AI与人的角色互换思考
最近看到一个有趣的笑话。也许你也笑了。但仔细想想，确实有道理。为什么这个笑话能广泛传播呢？或许是因为我们都遇到过这样的人。说得更坦率一点，我们都曾扮演过这样的角色。同时，这也意味着一种新的评判标准正在浮现：在评估一个人时，也开始采用评估模型的方法了。一切都在变化。从工业时代到如今的大模型时代，我们的教育系统和职业系统都在竭力把人塑造成合格的大模型，比如两个你熟悉的职位：第一个，客服人员。现在的客服只会做两件事：记录，致歉。你说我要退货。他说很抱歉给您添麻烦，我帮您记录上报。你说给我一个说法。他说很抱歉给您
AI为何未推高生产率？历史给出的答案
近年来，人工智能技术迅速融入生产与生活的多个场景。然而，一个矛盾现象引发关注：企业持续加大算法与算力投入，宏观劳动生产率却未见明显提升。这一情景，让人回想起上世纪八十年代末经济学家罗伯特·索洛的名言——“计算机无处不在，唯独在生产率数据中找不到”。历史是否正在重演？斯坦福大学经济史学者保罗·大卫1990年发表的论文《发电机与计算机》，为我们理解当下提供了关键视角。保罗·大卫在《美国经济学评论》中指出，破解计算机时代生产率停滞的钥匙，正是第二次工业革命中的电力。电灯1879年问世，纽约与伦敦1881年建成首
AI是一场认知生产方式的重构
过去几年，关于AI的讨论常陷入两极：有人认为它将颠覆所有行业，也有人视其为资本炒作的泡沫。前者忽视了社会适应技术的复杂性，后者则低估了通用技术的深远渗透力。新技术往往被高估短期影响，却缺乏对长期演进的耐心，AI也不例外。若以宏观历史视角，将AI置于技术革命脉络中审视，真相将更清晰：真正深刻的技术变革，从不源于单一工具的诞生，而在于它重塑了社会运行的成本结构。蒸汽机降低了机械动力成本，电力降低了能源分发成本，电报与电话降低了远程协作成本，互联网降低了信息复制与传播成本。而AI降低的是认知与执行成本。人们使用
企业AI重构：586个原子场景深度拆解实体公司运作
贵公司的人工智能应用普及程度有多高？不少企业主常问我：AI究竟能为企业创造哪些价值？若回答仅限于“撰写文案、制作幻灯片、生成图像”，那不过是工具列表，并非真正的企业整合。核心问题是：在一家实体公司里，以往由多个部门、众多员工、各类系统重复执行的任务，能否被AI承接？承接之后，由谁评估，由谁担责，由谁进行现场和专业决策？因此，我并非从工具入手，而是将一家典型实体企业重新分解剖析。起初我们梳理出149个一级场景。接着按照实际组织结构深入拆解，形成了12个部门、62个业务单元、186个小组、586个AI基础场景
AI为何尚未引爆生产力革命？
最近你是否也有同样困惑：AI作为颠覆性的生产力技术，早已能在写代码、处理数据、生成内容上表现惊人，可为何企业整体效率仍未迎来质的突破？不少人将AI比作互联网革命，但这实则是个误区：* 互联网是“信息革命”：核心提升的是信息传递效率。* AI是“生产力革命”：真正解决的是内容生成效率。1882年，爱迪生建成人类首座发电站，电力时代由此开启。但令人意外的是，直到27年后的1909年，采用电动机的工厂比例仍不足25%，整体效率提升微乎其微。#### 为何换了更强动力，效率却没提升？ 当时的工厂主陷入“单点替换”
跨境雅舍2026 AI私享会回顾：从个人效率提升到AI原生组织，跨境电商增长新路径解析
雅舍私享会纪实2026年7月11日，深圳。跨境雅舍Q3季度AI专场私董会如期举行，数十位创始人、CEO及跨境电商行业精英到场参与。"仅靠AI工具提升个人效率，已无法支撑企业的长期竞争优势。真正的增长突破点在于重构组织流程与决策的全链路，构建适配AI的企业经营体系。"主持人小雅的开场发言，点明了本场私董会的核心议题。01雅舍五周年：生态赋能与战略迭代在2026年7月11日深圳举办的跨境雅舍AI专场私董会上，主持人小雅在开场中指出，跨境电商已全面进入AI原生时代，仅依赖工具层面的个人效率提升已难以支撑企业的长
2026年中国企业AI领导力演进研究：从个体赋能到组织架构——AI时代管理能力重塑-前沿科技
报告指出，AI落地的真正障碍并非工具本身，而是根植于管理者层面。当每位员工都能利用AI提升工作效率时，组织能力的差异才会真正显现。管理者需从“个人熟练使用”的初级阶段，迈向“引领团队、重构流程、制定规范”的深层领域。这不仅是技能提升，更是一场涉及管理对象（人机融合）和工作模式（协同共创）的认知变革。一、 新基础：AI领导力五阶模型的进阶脉络报告提出的“借力、共生、带队、治理、时局”五项核心能力，共同构筑了一个精细的成长阶梯，其中底层体现管理者高频运用AI的习惯，顶层展现洞察产业趋势的前瞻眼光，最关键的是“
智能体时代来临：2026年AI创业的新格局与机遇
一、从“模型崇拜”到“系统共生”，创业逻辑的范式转移这份报告里, 最具深度洞察力的地方, 在于它斩钉截铁地终止了“模型吞噬一切”所带来的那种恐慌。这份报告借助15位处于一线的创业者和投资人之间的对话, 展现出了一个核心的共识: 那些基座模型正在快速地朝着商品类别转变, 成为类似“水电”的基础设施, 然而实际上真正的壁垒已并非在于对单个模型的优化调整, 而是落在了“应用编排层（Harness）”这个层面以及“数据飞轮”的构建之上。就如同戴雨森所讲的那样, 模型正逐渐演变成能够进行插拔操作的“芯片”, 但编排
AI Native 的真相：重写组织的运转逻辑
AI in Company 和 AI Native，不是一回事我最近越来越觉得，很多企业对 AI 的理解，卡在一个很微妙的位置。它们不是不用 AI。相反，它们可能买了很多账号，上了很多工具，开了很多培训，也统计了很多使用率。但组织的基本运转方式没有变。原来怎么开会，现在还是怎么开会。原来怎么审批，现在还是怎么审批。原来怎么分工、汇报、复盘、追责，现在还是怎么来。AI 只是被塞进旧流程里，承担一部分“加速器”的角色。这更像是 AI in Company。公司里有 AI，但公司本身不是 AI Native。A
AI时代管理者面临的新困境：为何技术越强,管理越难?
