作者：數字生命卡茲克
今天，是一個蠻特殊的時間點。
因為我開公司，已經兩年半了，正式一坤年了。
這兩年半，公司幾經風雨，有很多次危急存亡的時間點，不過所幸，還是活下來了。
而且，活得還湊合，公司最近也又要搬家了。
因為人越來越多，團隊和業務雖然已經在很謹慎的擴張了，但是人還是坐不下了，所以去年底剛搬的辦公室，但是我們現在，又要換一個新家了。
前幾天跟朋友聊起來，大家都覺得有點意外，說你們不是用了那麼多AI嗎，怎麼還要招人，那理論上應該是人越來越少，辦公室越來越小才對啊。不是應該十幾個人坐在一間屋子裡，每個人帶著十幾個數字員工，然後就幹掉過去幾百個人的活嗎。
這才AI啊，聽著多先進，多性感。
我說放屁。
實際情況就是，我們AI現在滲透率幾乎是100%，公司幾乎全員都是各種Agent，財務、HR、法務、商務、經紀、運營等等所有職位也都用Agent搓了各種各樣的流程和工具。
可有些東西，就是沒有辦法用AI來進行加速的，而那些東西，反而湧現成了我們現在人類員工們最重要的事。
AI越先進，我們AI用得越多，在大家和我的理解裡，我們卻變得越來越「傳統」。
這是一個很有趣的現象，在前幾天的訪談還有晚上的一些朋友的飯局上，大家其實還挺關心企業的AI變革，所以跟我也頻頻聊起，也會問我，為啥不把這些經驗寫出來。
所以，在今天我開公司一坤年的這個時間點，也斗膽來跟大家分享一下，作為一個沒到40個人的小破公司，比較傳統的業務，在公司組織中，是怎麼用AI的。
我當然不是站在一個所謂的成功老闆的位置上，告訴大家怎麼管公司，那還差得太遠了，我們遠遠沒有成功，只是我覺得，可以給大家分享一點點自己的經驗。
所以，那就讓我們，開始吧。
一. 全員AI化
我遇到很多很多公司，企業的管理者一說要做AI化，第一反應經常非常相似。那就是搭一套系統，或者找一個負責人，再成立一個AI中台。
這樣看起來專業，也非常有安全感。
我非常理解這個想法，在很久以前，做一些顧問的時候，我們也這麼幹過。
但是我們後面發現，這種方式是有坑的。
看起來最有組織，但也最容易讓AI變成公司裡的另一個排期中心。
就比如HR遇到了一個候選人AI篩選的問題，先去提需求。
又或者商務想做一個客戶的AI分析工具，先寫一份需求文檔。
問題在業務一線發生，然後需求卻要跨過好幾層人才能到達真正做工具的人。
我們都知道，信息是有漏損的，每傳遞一遍，上下文就丟掉很多，等東西終於做出來，世界都不知道變成什麼樣子了。
而最最最麻煩的是，一線的人會越來越擅長提需求，中台的人會越來越擅長用AI。
最後公司裡真正擁有創造能力的，依然只是那幾個人。
但AI時代的組織，我覺得不應該是這樣的，應該是人人都可以用AI或者用AI來創造工具解決問題的組織，而不是僅僅限於所謂的AI中台那。
所以後來，無論是在自己公司，還是和身邊開公司的朋友聊天，我都會給一個很克制的建議。
原生人數沒有超過100人的公司，成立AI中台一定要謹慎。
不是AI中台沒有價值。超大型系統、飛書、財務軟體、統一的權限和安全底座，當然要有專業的人來負責。
但這個所謂的中台，應該盡量薄。
它守住權限、安全、成本、數據口徑和不能碰的紅線，然後為大家解決一些伺服器、Token之類的問題，剩下那些高度貼著業務、每天都在變化的事情，必須讓離問題最近的人自己使用AI解決。
無論你是直接用Agent，還是用Agent創造工具，還是做爬蟲、寫腳本、做RPA，無所謂，但是必須自己解決。
因為只有他們，才能真正的理解痛點在什麼地方，信息的交互漏損才最低。
所以我們公司，可能就會很殘酷，很多事情和需要優化的流程發生了，但是這個事沒有一個所謂的職位來幫你開發，能解決它的，只有你自己和Agent，無論是Codex、Workbuddy、Claude Code等等，無所謂，但是必須是業務人員自己解決。
這個過程一開始大概率非常的不好看。
