伊朗革命卫队称拦停通过霍尔木兹海峡的4艘违规船只
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2026-07-21 08:34:51
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马兴瑞等被免职第十四届全国人民代表大会代表职务
The following article is from 吴晓波频道 Author 巴九灵内容来源：本文转载自微信民众号吴晓波频道 ( wuxiaobopd ) ，条记侠经授权转载 。转载请联系原民众号授权 。责编? | 贾宁 ?排版? | 拾零第 9729 ?篇深度好文：4524 ?字 | 12 分钟阅读商业趋势一家电商公司实验把 AI 引入业务 ，结果制造出了更多杂乱 。最近的一场 AI 对谈上 ，有赞 CEO 白鸦分享了一个企业用 AI 提效 " 翻车 " 的真实例子 ，让人印象深刻 。事情的起因是 ，这家公司每个部分都凭据自己的玩法搭建了一套 AI 事情流 ，一款新品保温杯 ，市场部的命名是 " 黑金炫金版保温杯 " ，电商团队觉得不敷好 ，改成了 " 烫金奢华版保冷杯 " ，短视频团队凭据自己的玩法又改了一轮 。这就导致 ，AI 提效只在极小规模内建立 ，一旦涉及多部分协作 ，就会因为部分间的信息差而爆发杂乱 ，反而拖累效率 。类似的情形其实很是普遍 。一、AI 可能拖垮了团队？洪信是一家连锁消费企业的招聘团队卖力人 。招聘流程分为三个办法：首先 ，接收用人部分上报的岗位需求 ，确定岗位画像并撰写招聘 JD；接着筛选简历、组织多轮面试并汇总面试评分；最后 ，与用人部分相同决定录用结果 ，并把候选人沉淀进人才库 。因为办法少、流程牢固 ，招聘一直被视作 AI 提效的重点场景之一 。但洪信的感受却并非如此 。他从很早就开始实验带队搭建 AI 事情流 ，卖力各环节的员工凭据自己的需求搭建出了一个个小工具 ，有的能用来生成岗位 JD、有的能用来筛选简历 ，但这些工具之间因为信息不互通而各自成了孤岛 。】最后的结果是 ，各下属部分汇报时都能拿出 AI 提效的漂亮数据 ，但最终招聘的整体速度和质量没有多大提升 。高度流程化的业务容易反被 AI 困在流程里 ，非标准化的业务则依赖 AI 对庞大性的理解能力 。内容事情是个典范的非标业务 。以小巴团队为例 ，输出一篇文章的流程大致是：编辑部讨论确认选题和写作思路；作者收集素材并撰写稿件；主编审稿并反响意见；定稿宣布 。这也是内容机构的常见事情流程 。虽然流程相对牢固 ，但审稿的标准是动态的 ，因为差别类型的选题会对应差别的审核标准 ，每一家内容机构也有自己的奇特定位和价值观 ，对应的选题规模、作风调性、写作要领论乃至雷区禁区都纷歧样 。这也导致 ，在我们最初实验搭建审稿机械人时 ，仅靠人工总结的审稿要求训练出的智能体始终效果不佳 ，因为审稿的实质是判断 ，而判断必须建立在经验的基础上 。再好比 ，协作链路比较长的数字化业务 ，容易被困在散落的信息里 。腾讯旗下 AI 工具 WorkBuddy 的产品经理 Neil 跟我们分享了一个互联网企业里最常爆发的场景 。当产品经理要设计一个新功效时 ，会希望 AI 能基于已有的产品设计、历史文档、用户反响、团队的商业化战略和运营计划 ，给出一个周全缜密的计划 。但这样的诉求往往无法告竣 ，因为上下文散落在差别的地方：有些在集会纪要里 ，有些在团队头脑风暴留下的聊天纪录里 ，有些在种种文档里 ，另有的停留在卖力人的脑子里 。所以产品经理虽然可以翻开对话框 ，用最前沿的 AI 生成需求文档 ，但它无法真正理解产品的历史 ，所以最终给出的总是一个看似完美但经不起推敲的计划 。而无论是基于哪一方面的原因 ，最终的结果 ，就是 AI 在许多场合并没能做到提效 ，反而制造了新的麻烦 。二、从个人工具到团队工具AI 专家、特殊产研首创人吴畏有个视察 。AI 在企业里扩散的路径通常有两种：一种是自下而上、从真实业务场景里长出来的 ，利益是贴近业务 ，坏处是容易碎片化 。另一种是自上而下由治理层统一制定 ，更容易标准化 ，但纷歧定能真正渗透到一线 。到目前为止 ，人们的大大都注意力被自下而上的厘革吸引 ，但这种零碎厘革往往难以撬动更大的效能 。