當(dāng)AI成為你的“同事”，組織真的開始變了

在5月中旬的一場線上閉門會(huì)上，我第一次有了強(qiáng)烈的體感，很多企業(yè)已經(jīng)不再把 AI 當(dāng)單點(diǎn)提效工具了。

百果園讓 AI 輔助巡店，助力門店及時(shí)規(guī)避經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，銀泰商業(yè)在嘗試用 AI 接管商場里的“盯屏”工作，網(wǎng)易智企內(nèi)部不僅“人人養(yǎng)蝦”，甚至已經(jīng)跟員工OKR關(guān)聯(lián)起來...

更重要的是，這些變化開始影響組織本身。很多人不再用PPT 匯報(bào)而是用HTML，產(chǎn)品經(jīng)理開始自己寫前端，那些原本靠“人盯人”的管理流程，正在被 Agent 一點(diǎn)點(diǎn)介入并接管。

所謂最近大家熱聊的AI Native 組織，可能不是“人人會(huì)用 AI”，而是AI 是否開始真正進(jìn)入組織協(xié)作鏈路中去。

在虎嗅智庫第60期「502線上同行」中，百果園科技中心生態(tài)負(fù)責(zé)人張煒立，銀泰商業(yè)集團(tuán)產(chǎn)品專家章旖以及網(wǎng)易智企副總經(jīng)理、云商業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人肖鈺妍，分別從“一線人效提升”、“復(fù)雜商業(yè)中的人機(jī)協(xié)同”、“AI Native組織升級”三個(gè)角度，分享了各自企業(yè)在AI進(jìn)入組織過程中的真實(shí)變化。

百果園：AI應(yīng)用落地后，為門店管理帶來顯著變化

百果園的分享里，有兩個(gè)AI應(yīng)用場景讓人印象很深—AI巡店和AI經(jīng)營診斷。

首先是巡店場景，對于擁有多家門店的連鎖零售企業(yè)來說，巡店一直高度依賴人力。過去，很多門店規(guī)范、標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行問題都需要靠人工督導(dǎo)一家家現(xiàn)場檢查，如今百果園已逐步將AI能力應(yīng)用到門店巡檢中。

從傳統(tǒng)CV算法一路迭代到AI多模態(tài)大模型后，百果園逐步形成了一套AI門店巡檢輔助機(jī)制。系統(tǒng)可以輔助識別貨架空置、收銀規(guī)范、客流統(tǒng)計(jì)、商品陳列合規(guī)等情況，并自動(dòng)觸發(fā)提醒、優(yōu)化、培訓(xùn)等環(huán)節(jié)，形成管理閉環(huán)。如果門店認(rèn)為系統(tǒng)識別存在偏差，還可以在線申訴，相關(guān)樣本可回流用于模型持續(xù)優(yōu)化，而且整個(gè)處理流程都可以在移動(dòng)端完成。

另一個(gè)更貼近組織經(jīng)營的場景，是AI經(jīng)營診斷。張煒立把它類比為“給門店做體檢”—系統(tǒng)會(huì)匯聚銷售、損耗、經(jīng)營趨勢等各類數(shù)據(jù)，自動(dòng)生成診斷分析，內(nèi)容可細(xì)化到關(guān)鍵指標(biāo)、異常變化與趨勢解讀。目前，百果園已可按周為全國門店生成經(jīng)營診斷信息，輔助不同層級管理者更及時(shí)地掌握門店經(jīng)營狀態(tài)。

張煒立提到，百果園內(nèi)部對AI的定位很清晰，一方面幫助減輕基層員工重復(fù)性勞動(dòng)強(qiáng)度，另一方面提升管理層經(jīng)營決策效率。百果園科技中心始終致力于“科技串聯(lián)產(chǎn)業(yè)閉環(huán)，服務(wù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)”， 無論后臺技術(shù)多復(fù)雜，前端界面一定要簡單易用，AI才能真正被一線用起來、用得好。

圖：百果園AI經(jīng)營系統(tǒng)

銀泰商業(yè)：AI進(jìn)入組織協(xié)同鏈路，“一人公司OPC”開始運(yùn)轉(zhuǎn)

相比生鮮業(yè)態(tài)的長鏈條，商業(yè)綜合體面對的是更復(fù)雜的終端協(xié)同問題。

商業(yè)綜合體本身就是一個(gè)高度復(fù)雜的系統(tǒng)。招商、會(huì)員、市場、物業(yè)、工程、運(yùn)營等多個(gè)角色，都需要高頻協(xié)作。過去，大量工作依賴“拉群、開會(huì)、追進(jìn)度”，現(xiàn)在，銀泰商業(yè)開始嘗試讓AI進(jìn)入整個(gè)協(xié)同鏈路。

以前由不同部門分別完成的會(huì)員運(yùn)營、私域引流、客戶關(guān)懷等業(yè)務(wù)流程，如今正在通過Agent被重新串聯(lián)，很多時(shí)候，一個(gè)人配合AI 即可跑完整業(yè)務(wù)鏈路，形成類似“一人公司OPC”的協(xié)同模式。

比如在內(nèi)容運(yùn)營場景中，AI負(fù)責(zé)選題、文案、配圖、審核，人只負(fù)責(zé)發(fā)起需求與最終確認(rèn)，一個(gè)運(yùn)營人員甚至可以同時(shí)管理多個(gè)賬號；在物業(yè)場景里，AI也開始承擔(dān)“盯屏”工作，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)問題、生成工單、派發(fā)任務(wù)，甚至復(fù)核執(zhí)行結(jié)果，人只負(fù)責(zé)做“指揮官”。