有人不會描述，有人害怕程式碼，有人折騰半天只做出了一個勉強能用的小破東西。
甚至很多很多任務，第一次用Agent解決，比手動做還慢。
但這個笨拙特別重要。
大家相信我，AI沒有那麼複雜，當一個人第一次親手把自己工作裡的麻煩做成一個可以運行的東西，哪怕很粗糙，他對工作的感受都會變。
以前，他只能忍受流程，忍受那些他不滿意的地方。
現在，他第一次知道，流程也可以被自己改掉。
我後來才意識到，AI化給普通員工最珍貴的東西，可能不只是效率，還有一種久違的主動權。
我極度鼓勵大家自己使用Agent優化工作中看到的一些他們覺得不爽的地方。
這才是我認為的AI化，所以我現在更認可這種「薄中台，厚一線」的結構。
二. 數據驅動一切
當然，把Agent發給每個人，也並不會自動長出一家所謂的AI時代的組織。
很多公司來找我聊AI化，我聽到後面，都會遇到同一個問題。
他們沒有數據。
過去的會議沒有全文，客戶溝通散也在不同人的聊天記錄裡，甚至連合同和報價都找不到統一版本，項目做完以後更是沒有覆盤。
很多最重要的經驗，只存在某幾個老員工的腦子裡。
這還Agent個屁，Agent不了一點。
對於一個組織來說，現在我更加相信的一點是：
Agent沒有那麼重要，數據才是最重要的。
我自己是很相信數據湧現的。
我們虛實傳媒做MCN業務，簽了幾百位博主，對接過近大幾百個品牌方。
那過去的內容數據、商務數據、合作數據，我們都會盡可能作為數據資產在我們內部沉澱起來。
並且那些很難塞進標準字段裡的東西，也會作為特點，打成非結構化標籤，再統一放進飛書多維表格裡。
更別提我們所有的會議全文、文檔、知識、SOP，也都會進知識庫。
經紀團隊現在每天的日常，就是給我們的很多合作過的博主打標。
這麼做當然很累。
很多記錄當下看不出價值，標籤也不可能一次就打得完美，甚至今天存下來的某個細節，可能半年內都沒什麼用。
但我還是覺得應該存。
因為一家公司真正擁有的，從來不只是帳戶上的錢、辦公室裡的設備和員工名單。
還有你這麼多年，積累的一切的數據和上下文。
模型可以買，Token可以買，Codex每家公司也都能用。
但你相信我，一家公司在無數個具體日子裡留下來的上下文，這在外面是幾乎永遠不可能買得到的。
所以我在內部推行的策略，就是應存盡存。
但所謂的應存盡存也不是把所有東西一股腦扔進知識庫或者多維表格裡面就完事了。
因為現實世界的衝突太多了，舊規則常年跟新規則混在一起，就跟我們現在Vibe Coding出來的程式碼一樣，比如兩個部門對同一個指標有兩套口徑，早已廢棄的合同模板還排在搜索結果前面，Agent也並不會替組織把這些混亂消化掉。
它只會從裡面挑一個看起來最像答案的東西，然後以AI的速度，把錯誤執行下去。
所以我們存下來的數據，要有來源，有時間，有負責人。
舊的東西要敢於廢掉，衝突的口徑要有人裁決，真正影響錢、合同和人的決定，一定要有人定期核查然後做數據清洗。
一定要知道，Agent不會讓一家混亂的公司自動變得先進和井井有條。
背後的這些數據治理，才是真正的苦活累活髒活，但是卻又是一個讓組織的AI化進行飛躍的充分且必要條件。
三. 回到職位的本質
等數據慢慢有了，Agent真的進入每一個崗位之後，另一件很有意思的事發生了。
大家並沒有變得更像機器。
反而越來越像人。
舉個例子，以前一個商務，可能50%的時間在整理數據、做表、查資料、改合同，另外50%的時間在跑客戶。
現在前面的工作被Agent吃掉了大半，可能只需要20%的時間。剩下那80%，他可以拿來見客戶，理解客戶到底擔心什麼，把方案做得更加全面和細緻一些。
我們的經紀人也是。
過去，他們大量時間耗在收集數據、整理記錄、反覆確認上。現在這些東西逐漸能交給Agent，他就可以多聊一個博主，多認真聽一次對方最近的狀態，多花點時間去維護一段很難量化的關係。
HR、法務、內容、運營，其實都是一樣。
