开公司两年半，全员AI化后，公司却变得更“传统”？本文分享了一家小公司如何通过“薄中台、厚一线”的结构，让业务人员用Agent解决实际问题，并强调数据沉淀与治理的重要性。AI没有让团队变成机器，反而让人类回归到真诚交流的本质。
今天，是一个蛮特殊的时间点。
因为我开公司，已经两年半了，正式一坤年了。
这两年半，公司几经风雨，有很多次危急存亡的时间点，不过所幸，还是活下来了。
而且，活的还凑合，公司最近也又要搬家了。
因为人越来越多，团队和业务虽然已经在很谨慎的扩张了，但是人还是坐不下了，所以去年底刚搬的办公室，但是我们现在，又要换一个新家了。
前几天跟朋友聊起来，大家都觉得有点意外，说你们不是用了那么多AI吗，怎么还要招人，那理论上应该是人越来越少，办公室越来越小才对啊。不是应该十几个人坐在一间屋子里，每个人带着十几个数字员工，然后就干掉过去几百个人的活吗。
这才AI啊，听着多先进，多性感。
我说放屁。
实际情况就是，我们AI现在渗透率几乎是100%，公司几乎全员都是各种Agent，财务、HR、法务、商务、经纪、运营等等所有职位也都用Agent搓了各种各样的流程和工具。
可有些东西，就是没有办法用AI来进行加速的，而那些东西，反而涌现成了我们现在人类员工们最重要的事。
AI越先进，我们AI用的越多，在大家和我的理解里，我们却变得越来越“传统”。
这是一个很有趣的现象，在前几天的访谈还有晚上的一些朋友的饭局上，大家其实还挺关心企业的AI变革，所以跟我也频频聊起，也会问我，为啥不把这些经验写出来。
所以，在今天我开公司一坤年的这个时间点，也斗胆来跟大家分享一下，作为一个没到40个人的小破公司，比较传统的业务，在公司组织中，是怎么用AI的。
我当然不是站在一个所谓的成功老板的位置上，告诉大家怎么管公司，那还差得太远了，我们远远没有成功，只是我觉得，可以给大家分享一点点自己的经验。
所以，那就让我们，开始吧。
一、全员AI化我遇到很多很多公司，企业的管理者一说要做AI化，第一反应经常非常相似。
那就是搭一套系统，或者找一个负责人，再成立一个AI中台。
这样看起来专业，也非常有安全感。
我非常理解这个想法，在很久以前，做一些顾问的时候，我们也这么干过。
但是我们后面发现，这种方式是有坑的。
看起来最有组织，但也最容易让AI变成公司里的另一个排期中心。
就比如HR遇到了一个候选人AI筛选的问题，先去提需求。
又或者商务想做一个客户的AI分析工具，先写一份需求文档。
问题在业务一线发生，然后需求却要跨过好几层人才能到达真正做工具的人。
我们都知道，信息是有漏损的，每传递一遍，上下文就丢掉很多，等东西终于做出来，世界都不知道变成什么样子了。
而最最最麻烦的是，一线的人会越来越擅长提需求，中台的人会越来越擅长用AI。
最后公司里真正拥有创造能力的，依然只是那几个人。
但AI时代的组织，我觉得不应该是这样的，应该是人人都可以用AI或者用AI来创造工具解决问题的组织，而不是仅仅限于所谓的AI中台那。
所以后来，无论是在自己公司，还是和身边开公司的朋友聊天，我都会给一个很克制的建议。
原生人数没有超过100人的公司，成立AI中台一定要谨慎。
不是AI中台没有价值。超大型系统、飞书、财务软件、统一的权限和安全底座，当然要有专业的人来负责。
但这个所谓的中台，应该尽量薄。
它守住权限、安全、成本、数据口径和不能碰的红线，然后为大家解决一些服务器、Token之类的问题，剩下那些高度贴着业务、每天都在变化的事情，必须让离问题最近的人自己使用AI解决。
无论你是直接用Agent，还是用Agent创造工具，还是做爬虫、写脚本、做RPA，无所谓，但是必须自己解决。
因为只有他们，才能真正的理解痛点在什么地方，信息的交互漏损才最低。
所以我们公司，可能就会很残酷，很多事情和需要优化的流程发生了，但是这个事没有一个所谓的职位来帮你开发，能解决它的，只有你自己和Agent，无论是Codex、Workbuddy、Claude Code等等，无所谓，但是必须是业务人员自己解决。
