǎn)力，“人天”這個(gè)傳統(tǒng)的工作量標(biāo)準(zhǔn)失去了意義，時(shí)間換薪酬的傳統(tǒng)崗位模式已然失效。

對組織而言，變革已不是流程優(yōu)化，而是從“管理人力”轉(zhuǎn)向“駕馭AI”的物種級(jí)進(jìn)化。

企業(yè)必須淡化崗位邊界，以任務(wù)驅(qū)動(dòng)重構(gòu)協(xié)作，將隱性知識(shí)顯性化為 AI 可復(fù)用技能，把知識(shí)管理升級(jí)為核心戰(zhàn)略。同時(shí)，組織需打破思維慣性，放棄對確定性 ROI 的執(zhí)念，精簡非核心能力，擁抱 AI 原生架構(gòu)。

唯有主動(dòng)進(jìn)化、以新需求破局，才能在跨物種競爭中占據(jù)先機(jī)，真正釋放 AI 的全域價(jià)值。

希望今天的內(nèi)容，對你有所幫助。

一、AI重塑工作：

碎片化能力，成為優(yōu)勢

1.當(dāng)“不可能任務(wù)”成為現(xiàn)實(shí)

我從ChatGPT出來開始，就是第一批用戶，之后每出一個(gè)新的AI工具，我都會(huì)第一時(shí)間去用。到現(xiàn)在，除了發(fā)微信是我自己親手發(fā)的，其他幾乎所有事情，都是AI在背后輔助我完成的。

我的工作主要分三塊：教學(xué)、科研，現(xiàn)在還多了一塊開發(fā)工作。

我以前一行代碼都沒寫過，以前有開發(fā)需求，只能找外包團(tuán)隊(duì)來做，但很多時(shí)候，我們的核心目的不是開發(fā)本身，而是解決實(shí)際需求。

舉個(gè)例子，我教領(lǐng)導(dǎo)力的課，和教物理、教計(jì)算機(jī)的課，需求天差地別。學(xué)校統(tǒng)一的教學(xué)系統(tǒng)軟件，只能滿足大家共通的那20%的需求，剩下80%的個(gè)性化需求，根本滿足不了。

現(xiàn)在有了AI，每開一門新課，我都會(huì)自己做一個(gè)交互式網(wǎng)站，學(xué)生所有的學(xué)習(xí)互動(dòng)都在這個(gè)網(wǎng)站上完成。

比如我要講領(lǐng)導(dǎo)力、講溝通技巧，就可以直接在網(wǎng)站里做模擬場景，學(xué)生可以直接跟大模型對話，進(jìn)行角色扮演，就像虛擬沙盤一樣。

所有內(nèi)容都是根據(jù)我這門課的獨(dú)特內(nèi)容定制的，這種事在以前是完全不可能實(shí)現(xiàn)的。它不是說把你的課件做得更好、PPT做得更精美，這種想法太缺乏想象力了。AI能做到的，是以前你想都不敢想、根本實(shí)現(xiàn)不了的事。

教學(xué)如此，科研也是一樣。

前幾天我們剛發(fā)了一篇論文，研究的是AI能不能擁有判斷力，具體來說，就是我們做了一個(gè)微調(diào)模型，教AI去判斷一個(gè)研究想法到底好不好。

很多人都想試試，讓AI幫自己評判一下自己的idea、自己的商業(yè)計(jì)劃書靠不靠譜，但普通大模型效果不太好，然后我們微調(diào)出了這個(gè)模型，結(jié)果效果挺好，所以我們做完之后直接部署上線，做了個(gè)開放網(wǎng)站。

現(xiàn)在我的學(xué)生們，都把自己壓箱底的研究想法拿進(jìn)去，讓AI做評判。不光是科研，商業(yè)計(jì)劃書、創(chuàng)業(yè)想法，其實(shí)都能用。

這又是一個(gè)以前完全實(shí)現(xiàn)不了的事，AI最大的價(jià)值，就是把你以前的夢想、幻想，變成了現(xiàn)實(shí)。

2.智能體效率遠(yuǎn)超想象

現(xiàn)在AI的生產(chǎn)力、效率的天花板，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了很多人的想象，尤其是熟練運(yùn)用智能體之后。

前段時(shí)間，我給高管上課，現(xiàn)場做了個(gè)演示，十分鐘寫了一本書，我只定了核心方向，AI給過來的書的主題是“給高中生的組織行為學(xué)”，而且還說市面上根本沒有這類內(nèi)容。

