AI断电了,你的业务还能转吗

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最近跟大厂的朋友们聊了一圈，发现一个很有意思的现象。

各个团队都在主动推AI，不是被逼的，是自觉在做。阿里也好字节也好，内部各种AI工具、AI助手、AI工作流，团队自己做自己的，百花齐放。

乍一听这是好事对不对？说明AI真正落地了。

但你看深一点就会发现，大多数团队对AI的理解，还停留在同一个层面，提效。把原来两个小时的工作压缩成半小时，把原来三个人干的活变成一个人干，把原来需要沟通协调的流程变成点一下按钮。这些都是好事，但说实话，格局小了。

「大多数人理解的AI，还停在提效这一层」

我最近一直在想一个问题，越想越觉得它是区分AI时代的真正标尺。

「AI断了电，你的业务还能不能转」

能转的叫AI提效。不能转的，叫AI Native。

你别小看这句话。它一刀切下去，清楚得吓人。

我举个例子。你现在的团队在用AI写日报、做周报、生成PPT，AI突然没了，你回到手写，工作照样推进，只是慢了点。这叫AI提效，人是绝对主力，AI是手里的工具之一。

但如果你是一家代账公司的AI自动做账系统，AI一断，发票识别不了、分录自动不了、申报数据出不来，整个公司停摆，那就不是提效的问题了。这叫AI Native。因为活本身不是人干的，是AI干的。人在这个链条里的角色，已经变成了系统的维护者和监护人。

这两种情况的本质，完全不一样。

但有意思的是，大多数人还在第一种，却以为自己已经进入了第二种。

「这话对不对？当然对，不过大公司的情况好像复杂一丢丢」

说到这儿，就不得不聊聊最近大公司的AI动作了。

阿里、字节、腾讯都在拼命推AI内部应用。我听说有些团队，领导直接下指标「今年每个产品必须接入AI能力，不做不行」。

但这种自上而下的推动，说实话，也是没办法的办法。

我自己做过产品，也管过项目，我的感受是，这种大规模变革，一定是「组织架构先行，KPI先行，HR先行」。这不是官僚主义，这是大公司做事的底层逻辑。没有组织保障的事情，在复杂的社会关系体里，很容易变成各级在推诿、交作业、演戏。

你要的是一套能真正运转的AI系统，但底下交上来的可能是应付的PPT和Demo。

这东西的本质是靠热爱发电。但热爱很难考核，更难规模化。一旦做成了，它甚至可能会反噬参与者，因为AI Native意味着原来的流程、原来的岗位、原来的权力结构都要被重新洗牌，触动利益比触动灵魂还难。

「但小公司连交作业的资格都没有」

但反过来想，这不恰恰说明了大公司是最有机会的吗？

因为小公司和中产公司连这套组织架构都没有。

它们连「交作业」的资格都不具备。AI Native的落地基本靠老板一个人的意志力在推，老板今天在，方向在，老板出差两周，项目就凉了。没有KPI体系保障，没有HR体系配合，没有组织架构支撑，所谓的AI转型就是一阵风，刮完就没了。

这才是真正的难。

大公司起码有一件事是对的，它们知道要做这件事需要什么样的组织保障。虽然执行过程中会有异化、会有形式主义，但那个框架本身是对的。相比之下，大部分中小公司连「组织架构先行」这个基本认知都没有，大家还在靠热情和口号推AI，做着做着就没有然后了。

所以我的判断是，这一轮AI Native落地，大公司反而是最有胜算的。

当然，我也始终觉得三到五年后，一定会有一波新时代的公司崛起，去挑战那些「转身太慢」的旧巨头。就像早年门户网站没落，移动互联网催生了字节和阿里一样。但这些新公司之所以能起来，恰恰不是因为它们没有组织，而是因为它们从起步阶段就建立了匹配AI Native的组织架构。

这个逻辑，才是完整的。

「那问题来了，真正的变化到底在哪里」

说到这儿，我得拆一个很多人没想明白的事。

现在身边很多人还在讨论「AI提效之后公司要砍人了」「我们可能被AI替代了」。我觉得这些讨论的出发点就错了。

AI时代的生产资料变了。

以前的生产逻辑是，人用工具干活，效率越高产出越大。工厂里进一台新机器，效率提升30%，老板裁掉几个人，这是提效的逻辑。发生改变的是干活的速度，不是干活的方式。

但AI Native的逻辑不是这样的。

在AI Native的范式下，人不再是生产的主力，AI才是。人是来「养孩子」的。

你想想看，未来的软件开发一定是第一波被AI完整覆盖的领域。因为写代码这件事太适合AI了，有明确的规则、有海量的训练数据、有标准化的输出格式。你跟AI说「帮我写一个某某功能」，它几秒钟就能给你初版。

以前做一个产品，研发成本是核心约束。你要招团队、要排期、要反复测试。一个功能的ROI算下来不行，那就是不行，你再想做也只能放弃。

但在AI Native的范式里，研发成本趋近于零。

这并不是说不需要人了，而是人的工作变了，变成了定义需求、维护系统、保障质量、迭代方向。你不需要做具体的开发，你需要的是告诉AI你想要什么，然后看着它干活，再告诉它哪里不对。

