因为我开公司，已经两年半了四川防火门胶厂，正式坤年了。

这两年半，公司几经风雨，有很多次危急存亡的时间点，不过所幸，还是活下来了。

而且，活的还凑，公司近也又要搬了。

因为人越来越多，团队和业务虽然已经在很谨慎的扩张了，但是人还是坐不下了，所以去年底刚搬的办公室，但是我们现在，又要换个新了。

前几天跟朋友聊起来，大都觉得有点意外，说你们不是用了那么多AI吗，怎么还要招人，那理论上应该是人越来越少，办公室越来越小才对啊。不是应该十几个人坐在间屋子里，每个人带着十几个数字员工，然后就干掉过去四川防火门胶厂几百个人的活吗。

这才AI啊，听着多，多感。

我说放屁。

实际情况就是，我们AI现在渗透率几乎是，公司几乎全员都是各种Agent，财务、HR、法务、商务、经纪、运营等等所有职位也都用Agent搓了各种各样的流程和工具。

可有些东西，就是没有办法用AI来进行加速的，而那些东西，反而涌现成了我们现在人类员工们重要的事。

AI越，我们AI用的越多，在大和我的理解里，我们却变得越来越“传统”。

这是个很有趣的现象，在前几天的访谈还有晚上的些朋友的饭局上，大其实还挺关心企业的AI变革，所以跟我也频频聊起，也会问我，为啥不把这些经验写出来。

所以，在今天我开公司坤年的这个时间点，也斗胆来跟大分享下，作为个没到40个人的小破公司，比较传统的业务，在公司组织中，是怎么用AI的。

我当然不是站在个所谓的成功老板的位置上，告诉大怎么管公司，那还差得太远了，我们远远没有成功，只是我觉得，可以给大分享点点自己的经验。

所以，那就让我们，开始吧。

. 全员AI化

我遇到很多很多公司，企业的管理者说要做AI化，反应经常非常相似。

那就是搭套系统，或者找个负责人，再成立个AI中台。

这样看起来业，也非常有安全感。

我非常理解这个想法，在很久以前，做些顾问的时候，我们也这么干过。

但是我们后面发现，这种式是有坑的。

看起来有组织，但也容易让AI变成公司里的另个排期中心。

就比如HR遇到了个候选人AI筛选的问题，先去提需求。

又或者商务想做个客户的AI分析工具，先写份需求文档。

问题在业务线发生，然后需求却要跨过好几层人才能到达真正做工具的人。

我们都知道，信息是有漏损的，每传递遍，上下文就丢掉很多，等东西终于做出来，世界都不知道变成什么样子了。

而麻烦的是，线的人会越来越擅长提需求，中台的人会越来越擅长用AI。

后公司里真正拥有创造能力的，依然只是那几个人。

但AI时代的组织，我觉得不应该是这样的，应该是人人都可以用AI或者用AI来创造工具解决问题的组织，而不是仅仅限于所谓的AI中台那。

所以后来，论是在自己公司，还是和身边开公司的朋友聊天，我都会给个很克制的建议。

原生人数没有过100人的公司，成立AI中台定要谨慎。

不是AI中台没有价值。大型系统、飞书、财务软件、统的权限和安全底座，当然要有业的人来负责。

但这个所谓的中台，应该尽量薄。

它守住权限、安全、成本、数据口径和不能碰的红线，然后为大解决些服务器、Token之类的问题，剩下那些度贴着业务、每天都在变化的事情，须让离问题近的人自己使用AI解决。

论你是直接用Agent，还是用Agent创造工具，还是做爬虫、写脚本、做RPA，所谓，但是须自己解决。

因为只有他们，才能真正的理解痛点在什么地，信息的交互漏损才低。

所以我们公司，可能就会很残酷，很多事情和需要优化的流程发生了，但是这个事没有个所谓的职位来帮你开发，能解决它的，只有你自己和Agent，论是Codex、Workbuddy、Claude Code等等，所谓，但是须是业务人员自己解决。