这个过程一开始大概率非常的不好看。
有人不会描述，有人害怕代码，有人折腾半天只做出了一个勉强能用的小破东西。
甚至很多很多任务，第一次用Agent解决，比手动做还慢。
但这个笨拙特别重要。
大家相信我，AI没有那么复杂，当一个人第一次亲手把自己工作里的麻烦做成一个可以运行的东西，哪怕很粗糙，他对工作的感受都会变。
以前，他只能忍受流程，忍受那些他不满意的地方。
现在，他第一次知道，流程也可以被自己改掉。
我后来才意识到，AI化给普通员工最珍贵的东西，可能不只是效率，还有一种久违的主动权。
我极度鼓励大家自己使用Agent优化工作中看到的一些他们觉得不爽的地方。
这才是我认为的AI化，所以我现在更认可这种“薄中台，厚一线”的结构。
二、数据驱动一切当然，把Agent发给每个人，也并不会自动长出一家所谓的AI时代的组织。
很多公司来找我聊AI化，我听到后面，都会遇到同一个问题。
他们没有数据。
过去的会议没有全文，客户沟通散也在不同人的聊天记录里，甚至连合同和报价都找不到统一版本，项目做完以后更是没有复盘。
很多最重要的经验，只存在某几个老员工的脑子里。
这还Agent个屁，Agent不了一点。
对于一个组织来说，现在我更加相信的一点是：
Agent没有那么重要，数据才是最重要的。
我自己是很相信数据涌现的。
我们虚实传媒做MCN业务，签了几百位博主，对接过近大几百个品牌方。
那过去的内容数据、商务数据、合作数据，我们都会尽可能作为数据资产在我们内部沉淀起来。
并且那些很难塞进标准字段里的东西，也会作为特点，打成非结构化标签，再统一放进飞书多维表格里。
更别提我们所有的会议全文、文档、知识、SOP，也都会进知识库。
经纪团队现在每天的日常，就是给我们的很多合作过的博主打标。
这么做当然很累。
很多记录当下看不出价值，标签也不可能一次就打得完美，甚至今天存下来的某个细节，可能半年内都没什么用。
但我还是觉得应该存。
因为一家公司真正拥有的，从来不只是账户上的钱、办公室里的设备和员工名单。
还有你这么多年，积累的一切的数据和上下文。
模型可以买，Token可以买，Codex每家公司也都能用。
但你相信我，一家公司在无数个具体日子里留下来的上下文，这在外面是几乎永远不可能买的到。
所以我在内部推行的策略，就是应存尽存。
但所谓的应存尽存也不是把所有东西一股脑扔进知识库或者多维表格里面就完事了。
因为现实世界的冲突太多了，旧规则常年跟新规则混在一起，就跟我们现在Vibe Coding出来的代码一样，比如两个部门对同一个指标有两套口径，早已废弃的合同模板还排在搜索结果前面，Agent也并不会替组织把这些混乱消化掉。
它只会从里面挑一个看起来最像答案的东西，然后以AI的速度，把错误执行下去。
所以我们存在来的数据，要有来源，有时间，有负责人。
旧的东西要敢于废掉，冲突的口径要有人裁决，真正影响钱、合同和人的决定，一定要有人定期核查然后做数据清洗。
一定要知道，Agent不会让一家混乱的公司自动变得先进和井井有条。
背后的这些数据治理，才是真正的苦活累活脏活，但是却又是一个让组织的AI化进行飞跃的充分且必要条件。
三、回到职位的本质等数据慢慢有了，Agent真的进入每一个岗位之后，另一件很有意思的事发生了。
大家并没有变得更像机器。
反而越来越像人。
举个例子，以前一个商务，可能50%的时间在整理数据、做表、查资料、改合同，另外50%的时间在跑客户。
现在前面的工作被Agent吃掉了大半，可能只需要20%的时间。剩下那80%，他可以拿来见客户，理解客户到底担心什么，把方案做得更加全面和细致一些。
我们的经纪人也是。
过去，他们大量时间耗在收集数据、整理记录、反复确认上。现在这些东西逐渐能交给Agent，他就可以多聊一个博主，多认真听一次对方最近的状态，多花点时间去维护一段很难量化的关系。
HR、法务、内容、运营，其实都是一样。