里面的章節(jié)，比如怎么理解班級(jí)集體、怎么管理自己的情緒、怎么認(rèn)識(shí)自己、怎么處理同學(xué)關(guān)系，這些其實(shí)都是學(xué)生真正需要的，但市場上是空白的，而AI特別擅長做這件事。

我讓AI當(dāng)包工頭，同時(shí)再拆分出十個(gè)子智能體，一個(gè)負(fù)責(zé)一個(gè)章節(jié)，十分鐘就寫完了，還排好了版。當(dāng)時(shí)臺(tái)下還有出版社的朋友，看完都說書的質(zhì)量非常高。

這對很多人來說都是巨大的沖擊，AI能完成你過去一個(gè)月、半年的工作量，甚至你可以同時(shí)開三個(gè)、五個(gè)項(xiàng)目，十分鐘寫三本書、五本書，核心只在于你能不能發(fā)現(xiàn)一個(gè)真實(shí)的需求。

這就引出了一個(gè)更值得思考的問題：十分鐘就能產(chǎn)出的東西，理論上是沒有太多價(jià)值的，怎么才能讓它真正產(chǎn)生價(jià)值？

甚至說你產(chǎn)出的東西，可能都不叫書，而是另一種東西和形態(tài)。但是它們的本質(zhì)都是一樣的，都是能滿足用戶獲取知識(shí)、獲得精神滋養(yǎng)的核心需求。

就像龍蝦這個(gè)東西，以前根本不存在，它突然出現(xiàn)，就催生了一個(gè)新的產(chǎn)業(yè)。

3.“人天”工作量標(biāo)準(zhǔn)已然失效

過去，不管是做研發(fā)項(xiàng)目管理還是做咨詢項(xiàng)目報(bào)價(jià)，評價(jià)一個(gè)項(xiàng)目的工作量，最常用的單位就是“人天”，也就是多少人做多少天，其底層邏輯，就是人事成本。

這在小學(xué)數(shù)學(xué)題里經(jīng)常見到：挖一個(gè)洞，小明要3天挖完，小李要5天挖完，這里的3天、5天，就是所謂的“人天”。

到了AI時(shí)代，這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)顯然已經(jīng)過時(shí)了，現(xiàn)在核心成本只有Token成本，而Token的成本又極低。人被解放出來，核心工作變成了驅(qū)動(dòng)Token運(yùn)行。

企業(yè)的AI化程度早就不看普及率，因?yàn)槠占奥侍菀鬃龅搅?，給所有人都裝個(gè)豆包，普及率就是100%了。

真正的衡量標(biāo)準(zhǔn)，是企業(yè)的Token消耗量，尤其是智能體運(yùn)行帶來的Token消耗。

最開始我其實(shí)沒有這個(gè)想法，大家用豆包、DeepSeek、ChatGPT的時(shí)候，都是實(shí)時(shí)交互的，你一直在工作，不存在“實(shí)打?qū)嵏闪艘惶臁边@種說法。

第一次有這種感覺，是ChatGPT出專業(yè)版Pro的時(shí)候，你問它一個(gè)問題，它有可能15分鐘之后才回復(fù)你。這時(shí)候我就發(fā)現(xiàn)，這15分鐘我該干什么？

我們當(dāng)時(shí)馬上就做了一個(gè)研究，探討AI出現(xiàn)之后，會(huì)不會(huì)打破我們傳統(tǒng)的工作節(jié)奏，核心問題就是：AI在工作的時(shí)候，你在干什么？

到了現(xiàn)在，大家開始用Claude Code、Codex，還有很多重型AI工具，它真的能獨(dú)立完成一個(gè)小時(shí)的任務(wù)。這時(shí)候你自然而然不會(huì)一直刷短視頻，而是會(huì)開新的窗口、接新的項(xiàng)目。

突然有一天我就發(fā)現(xiàn)，工作量不能這么算了。

比如一個(gè)項(xiàng)目，從啟動(dòng)到結(jié)束，實(shí)打?qū)嵒?個(gè)小時(shí)，但我可能只在開頭跟AI聊了10分鐘，中間它給了幾個(gè)選項(xiàng)，我做了個(gè)決策，剩下的時(shí)間就是點(diǎn)點(diǎn)同意、確認(rèn)進(jìn)展，同時(shí)我還在并行推進(jìn)另外一個(gè)項(xiàng)目。

這時(shí)候你就會(huì)發(fā)現(xiàn)，用“人天”這個(gè)單位，根本沒法衡量工作量了。這個(gè)項(xiàng)目從開頭到結(jié)尾確實(shí)花了8個(gè)小時(shí)，但我真正投入的時(shí)間不到40分鐘。