这个过程开始大概率非常的不好看。

有人不会描述，有人害怕代码，有人折腾半天只做出了个勉强能用的小破东西。

甚至很多很多任务，次用Agent解决，比手动做还慢。

但这个笨拙特别重要。

大相信我，AI没有那么复杂，当个人次亲手把自己工作里的麻烦做成个可以运行的东西，哪怕很粗糙，他对工作的感受都会变。

以前，他只能忍受流程，忍受那些他不满意的地。

现在，他次知道，流程也可以被自己改掉。

我后来才意识到，AI化给普通员工珍贵的东西，可能不只是率，还有种久违的主动权。

我度鼓励大自己使用Agent优化工作中看到的些他们觉得不爽的地。

这才是我认为的AI化，所以我现在认可这种“薄中台，厚线”的结构。

二. 数据驱动切

当然，把Agent发给每个人，也并不会自动长出所谓的AI时代的组织。

很多公司来找我聊AI化，我听到后面，都会遇到同个问题。

他们没有数据。

过去的会议没有全文，客户沟通散也在不同人的聊天记录里，甚至连同和报价都找不到统版本，项目做完以后是没有复盘。

很多重要的经验，只存在某几个老员工的脑子里。

这还Agent个屁，Agent不了点。

对于个组织来说，现在我加相信的点是：

Agent没有那么重要，数据才是重要的。

我自己是很相信数据涌现的。

我们虚实传媒做MCN业务，签了几百位博主，对接过近大几百个。

那过去的内容数据、商务数据、作数据，我们都会尽可能作为数据资产在我们内部沉淀起来。

并且那些很难塞进标准字段里的东西，也会作为特点，成非结构化标签，再统放进飞书多维表格里。

别提我们所有的会议全文、文档、知识、SOP，也都会进知识库。

经纪团队现在每天的日常，就是给我们的很多作过的博主标。

这么做当然很累。

很多记录当下看不出价值，标签也不可能次就得，甚至今天存下来的某个细节，可能半年内都没什么用。

但我还是觉得应该存。

因为公司真正拥有的，从来不只是账户上的钱、办公室里的设备和员工名单。

还有你这么多年，积累的切的数据和上下文。

模型可以买，Token可以买，Codex每公司也都能用。

但你相信我，公司在数个具体日子里留下来的上下文，这在外面是几乎永远不可能买的到。

所以我在内部行的策略，就是应存尽存。

但所谓的应存尽存也不是把所有东西股脑扔进知识库或者多维表格里面就完事了。

因为现实世界的冲突太多了，旧规则常年跟新规则混在起，就跟我们现在Vibe Coding出来的代码样，比如两个部门对同个指标有两套口径，早已废弃的同模板还排在搜索结果前面，Agent也并不会替组织把这些混乱消化掉。

它只会从里面挑个看起来像答案的东西，然后以AI的速度，把错误执行下去。

所以我们存在来的数据，要有来源，有时间，有负责人。

旧的东西要敢于废掉，冲突的口径要有人裁决，真正影响钱、同和人的决定，定要有人定期核查然后做数据清洗。

定要知道，Agent不会让混乱的公司自动变得和井井有条。

背后的这些数据理，才是真正的苦活累活脏活，但是却又是个让组织的AI化进行飞跃的充分且要条件。

三. 回到职位的本质

等数据慢慢有了，Agent真的进入每个岗位之后，另件很有意思的事发生了。

大并没有变得像机器。

反而越来越像人。

举个例子，以前个商务，可能50的时间在整理数据、做表、查资料、改同，另外50的时间在跑客户。

现在前面的工作被Agent吃掉了大半，可能只需要20的时间。剩下那80，他可以拿来见客户，理解客户到底担心什么，把案做得加和细致些。

我们的经纪人也是。

过去，他们大量时间耗在收集数据、整理记录、反复确认上。现在这些东西逐渐能交给Agent，他就可以多聊个博主，多认真听次对近的状态，多花点时间去维护段很难量化的关系。