AI最擅长吃掉的，是那些可以被描述、被重复、被验证的工作。
等这些工作一层一层被剥走，最后露出来的，恰恰是最难被加速的东西。
人与人之间的真诚交流。
那对于我们这种业务很传统的几乎就是ToB的公司来说，就特别现实。
就比如一个客户在出现问题以后，还愿不愿意接你的电话。
一个博主愿不愿意把接下来几年的时间全交给你等等。
这些东西，Codex可以帮你准备材料，可以帮你记住细节，可以帮你复盘每一次沟通。
但它没有办法替你经历时间，替你跟对方面对面交流。
所以我才一直说，AI时代，信任和品牌，才是比钻石还要珍贵的东西。
这玩意太难积累了，是永远需要花大量的时间去经营的。
在面对你服务的对象时，你答应的事做到了，积一分。出问题的时候没有逃避勇敢解决事情，再积一分。对方最难的时候，你不是只发客套敷衍，而是真的出现看看能不能帮对方等等，又积一分。
它慢得要命。
可偏偏，AI越快，它就越贵。
这也是为什么，我们的Agent越多，公司反而越传统。
商务更像过去那个要不停出去跑、和客户坐在一起的人。
经纪人也更像过去那个真的需要认识博主、理解博主、陪着博主走一段路的人。
管理者也越来越没有办法躲在报表后面，必须去面对冲突、做判断、承担结果。
AI解决了一切跟效率相关的问题，人和人之间那层最古老的关系，反而被显现了出来。
四、被省下的时间写到这里，有一个问题其实很残酷。
那就是Agent省下来的时间，最后去了哪里。
很多公司讲AI化，最爱算的就是节省工时。
一个流程以前要4个小时，现在只要20分钟。一个岗位以前能服务20个人，现在能服务50个人。一个方案以前两天才能出，现在半小时就有初稿。
这些数字当然重要。
但如果省下来的时间，最后又被更多会议、更多汇报、更多审批、更多根本没人看的表格填满，那家公司只是变得更忙了。
如果一个员工因为用了Agent，原本一天做5件事，现在被要求做20件，而且20件都要立刻交，他不会感受到技术解放了自己。
他只会觉得，鞭子变快了。
这个角度，我觉得一个老板，可能特别容易忽略。
因为站在公司这边，效率提升天然像一件好事。
我们会兴奋，会觉得边界打开了，很多过去没能力做的事现在都可以做。
我自己也会这样。
能力多一点，就想多做一个项目，那同样的，经纪人能服务更多博主，就想签更多博主，商务能消化更多信息，就想跑更多客户，内容生产更快，就想覆盖更多选题。
省出来的能力，很快又被新的野心填满。
我想，这大概也是我们人越来越多、又要搬办公室的原因之一。
AI未必会让公司变小。
它最先放大的，可能是公司和老板的野心。
这句话我写下来，其实也在提醒我自己。
野心没有错，一家公司当然要往前走。
但如果每一份效率，最后都只变成更高的数字、更密的排期和更多的工作，那我们嘴里说的AI化，对最普通的员工来说，不过是一次更难拒绝的加班。
所以在公司里，我越来越不想只问，Agent省了多少小时。
我更想问，这些小时最后给了谁。
把商务的时间还给客户。
把经纪人的时间还给博主。
把HR的时间还给那些真的需要被听见的员工。
把法务的时间还给困难的判断，而不是机械地改第27版格式。
把内容团队的时间还给体验、好奇和真正值得写的东西。
也把一个普通人的时间，还给他自己一点。
他可以多学一个东西，可以把工作做得更好，也可以早点回家，认真吃顿饭。
管理者很容易把员工当成产能。
但我觉得，人不是一块等待被Agent榨干的电池。
AI最好的组织价值，是我觉得，每一个人都应该更加发自内心的热爱和快乐。
只有这样，才会对世界，重新充满好奇，你才能对外的时候，积累更多的信任。
五、何为管理者那接下来，就是最残酷的事情了。
管理者自己。
以前，一个管理者很容易通过安排动作来证明价值。
开会，催进度，收日报，做审批，把一件事拆成10步，再检查每个人有没有严格执行那10步。
但，Agent把大量执行工作吃掉以后，这种管理会变得越来越尴尬。
员工自己带着Codex，可以研究资料，可以做方案，可以写脚本，可以把一个过去需要跨几个部门的流程先跑起来。
