AI 工具在企业提效上有哪些好的实践?

我不是做题家，我是玩家；所以，在面对“AI 工具在企业提效上有哪些好的实践？”这样的问题时，我不会直接答题，我会反过来先质疑问题本身的合理性。

先给我的结论：企业提效本质上是个管理问题，AI 只是工具。在引入任何 AI 工具之前，先回答一个问题：你是要降本，还是要扩张？

这两个答案会指向完全不同的实践路径，也会让员工对 AI 产生完全不同的态度。

再给一个我认为最重要的原则，后面会展开：你可以把员工的算盘换成计算器，但那个数字，还是得他自己负责。

先问增长空间，再谈要不要上 AI

对一些大企业，特别是行业龙头它们很可能没有多少行业内的增长空间了。

如果行业已经没什么增长空间，那企业用 AI 提效之后的操作几乎呼之欲出：降本，直白说就是裁员，来提高利润率。对上市公司来说，利润提高也就等于股价提高。但这个时候，内部员工会非常排斥所谓的”提效”，因为这相当于帮公司赚钱，然后裁掉自己的饭碗。

所以这里有个顺序问题：先裁员、再用 AI 增效，其实好过先 AI 增效、再裁员。后者相当于卸磨杀驴，至少会被喷一句吃相难看。（我在新加坡，这边劳资关系本来就更市场化，所以我看裁员这件事没那么重，它就是市场的常规操作。但在国内语境下，体感差别就很不一样了。）

如果是有增长空间的中小企业，情况就完全不同了。AI 提效直接抬高的是营收天花板：原来一个月只能交付两个项目，接不过来的单子只能推掉；去掉那些繁琐环节之后，一个月说不定能接五个。从 2 到 5，这个增量可以清清楚楚地归功于员工效率的提升。

马云有个流传很广的说法，叫”请 3 个人做 5 个人的活，发 4 个人的钱”。在扩张的场景里，增效是可以给员工带来看得见、摸得着的收入提升的。这样员工才会真的去拥抱 AI，而不是整天担心自己被取代。

别一上来就跳到”一定要用 AI”“一定要提效”。先把这个宏观问题想清楚。

别追”AI 原生”，让 AI 去适配现有流程

很多人都在讲”AI 原生”，好像新工具来了，就必须大刀阔斧地改变工作方式和协作方式，改完就牛逼了。我想起某个企业当年打的广告语——”先进的企业用某书”。但现实是，很多企业本来就不是先进企业。

退一步说，就算一个传统企业真要变革，那也一定是个过程，不可能一夜之间完成。尤其是改变人的习惯，是要用月、甚至用年为单位的。这是人性。永远不要去挑战人性，反人性的事都是事倍功半。

所以我的倾向是：找准低效环节之后，不要一上来就让人换工具、改流程。

现在的 AI 恰恰可以做到这一点。它能作为智能体代理，替人去操作那些工具——尤其是企业内部大量基于网页的系统。让 Agent 去操作网页，在不改变现有流程的前提下完成更好的输入、更快的处理，员工那边几乎无感。当然，现在很多智能体对于网页的操作其实有各种细节技术问题，这块很可能需要企业去做订制开发。

拿我自己做自媒体举个最直接的例子。我每天要写文章，以前是敲键盘，一篇 2000 字的稿子半天就没了。现在我用语音输入口述一遍，再交给智能体做各种润色和整理。流程没变，我还是那个从头到尾想清楚要讲什么的人，只是把最耗时的那一段外包掉了。

顺便说一句，我这样用 AI，百分之百可以说创作的内容还是我翁伟自己的，而不是”AI 创作的”。因为这跟我请了个实习生或秘书帮我整理文稿没有区别：实习生和秘书是没有署名权的。

这件事推广到企业里，就是那个算盘和计算器的比喻：

你让员工做一大堆计算，他原本打算盘，你给他换了个计算器。但结果出来的时候，他还是要对那个数字负责，还是要自己去验算、做交叉验证。至于他是在草稿纸上手搓还是按计算器，企业根本不需要关心。

要确保的是：产出的署名权、拥有权、责任权，仍然属于员工本身。

这样员工才会觉得，引入 AI 是在帮他，而不是在替换他。对自己岗位的安全感也会强一些：因为他依然是那个对结果负责的人。

就像我做自媒体，AI 帮我提效了很多，但离开了我，AI 也产出不了”玩家翁伟”的内容。我始终还是我，AI 只是帮我提效而已。

说了这么多判断，给几条具体的：

先统计，再动手。别凭感觉。花一到两周，客观统计一线员工在一个典型工作日里，时间到底花在哪些操作上。很多时候统计完会发现，员工根本不止上 8 小时，而是 12 小时，其中大量时间花在开会上。
会议可能是最容易见效的地方。

AI 全程录音、自动整理会议纪要，甚至反过来分析会议为什么开这么长；

立个硬规矩：单场会议不超过 45 分钟。一个人全神贯注也就 40 到 50 分钟，再长了人在场也是神游；

学敏捷开发开站会。人站着的时候，第一反应就是想赶紧结束。

2016年拍摄于某会议室

很多内部沟通的会议，本身就是不需要开的。少开几个会，也就增效了。

3. 内部网页系统交给 Agent。不换工具、不改流程，让智能体代替人去点、去填、去搬运。

4. 内容型岗位上语音 + 智能体的流水线。口述完成初稿，智能体负责润色和格式整理，人负责判断和拍板。

这套思路，跟我之前做跨境电商 CTO 时在内部推技术架构改革，其实是一回事。

当时整套系统用的是.net，技术本身没什么问题，但我在上海很难招到足够优秀的工程师。所以我需要转向 Go 的微服务架构。

问题马上就来了：转了之后，原来那批工程师怎么办？怎么让他们学 Go？他们心里也会忐忑，帮公司转完，我们这些做.net的老员工是不是就该被裁了？

所以我宁可多花时间做过渡方案，让他们在原有语言的工作里，逐步用 Go 写新代码：先从写测试开始，再慢慢转到写内部实现。整个过程是平滑的，没有谁被要求在某一天早上突然变成另一个人。

实践证明这个方案是成功的。站在企业角度，它确实比”一刀切”更慢、更费事，因为要多做一堆中间方案。但我的看法是：企业在提效转型的时候，平滑性的价值远超过短期的效率。

老板不能只站在自己的角度想问题，只想着有了 AI 之后怎么降本、怎么裁员。将心比心，当老板只考虑自己的时候，员工也在考虑公司。

一个企业最坏的情况，就是管理层和一线员工的利益彻底对立起来。一旦相互提防、没有互信，企业的运作成本会高到离谱。你必须用看得见、摸得着、可验证的方式去建立这份互信，之后才谈得上事半功倍。

从工业革命的纺织厂引入蒸汽机，到互联网时代引入计算机，再到今天引入 AI——每一次，真正难的都不是工具，而是劳资关系和内部管理。

AI 是用来提效的。效率的瓶颈在哪儿，需要客观的统计分析；找到之后，尽量不改变人的工作方式、不挑战人的习惯，用迭代的方式慢慢改变组织的架构和习惯。

这样做，可能会更好一些。

你觉得呢？我是玩家翁伟，谢谢～