当AI越多，我们越回归人与人的本质

如今，我创办这家公司刚好两年半，算下来也刚好满了一个特别的年头。这两年多里，公司经历过不少生死攸关的时刻，但万幸的是我们撑了下来，甚至近况还不错——最近又要搬办公室了。

因为团队和业务都在稳步扩张，虽然我们一直很谨慎地招人，但办公室还是坐不下了。去年年底才刚搬过一次，现在又得换个更大的地方。

前阵子和朋友聊天，大家都很意外：“你们不是用了好多AI工具吗？按说应该人越来越少，办公室越换越小才对，十几个人带着十几个数字员工，就能搞定过去几百人的活。”这话听着确实很先进，也很有吸引力，但我当时就笑着否定了。

实话实说，我们公司的AI渗透率几乎是100%，财务、HR、法务、商务、经纪、运营每个岗位，都用各类Agent搭建了专属的流程和工具。但总有一些东西，是AI没法加速的——而这些没法被AI替代的工作，反倒成了我们团队现在最核心的任务。

用的AI越多，我们反倒越像一家传统公司。这是个很有意思的现象，前段时间的访谈和饭局上，不少朋友都问过我，为什么不把这些经验分享出来。今天刚好借着这个特别的日子，就来和大家聊聊，我们这家不到四十人的小公司，做着偏传统的业务，到底是怎么用AI的。我不是什么成功的老板，只是想把自己的真实经历和思考分享给大家。

一、让一线掌握AI的主动权

不少企业在推进AI转型时，都会陷入一个常见的思维定式：先搭建专属系统，安排专人负责，再成立专门的AI中台部门。这种做法看起来很专业，也让人觉得踏实，我之前做顾问的时候也这么干过，但后来发现这里面有不少坑。

看起来组织得很规整，但很容易让AI变成另一个排期对接中心：比如HR想做候选人AI筛选工具，得先提需求；商务想要客户AI分析系统，也要写详细的需求文档。一线发现的问题，要经过好几层传递才能到开发团队手里，信息在传递中不断漏损，等工具做出来的时候，业务场景可能早就变了。

更麻烦的是，时间久了，一线员工只会提需求，中台团队只会用AI，真正有创造能力的，还是只有那一小撮人。但AI时代的组织，不该是这样的。我们需要的是人人都能通过AI解决问题的团队，而不是只靠少数人做AI相关的工作。

所以后来不管是自己公司，还是和其他创业者聊天，我都会给一个很克制的建议：员工数不到一百人的公司，一定要谨慎成立专门的AI中台。

不是说中台没有价值，像超大型系统、协同工具、财务软件、统一的权限和安全底座，确实需要专业的人来负责。但这个中台应该尽可能“薄”：只负责守住权限、安全、成本、数据口径这些红线，解决服务器、Token这类基础问题，剩下那些贴合业务、每天都在变化的具体需求，必须让离问题最近的一线员工自己用AI解决。

不管是直接用Agent，还是用Agent写脚本、做爬虫、搭RPA工具，都可以，但必须由业务人员自己动手。因为只有他们才真正清楚痛点在哪里，信息损耗才会降到最低。

我们公司就是这么做的：很多流程优化的需求，没有专门的开发岗位来对接，能解决问题的，只有员工自己和手里的Agent，不管是Codex、Workbuddy还是Claude Code，都可以。这个过程一开始往往很难看：有人不会准确描述需求，有人怕写代码，折腾半天做出的工具也只能勉强用，甚至有些任务第一次用AI解决，比手动做还要慢。

但这种笨拙的尝试特别重要。相信我，当一个人第一次亲手把工作里的麻烦做成一个能用的工具，哪怕很粗糙，他对工作的感受都会完全不一样。以前他只能忍受不满意的流程，现在他第一次知道，流程是可以被自己改变的。

后来我才意识到，AI给普通员工带来的最珍贵的东西，不只是效率，还有久违的主动权。我一直鼓励大家用AI优化自己觉得不顺手的工作，这才是真正的AI化，也是我现在最认可的“薄中台、厚一线”的组织模式。

二、数据是AI落地的核心底座

当然，只是把Agent发给每个员工，并不会自动打造出一个AI时代的组织。很多来找我聊AI转型的企业，都会遇到同一个问题：他们没有数据。

过去的会议没有完整记录，客户沟通散落在各人的聊天记录里，合同和报价没有统一版本，项目做完也没有复盘。很多最宝贵的经验，只存在几个老员工的脑子里。这种情况下，根本没法用好Agent。