HR、法务、内容、运营，其实都是样。

AI擅长吃掉的，是那些可以被描述、被重复、被验证的工作。

等这些工作层层被剥走，后露出来的，恰恰是难被加速的东西。

人与人之间的真诚交流。

那对于我们这种业务很传统的几乎就是ToB的公司来说，就特别现实。

就比如个客户在出现问题以后，还愿不愿意接你的电话。

个博主愿不愿意把接下来几年的时间全交给你等等。

这些东西，Codex可以帮你准备材料，可以帮你记住细节，可以帮你复盘每次沟通。

但它没有办法替你经历时间，替你跟对面对面交流。

所以我才直说，AI时代，信任和，才是比钻石还要珍贵的东西。

这玩意太难积累了，是永远需要花大量的时间去经营的。

在面对你服务的对象时，你答应的事做到了，积分。出问题的时候没有逃避勇敢解决事情，再积分。对难的时候，你不是只发客套敷衍，而是真的出现看看能不能帮对等等，又积分。

它慢得要命。

可偏偏，AI越快，它就越贵。

这也是为什么，我们的Agent越多，公司反而越传统。

商务像过去那个要不停出去跑、和客户坐在起的人。

经纪人也像过去那个真的需要认识博主、理解博主、陪着博主走段路的人。

管理者也越来越没有办法躲在报表后面，须去面对冲突、做判断、承担结果。

AI解决了切跟率相关的问题，人和人之间那层古老的关系，反而被显现了出来。

四. 被省下的时间

写到这里，有个问题其实很残酷。

那就是Agent省下来的时间，后去了哪里。

很多公司讲AI化，的就是节省工时。

个流程以前要4个小时，现在只要20分钟。个岗位以前能服务20个人，现在能服务50个人。个案以前两天才能出，现在半小时就有初稿。

这些数字当然重要。

但如果省下来的时间，后又被多会议、多汇报、多审批、多根本没人看的表格填满，那公司只是变得忙了。

如果个员工因为用了Agent，原本天做5件事，现在被要求做20件，而且20件都要立刻交，他不会感受到技术解放了自己。

他只会觉得，鞭子变快了。

这个角度，我觉得个老板，可能特别容易忽略。

因为站在公司这边，率提升像件好事。

我们会兴奋，会觉得边界开了，很多过去没能力做的事现在都可以做。

我自己也会这样。

能力多点，就想多做个项目，那同样的，经纪人能服务多博主，就想签多博主，商务能消化多信息，就想跑多客户，内容生产快，泡沫板橡塑板专用胶就想覆盖多选题。

省出来的能力，很快又被新的野心填满。

我想，这大概也是我们人越来越多、又要搬办公室的原因之。

AI未会让公司变小。

它先放大的，可能是公司和老板的野心。

这句话我写下来，其实也在提醒我自己。

野心没有错，公司当然要往前走。

但如果每份率，后都只变成的数字、密的排期和多的工作，那我们嘴里说的AI化，对普通的员工来说，不过是次难拒的加班。

所以在公司里，我越来越不想只问，Agent省了多少小时。

我想问，这些小时后给了谁。

把商务的时间还给客户。

把经纪人的时间还给博主。

把HR的时间还给那些真的需要被听见的员工。

把法务的时间还给困难的判断，而不是机械地改27版格式。

把内容团队的时间还给体验、好奇和真正值得写的东西。

也把个普通人的时间，还给他自己点。

他可以多学个东西，可以把工作做得好，也可以早点回，认真吃顿饭。

管理者很容易把员工当成产能。

但我觉得，人不是块等待被Agent榨干的电池。

AI好的组织价值，是我觉得，每个人都应该加发自内心的热和快乐。

只有这样，才会对世界，重新充满好奇，你才能对外的时候，积累多的信任。

五. 何为管理者

那接下来，就是残酷的事情了。

管理者自己。

以前，个管理者很容易通过安排动作来证明价值。

开会，催进度，收日报，做审批，把件事拆成10步，再检查每个人有没有严格执行那10步。