AI最擅長吃掉的，是那些可以被描述、被重複、被驗證的工作。
等這些工作一層一層被剝走，最後露出來的，恰恰是最難被加速的東西。
人與人之間的真誠交流。
那對於我們這種業務很傳統的幾乎就是ToB的公司來說，就特別現實。
就比如一個客戶在出現問題以後，還願不願意接你的電話。
一個博主願不願意把接下來幾年的時間全交給你等等。
這些東西，Codex可以幫你準備材料，可以幫你記住細節，可以幫你復盤每一次溝通。
但它沒有辦法替你經歷時間，替你跟對方面對面交流。
所以我才一直說，AI時代，信任和品牌，才是比鑽石還要珍貴的東西。
這玩意太難累積了，是永遠需要花大量的時間去經營的。
在面對你服務的對象時，你答應的事做到了，積一分。出問題的時候沒有逃避勇敢解決事情，再積一分。對方最難的時候，你不是只發客套敷衍，而是真的出現看看能不能幫對方等等，又積一分。
它慢得要命。
可偏偏，AI越快，它就越貴。
這也是為什麼，我們的Agent越多，公司反而越傳統。
商務更像過去那個要不停出去跑、和客戶坐在一起的人。
經紀人也更像過去那個真的需要認識博主、理解博主、陪著博主走一段路的人。
管理者也越來越沒有辦法躲在報表後面，必須去面對衝突、做判斷、承擔結果。
AI解決了一切跟效率相關的問題，人和人之間那層最古老的關係，反而被顯現了出來。
四. 被省下的時間
寫到這裡，有一個問題其實很殘酷。
那就是Agent省下來的時間，最後去了哪裡。
很多公司講AI化，最愛算的就是節省工時。
一個流程以前要4個小時，現在只要20分鐘。一個崗位以前能服務20個人，現在能服務50個人。一個方案以前兩天才能出，現在半小時就有初稿。
這些數字當然重要。
但如果省下來的時間，最後又被更多會議、更多匯報、更多審批、更多根本沒人看的表格填滿，那家公司只是變得更忙了。
如果一個員工因為用了Agent，原本一天做5件事，現在被要求做20件，而且20件都要立刻交，他不會感受到技術解放了自己。
他只會覺得，鞭子變快了。
這個角度，我覺得一個老闆，可能特別容易忽略。
因為站在公司這邊，效率提升天然像一件好事。
我們會興奮，會覺得邊界打開了，很多過去沒能力做的事現在都可以做。
我自己也會這樣。
能力多一點，就想多做一個專案，那同樣的，經紀人能服務更多博主，就想簽更多博主，商務能消化更多資訊，就想跑更多客戶，內容生產更快，就想覆蓋更多選題。
省出來的能力，很快又被新的野心填滿。
我想，這大概也是我們人越來越多、又要搬辦公室的原因之一。
AI未必會讓公司變小。
它最先放大的，可能是公司和老闆的野心。
這句話我寫下來，其實也在提醒我自己。
野心沒有錯，一家公司當然要往前走。
但如果每一份效率，最後都只變成更高的數字、更密的排期和更多的工作，那我們嘴裡說的AI化，對最普通的員工來說，不過是一次更難拒絕的加班。
所以在公司裡，我越來越不想只問，Agent省了多少小時。
我更想問，這些小時最後給了誰。
把商務的時間還給客戶。
把經紀人的時間還給博主。
把HR的時間還給那些真的需要被聽見的員工。
把法務的時間還給困難的判斷，而不是機械地改第27版格式。
把內容團隊的時間還給體驗、好奇和真正值得寫的東西。
也把一個普通人的時間，還給他自己一點。
他可以多學一個東西，可以把工作做得更好，也可以早點回家，認真吃頓飯。
管理者很容易把員工當成產能。
但我覺得，人不是一塊等待被Agent榨乾的電池。
AI最好的組織價值，是我覺得，每一個人都應該更加發自內心的熱愛和快樂。
只有這樣，才會對世界，重新充滿好奇，你才能對外的時候，累積更多的信任。
五. 何為管理者
那接下來，就是最殘酷的事情了。管理者自己。
以前，一個管理者很容易透過安排動作來證明價值。
開會，催進度，收日報，做審批，把一件事拆成10步，再檢查每個人有沒有嚴格執行那10步。
但，Agent把大量執行工作吃掉以後，這種管理會變得越來越尷尬。