这时候管理者真正要做的事，反而不应该有那么多动作。
反而更应该问：
目标到底是什么？
什么绝对不能错？
哪些风险公司可以承担？
结果做到什么程度才算完美？
发生意外的时候，谁来做最后的决定？
出了问题，谁来担责？
这些事我觉得特别难，也完全没办法做成一份漂亮的PPT。
但这些才是管理。
一个管理者不会写Prompt，还有时间学。
一个管理者说不清目标，做不了判断，出了问题只会把责任推给下属，那我觉得，Agent再强也救不了他。
甚至我有时候觉得，AI对管理者最大的冲击，真的跟新不新的工具跟AI啥的没有半毛钱关系，是到了AI时代，很多过去藏在流程里的无能，被AI一点点的暴露出来。
以前可以说人手不够，可以说信息没整理好，可以说下面执行不到位。
但现在，你还说个屁。
以后Agent把资料都找了，方案也给了，执行成本也降下来了，剩下那个迟迟做不出的决定，你再决策不了，那还说啥呢？
这对我也一样。
我不能一边要求所有人主动创造，一边又要求每一个细节都按我的想法来。
我不能一边说结果导向，一边又拿加班时长、消息回复速度和忙碌的表情去判断一个人。
我也不能把不清楚的目标丢下去，再用一句你要学会用AI把管理责任推给员工。
这些反而是我极度无能的表现。
所以，AI时代的组织，到底会进化成什么样，很多时候，只会取决于这家公司原来是什么样。
一家不信任人的公司，会用Agent把监控做得更细。
一个习惯控制的老板，会用Agent把命令下得更快。
一家愿意尊重人的公司，才会真的把Agent变成普通员工手里的工具。
AI从来不会自动带来先进的管理。
它只会，让月球背面，显露无遗。
六、新人该怎么办这是我们做的很不好的一点，但是也在努力摸索的地方。
我们招到一个新人，我们不知道，该怎么带他。
举个例子，以前一个内容行业的新人，可能会从找资料、改标题、整理案例、写初稿开始。
一个商务新人，会先整理客户资料、跟着开会、写纪要、改方案。
一个法务新人，会从最基础的合同和条款一点点看起。
这些工作很琐碎，有时候也很折磨人。
但一个人过去很多时候就是通过这些笨活，慢慢长出感觉的。
可是现在，我们的Agent，可以在几分钟里给新人一个80分的答案。
短期特别爽。
一个刚入职的人，可能第一周就能拿出过去可能要半年后才能完成的东西，从公司角度来说，觉得培训成本降了，新人也觉得自己一下子变厉害了。
但产出突然变好，不代表一个人真的成长了。
如果他没有经历过那些基础工作，也就完全没有机会理解Agent为什么这样做，等到AI给出一个很像正确答案的错误时，他连怀疑都不会怀疑。
我最怕的不是新人不会用AI。
我怕的是，他只会用AI，却再也没有机会长出自己的判断。
因为坦率的讲，新人永远是组织里最弱的那群人。
很多时候，他是比较迷茫的，不知道什么问题可以问，不知道哪条规则已经过期，不知道Leader说你自己看着来的时候，自己到底有没有真的决定权。
Agent给了他产出，却不一定给他承担后果的能力。
如果公司只看结果，他甚至会被那个80分的答案一路推着走，直到在一个很重要的地方，捅出一个天大的篓子，然后公司问他，你为什么这个东西都不懂。
所以我也很担忧，这非常不利于新人的成长。
对我们公司来说，我一直在想，如何重新设计一条新人成长的路。
这条路，当然不是故意让新人继续做无意义的苦工，更不是为了磨炼就把人按回手工时代。
而是我们尽可能多花时间，让他解释Agent为什么这么做，让他比较不同方案，让他真正去见客户，让他看见错误造成的后果，让他在有人托底的时候做一次判断，也让他为最终交出去的东西签上自己的名字。
一个新人需要的，我觉得从来不只是更快产出。
他需要安全地犯几次错，需要被一个真正懂行的人纠正，需要知道自己有一天也可以成为那个为别人托底的人。
给新人一个能产出80分答案的Agent很容易。
给他一条长成高手的路，才是管理。
七、我们的本质所以回到最开始，我为什么说公司里的AI越多，我们反而越像一家传统公司。
