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【多点AI】设计 AI X 人力混合管理系统：让工作重新有灵魂

这不只是技术革命，而是管理哲学的转型。对我来说，AI不会取代人——它只是让那些有准备的人，走得更远、更快。近日，我开始扩展我们的AITransformation顾问业务，准备在公司内聘请多位新员工。这过程让我深深体会到，未来的团队管理，不只是找对人，更要懂得如何让人与AI共事。在我们的情况下，我们要考虑的不仅是员工能否操作AI，而是他们是否具备设计AI工作流程（Workflow）的能力，愿意建立SOP，并懂得用数据与逻辑与AI协作。这正是我写下这篇文章的原因。一、AI不是员工的替代品，而是管理制度的镜子企业导入AI，不只是节省人手，而是对整个管理制度的一次“照妖镜”。没有清晰流程的团队，导入AI之后只会更乱。因为AI最擅长的，就是放大人类行为的结果——好的会更好，坏的会更坏。我常提醒管理层：AI不是帮你“解决混乱”，而是让你更快看到问题出在哪里。如果团队没有明确的责任、缺乏数据纪录或决策透明度，那AI会把这些漏洞毫不留情地放大。二、招聘时要找“愿意设计SOP”的人现在的招聘，不再只是问“你懂不懂AI？”而是：“你愿不愿意让AI帮你工作？”在我实际顾问经验中，那些能真正与AI共事的员工有3个特质： ❶具备流程设计思维：能把任务分解成步骤、条件与结果。 ❷懂得反馈与优化：愿意分析AI的错误，并改进流程。 ❸能教AI工作：把脑中的经验转化成SOP，让AI执行。 AI型人才不一定是程式员，而是能用逻辑思考与清晰表达流程的人。这类人才会让公司越来越自动化，也让团队的知识不再只停留在个别人手上。三、从“做得多”到“设计得好”：新时代的绩效标准在AI时代，勤力不再是核心竞争力。真正重要的，是“你能否设计出让AI帮你做更多的系统”。因此，绩效评估也要转型。传统企业看“完成量”，未来企业要看“系统化能力”。例如：你是否能把重复工作自动化？你的SOP是否被其他同事成功复制？你设计的流程是否能被AI稳定执行？这些新指标，将会成为AI时代下的管理新语言。四、设计AI Workflow的实战经验设计AIWorkflow，不能只靠技术部门。最了解业务的人，应该是主导设计的核心。我在企业顾问中总结出4个步骤： ❶找出痛点：从最重复、最浪费时间的工作开始。例如：数据整理、客服回复、报表生成等。 ❷设定触发点：什么情况下AI介入？由谁批准？ ❸建立监控点：确保每个步骤都有可追踪纪录。 ❹持续优化：鼓励用户反馈问题，定期更新流程。我的原则是：“AI做初稿，人类负责最后审核。” 当AI被正确训练后，人类可以专注于策略、创意与决策层面。五、AI工具之间也要被“管理” 一间公司同时使用多个AI工具是常态，但问题也随之而来：资料分散、权限模糊、重复操作。因此，我们必须建立一个“AI混合管理系统”，让不同AI工具有明确的角色、资料流向与任务逻辑。简单来说，要管理的不只是人，而是“AI团队”——一群看不见、但持续工作的虚拟员工。这正是未来管理者的新挑战：AI治理（AI Governance）。六、从“怕被取代”到“善用被放大” 我遇过很多企业的员工，一听到AI便焦虑。他们担心自己被取代，但事实是，AI取代的不是人，而是“拒绝学习的人”。 AI能放大你的优点，也会放大你的懒散。真正的安全感，不在于逃避，而在于学会使用它。管理层的角色，就是营造一个“容许试错”的文化，让员工能放心实验、逐步建立信心。当AI成为工作的一部分，人就能专注于创造价值。七、AI是镜子，人是灵魂 AI可以让工作更快，但不能让工作更有意义。企业的灵魂，仍在于那些愿意思考、愿意优化流程的人。 AI × 人力的混合管理，是企业文化的升级：从“我怎样做”变成“我怎样设计系统去做”。这不只是技术革命，而是管理哲学的转型。对我来说，AI不会取代人——它只是让那些有准备的人，走得更远、更快。更多文章：【多点AI】AI与餐饮业的“内在进化”：从甄文达的一席下午茶谈起【多点AI】开源与知识产权：AI创新的双引擎——华为论坛观察（上）【多点AI】开源与知识产权：AI创新的双引擎——华为论坛观察（下）

