AI Native两个月，为什么反而更累了？

最近两个月，我基本把自己的工作方式切到了 AI Native。
效率高了很多，但一个很反直觉的感受是：我反而更累了。想了想，主要有三个原因：

1️⃣执行变便宜以后，值得做的事情变多了。
以前验证成本太高，很多想法也就算了。现在一个问题可以马上验证，几个方向甚至可以同时推进。
以前是做不过来，现在变成了：什么值得做、做到什么程度、什么时候该停。

2️⃣生产能力上去了，也承接了更大的工作量。
但现实项目不会因此变稳定。需求会调整、方向会变化、历史问题会冒出来，信息差、沟通、流程、等待这些成本也依然存在。
于是出现一个放大效应：
AI 放大了生产能力，也可能放大组织摩擦带来的返工。
以前一天推进一点，方向变了也就返工一点。现在一天能跑很远，上游一个变化，已经推进的东西都可能跟着调整。

3️⃣个人 AI Native 了，不代表组织 AI Native 了。
一边是新的生产力，一边还在支付旧组织的协作成本。自己跑得越快，这种错位越明显。
越来越觉得：AI Native 真正改变的可能不只是效率。
当执行能力被放大，信息质量、决策速度、组织协作、责任边界，以及人的判断和注意力，反而成了新的瓶颈。

以前总想着怎么让 AI 做得更多、更快。
现在更重要的是：什么值得做，什么不该自己扛，什么时候该停。
如果只是用更强的生产力去承接更多工作和组织摩擦，
人未必更轻松，只是跑得更快，也更累。