員工自己帶著Codex，可以研究資料，可以做方案，可以寫腳本，可以把一個過去需要跨幾個部門的流程先跑起來。
這時候管理者真正要做的事，反而不應該有那麼多動作。
反而更應該問：
目標到底是什麼？
什麼絕對不能錯？
哪些風險公司可以承擔？
結果做到什麼程度才算完美？
發生意外的時候，誰來做最後的決定？
出了問題，誰來擔責？
這些事我覺得特別難，也完全沒辦法做成一份漂亮的PPT。
但這些才是管理。
一個管理者不會寫Prompt，還有時間學。
一個管理者說不清目標，做不了判斷，出了問題只會把責任推給下屬，那我覺得，Agent再強也救不了他。
甚至我有時候覺得，AI對管理者最大的衝擊，真的跟新不新的工具跟AI啥的沒有半毛錢關係，是到了AI時代，很多過去藏在流程裡的無能，被AI一點點地暴露出來。
以前可以說人手不夠，可以說資訊沒整理好，可以說下面執行不到位。
但現在，你還說個屁。
以後Agent把資料都找了，方案也給了，執行成本也降下來了，剩下那個遲遲做不出的決定，你再決策不了，那還說啥呢？
這對我也一樣。
我不能一邊要求所有人主動創造，一邊又要求每一個細節都按我的想法來。
我不能一邊說結果導向，一邊又拿加班時長、訊息回覆速度和忙碌的表情去判斷一個人。
我也不能把不清楚的目標丟下去，再用一句你要學會用AI把管理責任推給員工。
這些反而是我極度無能的表現。
所以，AI時代的組織，到底會進化成什麼樣，很多時候，只會取決於這家公司原來是什麼樣。
一家不信任人的公司，會用Agent把監控做得更細。
一個習慣控制的老闆，會用Agent把命令下得更快。
一家願意尊重人的公司，才會真的把Agent變成普通員工手裡的工具。
AI從來不會自動帶來先進的管理。
它只會，讓月球背面，顯露無遺。
六. 新人該怎麼辦
這是我們做得很不好的一點，但也是我們在努力摸索的地方。我們招到一個新人，我們不知道，該怎麼帶他。舉個例子，以前一個內容行業的新人，可能會從找資料、改標題、整理案例、寫初稿開始。一個商務新人，會先整理客戶資料、跟著開會、寫紀要、改方案。一個法務新人，會從最基礎的合約和條款一點點看起。
這些工作很瑣碎，有時候也很折磨人。
但一個人過去很多時候就是透過這些笨活，慢慢長出感覺的。
可是現在，我們的Agent，可以在幾分鐘裡給新人一個80分的答案。
短期特別爽。
一個剛入職的人，可能第一週就能拿出過去可能要半年後才能完成的東西，從公司角度來說，覺得培訓成本降了，新人也覺得自己一下子變厲害了。
但產出突然變好，不代表一個人真的成長了。
如果他沒有經歷過那些基礎工作，也就完全沒有機會理解Agent為什麼這樣做，等到AI給出一個很像正確答案的錯誤時，他連懷疑都不會懷疑。
我最怕的不是新人不會用AI。
我怕的是，他只會用AI，卻再也沒有機會長出自己的判斷。
因為坦率地講，新人永遠是組織裡最弱的那群人。
很多時候，他是比較迷茫的，不知道什麼問題可以問，不知道哪條規則已經過期，不知道Leader說你自己看著辦的時候，自己到底有沒有真的決定權。
Agent給了他產出，卻不一定給他承擔後果的能力。
如果公司只看結果，他甚至會被那個80分的答案一路推著走，直到在一個很重要的地方，捅出一個天大的簍子，然後公司問他，你為什麼這個東西都不懂。
所以我也很擔憂，這非常不利於新人的成長。
對我們公司來說，我一直在想，如何重新設計一條新人成長的路。
這條路，當然不是故意讓新人繼續做無意義的苦工，更不是為了磨練就把人按回手工時代。
而是我們盡可能多花時間，讓他解釋Agent為什麼這麼做，讓他比較不同方案，讓他真正去見客戶，讓他看見錯誤造成的後果，讓他在有人托底的時候做一次判斷，也讓他為最終交出去的東西簽上自己的名字。
一個新人需要的，我覺得從來不只是更快產出。
他需要安全地犯幾次錯，需要被一個真正懂行的人糾正，需要知道自己有一天也可以成為那個為別人托底的人。