但，Agent把大量执行工作吃掉以后，这种管理会变得越来越尴尬。

员工自己带着Codex，可以研究资料，可以做案，可以写脚本，可以把个过去需要跨几个部门的流程先跑起来。

这时候管理者真正要做的事，反而不应该有那么多动作。

反而应该问：

目标到底是什么？

什么对不能错？

哪些风险公司可以承担？

结果做到什么程度才？

发生意外的时候，谁来做后的决定？

出了问题，谁来担责？

这些事我觉得特别难，也没办法做成份漂亮的PPT。

但这些才是管理。

个管理者不会写Prompt，还有时间学。

个管理者说不清目标，做不了判断，出了问题只会把责任给下属，那我觉得，Agent再强也救不了他。

甚至我有时候觉得，AI对管理者大的冲击，真的跟新不新的工具跟AI啥的没有半毛钱关系，是到了AI时代，很多过去藏在流程里的能，被AI点点的暴露出来。

以前可以说人手不够，可以说信息没整理好，可以说下面执行不到位。

但现在，你还说个屁。

以后Agent把资料都找了，案也给了，执行成本也降下来了，剩下那个迟迟做不出的决定，你再决策不了，那还说啥呢？

这对我也样。

我不能边要求所有人主动创造，边又要求每个细节都按我的想法来。

我不能边说结果向，边又拿加班时长、消息回复速度和忙碌的表情去判断个人。

我也不能把不清楚的目标丢下去，再用句你要学会用AI把管理责任给员工。

这些反而是我度能的表现。

所以，AI时代的组织，到底会进化成什么样，很多时候，只会取决于这公司原来是什么样。

不信任人的公司，会用Agent把监控做得细。

个习惯控制的老板，会用Agent把命令下得快。

愿意尊重人的公司，才会真的把Agent变成普通员工手里的工具。

AI从来不会自动带来的管理。

它只会，让月球背面，显露遗。

六. 新人该怎么办

这是我们做的很不好的点，但是也在努力摸索的地。

我们招到个新人，我们不知道，该怎么带他。

举个例子，以前个内容行业的新人，可能会从找资料、改标题、整理案例、写初稿开始。

个商务新人，会先整理客户资料、跟着开会、写纪要、改案。

个法务新人，会从基础的同和条款点点看起。

这些工作很琐碎，有时候也很折磨人。

但个人过去很多时候就是通过这些笨活，慢慢长出感觉的。

可是现在，我们的Agent，可以在几分钟里给新人个80分的答案。

短期特别爽。

个刚入职的人，可能周就能拿出过去可能要半年后才能完成的东西，从公司角度来说，觉得培训成本降了，新人也觉得自己下子变厉害了。

但产出突然变好，不代表个人真的成长了。

如果他没有经历过那些基础工作，也就没有机会理解Agent为什么这样做，等到AI给出个很像正确答案的错误时，他连怀疑都不会怀疑。

我怕的不是新人不会用AI。

我怕的是，他只会用AI，却再也没有机会长出自己的判断。

因为坦率的讲，新人永远是组织里弱的那群人。

很多时候，他是比较迷茫的，不知道什么问题可以问，不知道哪条规则已经过期，不知道Leader说你自己看着来的时候，自己到底有没有真的决定权。

Agent给了他产出，却不定给他承担后果的能力。

如果公司只看结果，他甚至会被那个80分的答案路着走，直到在个很重要的地，捅出个天大的篓子，然后公司问他，你为什么这个东西都不懂。

所以我也很担忧，这非常不利于新人的成长。

对我们公司来说，我直在想，如何重新设计条新人成长的路。

这条路，当然不是故意让新人继续做意义的苦工，不是为了磨炼就把人按回手工时代。

而是我们尽可能多花时间，让他解释Agent为什么这么做，让他比较不同案，让他真正去见客户，让他看见错误造成的后果，让他在有人托底的时候做次判断，也让他为终交出去的东西签上自己的名字。