而要过渡到质变 ，则需要自上而下的标准化 ，由治理者带动重构事情流 。如今企业缺的不是会用 AI 的人 ，而是把这些人的要领酿成组织资产的机制 。所以 ，最好的路径不是二选一 ，而是上下结合 。但效劳组织的 AI 需要更体系化的能力 。好比 ，能共享组织的上下文 ，理解真实业务逻辑；能把种种差别的办公软件嵌入事情流；有清晰的权责界限 ，�；ば畔⒛�；还能把散落在种种情景中的要素搜集起来 ，统一、动态地治理 。并且 ，中国的组织治理生态中确实保存奇特的痛点：如场景疏散 ，大宗信息沉淀在差别的办公软件里 ，整合难度大；另外 ，海内许多新兴行业如直播、电商、科技公司迭代极快 ，没有恒久稳定的标准流程 ，需要更灵活的 AI 。正因如此 ，WorkBuddy 团队也在 AI 办公工具中 ，推出了 " 项目 " 功效 ，就是为了更好地适配中国的职场生态 。简单来说 ，它开辟了一个多人和多个智能体可同时在线的空间 。人和 AI 在这个空间中围绕同一个任务协作 ，分工、推进历程和 AI 产出都被纳入同一套任务流 ，并在权限界限内清晰泛起 。在线文档、腾讯集会、网盘等生态里的资料也能被连接进来 ，成为 AI 可以连续读取和挪用的团队上下文 。和 " 在文档里挂一个 AI 助手 " 差别 ，项目里的人和 Agent 是同一个任务流上的协作节点 ，Agent 不可是回覆问题 ，而是真正承接、流转、交付待办 。随着项目不绝推进 ，AI 会越来越熟悉真实业务需求和流程 ，最终生长为能力可复用的 " 超等大脑 " 。这个思路在小巴团队已经获得了乐成的实践 。我们把内容团队的历史资料全部喂进了项目资产 ，包括吴老师所有著作、文章、演讲 ，编辑部历史所有文章 ，以及内容的阅读量数据 ，要求它基于历史文章并融合自身的内容创作经验 ，制定一份审稿规则 。WorkBuddy 会凭据目标拆解要害行动 ，在要害节点弹出卡片让用户确认 ，按办法逐项完成事情 �；谡庑┳柿� ，WorkBuddy 梳理出了频道的内容逻辑 ，包括高阅读量文章的选题和题目有何纪律、开头和结尾如何设计、价值导向和语言作风 ，等等 。在此基础上 ，它梳理出了一套审稿规则 ，能够从差别维度对稿件加权评分 ，并多维度提出建议 。目前 ，这一思路也被扩展到了短视频、知识付费等多个部分 。WorkBuddy 的奇特价值之一在于 ，它能够连接富厚的办公生态如知识库、课程平台、网盘等 ，让沉淀历史经验的链路越发丝滑 。另外 ，WorkBuddy 内置了富厚的高质量专家库和技术库 ，我们可以直接挪用这些资源 。WorkBuddy 团队自己在协作中也有诸多痛点 ，项目功效很洪流平上解决了这些流程断点 。好比 ，WorkBuddy 每天会收到上千条用户反响 ，这些反响的处理往往要跨多个平台完成：功效 BUG 要在工单平台分派给研发 ，用户建议要录入在线文档里的需求池 ，处理历程中还要在通讯软件里跟进处理历程 ，最后再整理回复口径同步给客服 。整个历程要经历四个环节、涉及三个角色、串联三个平台 ，只要有人漏看消息、响应不实时 ，反响就可能卡在某个环节 ，只能靠人工重复鞭策 ，专职人员每天处理反响就需要泯灭泰半天的时间 。引入 WorkBuddy 项目后 ，团队用连接器接入用户反响平台 ，将反响筛选规则、各�？槁袅θ恕⑷挝穹峙珊突馗垂娣冻恋砦桓� Skill ，放入项目空间；再建立准时任务 ，由 AI 每天自动完成反响拉取、分流和回复 。所有反响都会在计划看板里生成待办 ，统一监控进度 。最终 ，原本需要人工跨平台串联的流程 ，酿成了项目空间内的自动流转 ，团队每天只需花 10 分钟确认结果 。除此之外 ，团队的产品开发、项目治理等流程也陆续被搬进项目空间 ，进一步提升了协作效率 。洪信最近也领导团队把招聘流程搬进了 " 项目 " ，整个业务流程被串联起来 。每位候选人在计划看板里酿成一张待办卡片 ，被清晰分派给对应成员 。AI 辅助每个环节的同时 ，把招聘历程中的信息动态汇总和更新 ，进度一目了然 ，信息差被最洪流平抹平 。并且 ，项目系统使用时间越长 ，AI 越熟悉公司的需求和业务流程 ，准确性有了明显提高 。在产品上线后连续收到的反响中 ，WorkBuddy 团队发明这种模式对许多行业、领域都有适用性 。