现在我越来越相信，Agent本身没那么重要，数据才是组织AI化的核心。我很相信数据沉淀的价值。我们做MCN业务，签约了几百位博主，对接过近百家品牌方，所有的内容数据、商务数据、合作数据，我们都会尽量作为内部资产沉淀下来。那些没法放进标准字段的信息，也会作为特征打成非结构化标签，统一存在多维表格里。更不用说所有的会议记录、文档、知识和SOP，都会放进公司的知识库。

经纪团队每天的日常工作之一，就是给合作过的博主打标签。这件事做起来很累，很多记录当下看不出价值，标签也不可能一次就完美，甚至有些细节存下来半年都用不上，但我还是坚持要做。因为一家公司真正拥有的，不只是账户上的资金、办公室的设备和员工名单，还有这么多年积累下来的所有数据和上下文。

模型可以买，Token可以买，通用的AI工具每家公司都能用，但只有这家公司在无数个具体日子里沉淀下来的专属上下文，是花钱也买不到的。所以我们内部推行的策略是“应存尽存”。

但“应存尽存”不是把所有东西都丢进知识库或表格里就完事了。现实里的冲突太多了：旧规则和新规则混在一起，两个部门对同一个指标有两套口径，废弃的合同模板还会排在搜索结果前面。Agent不会帮组织梳理这些混乱，它只会挑一个看起来像答案的结果，用AI的速度把错误执行到底。

所以我们留存的数据，必须要有来源、时间和负责人。旧的内容要及时清理，冲突的口径要有人裁决，真正影响资金、合同和人员的决策，一定要定期核查并做数据清洗。一定要明白，Agent不会让一家混乱的公司自动变得井然有序，背后的数据治理，才是真正的苦活累活，但却是组织AI化升级的必要条件。

三、回归岗位的人文本质

当数据慢慢积累起来，Agent真正进入每个岗位之后，我们发现了一件很有趣的事：团队并没有变得更像机器，反而越来越像真正的人。

举个例子，以前一个商务，大概一半的时间要用来整理数据、做表格、查资料、改合同，另一半时间用来对接客户。现在前面的重复性工作被Agent接手了，只需要花20%的时间在这类事务上，剩下80%的时间都可以用来见客户，真正理解客户的顾虑，把方案做得更周全细致。

我们的经纪人也是一样。过去他们大量时间耗在收集数据、整理记录、反复核对上，现在这些工作可以交给Agent，他们就能多和博主沟通，认真倾听对方的近况，花更多时间维护那些难以量化的合作关系。HR、法务、内容、运营这些岗位，都是同样的情况。

AI最擅长的，是那些可以被描述、重复、验证的工作。当这类工作被一层层剥离，露出来的恰恰是最难被AI加速的东西：人与人之间的真诚交流。

对于我们这种偏ToB的传统业务来说，这一点尤其现实。比如客户遇到问题时，还愿不愿意接你的电话；博主愿不愿意把未来几年的发展托付给你。这些事，Codex可以帮你准备材料、记住细节、复盘沟通，但它没法替你经历时间，没法替你和对方面对面交流。

所以我一直说，AI时代，信任和品牌比钻石还要珍贵。这些东西积累起来很慢，需要花大量的时间去经营：答应客户的事做到了，加一分；出问题时不逃避、主动解决，再加一分；对方遇到难处时，不是发一句客套话，而是真的到场看看能帮上什么，又加一分。这个过程慢得要命，但偏偏AI越快，这些事就越显珍贵。

这也是为什么我们用的AI越多，公司反倒越传统：商务变得更像过去那样，要亲自跑客户、和客户坐下来沟通；经纪人更像过去那样，要真正认识博主、理解博主、陪着博主一起成长；管理者也没法再躲在报表后面，必须直面冲突、做出判断、承担结果。AI解决了所有效率相关的问题，人和人之间最古老的联结，反而被清晰地显现了出来。

四、把省下来的时间还给真正重要的事

写到这里，有一个很残酷的问题：Agent省下来的时间，最后都去哪了？很多企业讲AI转型，最爱算的是节省了多少工时：一个流程以前要4小时，现在只要20分钟；一个岗位以前能服务20个客户，现在能服务50个；一份方案以前要两天出初稿，现在半小时就能拿到。这些数字当然重要，但如果省下来的时间，最后都被更多会议、汇报、审批和没人看的表格填满，那公司只是变得更忙了而已。

如果一个员工用了AI之后，原本一天做5件事，现在被要求做20件，而且每件都要立刻交，那他不会觉得是技术解放了自己，只会觉得“鞭子变快了”。很多老板很容易忽略这一点：效率提升天然看起来是好事，我们会兴奋地觉得业务边界打开了，过去做不了的事现在都能尝试。我自己也有过这样的心态：能力变强了，就想多做一个项目；经纪人能服务更多博主，就想多签几位；商务能处理更多信息，就想多跑客户；内容生产更快了，就想覆盖更多选题。省出来的产能，很快就被新的野心填满了。

