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青青的AI组织观察笔记
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一个反直觉的发现：AI 产品公司，反而是 AI 转型最慢的地方
全文约 2,000 字 · 阅读约 5 分钟
加入 AI 公司后，因为会和一些做 AI 平台或应用的公司合作，我发现了一个很神奇的事。
很多国内的公司，明明是做 AI 产品的，但员工的 AI 能力反而很一般。整体开发还是在用原有的逻辑开发 AI 工具。
这不是我一个人的观察。麦肯锡 2026 年全球 AI 调查显示：全球 88% 的组织已采用 AI，但仅有 1% 的公司将 AI 深度嵌入核心业务并产生系统性价值。腾讯研究院在《超级个体时代》报告中对此描述得很精准——
绝大多数组织推进的 AI 变革，仍然停留在采用 AI 工具上，远未触及组织借助 AI 实现彻底蜕变的层面。[1]
88% 和 1% 之间的鸿沟，AI 公司也在里面。
01
「为什么 AI 公司反而跑不快」
做 AI 产品的公司，核心能力是技术。技术团队的习惯是用已知的方法论去解决已知的问题——框架、流程、开发范式都是成熟的。AI 对他们来说是一个新产品，不是一种新的工作方式。
而对传统行业的企业来说，AI 是外部冲击。他们没有"继续用旧方法"的选项，反而更容易从头想：这件事到底该怎么做。
KEY TAKEAWAY
做 AI 的人，不一定在用 AI 的方式做事。
02
「转型第一步：找到业务价值点」
很多企业找我聊 AI 转型，第一句话就是："我们公司应该用哪些 AI 工具？"
这个问题问早了。
生意的本质还是买卖，是交易，是价值。AI 是放大器——但在贫瘠的土壤上加 AI，越加越死。
第一步永远是找到业务机会点。 先问自己：
❶ 你的生意里，哪个环节最值钱？
❷ 哪个环节是你跟竞争对手拉开差距的地方？
找到这个点，再想 AI 怎么帮。不是反过来。
KEY TAKEAWAY
没有土壤，不要加 AI。找到土壤，AI 才生根。
03
「重构工作流，不是加速旧流程」
这一步是很多企业踩坑的地方。
他们以为 AI 的作用是加速现有流程——原来一个审批 3 天，用 AI 变成 3 小时。但如果只做这件事，你得到的只是一个更快的旧组织。
KEY TAKEAWAY
AI 真正的价值不是加速旧路径，是创造新路径。
哈佛数据科学评论 2026 年的一项研究印证了这一点：只把 AI 叠加到原有人类工作流上，收益为 20%-40%；而围绕 AI 重新设计流程，可以释放 2-10 倍 的生产力潜力。Anthropic 基于 10 万条 Claude 对话的研究也显示：AI 可使任务完成时间平均减少约 80%。[2]
效率上限不取决于你用不用 AI，取决于你有没有重新设计工作流。
原来从 A 到 B 必须经过三道审批、两次会议、一次跨部门协调。有了 AI，那些只为"传递信息"和"确认进度"而存在的中间步骤可以直接消失。
这背后对人的要求也变了。我把用 AI 的人分成四类：
❶ 抗拒型
拒绝使用任何 AI 工具，觉得"这玩意不靠谱"
❷ 基础工具型
会用 ChatGPT 写邮件、做翻译，但不主动
❸ 优化型
主动琢磨怎么把现有工作用 AI 做得更好更快
❹ 重构型
直接重新设计工作路径——不关心以前怎么做，只关心最终目标
▲ 最难找，也最值钱
腾讯研究院报告中有一类人与此高度重合——他们称之为"超级个体"：借助 AI，一个人能够达到过去需要一个小团队才能达到的产出规模和影响半径。 这群人的工作方式不是"我先做再问 AI"，而是"我先让 AI 跑，然后在 AI 的产出上做判断和修正"。[3]
KEY TAKEAWAY
驾驭 AI 的，不是手，是脑子。
04
「组织落地——中层为什么最难推动」
很多企业做到这一步，推不动了。原因很简单：
人不行。
但"人不行"得拆开看。
我们给企业做 AI 转型服务时反复看到同一个现象：
❶ CEO 和高层 最积极——他们知道 AI 逃不掉。
❷ 基层员工 也很积极——想学新东西，保持竞争力。
❸ 最不积极的，反而是中层。
腾讯研究院报告引入了一个公式来解释这种结构性阻力：[4]
组织竞争力 = 人才密度 × AI 杠杆 ÷ 组织摩擦
三者的关系是乘除而非加减：分子翻倍但分母不动，净效果打折
中层管理者的核心工作场景——审批流程、跨部门对齐、信息传递——恰好就是"组织摩擦"的主要来源。 所以很多企业买了 AI 工具、成立了 AI 委员会，效果仍然有限：
分子提升了，分母没降。
05
「换个角度看组织阻力」
不以层级来划分，以"对什么负责"来划分。
对经营结果直接负责的人——最积极。效率提升直接体现在他的结果上。
具体操作的人——也积极。AI 让他们少做脏活累活，多出看得见的东西。
卡在中间的，是不对经营结果负责、但也不直接产出的人。他们的价值过去建立在"我在这个位置上，我管着这些人，我的信息比下面多"——这个位置，恰好是 AI 最容易削掉的。
不是 TA 这个人不行，是 TA 的位置正在被 AI 抽掉地基。
换成谁坐那个位置，都会抵抗。所以不是换人就能解决的问题——是要换位置的定义。
触宝科技创始人王佳梁提出了一个分层模型：约 5% 的人能将 AI 杠杆与不可替代的人类能力结合，约 70% 获得线性提升，约 15% 的人其工作恰好是 AI 最容易替代的。[5] 中层管理者如果不转型，极大概率掉进那 15%。
报告还指出：身份感过强的人，最难转型。 当一个管理者的自我认知建立在"我管着这些人"之上，AI 对他就不只是工具，而是身份威胁。
06
「推下去的办法」
不要在原有汇报线里推 AI。
原有的中层结构天然会消化掉任何让它消失的力量。
单独拉一支小团队。
从对经营结果负责的人里挑，从具体操作的人里挑，给他们 AI 工具和决策空间，让他们先跑出一个可以看见的结果。
跑出来之后，其他部门的人会自己来找你。
腾讯研究院报告把这种模式总结为"自下而上的自发涌现"，并用了一个很好的比喻：[6]
AI 时代的组织变革，需要的是更好的园丁。
园丁不设计果实长成什么形状。园丁提供 土壤、光照 和 水源。
土壤是完整的问题和充足的工具，光照是成果被看见的机制，水源是持续的容错空间。
FINAL NOTE
换个对的人，比换一个对的方法快。
把人放到对的位置上，土壤自己就长出来了。
— END —
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刘青（青青Jessica）
在一家 AI 公司负责AI赋能陪跑和媒体矩阵90后，港大复旦IMBA，创业者10+年 HR 甲乙方经验，专注组织与人才方向
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参考引用：[1] 麦肯锡 2026 全球 AI 调查 · 腾讯研究院《超级个体时代》2026.6 · [2] Harvard Data Science Review, Jan 2026; Anthropic, Nov 2025 · [3] 腾讯研究院报告第一章 · [4] 腾讯研究院报告 · [5] 王佳梁 AI 分层模型 · [6] 腾讯研究院报告第二章及结语