摘要当大模型的热潮进入第三年企业最关心的问题已经从要不要做 AI变成了怎么把 AI 做进组织里。工具、场景、人才、KPI……每一个问题的背后都是一次组织能力的重塑。AI 原生组织不是把 AI 当作新工具叠加进现有流程而是从部门墙、协作链路、考核机制乃至组织形态层面进行系统性重构。6月16日由极客时间企业版主办的直播如何让 AI 从个人快到组织真正快。来自快手、造物者咨询、前蚂蚁金服的 AI 落地实战专家轮番登台摊开各自的内部图纸。当天下午直播间里讨论的所有真问题其实都是同一件事——当个体效率被 AI 拉到 10 倍以上组织到底卡在哪里协调税才是 AI 时代最贵的成本第一位上场的是快手磁力引擎风控技术负责人王东旭老师。他所在的团队是产运研闭环、近百人、跨后端/数据/算法多职能——这在大厂里并不常见。他抛出的第一个判断就引人深思AI 洗牌已经开始被洗掉的是协调税。王东旭老师在快手的场景里拆解了传统产运研的协作运营做风险感知和规则配置产品经理做业务翻译和 PRD 撰写研发按 PRD 编码、测试、上线——三个职能各有清晰的 job model边界分明。但这种职能流水线恰恰是一堵隐形的部门墙大家只能干自己那一段跨部门沟通摩擦、信息茧房、彼此等待吞噬掉了 AI 带来的执行红利。“AI 时代来了之后执行不再是瓶颈跨部门之间的沟通和协调才是。他援引 Andrej Karpathy 关于软件工程三个阶段的定义1.0 工业化分工、2.0 Copilot 过渡、3.0 agentic/AI native点出更深的判断——技术的发展要比组织的发展快半拍。每个月都有新范式出现组织完全跟不上。那什么样的组织能赢王东旭老师给出的答案是从固态变液态。他用两个非互联网案例做隐喻洛克希德·马丁的臭鼬工厂、亚马逊贝佐斯的双披萨团队——小而内聚、五脏俱全、决策链路极短。再叠加我军师改旅的逻辑——撤销中间层、让旅级作战单元麻雀虽小五脏俱全。在快手他所在团队把这套思路落地成了AI 合成旅产品、运营、研发、算法不再有清晰的部门墙所有职能围绕数据这个中心去构建协作网络。每个角色都在向价值链上游升级——产品经理用 vibe coding 直接做原型设计运营不再只写规则而要写 prompt 编排 agentic workflow、做 RAG 知识库运营、甚至做小模型 SFT 训练研发则被推上前后端一体化 CLI coding的全栈超级个体路径。在收尾时王东旭老师提到AI 转型不是一个一蹴而就的过程里面有很多苦涩的回忆。他把团队走过的弯路总结为三个字——试、推、升。先小范围设特区做局部破局再平滑推开最后全面做价值重估和组织升级。他特别提醒技能可以被 AI 替代但技能沉淀下来的资产才是组织真正的护城河。 团队考核也要从过去的管理人力时间转向两个新维度——token 的 ROI Skills 的贡献。最后一句话他留给所有技术 leader如果不重构组织我们最终交付的产出依然会带着旧部门墙的烙印。——逆康威定律。90% 企业陷入的“AI 虚假繁荣第二位上场的是造物者咨询合伙人、《学会运营》作者袁野老师。他上来就抛了一个让很多老板扎心的判断——个人提效不等于组织提效。他用一个细节开场陪跑一个做企业 IP 的客户员工两分钟用 AI 写一条脚本扔给主管主管的时间被大幅占用——因为要看、要审、要负责。你会发现很多人用 AI 去偷懒。再比如 TOB 企业的内容生产 SOP——以前一天两三条现在 AI 一开一天 200 条但有效获客和有效客资没有增长反而下降了因为平台 13 条以上就是滥发内容会被限流。