所以我當(dāng)時(shí)就在想，是不是該有一個(gè)新的測量單位？

現(xiàn)在大模型都在講Attention（ 注意力 ），其實(shí)對人來說，核心也是注意力，我在A項(xiàng)目上真正投入了多少注意力時(shí)長，在B項(xiàng)目上投入了多少，中間是怎么來回切換的。

4.碎片化，是一種新工作方式

“碎片化的注意力，現(xiàn)在可能不是缺陷，而是一種超能力”，這是我從實(shí)際工作中體會(huì)出來的。沒有一手的體驗(yàn)，我不會(huì)隨便提出一個(gè)“反常識(shí)”的概念。

人為什么會(huì)拖延？因?yàn)樵绞请y的事，啟動(dòng)成本越高。

比如我要寫一篇論文，最難的就是打開Word寫下第一句話，你對這個(gè)任務(wù)有很高的預(yù)期，但開頭很難達(dá)到預(yù)期，就會(huì)一直卡在那里。所以好不容易進(jìn)入狀態(tài)后，大腦被激活了，就不想被打斷，想一鼓作氣做完。

但有了AI之后，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，任務(wù)的啟動(dòng)成本變得極低，你能瞬間進(jìn)入思維活躍的狀態(tài)，根本不需要長時(shí)間的鋪墊。

第一，AI會(huì)獨(dú)立工作，天然就會(huì)打斷你的節(jié)奏，尤其是現(xiàn)在它能一次工作30分鐘，這半個(gè)小時(shí)你干什么？自然而然就會(huì)去做另一件事，工作節(jié)奏完全變了。

第二，人做任何工作，都分兩部分：一部分是真正原創(chuàng)性的想法，另一部分是落地執(zhí)行。

比如寫一篇論文，核心的方向和雛形，已經(jīng)在我腦子里了，但真正把這個(gè)想法落地，把它寫完善、做嚴(yán)謹(jǐn)，80%-90%的工作都在執(zhí)行上，我們過去說的深度工作，大部分時(shí)間也都花在了執(zhí)行上。

但現(xiàn)在，AI能幫你完成這90%的執(zhí)行工作，反而那10%最有創(chuàng)造力的部分，根本不需要深度工作。

你開車的時(shí)候，腦子里就能不斷孕育、打磨創(chuàng)意；甚至睡覺的時(shí)候，潛意識(shí)里都在想。它是一種低功耗的運(yùn)行狀態(tài)，反而能產(chǎn)生很強(qiáng)的創(chuàng)意，而AI能幫你把創(chuàng)意落地。

碎片化的狀態(tài)，反而能讓你接觸到更多的信息，走路、看到的任何東西，都能成為外界的刺激，而你的腦子里有一個(gè)核心目標(biāo)，會(huì)自動(dòng)把這些外部信息加工、反饋，形成新的創(chuàng)意。

過去的深度工作，更多的是深度執(zhí)行，而現(xiàn)在，執(zhí)行的事AI幫你做了，碎片化的創(chuàng)意和洞察，反而成了最核心的價(jià)值。

二、AI重塑組織：

崗位淡化，任務(wù)驅(qū)動(dòng)

1.崗位淡化：從時(shí)間換薪酬，到知識(shí)換產(chǎn)出

“崗位”這個(gè)詞，本身就是以人為中心的組織設(shè)計(jì)出來的。現(xiàn)代組織有幾個(gè)基本假設(shè)：第一個(gè)是有限理性，也就是人不能做所有事，所以必須分工。

但分工之后，多人協(xié)作就會(huì)產(chǎn)生大量摩擦。管理的核心，就是管理這些摩擦、管理人的不確定性，所以才有了崗位。

崗位打卡制度的底層邏輯，是員工和組織之間，用時(shí)間換薪酬。但現(xiàn)在已經(jīng)不是這樣了，核心變成了用知識(shí)換產(chǎn)出。

如果還是抱著打卡的心態(tài)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)很多員工，AI能力很強(qiáng)，十分鐘就把一天的活干完了，但他不會(huì)再多干一點(diǎn)。

而很多初創(chuàng)企業(yè)，員工會(huì)把工作當(dāng)成自己的事，AI來了之后，他覺得自己能做的事情更多了，所以反而變得更忙了。

因此，現(xiàn)在出現(xiàn)了幾個(gè)明顯的變化趨勢：

第一，崗位一定會(huì)合并，未來我們會(huì)按照任務(wù)來劃分工作，而不是按照崗位，“崗位”這個(gè)概念會(huì)被不斷淡化。

如果AI成了工作的主力，人只負(fù)責(zé)出想法、做決策，那很多崗位里的可標(biāo)準(zhǔn)化、可驗(yàn)證的任務(wù)，都可以交給AI來跑，只留下需要人和AI高度協(xié)作、做價(jià)值判斷的部分。