章旖認(rèn)為，AI帶來是組織邊界開始變模糊。產(chǎn)品經(jīng)理越來越像AI產(chǎn)品架構(gòu)師，研發(fā)開始變成AI系統(tǒng)編排的角色，測試則更關(guān)注AI輸出質(zhì)量控制。

AI的價(jià)值不再只是單點(diǎn)提效，而是真正進(jìn)入業(yè)務(wù)鏈路，成為組織有效協(xié)同的一部分，并重構(gòu)崗位邊界。

圖：銀泰商業(yè)智慧客流plus實(shí)踐

網(wǎng)易智企：從“人人養(yǎng)蝦”到構(gòu)建組織級Agent

作為AI應(yīng)用提供商，網(wǎng)易智企在幫助企業(yè)落地AI過程中，自身組織也在向 AI Native邁進(jìn)。

肖鈺妍提到，今年 OpenClaw 爆火后，公司內(nèi)部開始要求員工自己“手搓Skill”，內(nèi)部逐漸形成一種“人人養(yǎng)蝦”的文化。

網(wǎng)易智企內(nèi)部開始大量出現(xiàn)個(gè)人級AI應(yīng)用，并逐漸升級為團(tuán)隊(duì)級工作臺和組織級Agent。與此同時(shí)，工作流也開始被改寫，很多內(nèi)部溝通已經(jīng)改用HTML，Markdown正在替代傳統(tǒng)DOC；產(chǎn)品經(jīng)理開始自己寫前端，研發(fā)開始直接調(diào)研需求。

肖鈺妍提到一句很有意思的話：“AI開始吃掉崗位之間原本的邊界。”

過去，產(chǎn)品、研發(fā)、運(yùn)營、銷售之間有明確分工；現(xiàn)在，很多崗位正在“全棧化”。而這種變化背后，本質(zhì)上是AI開始承擔(dān)大量中間勞動(dòng)。

目前，網(wǎng)易智企內(nèi)部已經(jīng)形成L1個(gè)人Agent、L2團(tuán)隊(duì)工具、L3組織級Agent三級體系，并開始出現(xiàn)排障Agent、知識協(xié)同Agent、客戶洞察Agent等真正進(jìn)入生產(chǎn)環(huán)節(jié)的應(yīng)用。

肖鈺妍強(qiáng)調(diào)，真正難的是怎么把Agent從“個(gè)人能用”，變成“組織好用”。很多企業(yè)被AI落地卡住，不是因?yàn)槟Ｐ筒恍校莾r(jià)值沒有指標(biāo)化，導(dǎo)致項(xiàng)目很難立項(xiàng)。崗位流程邊界不夠清晰，卡住協(xié)作。再加上知識、數(shù)據(jù)、權(quán)限治理沒有基礎(chǔ)，也讓落地成效遙遙無期。

圖：網(wǎng)易智企Agent三級參與體系：從“個(gè)人IDEA” 到“組織生產(chǎn)可用”

AI時(shí)代，真正需要警惕的是人的空心化

圓桌環(huán)節(jié)里，一個(gè)問題被反復(fù)提到，為什么很多企業(yè)的AI應(yīng)用，始終難以真正深入組織內(nèi)部？

張煒立認(rèn)為，核心問題并不完全在技術(shù)，而在于企業(yè)決策層對AI的認(rèn)知與信念是否足夠堅(jiān)定。

很多企業(yè)一上來就聊宏大戰(zhàn)略，但真正更務(wù)實(shí)有效的路徑是，先找到最痛、最重復(fù)、最繁瑣的場景，把最小閉環(huán)跑通跑穩(wěn)。同時(shí)，還要解決“用得起、用得好、用得值”的問題，因?yàn)锳I無論如何發(fā)展，都必須考慮投入產(chǎn)出與實(shí)際業(yè)務(wù)價(jià)值。

關(guān)于如何衡量一家企業(yè)的AI組織升級程度，肖鈺妍提到一個(gè)更具體可衡量的指標(biāo)，業(yè)務(wù)部門Token消耗量 ÷ 產(chǎn)研部門Token消耗量，如果業(yè)務(wù)Token達(dá)到產(chǎn)研的50%，說明AI已經(jīng)不再只是技術(shù)部門的工具，而是真正進(jìn)入組織。

伴隨Agent開始承擔(dān)越來越多工作，另一個(gè)問題也開始出現(xiàn)，如果未來組織越來越依賴AI，企業(yè)真正的護(hù)城河還剩什么？

對此，幾位嘉賓的判斷相對一致，他們都認(rèn)為人與人的連接、審美、判斷力，以及對用戶情緒和品牌溫度的理解，仍然是AI很難替代的部分。

而相比“組織空心化”，肖鈺妍更擔(dān)心的是人的空心化。因?yàn)楫?dāng)越來越多執(zhí)行工作被 AI 接管之后，真正被放大的，反而是人的判斷力、溝通能力、審美和決策能力。

聽完幾位嘉賓的分享后，我最大的感受是，AI Native組織真正難的，可能從來不是技術(shù)，而是企業(yè)有沒有準(zhǔn)備好重新理解“人”。

歡迎掃碼添加“智庫小虎”，獲取更多AI落地的案例、洞察、閉門會(huì)信息

本文來自虎嗅，原文鏈接：https://www.huxiu.com/article/4861001.html?f=wyxwapp