这大概也是我们团队越来越大、又要搬办公室的原因之一。AI未必会让公司变小，它最先放大的，可能是公司和老板的野心。这句话写下来，也是在提醒我自己。野心没有错，一家公司当然要向前发展，但如果每一份效率提升，最后都只变成更高的数字、更密的排期和更多的工作，那我们说的AI化，对普通员工来说，不过是一次更难拒绝的加班。

所以在公司里，我越来越不想只问“Agent省了多少小时”，而是更想问“这些时间最后给了谁”。我们要把商务的时间还给客户，把经纪人的时间还给博主，把HR的时间还给真正需要被倾听的员工，把法务的时间还给复杂的判断，而不是机械地改第27版合同格式，把内容团队的时间还给体验、好奇和真正值得创作的内容，也要把普通人的时间，还给他自己一点——他可以多学一样东西，把工作做得更好，也可以早点回家，好好吃一顿饭。

管理者很容易把员工当成产能，但我觉得，人不是等着被AI榨干的电池。AI在组织里最好的价值，应该是让每个人都能发自内心地热爱工作、获得快乐。只有这样，他们才会对世界保持好奇，才能在对外合作中积累更多的信任。

五、AI时代的管理者要做什么

接下来要说的，是最残酷的挑战：管理者自己。以前，管理者很容易通过安排动作来证明自己的价值：开会、催进度、收日报、做审批，把一件事拆成十步，再检查每个人有没有严格执行。但当Agent接手了大量执行工作之后，这种管理方式会变得越来越尴尬。

员工自己带着AI工具，可以查资料、做方案、写脚本，甚至可以把过去需要跨部门协调的流程自己先跑起来。这时候，管理者真正要做的事，反而不需要那么多具体的动作，而是要问清楚几个核心问题：目标到底是什么？什么绝对不能出错？公司可以承担哪些风险？结果做到什么程度才算合格？发生意外时，谁来做最终决定？出了问题谁来担责？

这些事很难做成漂亮的PPT，但这才是真正的管理。一个管理者不会写Prompt可以学，但如果他说不清楚目标、做不出判断、出了问题只会把责任推给下属，那再强的AI也救不了他。

有时候我觉得，AI对管理者的最大冲击，和工具本身没关系，而是AI把过去藏在流程里的无能一点点暴露了出来。以前可以说人手不够、信息没整理好、下属执行不到位，但现在，这些借口都站不住脚了。当AI帮你找好了资料、出好了方案、降低了执行成本，剩下的迟迟做不出的决策，你再拿不出主意，那就没什么好说的了。

这一点对我自己也是一样的提醒：我不能一边要求所有人主动创造，一边又要求每个细节都按我的想法来；不能一边说结果导向，一边又用加班时长、消息回复速度和忙碌的表象来判断一个人；不能把模糊的目标丢下去，再用“你要学会用AI”来推卸管理责任。这些都是极度无能的表现。

所以AI时代的组织会进化成什么样，很多时候取决于这家公司原本的底色。一家不信任员工的公司，会用AI把监控做得更细；一个习惯控制的老板，会用AI把命令下得更快；只有愿意尊重人的公司，才能真正把AI变成普通员工手里的工具。AI从来不会自动带来先进的管理，它只会把组织的真实面目，清晰地暴露出来。

六、AI时代的新人培养

这方面我们做得还不够好，一直在摸索。我们至今还在纠结：该怎么带好一个新人？以前，内容行业的新人会从找资料、改标题、整理案例、写初稿开始；商务新人会先整理客户资料、跟着开会、写纪要、改方案；法务新人会从最基础的合同和条款学起。这些工作很琐碎，有时候甚至很折磨人，但一个人正是通过这些基础的笨活，慢慢建立起对岗位的感知。

但现在，我们的Agent可以在几分钟内给新人一个80分的答案。短期来看确实很爽：一个刚入职的新人，第一周就能拿出过去可能要半年才能完成的成果，公司觉得培训成本降低了，新人也觉得自己一下子变厉害了。但产出突然变好，不代表真的成长了。如果他没经历过那些基础工作，就没法理解AI为什么会给出这样的结果，等到AI给出一个看似正确的错误答案时，他连怀疑的能力都没有。

我最怕的不是新人不会用AI，而是他们只会用AI，却再也没有机会建立自己的判断。坦率地说，新人永远是团队里最弱势的群体：他们迷茫，不知道该问什么问题，不知道哪些规则已经过期，不知道领导说“你自己看着办”的时候，到底有没有真正的决定权。AI能给他们产出，但不一定能给他们承担后果的能力。如果公司只看结果，他们可能会被80分的答案推着走，直到在某个关键的地方捅出大娄子，然后被问“为什么这么基础的东西都不懂”。