第二，崗位會(huì)被打散、重組，一個(gè)人要負(fù)責(zé)的面會(huì)更廣，人的核心工作，變成了編排整個(gè)工作流程。

傳統(tǒng)大廠里那種“一顆螺絲釘”式的崗位，會(huì)大量消失，不是人消失了，而是人的工作方式變了：人從螺絲釘，變成了體系的設(shè)計(jì)者。

就像第一次工業(yè)革命，大家都是手工匠人，后來出現(xiàn)了設(shè)計(jì)工廠、設(shè)計(jì)流水線的人，出現(xiàn)了質(zhì)檢員、安全員這些新崗位，現(xiàn)在也是一樣的道理。

2.知識(shí)管理成為核心戰(zhàn)略

以前人的核心能力，都是內(nèi)化在腦子里的，比如設(shè)計(jì)能力、寫代碼的能力、做產(chǎn)品的能力。

現(xiàn)在企業(yè)最該做的事，就是把員工腦子里的隱性知識(shí)顯性化，變成一個(gè)個(gè)Skill（技能），讓它變成組織的公共能力，全公司都能調(diào)用。

如果以前知識(shí)管理是企業(yè)的邊緣職責(zé)，那么現(xiàn)在變成最重要的核心職責(zé)。因?yàn)锳I可以被無限調(diào)用，用它來承接這些知識(shí)，效率是完全不一樣的。

我給大家分享一個(gè)我自己的實(shí)踐。

我平時(shí)經(jīng)常給學(xué)生的論文寫批注，不管是學(xué)生自己寫的，還是跟AI合作寫的，我都會(huì)在markdown里標(biāo)注清楚，開頭哪里寫得不好、該怎么改，邏輯哪里有問題、該怎么調(diào)整。

以前這些批注都是一次性的，學(xué)生看完、改完就沒用了。但AI時(shí)代，這些批注反而成了最有價(jià)值的東西。

如果你標(biāo)注了十篇論文，把標(biāo)注的邏輯講清楚，再把這些知識(shí)變成一個(gè)Skill，AI就完全學(xué)會(huì)了你的評審標(biāo)準(zhǔn)和修改邏輯，能直接幫你完成論文批注工作。

為此，我專門開發(fā)了一個(gè)標(biāo)注平臺(tái)，把文章上傳上去，就能直接做標(biāo)注，標(biāo)注完之后，背后的AI會(huì)一鍵把這些知識(shí)提取出來，轉(zhuǎn)成技能包，直接放到智能體里。

這是我個(gè)人的實(shí)踐，其實(shí)每個(gè)企業(yè)都應(yīng)該想，怎么找到適合自己的方式，把專屬的經(jīng)驗(yàn)和技能提取出來。

3.激勵(lì)體系隨之變革

Skill（ 技能 ）本質(zhì)上就是一段文本，特別容易被盜、被復(fù)制，不像網(wǎng)站、產(chǎn)品，沒法輕易抄走。

所以現(xiàn)在市面上的Skill（ 技能 ），大多是通用型的，比如寫代碼的，真正行業(yè)里的獨(dú)門絕技，很少有人做成公開的Skill（ 技能 ）。

而這些獨(dú)門絕技，恰恰是企業(yè)的核心競爭力，可能全世界某個(gè)細(xì)分領(lǐng)域里，懂這個(gè)技能的人不超過5個(gè)，就在某一家企業(yè)里，這就是最有價(jià)值的東西。

以前企業(yè)里有5個(gè)這樣的專家，只能服務(wù)100個(gè)客戶；但把他們的經(jīng)驗(yàn)萃取出來，變成企業(yè)的Skill、企業(yè)的智能體，就能把服務(wù)范圍擴(kuò)大無數(shù)倍，這會(huì)變成企業(yè)最核心的資產(chǎn)。

很多人擔(dān)心AI時(shí)代的安全風(fēng)險(xiǎn)，總怕自己的資料上傳到大模型里會(huì)泄露，其實(shí)這個(gè)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率極低，除非遇到世界級(jí)的黑客破解。

所以，持續(xù)迭代的能力，才是人才的核心。

人的能力是呈正態(tài)分布，未來可能會(huì)變成這種情況：企業(yè)里最頂尖的專家做出來的Skill，貢獻(xiàn)了企業(yè)80%的Token調(diào)用和價(jià)值產(chǎn)出。

