AI时代，年轻人为何成了公司的关键力量？
AI 企业，越来越依赖实习生。这句话放在几年前的语境里，听起来像是在说某家公司"人手紧张、学生顶上"。然而放到当下，它的含义正在悄悄反转：越是在AI 领域认真投入的公司，越离不开年轻人的参与。原因并不是实习生成本低，而是AI 本身的迭代速度太快。昨天还被奉为圭臬的方法，今天可能已经不是最优路径。那些还没被"我们一直都是这样做的"思维固化的年轻人，反而更乐于从零开始尝试。这个暑期，DataClawHub 迎来了第一批实习生。他们来自我们与上海财经大学联合举办的一场比赛，在团队中度过了两个月。临近开学，他们陆
AI 不是企业主的算命符：从聊天工具到经营系统的进化路径
最近看到几则跟 AI 有关的笑话。有人听了 AI 的退票建议，结果损失了钱，转头又用 AI 写起诉书去起诉 AI公司。有 AI 客服被用户问烦后，直接开骂。有聊天机器人一本正经地说：“如果错了，可以赔你 10 万。”有律师把 AI 编造出来的假案例提交进法院。还有汽车经销商的 AI 客服被诱导后，竟然同意 1 美元卖车。这些故事听起来都很荒诞。但我觉得，它们不只是笑话。当 AI 进入决策、交易、客服、法律、销售这些场景时，它就不再只是一个聊天工具，而会变成企业认知、业务流程和责任边界的一部分。很多人以为自
3个月AI投行实战：我想通的四点底层逻辑
北深资本自2026年初起，将AI深度融入投行作业流程。至今三月有余，基于实战场景，我们构建了6个AI智能体、20余套标准化流程，并打通了覆盖项目全生命周期的编排体系。仅凭3人团队，便完成了传统投行十余人的工作量。本文不谈工具安装或提示词编写，旨在探讨过程中真正领悟的几点——关于AI，也关于企业管理。一、先用上，先行动关键不在于选用何种工具，而在于尽早让AI介入日常工作，提升其渗透率。许多人纠结于“选哪个模型”或“哪个最好”，实则第一步是开始。打开对话框，将手头事务输入，看其能完成到何种程度。不必追求完美。