AI工具装了一堆,为什么你还是这么忙?

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导读：我曾经装了十几个AI工具，收藏夹里有近百个AI网站，还给AI装了不少技能：写文章、写PPT、客户分析…… 奇怪的是，我没有收获到满足感，而是更多焦虑感，我发现自己被AI绑架了，我变得更忙了 。我拥有了一群AI零工，它们分分钟就能产出一份文档，而我的大脑却还没反应过来，我被它们裹挟着，跌跌撞撞往前走，我讨厌这种状态。

每个人都很忙，客户为什么还在等？

这两天，我准备下周《组织协同与敏捷管理》培训课件，在整理组织协同材料时，又翻出了以前做过的一个项目。

那是一家互联网软件公司。第一件事，我就是调研他们的数据并分析。

结果出来后，发现他们一个版本从开始到交付，大约需要两个月。

当我把结果汇报给老板时，他都吓了一大跳，反问我：要这么长时间吗？

现实是开发一直在赶进度，测试的任务也多得做不完，产品经理每天都在催。

老板说，可能是加班时间不够？

总监说，可能是公司的人手不够？

员工说，我们每天都很忙！

客户说，为什么我一直还是在等！

我知道，不是加班时间不够，不是人手不够，而是组织协同出了问题。

我先让大家把每天正在做的工作，全部贴到一张看板上。

几天以后，问题自己露了出来。

大量卡片堆在测试环节。开发攒成一个大版本，一次性交给测试。测试主要靠手工作业，根本来不及处理。

更麻烦的是，开发和测试之间没有明确的交接标准。

开发觉得“我写完了”，就把任务交出去。测试接过来一看，很多功能没有充分自测，只好退回。开发修改后再交，测试再退。

一项工作就在两个部门之间来回跑。

问题不是大家干得不够快，是他们没有接住彼此的工作，上下游的协同出了问题。

经过无数次的沟通和碰撞，后来，开发不再攒一个大包，而是分成更小的批次交付。进入测试前，先满足双方约定的交接条件。我们也在真正堵住交付的测试环节，推动了自动化。

最后，交付周期从两个月缩短到一个月。

这不是一家公司的问题，我以前做企业组织协同咨询时，经常看到这种情况。

每个部门单独看都没闲着，放在一起却跑不动。部门越多，交接越多，推动越困难，每个人都说，他手头上处理的事情更重要，上游传过来的活，就先搁置一下，最后矛盾积累多了，全部到了老板那里，老板天天都在解决这些冲突矛盾。

AI工具越多，我为什么反而越忙？

现在，很多人开始给自己配AI员工，我又看到了相同的画面。

有的人换了很多工具，有的人在同一个AI里装了十几个技能：整理会议、写文章、分析客户、提醒跟进。

单独叫出任何一个，它都能干活。

可会议整理完以后，客户档案没有更新。写文章时，AI不知道你上周刚形成的新判断。客户分析做完了，跟进提醒还在使用一个月前的信息。

于是，你开始在几个工具之间复制粘贴，AI写的你不满意，反复修改，你做了那个重要的协调员。

你要把刚刚分析的结果贴到那个聊天框里，再把背景重新讲一遍。AI做完以后，你再手工交给下一个窗口，前面的过程又重新经历一遍。AI根本不知道你的标准，就像员工不知道老板的标准一样。

看起来你拥有了好几个AI员工。

实际上，你只是多了几个需要管理的AI零工。

如果你没有当过老板的经历，一定不知道怎么管理这些AI零工。

那简直就是一场灾难，你成了它们中间最忙的传话筒。

会干活的AI，为什么还不是一支团队？

你拥有自己的知识库，那里面存放了很多知识、技能、模版，为什么你还是无法轻松地指挥AI干活。

因为知识只能让AI有内容可调用，技能只能让AI完成单项任务，模版只能让AI知道产出标准。但它们不会自动形成上下游关系。

人组成团队，需要知道大家在完成同一件什么事，需要约定上一个人交什么、下一个人才能接，还需要在出现异常时，知道谁来判断。

AI团队也一样。

它们要能读到同一份必要背景。上一个AI处理完的信息，下一个AI要接得住。遇到资料不全、判断冲突或者需要你拍板的地方，它要停下来找你，而不是继续往下编。

知识库解决的是它们有没有共同记忆。

工作流解决的是它们怎样接力。

AI员工只是其中负责执行的角色。

少了之间的协作，AI员工越多，你的协调工作也越多。

我判断AI团队，只看一件事

所以我现在判断一个人有没有AI团队，不再看他知识库内容多不多，拥有多少工具、装了多少技能，提供多少模板，更不会看他创建了多少智能体。

我只看一件事：

一份真实资料进来以后，能不能沿着固定的路径，经过不同AI的处理，最后变成一个可以使用的结果？

如果每次交接都还需要你亲自复制、补背景、催结果，它们就还不是团队。

AI员工会不会干活，并不稀奇。

它们能不能接住彼此留下的工作，才决定你有没有一支AI团队。

如果你已经用了多个AI工具，也装了不少技能，却还是每天亲自搬资料、补背景、催结果，可以加我微信，备注“AI团队”。

我会持续分享，我怎样让知识库、工作流和AI员工真正协同起来。