此時(shí)，企業(yè)必須調(diào)整自己的激勵(lì)體系，否則員工根本不愿意把自己腦子里的東西，變成企業(yè)的Skill。這會(huì)降低他自己的不可替代性，甚至?xí)屗麃G掉工作，不符合人性。

4.管理，從管人變成管AI

以前做管理，核心是識(shí)人善任，把合適的人放在合適的崗位上，用好人、做好激勵(lì)，就是好的管理者。

但現(xiàn)在這個(gè)邏輯，已經(jīng)不完全成立了。 用人當(dāng)然還是重要的，但你要指揮AI，前提是你真的懂業(yè)務(wù)、懂這個(gè)領(lǐng)域的核心邏輯。

對管理者來說，你自己要變成干活的主力，變成這個(gè)領(lǐng)域的專家。

AI需要的所有技能、所有標(biāo)準(zhǔn)，都需要你自己先提煉出來，你管理AI的過程，本質(zhì)上你就是一個(gè)個(gè)體創(chuàng)造者，這和以前的管理邏輯，有天壤之別。

當(dāng)然，人的時(shí)間是有限的，以前做了管理者，天天開會(huì)，根本沒時(shí)間做具體業(yè)務(wù)，以后會(huì)沒那么多會(huì)了，你更多的是管流程，完全可以把自己對市場的洞見、對組織流程的理解，結(jié)合AI落地實(shí)現(xiàn)，這才是關(guān)鍵。

你要指揮AI干活，前提是你對這個(gè)活的邏輯、哪里有坑、哪里是價(jià)值點(diǎn)，都要特別清楚，甚至要比你的下屬還清楚。你把這些東西交代清楚了，AI才能交付好的結(jié)果。

其實(shí)以前好的管理者也是這個(gè)邏輯，指揮下屬干活的時(shí)候，已經(jīng)給了清晰的思路和方向，下屬只需要執(zhí)行。

但有些管理者，自己根本沒思路，就只會(huì)讓下屬“你去干一下，你去悟一下”，下屬悟出來的結(jié)果他不滿意，又說不出來哪里不好，這種管理者，用AI也根本用不好，AI更不會(huì)主動(dòng)幫你“悟”。

5.組織規(guī)模趨向精簡

根據(jù)科斯的交易成本理論，企業(yè)做大了，既能降低風(fēng)險(xiǎn)的不確定性，又能降低外部交易成本、內(nèi)部管理成本。

但現(xiàn)在，企業(yè)很多的能力，都可以通過市場獲得。

比如現(xiàn)在很多AI團(tuán)隊(duì)，根本不自己做模型，只做AI應(yīng)用，全部調(diào)用開源或者閉源的API，以前這部分是企業(yè)的核心能力，現(xiàn)在變成了外部可采購的服務(wù)。

再比如招人，以前要專門設(shè)HR崗位，現(xiàn)在用一個(gè)招人的技能包，就能跑通全流程。

企業(yè)會(huì)不斷思考，什么才是自己真正的核心，一定是大模型不知道、別人也不知道，只有我知道的東西，這才是核心護(hù)城河。

大模型已經(jīng)有的能力，直接復(fù)用就行；別人有的、非核心的能力，通過API、通過合作就能買到，根本不需要自己養(yǎng)團(tuán)隊(duì)做。

所以未來的組織，一定會(huì)越來越精簡，只保留最核心的、獨(dú)一無二的能力。

三、AI時(shí)代個(gè)人的核心競爭力：

從證明過去到創(chuàng)造未來

我們經(jīng)常聽到一句話：如何不被這個(gè)時(shí)代淘汰？

我想，這應(yīng)該是個(gè)偽命題。

1.別被標(biāo)簽限制

首先，千萬別給自己設(shè)限，不要用“文科生”“女生”這些標(biāo)簽困住自己。

現(xiàn)在人和AI之間的唯一門檻，就是自然語言交互，而文科生，天天學(xué)的、練的就是自然語言，就是人的表達(dá)和溝通，這天然就是你的優(yōu)勢，根本沒有任何限制。

職業(yè)發(fā)展、專業(yè)選擇，這些都是沒有AI的時(shí)代，勞動(dòng)分工形成的上層建筑。

而AI時(shí)代，最本質(zhì)的能力，是人的創(chuàng)造力、判斷力、對社會(huì)需求的敏感性，這些能力，跟你是什么專業(yè)、什么性別，沒有任何關(guān)系。