因为当AI把能加速的东西都加速之后，组织真正困难的、无法用AI加速的部分，终于也从冰面下浮现上来了。
数据可以自动整理，信任不能。
合同可以快速生成，责任不能。
人与人之间的真诚沟通，永远不能。
就像客户信息当然可以被分析，但他愿不愿意在坏消息出现时依然相信你，这个事你纯靠分析你不可能算得出来的。
这些事很老，很慢，很不性感。
可一家小公司的命，往往就系在这些东西上。
对我们公司来说，我们确实不是那些有技术壁垒的公司，我们只是在这个时代里，努力切下一点点的业务，养活自己的同伴们，找到自己生存之道一个小小的公司。
我们能活下来，是因为还有客户愿意把预算交给我们，还有博主愿意把自己的职业生涯托付给我们，还有大佬愿意跟我们一起折腾线下活动、甚至综艺，也还有一群同事愿意相信，我们想“链接AI时代的一切”这件事可以一起做下去。
所以我现在越来越觉得，数据也好，Agent也好，自动化也好，它们在组织里真正的价值，都不应该是把人从中间拿掉。
我们做那么多博主标签，不是为了有一天可以不用认识博主。
恰恰是为了让经纪人见到他的时候，更了解他过去经历了什么，现在需要什么。
商务让Agent整理客户资料，也不是为了从此不见客户。
恰恰是为了坐到客户面前的时候，不用再把时间浪费在那些本来就应该提前做完的功课上。
我们把会议、文档和SOP都存下来，也不是为了让组织只依赖系统。
而是为了让每一个刚加入的人，不必低着头到处求人，不必在一片空白里重新踩一遍所有人踩过的坑。
AI负责把人与人之间那些没有必要的损耗拿掉。
然后，让一个人有更多时间，真正走到另一个人面前。
这就是我们的本质。
我们不是什么只靠几十个数字员工，就能在云端自己运转的超级公司。
我们是一群很普通的人，借助这个时代最先进的技术，努力把一些很传统的事情做好。
服务好一个客户，陪好一个博主，带好一个新人，守住一次承诺，也让一起工作的人，过得更好一点。
所以反而我们AI用的越来越多，我们变得越来越传统，但我觉得，这并不是退步了。
只是当技术把效率这层外壳一点点剥掉以后。
我们终于看清楚，人与人之间，那最本质的东西是什么。
写在最后写到这里，再回头看这两年半，我自己其实也挺感慨的。
我们经历过很多次危急存亡，也做过很多错误的决定。
现在虽然还活着，甚至又要搬去一个更大的办公室，但我也不敢说，我们已经找到了什么正确答案。
全员AI化是不是一定适合每一家公司，我不知道。
薄中台、厚一线是不是很好的AI时代的组织方式，我也不知道。
我们现在给新人设计的成长路径，最后到底能不能真的跑通，我更不知道。
但至少有一件事，我现在越来越确定。
AI时代的组织变革，表面上改的是工具、流程、数据和效率，最后考验的，依然是一家公司怎么对待人。
你愿不愿意把创造的权力交给一线。
愿不愿意把那些被Agent省下来的时间，还给客户、博主、员工和生活。
愿不愿意在一个新人还不成熟的时候，给他犯错和长大的空间。
也愿不愿意在出了问题以后，不躲在流程和报表后面，亲自站出来承担结果。
这些事，才决定了一家公司最后会变成什么样。
最后，我想用圣埃克苏佩里在《人的大地》里的一句话，来作为这篇文章的结尾。
他说：
“一份职业的伟大，也许首先在于把人联结起来。世上只有一种真正的奢侈，那就是人与人的关系。”
以前读到这种话，可能会觉得挺浪漫的。
但开了两年半公司，经历过那些公司可能活不下去的时刻，再看着身边的人一点点多起来，我现在觉得，这句话就是真理。
最后，我们未来也可能会做一些特别的栏目，来给大家分享一下，我们公司的各个小伙伴们，在他们的职位上，比如财务、法务、HR、运营、商务等等，是怎么用AI的，我自己觉得有时候看他们用，也还是蛮有启发的。
作者：数字生命卡兹克 公众号：数字生命卡兹克
本文由 @数字生命卡兹克 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载
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