更狠的案例来自标书一家 TOB 企业用 AI 拆解招标文件AI 把包括不限于营业执照、合同和发票理解为准备这三项就行结果一张发票缺失几百万的项目直接废标。C 端也有反面教材高考前一家知识付费公司用 AI 生化学冲刺课课纲出来的全是深呼吸、别紧张、吃巧克力这类通用型废话口碑直接崩盘。袁野老师把这类现象命名为AI 虚假繁荣——工具进了企业但人效表没动。他的核心观点是做了和做到真的是完完全全的两回事。那怎么解袁野老师给的答案是四化。第一步是个人工具化在重复高频环节用AI辅助提效。比如用ChatGPT Plus25美元/月把手机随手拍的粗糙产品图一键生成精致详情页替代2万马币/天的实拍用Runway28美元/月配合剪映将静态图转为带货视频。关键是不追求一个工具解决所有问题而是组合使用各自擅长的工具。第二步是岗位标准化必须给AI设立“红绿灯”。每个企业都要梳理自己的业务流明确哪些环节能用AI、哪些不能用。主交付物、最终审核、个性化决策等核心环节建议禁止或少量使用AI而数据爬取、初稿生成、素材混剪等重复劳动可以大力用。同时规定AI修改次数上限如两次防止越改越乱。第三步是流程自动化让AI成为流水线而非单点工具。我们服务香港雍记酒家时先花2小时用AI为“至尊叉烧”训练出一个视频模板之后所有菜品如飞天烧鹅的推广视频每15分钟就能批量生成一条风格统一且质量稳定。第一个模型跑通后批量复制成本极低。第四步是组织智能化把决策者的经验“复制”给AI。训练超越通用模型的AI核心是投喂高质量的内部数据——收集老板/专家所有的会议记录、决策思考、课程录音再结合平台规则真实、专业、有趣进行训练。这样AI不仅能给参考信息还能给出符合决策者风格的更优建议。在整个过程中判断哪些环节值得投入AI要看三个维度看影响范围是个人还是全公司看商业价值不仅算当下成本更要算未来潜力看实施难度要结合自身团队能力。同时深刻理解销售和内容传播渠道的运行规则是让AI发挥最大效用的前提。平台规则、营销感分级这些信息差才是组织真正的护城河。AI时代企业的竞争力不是有多少人会使用AI而是看整个组织如何制定规则、防止AI虚假繁荣、把AI融入流程实现整体提效。一份报告三个洞察2660 份样本里的“工程化人才第三位上场的是极客邦双数研究院副院长赵钰莹老师带来《2026 中国智能体工程化人才与组织发展报告》的首次公开解读。这份报告调研了2660 份有效样本覆盖一线新一线约 70%互联网、金融、制造、能源、通信各行业皆有。报告里几个关键数字值得每个工程化团队 leader 记下来工程团队规模在收缩和收敛部分团队半年内缩减比例高达 40%但人效显著提升——因为工程化团队承担的工作量也在增加智能体改造、数据平台搭建。AI 算法和架构类人才占比相对不足主要靠内生培养——外部招聘困难头部互联网公司和 AI 创业公司已经垄断了这批人。复合型人才 24%相比于 2024 年不足 15%两年间行业 know-how 与 AI 技术的复合度正在快速上升但复合人才培养路径未统一。FDE前沿部署工程师这个新角色开始在国内被讨论本质上是行业 know-how AI 技术的复合体。赵钰莹老师特别强调组织架构会越来越扁平化、小型化、AI 专项化。AI native 的企业就是一个更加动态、更加有流动性的组织模式——决策更简单、更扁平、层级更少做一件事需要的团队规模更少。但她提醒大企业不必一刀切——更可行的做法是抽调业务/产品/研发骨干成立小团队集中做智能体改造不影响原有业务。最后她给出一个工程化人才培养的六位一体框架——标准、场景、评估、实战、平台、运营。其中最容易被忽略的是场景——课程讲得再热闹闭环不到业务就只是知识以及评估——六维度就绪度自评帮企业先看清自己站在哪。