个新人需要的，我觉得从来不只是快产出。

他需要安全地犯几次错，需要被个真正懂行的人纠正，需要知道自己有天也可以成为那个为别人托底的人。

给新人个能产出80分答案的Agent很容易。

给他条长成手的路，才是管理。

七. 我们的本质

所以回到开始，我为什么说公司里的AI越多，我们反而越像传统公司。

因为当AI把能加速的东西都加速之后，组织真正困难的、法用AI加速的部分，终于也从冰面下浮现上来了。

数据可以自动整理，信任不能。

同可以快速生成，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，但他愿不愿意在坏消息出现时依然相信你，这个事你纯靠分析你不可能得出来的。

这些事很老，很慢，很不感。

可小公司的命，往往就系在这些东西上。

对我们公司来说，我们确实不是那些有技术壁垒的公司，我们只是在这个时代里，努力切下点点的业务，养活自己的同伴们，找到自己生存之道个小小的公司。

我们能活下来，是因为还有客户愿意把预交给我们，还有博主愿意把自己的职业生涯托付给我们，还有大佬愿意跟我们起折腾线下活动、甚至综艺，也还有群同事愿意相信，我们想“链接AI时代的切”这件事可以起做下去。

所以我现在越来越觉得，数据也好，Agent也好，自动化也好，它们在组织里真正的价值，都不应该是把人从中间拿掉。

我们做那么多博主标签，不是为了有天可以不用认识博主。

恰恰是为了让经纪人见到他的时候，了解他过去经历了什么，现在需要什么。

商务让Agent整理客户资料，也不是为了从此不见客户。

恰恰是为了坐到客户面前的时候，不用再把时间浪费在那些本来就应该提前做完的功课上。

我们把会议、文档和SOP都存下来，也不是为了让组织只依赖系统。

而是为了让每个刚加入的人，不低着头到处求人，不在片空白里重新踩遍所有人踩过的坑。

AI负责把人与人之间那些没有要的损耗拿掉。

然后，让个人有多时间，真正走到另个人面前。

这就是我们的本质。

我们不是什么只靠几十个数字员工，就能在云端自己运转的公司。

我们是群很普通的人，借助这个时代的技术，努力把些很传统的事情做好。

服务好个客户，陪好个博主，带好个新人，守住次承诺，也让起工作的人，过得好点。

所以反而我们AI用的越来越多，我们变得越来越传统，但我觉得，这并不是退步了。

只是当技术把率这层外壳点点剥掉以后。

我们终于看清楚，人与人之间，那本质的东西是什么。

写在后

写到这里，再回头看这两年半，我自己其实也挺感慨的。

我们经历过很多次危急存亡，也做过很多错误的决定。

现在虽然还活着，甚至又要搬去个大的办公室，但我也不敢说，我们已经找到了什么正确答案。

全员AI化是不是定适每公司，我不知道。

薄中台、厚线是不是很好的AI时代的组织式，我也不知道。

我们现在给新人设计的成长路径，后到底能不能真的跑通，我不知道。

但至少有件事，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、数据和率，后考验的，依然是公司怎么对待人。

你愿不愿意把创造的权力交给线。

愿不愿意把那些被Agent省下来的时间，还给客户、博主、员工和生活。

愿不愿意在个新人还不成熟的时候，给他犯错和长大的空间。

也愿不愿意在出了问题以后，不躲在流程和报表后面，亲自站出来承担结果。

这些事，才决定了公司后会变成什么样。

后，我想用圣埃克苏佩里在《人的大地》里的句话，来作为这篇文章的结尾。

他说：

“份职业的伟大，也许先在于把人联结起来。世上只有种真正的，那就是人与人的关系。”

以前读到这种话，可能会觉得挺浪漫的。

但开了两年半公司，经历过那些公司可能活不下去的时刻，再看着身边的人点点多起来，我现在觉得，这句话就是真理。

后，我们未来也可能会做些特别的栏目，来给大分享下，我们公司的各个小伙伴们，在他们的职位上，比如财务、法务、HR、运营、商务等等，是怎么用AI的，我自己觉得有时候看他们用，也还是蛮有启发的。

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愿我们永远对世界，保持好奇。

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