其次，年齡不是問題。年齡更多是自我暗示，或者社會(huì)給你的暗示。

龍蝦的創(chuàng)作者年齡就超過35歲了，就像在我們團(tuán)隊(duì)里，我年齡最大，但我應(yīng)該是AI用得最好的一個(gè)。

2.簡歷只證明過去，作品展現(xiàn)潛力

以前我們證明自己，靠的是學(xué)歷、經(jīng)驗(yàn)、大廠背景，但未來，你完全可以用自己的作品、自己的產(chǎn)品、自己在社區(qū)的影響力來證明自己。

比如GitHub上的開源項(xiàng)目，有多少點(diǎn)贊、多少收藏，都是你的硬實(shí)力。

龍蝦的創(chuàng)作者，就是靠這個(gè)產(chǎn)品，讓扎克伯格和山姆·奧特曼輪番邀請，他根本不需要什么華麗的簡歷，作品就是最好的證明。

以前你有個(gè)想法，要做一個(gè)產(chǎn)品，可能要幾十萬、上百萬的成本，還要一個(gè)完整的團(tuán)隊(duì)；現(xiàn)在有了AI，你一個(gè)人就能做出來，這是一個(gè)更公平的賽場，完全靠實(shí)力說話。

3.別迷信，去躬行

去年DeepSeek火的時(shí)候，大家都把DeepSeek等同于AI，今年龍蝦火了，大家又把龍蝦等同于AI，但本質(zhì)上，我們要抓住背后AI的核心原理。

對我來說，龍蝦只是一個(gè)橋梁，它在我和各種AI工具之間搭了個(gè)通道。

在辦公室電腦前，我可以直接操作AI工具做開發(fā)；離開辦公室的時(shí)候，我就讓龍蝦幫我盯著、幫我指揮，它就像一個(gè)管家，幫我銜接各項(xiàng)工作。

大家說“養(yǎng)龍蝦”，本質(zhì)上是構(gòu)建一套文件系統(tǒng)，把它的核心記憶、長期技能，把做某類任務(wù)可復(fù)用的訣竅，以文件的形式存起來，告訴它之前已經(jīng)做過類似的事，流程是什么樣的，這次照著做就行。

如果真的讓它做開發(fā)，它肯定不如Claude Code這類更專業(yè)的AI工具好用，核心是你要給它定好位，才能發(fā)揮它最大的作用。

但也需意識(shí)到，一個(gè)人用AI，確實(shí)能做一個(gè)跟淘寶首頁一模一樣的網(wǎng)站，但要做到淘寶“雙十一”那種高并發(fā)、高穩(wěn)定性，全中國也沒幾個(gè)團(tuán)隊(duì)能做到，這中間的差距是巨大的。

你自己不去體驗(yàn)，根本不知道AI的能力邊界在哪里，只會(huì)做出錯(cuò)誤的決策。

4.AI時(shí)代的學(xué)習(xí)，從具體問題開始

現(xiàn)在AI時(shí)代，知識(shí)的獲取已經(jīng)不是障礙了，核心是你的主動(dòng)性，還有自上而下的學(xué)習(xí)方式。

OpenAI團(tuán)隊(duì)里有個(gè)很火的瑞典科學(xué)家，高中就輟學(xué)了，最后成了頂尖的AI科學(xué)家，他采用的就是自上而下的學(xué)習(xí)：對什么東西感興趣，就以這個(gè)問題為核心，去學(xué)需要用到的知識(shí)，遇到卡點(diǎn)就問AI，根本不會(huì)卡住。

而以前我們的學(xué)習(xí)是自下而上的，先學(xué)一大堆基礎(chǔ)知識(shí)，學(xué)的時(shí)候根本不知道這些知識(shí)有什么用，等用的時(shí)候，早就忘光了。

但有了AI之后，你完全可以圍繞一個(gè)具體的問題、一個(gè)你感興趣的方向去學(xué)，AI會(huì)一步一步教你，幫你解決所有卡點(diǎn)，慢慢就會(huì)形成圍繞解決問題的完整知識(shí)體系。

就像裝龍蝦這件事，已經(jīng)形成了一個(gè)500塊錢上門安裝的產(chǎn)業(yè)，但這件事AI完全能解決。

裝的時(shí)候遇到問題，截個(gè)圖扔給AI，問它下一步該怎么辦，就算你一點(diǎn)基礎(chǔ)都沒有，讓它一步一步給你解釋清楚，它也能教你裝好，根本沒必要花錢請人。

四、未來趨勢：

從“組織變革”到“物種進(jìn)化”