給新人一個能產出80分答案的Agent很容易。
給他一條長成高手的路，才是管理。
七. 我們的本質
所以回到最開始，我為什麼說公司裡的AI越多，我們反而越像一家傳統公司。
因為當AI把能加速的東西都加速之後，組織真正困難的、無法用AI加速的部分，終於也從冰面下浮現上來了。
數據可以自動整理，信任不能。
合約可以快速生成，責任不能。
人與人之間的真誠溝通，永遠不能。就像客戶資訊當然可以被分析，但他願不願意在壞消息出現時依然相信你，這個事你純靠分析你不可能算得出來的。
這些事很老，很慢，很不性感。
可一家小公司的命，往往就繫在這些東西上。
對我們公司來說，我們確實不是那些有技術壁壘的公司，我們只是在這個時代裡，努力切下一點點的業務，養活自己的同伴們，找到自己生存之道的一家小小公司。
我們能活下來，是因為還有客戶願意把預算交給我們，還有博主願意把自己的職業生涯託付給我們，還有大佬願意跟我們一起折騰線下活動、甚至綜藝，也還有一群同事願意相信，我們想“連結AI時代的一切”這件事可以一起做下去。
所以我現在越來越覺得，數據也好，Agent也好，自動化也好，它們在組織裡真正的價值，都不應該是把人從中間拿掉。
我們做那麼多博主標籤，不是為了有一天可以不用認識博主。
恰恰是為了讓經紀人見到他的時候，更了解他過去經歷了什麼，現在需要什麼。
商務讓Agent整理客戶資料，也不是為了從此不見客戶。
恰恰是為了坐到客戶面前的時候，不用再把時間浪費在那些本來就應該提前做完的功課上。
我們把會議、文件和SOP都存下來，也不是為了讓組織只依賴系統。
而是為了讓每一個剛加入的人，不必低著頭到處求人，不必在一片空白裡重新踩一遍所有人踩過的坑。
AI負責把人與人之間那些沒有必要的損耗拿掉。
然後，讓一個人有更多時間，真正走到另一個人面前。
這就是我們的本質。
我們不是什麼只靠幾十個數位員工，就能在雲端自己運轉的超級公司。
我們是一群很普通的人，借助這個時代最先進的技術，努力把一些很傳統的事情做好。
服務好一個客戶，陪好一個博主，帶好一個新人，守住一次承諾，也讓一起工作的人，過得更好一點。
所以反而我們AI用得越來越多，我們變得越來越傳統，但我覺得，這並不是退步了。
只是當技術把效率這層外殼一點點剝掉以後。
我們終於看清楚，人與人之間，那最本質的東西是什麼。
寫在最後
寫到這裡，再回頭看這兩年半，我自己其實也挺感慨的。
我們經歷過很多次危急存亡，也做過很多錯誤的決定。
現在雖然還活著，甚至又要搬去一個更大的辦公室，但我也不敢說，我們已經找到了什麼正確答案。
全員AI化是不是一定適合每一家公司，我不知道。
薄中台、厚一線是不是很好的AI時代的組織方式，我也不知道。
我們現在給新人設計的成長路徑，最後到底能不能真的跑通，我更不知道。
但至少有一件事，我現在越來越確定。
AI時代的組織變革，表面上改的是工具、流程、數據和效率，最後考驗的，依然是一家公司怎麼對待人。
你願不願意把創造的權力交給一線。
願不願意把那些被Agent省下來的時間，還給客戶、博主、員工和生活。
願不願意在一個新人還不成熟的時候，給他犯錯和長大的空間。
也願不願意在出了問題以後，不躲在流程和報表後面，親自站出來承擔結果。
這些事，才決定了一家公司最後會變成什麼樣。
最後，我想用聖埃克蘇佩里在《人的大地》裡的一句話，來作為這篇文章的結尾。
他說：
“一份職業的偉大，也許首先在於把人聯結起來。世上只有一種真正的奢侈，那就是人與人的關係。”
以前讀到這種話，可能會覺得挺浪漫的。
但開了兩年半公司，經歷過那些公司可能活不下去的時刻，再看著身邊的人一點點多起來，我現在覺得，這句話就是真理。
最後，我們未來也可能會做一些特別的欄目，來給大家分享一下，我們公司的各個小夥伴們，在他們的職位上，比如財務、法務、HR、營運、商務等等，是怎麼用AI的，我自己覺得有時候看他們用，也還是蠻有啟發的。