7月前

【多点AI】AI 2027：当代理人成为我的日常基建

对我来说，真正的课题是：如何利用AI，避免自己与企业被世界取代。这两个月，我已经全面把日常工作的重担交予AI代理人（Agent）。这些代理人不只是聊天机械人，而是能够真正“落手落脚”处理事情的工具。举凡更新网站、维护LinkedIn、在网上填写表格、输入资料、整理报告，甚至安排全天候的工作日程与资料搜集，代理人都能自动完成。这种感觉，就像忽然多了几个不用请假的助理。2026年开始，我就亲眼见证初代AI Agent出现在市场，虽然仍处于试验阶段，但已经能执行不少过去必须由人类处理的行政与操作工作。这个过程让我重新思考“工作分工”的概念。以前我们总以为“人类负责决策、机器负责执行”是自然分界，但当代理人能在Slack或Teams上接收指令，甚至能自主完成程式代码的修改和提交，这条界线开始模糊。半熟状态的“蹒跚学步” 根据《AI 2027》报告（由Daniel Kokotajlo等人于2025年4月3日发表，AI Futures Project出版，ai-2027.com），2025年被称为“蹒跚学步的代理人”阶段。研究指出，当时的代理人在OSWorld电脑任务基准测试中的表现约为65%，仅稍低于一名熟练人类的70%。换句话说，它们仍不够稳定，需要人类监督与复核。但这种“半信任”状态恰恰是企业的试炼场。因为这正迫使我们去重新设计流程：哪些工作可以外判给AI，哪些需要设置权限与监管，这些问题都必须被清楚定义。对我而言，这样的“半成熟”并不是坏事。因为企业转型不是等到AI完美才开始，而是要在风险可控范围内边走边试。这和创业精神有异曲同工之妙：永远没有最理想的时机，行动本身就是学习。日常生活的例子：AI在“前线” 举个例子：以前我需要一个助理每天整理新闻，帮我找出和AI、医疗或金融相关的资料。现在，一个AI Agent就能在30分钟内自动爬梳数十份新闻、研究和报告，然后浓缩成3页摘要，再自动送到我的邮箱。它虽然偶尔会错引或重复，但节省下来的时间，已经远超这些小错误的代价。另一个场景是财务：AI Agent可以直接打开会计系统，输入收支数据、做简单报表。虽然需要人类会计师最后审核，但流程已经由“手工输入”变为“监督检查”。这正是《AI 2027》所描述的“从工具转向代理”的过程。成本曲线的“剪刀差” 我读到最震撼的一段，是《AI 2027》提到尖端AI的成本和普及型AI的成本正出现“剪刀差”。专业级代理系统的月费可能达到数百美元，但达成“既有能力”的成本却在急速下降，研究估计下降速度达到每年50倍。这意味着什么？意味着未来的企业结构将会出现“双层账本”：一方面，企业会投资昂贵的尖端AI，用于战略性与高价值任务；另一方面，则以低成本的普及型AI渗透到员工日常工作。这种模式能同时创造差异化与规模化优势。从我的角度来看，这不仅是成本分配的问题，而是管理哲学的转变：领导层必须学懂怎样把资源分层使用，既不错失技术前沿，又能确保全体员工的工作效率获得提升。算力即国力：OpenBrain的启示《AI 2027》报告中虚构了一家公司“OpenBrain”，在2025年底建立了史上最大规模的AI丛集，相当于250万片H100 GPU，耗资1,000亿美元，功耗达2GW，并计划于2026年再度加倍。这不再只是工程壮举，而是国家级基建。当AI的进展和电力、光纤网络、供应链安全挂钩时，竞争已经超越“谁的模型更好”，而是“谁能负担这庞大基建”。这让我联想到冷战时代的核武竞赛。不同的是，这次竞争的武器不是导弹，而是GPU、数据中心和能源供应。换句话说，未来的“国力”，会和算力画上等号。 2027：AGI是否真的会来？报告同时引述了OpenAI、DeepMind、Anthropic等公司领导层的预测，他们一致认为AGI（通用人工智慧）可能在五年内出现。Sam Altman更曾公开表示，OpenAI的目标是“真正意义上的超级智慧”（superintelligence）。 2027是否真的会是AGI元年？这个问题，我认为没有人能准确回答。但可以确定的是，AGI已不再只是科幻小说中的想像，而是必须严肃对待的未来选项。就算AGI没有如期出现，AI的普及和渗透速度，已经足以改变社会的运行逻辑。我读后的反思：设计容错的系统我在阅读《AI 2027》后得到最大的启发，是“容错性”的重要性。真正的挑战不在于AI能否取代人类，而是我们是否能设计出一套能容忍错误、能快速调整的制度，让我们在面对AI的不稳定时，仍能继续前进。这也许是对所有企业和个人的提醒：不要期望AI给我们完美答案，而是要打造一个能够“失败后迅速恢复”的环境。这样，即使AI犯错，我们仍然不会被世界淘汰。《AI 2027》给我的最大感受，是它让未来不再只是遥远的科技预言，而是一份必须立即行动的待办清单。 2027年的核心问题，不在于AGI是否真的诞生，而在于我们是否已经准备好迎接它。准备的重点，不是找到最正确的答案，而是设计能容错、能快速调整的制度，让我们即使在AI犯错时，仍能持续向前。对我来说，真正的课题是：如何利用AI，避免自己与企业被世界取代。这正是《AI 2027》抛出的最深刻问题，也是我写下这篇专栏的原因。更多文章：【多点AI】全自动程式设计：程式员会消失吗？【多点AI】在深圳设立AI办公室的数位北上体验

9月前

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