1.真正用好AI的，是AI原生組織

真正用好AI的，基本都是一些初創(chuàng)型的AI原生組織，也就是成立之初就把AI融入核心的企業(yè)。

那么，為什么傳統(tǒng)組織很難轉(zhuǎn)變?yōu)锳I原始組織呢？

首先，傳統(tǒng)組織最大的問題，是思維慣性。

初創(chuàng)企業(yè)剛起步，想的就是怎么省錢、怎么高效，找不到人，自然而然就會(huì)讓AI來做。但大企業(yè)不一樣，它已經(jīng)有了成熟的體系、流程，就像前面那匹馬，還有固定的人力成本，AI來了之后，反而會(huì)形成巨大的阻礙。

AI來了之后，對初創(chuàng)企業(yè)來說，一個(gè)人就能端到端跑通全流程；但大企業(yè)已經(jīng)有這么多人了，除了效率問題，還要考慮大家有沒有活干、在組織里扮演什么角色，這就變得非常困難。

每個(gè)人都會(huì)從自己的視角出發(fā)，比如我們跟一些企業(yè)合作做課題，經(jīng)常項(xiàng)目都快做完了，合同還沒走完流程，因?yàn)楹芏鄸|西都是全新的。

對法律合規(guī)部來說，企業(yè)AI化根本不是他的KPI，他的KPI是別出問題，這就引出了巨大的矛盾。

其次，更深層的問題是，識(shí)別不出最重要的資源。

大企業(yè)最稀缺的資源，我們以前以為是錢、是人，但接觸了很多大企業(yè)之后發(fā)現(xiàn)，最稀缺的是員工的時(shí)間，員工根本沒有探索的時(shí)間，而這恰恰是AI時(shí)代最稀缺的東西。

現(xiàn)在對AI最熱衷的，往往都是老板，如果老板認(rèn)為某個(gè)東西好，可能鉆研到凌晨三點(diǎn)，明天上午的會(huì)直接不開了，他自己說了算。

但普通員工不行，你要做這些事，只能占用下班之后的業(yè)余時(shí)間，而很多人根本沒有這個(gè)動(dòng)力。就算有動(dòng)力，真的愿意花時(shí)間鉆研，往往也不是為了給公司做，而是有了其他的想法。

初創(chuàng)企業(yè)里大家有共同的利益，很容易有這種主人翁精神（ ownership ），但成熟企業(yè)里，這件事就變得非常難。

第三，傳統(tǒng)企業(yè)追求確定性，追求ROI（投資回報(bào)率）。

他們會(huì)問，這個(gè)AI應(yīng)用，最后能帶來多少收益、能裁掉多少人，只有把這筆賬算清楚，才愿意做。

但實(shí)際上， 真正好的AI應(yīng)用，是算不出ROI的，它有強(qiáng)烈的溢出效應(yīng)。

比如你做了一個(gè)東西，它可能改變了整個(gè)組織的流程、整個(gè)組織的決策方式，這個(gè)收益根本沒法量化。

就像龍蝦這個(gè)東西，剛出來的時(shí)候，大家都覺得就是個(gè)玩具，Claude Code最開始也只是Anthropic內(nèi)部的一個(gè)工具，結(jié)果現(xiàn)在成了他們最大的營收來源之一。

2.組織轉(zhuǎn)型，需要的不是變革，而是進(jìn)化

“龍蝦”本身不見得會(huì)給組織帶來多大的改變，但它代表了一個(gè)非常重要的趨勢。

從最開始的聊天機(jī)器人，到現(xiàn)在命令行式的Agent出現(xiàn)，AI終于能做“重活”了。但怎么把它和組織結(jié)合起來，現(xiàn)在還是一片空白。

如果你是一人公司，用各種AI工具自己整合，完全沒問題；但幾百人的公司，幾百個(gè)員工和幾百個(gè)AI工具，該怎么連接？

現(xiàn)在已經(jīng)出現(xiàn)了一種雛形，就是“人的分身”，人去指揮自己的龍蝦分身，它知道你所有的信息、有你的記憶，通過記憶管理系統(tǒng)，去調(diào)用底層的各種工具。

未來人與人之間的開會(huì)、協(xié)同，可能會(huì)變成“我的龍蝦先跟你的龍蝦聊，聊不攏、解決不了的，人再溝通”。

這代表著，工作的主體從人，變成了AI，而人要做的，是重新設(shè)計(jì)組織的流程，這件事現(xiàn)在所有企業(yè)都還在探索。

幾百人的公司可以做這種轉(zhuǎn)型，但再大型的企業(yè)，怎么和現(xiàn)有的系統(tǒng)整合，怎么轉(zhuǎn)型成AI原生組織，現(xiàn)在已經(jīng)成了很多企業(yè)的核心課題。