“个人快、组织慢AI 转型的 3 个真痛点和 3 个真行动第四位压轴的是前蚂蚁金服 P9、AI 转型专家右军老师。他 2001 年入行在蚂蚁金服待了十几年是成都研发中心初创成员经历了异地内部创业的全过程。做过营销工具、支付、法务、业财一体——是真正从 0 到 1 跑通过的人。他用一个反直觉的案例开场一个小红书高客单获客团队用 Agent 赋能销售后5 个程序员写代码的速度提升了好几倍原本两周的需求两天写完但整个项目反而延期了。原因是业务方不 buy in、PRD 描述澄清延迟、AI 生成的代码质量需要新增AI 检测岗位来验收。“个人效率飙升和组织进度滞后——这是右军老师的核心命题。深层原因是康威定律——组织架构决定系统架构。如果不重构组织AI 红利会被部门墙吞噬殆尽。他用一句话总结 AI 转型三个痛点大模型怎么选 老板买的一体机可能只解决局域网对话知识库、智能体框架又是另一套。团队如何转型 不可能让业务人员都去学 Python更可行的路径是培养AI 业务分析专家AI 项目经理 这种新角色。场景如何切入 关键词是小切口、快速验证、快跑起来——不要等半年看效果。他举了两个标杆案例美国 Block 公司AI native 转型裁员 40%股价反而涨了——因为团队更小、更扁平、小团队高自主权、减少层级和行政开销。Meta 紧随其后减员大几千、7000 人转岗到 4 个新的 AI 组织。这次步子迈得太大公司舆情上了新闻。四川某综合集团客户原本是成本中心的支撑团队IT/法务/HR在 AI 培训和业务改造后从成本中心变成了销售利润中心——对外提供咨询和智能体解决方案。那今天就能做的 3 件事是选一个见效快、成本低的小场景——高频重复、规则明确、容错率高比如文档生成、智能客服、营销文案建小功能团队——不是建一个大 AI 部门而是业务专家产品经理提示词工程师智能体工程师的AI 特战队让业务 leader 背 AI 的 KPI——否则就是来了几个人帮我干活没有严肃对待。最后他分享了一个四象限判断法认知 × 意愿——高认知高意愿动作要大、中台SOP评价体系都上高认知低意愿做小场景闭环低认知低意愿先培训低认知高意愿边做边教、搭能力再扩系统。配套方法论是4D诊断、评估、方案、决策。右军老师给管理者的转型建议尤其值得听今天的管理者要花更多精力识别机会、定义成果、提出问题、做判断——真正的执行没那么难因为代码 AI 都能写。现场没有标准答案。但抛出的真问题远比给出的解法多——协调税怎么解场景怎么选小团队怎么建大企业怎么选 AI 落地种子选手2660 份样本里的组织转型路径能否复制有一件事越来越清晰个人飞得越快组织越要重新设计。当组织真正变成 AI native 的那一天——决策更简单、更扁平、层级更少、团队规模更小——协调税才有真正的解药。本次直播回放已上线扫码即可获取回放链接还可领取《2026 中国智能体工程化人才与组织发展报告》完整版。关于极客时间企业版极客时间企业版是极客邦科技打造的企业级AI与数智化人才赋能平台。我们致力于通过“体系化课程智能化平台场景化服务”的一体化交付模式为企业构建面向AGI时代的实战型人才体系。平台聚焦AI实战能力培养深度融合行业前沿实践课程覆盖大模型应用、AI Agent开发、智能体架构、数据治理和分析等核心数智技术领域。我们不仅提供从全员AI通识到团队AI工程化的全链路学习方案更通过基于企业真实场景的AI训战项目帮助员工掌握将AI工具融入工作流、以AI思维解决业务问题的关键能力。我们始终围绕“从学习到落地”的核心目标助力企业将AI技术转化为实际生产力最终驱动业务实现创新与智能化转型。