给每个人配上AI,为什么还是提不了效?

作者｜李忠秋

昨天，我们在推进公司AI化的过程中，做了两件事。

第一、完成了结构思考力思考表达课和问题解决课的AI化共创——两个AI专家正式成型。学员只要输入一个真实问题和必要的业务背景，AI专家就会带着学员，运用结构思考力的方法，一步步界定问题、分析原因、找到根因、优选方案，最后通过人机协同，把解决方案设计出来。

第二、把公司原本四层级的金字塔组织（老板—总经理—总监—员工），压缩成更加扁平的"大圆协作"模式。

一件事是在重构产品和交付方式，另一件事是在重构公司的组织方式。

今天跟大家聊一聊，这两件事的进展，以及我的一些心得。

AI化不仅在提高效率，也在重新激活组织里的人。

一、方法论变成AI专家

以"问题解决专家"为例。它的使用方法很简单：学员输入一个真实问题，附上必要的业务背景，它就启动结构思考力的问题解决流程——界定问题、分析原因、找到根因、优选方案、设计可执行路径。

昨天是整个讲师团队一起共创。很多老师第一次完整看到这个AI专家，都特别感慨：未来老师的角色，真的会发生翻天覆地的变化。

我在这次共创里看到了三种未来交付形态：

第一种：AI专家直接完成标准化交付，老师负责培训和答疑；第二种：老师带着AI进入课堂，AI负责分析和生成，老师负责引导学员形成成果——老师更像教练；第三种：面对特别复杂的问题，AI先完成基础分析，老师再提供更高水平、更定制化的咨询服务。

这意味着一个必须面对的问题——

当AI已经掌握了你的方法，你还能提供什么更高的价值？

这不是"老师会不会被替代"的悲观问句，而是"老师该升级到哪一层"的清醒自问。标准化部分交给 AI，老师专注在判断、共情、引导、定制——这才是 AI 时代老师真正的价值高地。

二、把金字塔压扁

结构思考力公司整个团队40多人，其中20多人是讲师和合伙人，不到20人是员工。这样一个并不大的团队，过去居然有四个层级：老板—总经理—总监—员工。

大量时间没有花在真正干活上，而是消耗在汇报、开会、上下沟通、跨部门协调和等待决策上。

这是很多企业对AI提效最大的误解——

大家以为，给每个人配一个智能体，效率自然就会提升。但一个人真正独立干活的时间，可能只占20%到30%。就算AI把这部分效率提高一倍，剩下那些沟通、协调和等待决策的时间，仍然没有减少。

所以，AI化不能只是给每个人配工具，还必须重新设计组织。

这次调整，结构思考力让原来的总经理（合伙人）直接下沉到销售一线；我也下沉到产品与业务一线。未来理想的组织，不再是一层压一层的金字塔，而更像一个围绕AI平台协同的大圆。大家可以直接调用彼此沉淀的Skill和智能体，减少反复汇报和跨部门协调。

三、组织里的人被重新激活

对于业务和交付来讲，那些愿意拥抱变化、持续学习、并且能够适应AI时代新角色的老师，会逐渐涌现出来。他们不再只是讲知识，而是能够带着AI，帮助学员分析问题、共创方案、推动成果落地。

对于组织也是一样。当层级被压平，信息变得更加公开、透明，那些真正有能力、有内驱力、愿意承担责任和迎接变化的员工，也会更快地被看见、涌现出来。

而且，这一轮变革跟以前还有一个很大的不同。

过去公司推动一件新事情，我经常会请老师、专家来培训，也会花很多钱给员工和讲师报各种课程。总觉得只要公司把课程准备好、把方法教给大家，大家就能一起改变。

但现在他越来越觉得这种方式不太适合AI时代——

因为你没有办法叫醒一个装睡的人，也没有办法改变一个自己不想改变的人。

所以这一次，公司不会再组织大量培训，手把手地教每个人应该怎么做。AI工具、业务场景、学习资源、成长机会会尽可能开放出来，让整个过程更加公开、透明、平等。谁愿意学习，谁就主动去学；谁愿意尝试，谁就先去尝试；谁能借助 AI 创造真实成果，谁就会被大家看见，获得更大的机会。

过去的组织变革，更多是自上而下推动；AI时代的组织变革，应该换一种模式：不是由上面选择谁能成长，而是让真正有内驱力、愿意改变、愿意创造价值的人，自由地涌现出来。

四、这也是一次自我革命

当然，这一切对我也是一次自我革命。

过去设置那么多管理层级，某种程度上也是自己不愿意下场、不愿意决策，总希望组织能够自己跑起来。

但到了AI时代，可能要重新成为公司的"大脑"——不是所有事情都自己干，而是把人、业务、组织和AI整合起来，形成一个高效协同的系统。

如果我们不主动革自己的命，最后就会被AI、被客户，也被这个时代重新定义。

9月初在T20培训咨询行业企业家论坛上，结构思考力组织现场几百位培训咨询行业老板，共创了一份几十页的《2026培训咨询行业企业AI落地洞察报告》。

这份报告跟多数行业报告最大的区别在于：报告里没有一个判断是"我们觉得"——500 多位创始人分 20 组，同一套共创规则同步研讨；全场由 AI 全程实时记录，会后做的是全量文本分析，不做抽样，也不经过二手转述。报告里的每一个判断，都能追溯到现场某一句真话。

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