以前很多人講“組織變革”，AI出來三年了，大家喊了三年組織變革，結(jié)果基本都沒變，為什么？因?yàn)椤白兏铩边@個(gè)詞，分量還是太輕了。

未來的組織，要經(jīng)歷的是“進(jìn)化”。

進(jìn)化是更痛苦的，就像水生生物到陸生生物，要蛻一層皮，要用鰓呼吸變成用肺呼吸，是完全新的物種。

所以我們舊物種的所有衡量方式，都需要重新反思，包括“人天”這個(gè)最基礎(chǔ)的單位。

以前是純?nèi)斯ぷ?，現(xiàn)在是人和AI混合工作，人的創(chuàng)造力、判斷力，根本不需要用時(shí)長來衡量。

龍蝦的創(chuàng)作者，可能就是洗澡的時(shí)候靈光乍現(xiàn)，想出了這個(gè)產(chǎn)品，這個(gè)靈光乍現(xiàn)的瞬間，就是最有價(jià)值的。

那么，對企業(yè)來說，到底該如何做？

第一，別在現(xiàn)有的場景里內(nèi)卷，去發(fā)現(xiàn)新的需求。

以前你服務(wù)一萬個(gè)客戶，只能做標(biāo)品，現(xiàn)在用AI，你可以用極低的成本，給一萬個(gè)客戶每人做一套個(gè)性化的服務(wù)，單個(gè)客戶的額外成本可能只有一塊錢、兩塊錢，這在以前是根本不可能的。

第二，現(xiàn)在的競爭，是組織能力的競爭。

AI的溢出效應(yīng)太明顯了。這就像進(jìn)化時(shí)代，是跨物種的競爭，而不是同物種的競爭。

比如Claude發(fā)布了一個(gè)新的Skill，可能就會(huì)讓股市里某個(gè)行業(yè)的市值蒸發(fā)幾千億美元。

你的組織能力越強(qiáng)，能找到新需求、效率越高，你能“掠食”的范圍，就根本不局限在你的行業(yè)里了。

一個(gè)小團(tuán)隊(duì)，也能接軟件公司的活，別人收一萬塊錢做個(gè)網(wǎng)站，我五百塊錢就能做，因?yàn)槲覂蓚€(gè)小時(shí)就能干完，這就是組織能力的競爭，而不是行業(yè)積累的競爭。

*文章為作者獨(dú)立觀點(diǎn)，不代表筆記俠立場。

主辦方簡介——

“AI龍蝦十日談”，是得到聯(lián)合創(chuàng)始人、AI學(xué)習(xí)圈主理人快刀青衣發(fā)起的系列直播活動(dòng)，連續(xù)10天、每晚7點(diǎn)，在“快刀青衣學(xué)AI”視頻號(hào)，邀請10位AI領(lǐng)域一線實(shí)踐者，回應(yīng)OpenClaw熱潮后用戶最關(guān)心的問題：怎么用？有什么用？

10場直播覆蓋大模型、Agent經(jīng)濟(jì)、教育、企業(yè)落地、個(gè)人IP、硅谷創(chuàng)業(yè)等多元視角，真實(shí)案例+可落地方法，幫助知識(shí)型人群跨越從“聽說過”到“用起來”的鴻溝。

今天我們深嵌于一個(gè)新的時(shí)代，科技、經(jīng)濟(jì)、哲學(xué)、政治都在經(jīng)歷持續(xù)變革和深刻重塑的復(fù)雜社會(huì)與商業(yè)環(huán)境之中，而真正困住絕大多數(shù)人的核心挑戰(zhàn)，恰恰是：我們的認(rèn)知框架、組織形態(tài)和行動(dòng)邏輯，還停留在“前全球化時(shí)代”、“前AI時(shí)代”。

面向新全球化時(shí)代、AI新時(shí)代，筆記俠PPE（哲學(xué)、政治學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)）課程，正是為理解這樣的復(fù)雜系統(tǒng)而生：

在這里，你能理解以AI為核心的科技經(jīng)濟(jì)和智能商業(yè)、理解AI哲學(xué)、理解文明進(jìn)程與哲學(xué)意義、理解新格局下的國際貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)政策、理解國際政治與全球治理模式。

這，正是第五代企業(yè)家應(yīng)有的一套完整的“認(rèn)知操作系統(tǒng)”。

駕馭技術(shù)、洞察世界、扎根中國、修煉心力，在應(yīng)對時(shí)代重重挑戰(zhàn)中尋找屬于你的決策底牌。穿越變革的舊世界，找到時(shí)代的新大陸，從【PPE：未來5年和AI時(shí)代的決策底牌】開始。

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*文章為作者獨(dú)立觀點(diǎn)，不代表筆記俠立場。

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