当大模型掌握推理能力、智能体开始执行任务，管理者们正面临一个比“是否会被取代”更为严峻的拷问：为何AI越先进，反而让管理工作愈发困难？AI并非简单提供答案，而是实现无限供给——海量方案、自动生成的内容、全天候在线的智能体。而真正的难题在于：判断力已成为新的稀缺资源。每当AI解决一层问题，管理者就被推向更高层级的挑战。这场变革，不取决于你掌握多少算法，而在于你能否解答三个核心问题：AI应用的“常识”为何处处是陷阱？从“发Token”到“管Agent”，组织如何重新构建？企业Agent究竟该追求“单点极致”还
智能体时代：2026年AI创业的新机遇与战略图景
1.生存法则：在模型"吞噬"世界的缝隙中寻找"升维"空间报告汇集了15位一线创业者和投资人的共识，其核心观点是，基础模型的每一次演进，都在压缩浅层应用的发展空间。要想避免被"吞噬"的命运，唯一的出路就是"升维"，即构建模型无法实现的完整闭环。这种闭环包括深入物理世界的执行能力，构建独特的数据飞轮，或者建立深层的情感连接。实际上，真正的护城河不在模型本身，而在于它与复杂现实世界之间的"最后一公里"连接。2.范式转移：从"场景定义产品"到"能力定义场景"在移动互联网时代，我们习惯于针对特定场景精心打磨功能。然
2026年6月新刊聚焦：智能体时代的组织变革
2026年6月新刊预告卷首语随着AI从GPT模式跃升至智能体模式，企业界逐渐意识到，在这场AI竞赛中，最昂贵的成本已不再是算力，而是组织的响应速度，是AI能否深入融入企业工作流程和组织的核心运作。更具前瞻性的管理者指出，AI组织的核心盲区在于将AI转型简单理解为技术部署，而忽视了组织重构的本质。当传统组织形态已成为创新的阻碍，当AI正从“单点提效”向“全链重塑”演进，深刻改变企业业务价值链时，创新企业必须勇于打破部门壁垒，重构工作流程，推动全业务链的系统化管理。这意味着，每位员工都需要突破单一技能的局限，
方太AI虚拟员工如何重构企业自动化体系
【AI重塑商业案例拆解】在浙江大学联合淘天集团、凌迪科技、青山资本举办的‘AI重塑商业与组织’论坛上，一个真实业务场景的实践，给出了明确答案。方太的AI虚拟员工落地实践，正是典型代表。AI对企业的影响，不是简单‘增加几个工具’，而是构建一套能自主理解、决策、执行与优化的业务系统。01认知突破：AI落地不是用工具，而是嵌入真实流程多数企业谈AI，第一反应是：让市场部用AI写文案、运营用AI做表格、客服用AI回消息。但这仍停留在‘工具层’。方太的实践更关键之处在于：AI不是被插入某个任务，而是成为业务流程中的
新刊速递丨2026年6月号《人工智能浪潮下的组织变革》
2026年度6月新刊抢先看△点击此处！订阅本期杂志卷首语随着人工智能由GPT模式跨越至智能体阶段，愈来愈多的公司逐渐意识到，在AI博弈中，最沉重的代价之一，早已非算力本身，而是机构的响应效率，是人工智能可否深度融入公司的业务流程与组织内核。走在前沿的管理者甚至断言，AI机构最大的误区在于将AI转型视作技术安装，而非组织再造。当旧有组织已沦为创新的枷锁，当AI正由“单点增效”迈向“链条重塑”，深刻变革公司的业务价值链时，创新企业必须勇于推倒部门高墙，重构业务流，推进全业务链条的链式管控。这表明，公司内全员均
小团队+AI代理：吴恩达揭示的AI落地真相
AI行业最大的误区，就是认为我们需要用AI再造一个完整的"人"。我见过太多创业者和投资人，开口闭口就是"打造AI时代的操作系统"、"创造虚拟数字员工"。他们把AI想得太过复杂，也太过拟人化了。吴恩达最近的发言，如同一把精准的手术刀，直接切中了这个行业的虚胖泡沫。他说了什么？他说未来成功的AI公司，可能就是10个人的小队，配合一群AI代理，重新梳理一遍数据架构。别搞那些花里胡哨的，先把手里的数据用AI管起来、用起来。我认为他抓住了要害。今天，我们就来戳破这层幻象。现在市场上有种奇怪的氛围。一说AI，大家就想