人其实变成在维护这套AI系统的运转。活本身是AI干的，人的工作是保障它平稳运转。

这话值得再读一遍。

「再深一步，现在的产品形态会彻底变掉」

顺着前面的逻辑往下想，你会发现现在的SaaS、软件订阅模式，都可能会被颠覆。

我自己做产品的，太清楚这个行业了。你买一个软件或SaaS，本质是什么？不是你喜欢这个产品，不是它的UI好看，而是你有一个问题需要解决。

你是代账公司的老板，你买某友或者某蝶，不是为了当它们的忠实用户。你要的是把票管好、把税算对、在合规范围内尽可能少交税。你买的是「解决方案」，不是「软件」。

但现在你想做一个功能，得提需求、排期、等版本发布。你的诉求跟产品经理的优先级永远对不上。你说急不急？急也没用，等着吧。

那如果有一天，你能在自己的本地直接跑一套AI系统，数据完全保密，诉求完全按你的想法来，能力是行业专家级别的，成本比现在的SaaS还便宜，你会怎么选？

你一定会选。

「成本更低，还完全听你的」

这才是真正的行业颠覆。

因为AI Native的终极形态，是让每一个终端用户都可以跳过所有的中间层，直接获得一个「完全忠于你一个人」的服务。

这个服务可以按你的意志随时改变，不会有版本号，不会有排期，不会有「这个功能我们已经排到下个季度了」这种话。

听起来像科幻对不对？但你看现在AI的发展速度，我觉得三到五年内，这个趋势就会非常明显。

市面上那么多同质产品，说到底就是哪个便宜用哪个。谁能够最早提供面向终端企业主的AI Native能力，谁就能占据整个市场。因为研发成本足够低，你就能打败那些AI化不够及时全面的公司。

「还有个事，那拉磨的牛马去哪里了」

说到这儿，有人会问，那提供这些服务的人呢？都失业了吗？

也不是。

他们的工作职责变了，从「拉磨的牛马」变成了「养孩子」。

你是行业专家，你对某个领域有深刻的理解和经验。以前你的经验只能通过做产品、写文档、培训人来变现。现在你的经验可以用来「喂养」一个AI系统。

你教它你的判断逻辑，你把你的行业直觉喂给它，你做它的质量保障者。它源源不断地给你创造现金流，而你负责让它变得更好。

这个关系，说实话挺妙的。

人不再是系统的螺丝钉，而是系统的监护人。

被淘汰的不是人，而是岗位。岗位被淘汰是因为有新的范式出现，就像当年的百货大楼售货员、电梯管理员，这些岗位消失是因为商业模式变了，不是因为那些人不行。

而如果只是人被裁了，但没有新岗位顶上来，那说到底只是局部的降本优化，跟所谓AI大进展没有关系。

「被淘汰的不是人，是岗位」

我再举个更具体的例子，你感受一下。

你现在用的任何一个产品工具，无论是ToC的还是ToB的，你用它付费也好免费也好，本质都是为了解决你的某个需求或者某个问题。倘若有一天，你可以跳开所谓的A公司B公司的产品，直接用一个AI系统解决你自己的问题，并且它是完全忠于你一个人的，能够按照你的意志随时改变，你选不选？

你肯定会选。

「聊聊我自己，在这个时代里随波逐流」

聊了这么多宏观的，回到个人。

我其实特别感慨。

我自己的工作背景不算什么大厂精英，就是一个普通的产品经理，在一家偏传统的公司做着对内支撑的事情。但我有一个特别大的优势，我没有远离这波浪潮。

不能说是弄潮儿，但起码还在潮里，随波逐流也行。

AI让我能做到很多以前做不到的事情。比如我自己做汇丰Pulse的计算工具、做各种小产品、验证那些在脑子里存了很久但一直没机会落地的想法，这些放在五年前，我要么得找外包要么得求研发同事，现在我自己就能做。

这种感觉怎么形容呢。

就像突然多了一个半径无限的延伸臂，你能摸到的东西比原来多了太多太多。以前脑子里那些「奇奇怪怪的想法」，自己做个工具、测一个模式、验证一个需求，因为成本和门槛太高，大部分都烂在了脑子里。现在你只要愿意花时间，大部分都能干出来。

我有时候想想也挺感慨的。像我们这种人，不是天才、没有背景、没在大厂的核心岗位，但就因为活在AI爆发的这个时代，很多以前想都不敢想的事情，现在变成日常了。

虽然很多人说这是焦虑的时代、动荡的时代，但我自己的感受是，如果你能把自己放在浪潮里面，哪怕只是「随波逐流」的状态，你都有机会被带到你意想不到的地方。

「感恩这个时代，真的」

感恩这个时代吧。

我真的感谢。

让我能做到很多之前做不到的事情，让很多脑子里奇怪的想法能被验证。哪怕结果不一定每次都成，但起码你有机会去试了。

这在以前，是没有的事。

你说对吧？