它的精髓是 ，让 AI 进入人类真实的协作情况 ，获取到完整的团队上下文 ，形成智能体 ，然后接管事情流 。三、超等个体不料味着超等组织AI 没能让组织真正提效 ，另有一个常见的认知误区：企业以为 ，只要内部泛起几个善用 AI 的 " 超等个体 " ，他们的效率就会自然外溢到整个团队 。但其实 ，1+1 并不可大于即是 2 。一方面 ，超等个体数量有限 ，往往只是组织里的一小撮人 。这种状况在古板行业会更明显 。一位治理着一家小型工程制造企业的年轻企业家告诉我们 ，公司员工年龄整体在 35 — 40 岁 ，即便他自己有用 AI 革新业务流程的强烈愿望 ，但老师傅们大多对新技术并不伤风 ，主动使用 AI 的员工集中在较年轻的技术、外贸和市场部分 。他也实验过让年轻员工把 AI 工具、skill 和使用要领教给老员工 ，但很快发明各人普遍学习动力不强甚至心态抵触 。另一方面 ，超等个体之间也保存信息差 。现代组织是高度分工的 ，一个人可能对自己的事情很是熟练 ，却对其他人的事情内容一无所知 。所以即便超等个体有意愿 ，他们纷歧定有能力设计整个协作系统 。叠加前述 ，即便他们有能力搭建团队化事情流 ，组织也未必接得住 ，因为 AI 协作首先要求企业内部有一套洁净统一的知识底座 ，不然知识库自己的杂乱只会放大杂乱 。这些因素导致超等个体对组织提效的孝敬并不高 ，像被封印了能力的武林妙手 ，只能做些看门护院的杂活 。WorkBuddy 在构想 " 项目 " 功效时 ，也考虑到了超等个体的经验如何复用的问题 。落到功效属性上 ，具体围绕三个机制形成：一是共享配置 ，把 Skill、专家、连接器一次性配置好 ，让团队在同一套能力底座上协作 。为了降低工具使用门槛 ，系统内置了大宗适配各行各业的 Skill 和专家 Agent ，连接器则用于买通种种办公生态 。企业也可以把自身的数据资产沉淀成自界说的 Skill 和专家接入系统 ，让个人经验真正转化为组织资产 。二是共享计划 ，提供一个面向团队的待办看板 ，人和 Agent 都可以加入待办的生成、流转和处理 ，每个成员都清晰知道自己要处理哪些事项、对应的配景上下文是什么 ，做到事事有着落 。与此同时 ，每一次行动和版本调解都可追溯 ，这让超等个体的做法自己就能成为团队共享的学习样本 。三是共享资产 ，即统一沉淀团队共享文件 ，Agent 可以自动读取挪用 ，让每一次任务执行都获取最新、最全的上下文 。最新产出在人类确认后可以自动回流到资产库 ，实现连续迭代 ，相当于每一次任务执行 ，都在为下一次提供复利 。这种设定也有助于提升全员积极性 ，因为团队成员越积极地优化资产 ，AI 的能力和整体效率就越高 。工具的能力最终指向如何让人类更好地协作 ，WorkBuddy 团队希望这个产品能成为企业探索未来组织形态的一块跳板 。而这种针对 B 端的、对标准化协作工具的探索 ，很可能成为 AI 下半场全球竞争的一个重要趋势 。结语20 世纪中期 ，治理学家在英国的煤矿里做过一个视察 。煤矿引入了新技术 ，事情效率却反而下滑了 ，视察出的原因是 ，技术破坏了已往的组织协作模式 ，矿工的事情体验变得更差了 。他们据此提出理论：技术系统和社会系统必须一起设计 ，盲目把新机械塞进旧组织 ，可能不但无法创立新效率 ，反而会打碎原有的协作 。久远来看 ，每一次技术革命的起点都是制造出一小撮技术精英 ，而终点是革新社会分工和劳动的形式 。技术不会替代人 ，也不是某种筛选工具 �？梢栽ぜ� ，今天的 AI 会以类似的姿态走向下半场 。* 文章为作者独立看法 ，不代表条记侠立场 。好文阅读推荐：苏姿丰 MIT 演讲：未来 ，有这种思维的人最值钱微软 25 亿美元押注：下一个 10 年 ，只剩这 2 种公司分享、点赞、在看 ，3 连 3 连！
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作者：完整秘籍
作者简介:擅长写短篇小说与情感日记 ，作品语言优美、情感真挚 ，是读者心中的“文字共识者” 。
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