所以我们一直在想，该怎么重新设计一条适合AI时代的新人成长路径。这条路不是故意让新人做无意义的苦工，也不是把他们按回手工时代，而是要花更多时间，让他们理解AI为什么会给出这样的结果，让他们对比不同的方案，让他们真正去见客户，让他们亲眼看到错误会带来什么后果，让他们在有人托底的情况下做一次判断，也让他们为最终交付的成果签下自己的名字。

一个新人需要的从来不只是更快的产出，他需要安全地犯几次错，需要有懂行的人帮他纠正，需要知道自己有一天也能成为托底的人。给新人一个能出80分答案的AI很容易，但给他们一条成长为高手的路，才是真正的管理。

七、我们的本质是什么

回到最开始的问题：为什么我们用的AI越多，反倒越像一家传统公司？因为当AI把所有能加速的工作都做完之后，组织里真正困难、没法被AI替代的部分，终于从水面下浮了上来。

数据可以自动整理，但信任不能；合同可以快速生成，但责任不能；人与人之间的真诚沟通，永远不能。就像客户信息当然可以被分析，但他愿不愿意在出问题的时候依然信任你，这是靠数据分析算不出来的。这些事很老、很慢、一点都不性感，但一家小公司的生死，往往就系在这些事情上。

我们公司没有什么技术壁垒，只是在这个时代里，努力做好一点点业务，养活团队里的伙伴，找到属于自己的生存方式。我们能活下来，是因为有客户愿意把预算交给我们，有博主愿意把职业生涯托付给我们，有同行愿意和我们一起做线下活动甚至综艺，也有一群同事愿意相信我们“链接AI时代的一切”的想法，愿意和我们一起走下去。

所以我现在越来越觉得，不管是数据、Agent还是自动化工具，它们在组织里的真正价值，都不应该是把人排除在外。我们给博主打那么多标签，不是为了有一天不用再认识博主，而是为了让经纪人见到博主的时候，能更清楚他过去的经历和当下的需求。我们让商务用AI整理客户资料，不是为了从此不用见客户，而是为了让他们坐在客户面前时，不用把时间浪费在本可以提前完成的功课上。我们把会议、文档和SOP都存下来，不是为了让组织只依赖系统，而是为了让新加入的同事不用低着头到处求人，不用再踩一遍所有人都踩过的坑。

AI的作用，是拿掉人与人之间那些不必要的损耗，然后让一个人有更多时间，真正走到另一个人面前。这就是我们的本质。我们不是靠几十个数字员工就能在云端自动运转的超级公司，我们只是一群普通人，借着这个时代最先进的技术，努力把一些传统的事情做好：服务好一个客户，陪好一位博主，带好一个新人，守住一次承诺，也让一起工作的伙伴过得更好一点。

所以我们用的AI越多，反倒越传统，但我觉得这不是退步。只是当技术把效率的外壳一点点剥掉之后，我们终于看清了，人与人之间最本质的东西是什么。

尾声

写到这里，回头看这两年半的经历，我自己也很感慨。我们经历过很多次生死攸关的时刻，也做过不少错误的决定。现在虽然还活着，甚至要搬去更大的办公室，但我也不敢说我们找到了正确的答案。全员AI化是不是适合所有公司？“薄中台、厚一线”是不是最好的组织模式？我们现在设计的新人成长路径能不能跑通？这些我都不确定。

但至少有一件事，我现在越来越确定：AI时代的组织变革，表面上改的是工具、流程、数据和效率，但最后考验的，还是一家公司如何对待人。你愿不愿意把创造的权力交给一线？愿不愿意把AI省下来的时间，还给客户、博主、员工和自己的生活？愿不愿意在新人还不成熟的时候，给他犯错和成长的空间？愿不愿意在出问题的时候，不躲在流程和报表后面，亲自站出来承担结果？这些事，才决定了一家公司最终会变成什么样。

最后，我想用圣埃克苏佩里在《人的大地》里的一句话作为结尾：“一份职业的伟大，也许首先在于把人联结起来。世上只有一种真正的奢侈，那就是人与人的关系。”以前读到这句话，可能只会觉得浪漫，但开了两年多公司，经历过公司差点活不下去的时刻，看着身边的同事越来越多，我现在才明白，这就是真理。

之后我们可能会做一些专栏，分享团队里各个岗位的伙伴是怎么用AI的，我觉得看他们的实践还挺有启发的。最后也打个小广告：我们还在招人，如果您对我们公司感兴趣，欢迎查看我们的招聘启事投递简历。

愿我们永远对世界保持好奇。