上一篇提到个人在AI时代所经历的几个阶段，今天想分享我对AI应用在职场/组织中的阶段和问题的一些思考。（不是指某个单个公司，分析的是共性哈）
这里有一个底层的逻辑变化：组织存在的价值。过去我们为什么需要一个组织？核心理由是协调执行。一个项目需要策划、设计、文案、运营好几个人配合，有大量的信息对齐和流程协调的工作，组织的价值就在于把这些人的执行能力高效地组织起来。整个部门制架构——多少人一个部门、部门之间怎么协作、汇报线怎么走——全部是围绕”活多，需要很多人分头干”这个前提设计的。但现在这个前提在松动。一个人带着AI已经可以独立完成过去需要小团队才能干的事，执行力不再是组织的瓶颈。当执行力不再是瓶颈的时候，组织的瓶颈就转移到了判断力上。什么意思呢？AI可以快速生成方案、写报告、做分析，但它给出的是80分的通用答案。从80分到真正符合你业务实际的正确答案，中间那20分靠的是人的判断——这个方向对不对、这个数据可不可信、这个策略在我们的市场环境里行不行得通。这种判断只有真正泡在业务里的人才有。所以当执行变得廉价，组织真正稀缺的资源就从执行力变成了判断力，组织存在的核心价值也跟着变了：不再是协调执行，而是连接判断力节点——把那些能在关键决策点上做对判断的人有效地连接起来。这个变化对老板意味着什么？老板做的事本质上一直是三件：定方向、搭班子、做决策。定方向和做决策没有变，变的是”搭班子”。过去搭班子的逻辑是：这个业务需要多少执行力，我就招多少人，放在合适的位置上。现在这个逻辑行不通了，因为执行力可以被AI大幅替代。新的搭班子逻辑应该是：这个业务有哪些需要人做判断的关键节点，我围绕这些节点配人，节点之间的执行流程让AI来跑。换句话说，老板要从”围绕执行量搭架构”转向”围绕判断点搭架构”。这不只是减人或加工具的问题，这是组织设计的底层原则在变——从”管理执行的人”变成”设计人机协作的系统”。但这里有一个很现实的前提条件。要做这个转变，老板自己必须对AI有足够的体感。你不知道AI能做到什么程度，就不知道哪些执行可以放心交给AI、哪些必须留给人；你不知道AI在什么场景下会出错，就设计不出合理的人机协作流程；你甚至分不清团队里谁是真的在用AI创造价值，谁只是AI的传声筒。老板用AI的目的跟员工不同：员工用AI是做具体的事，老板用AI是为了理解这个东西的能力边界，从而做出正确的架构决策。不需要变成AI高手，但需要足够的体感来支撑判断。有了体感之后，紧接着需要做的是重新理解人的价值。在一个执行力廉价的世界里，人身上什么东西是不可替代的？第一是业务判断力，知道该不该做、做到什么程度、这个方向对不对，这只有真正在业务里泡过、犯过错、被现实教训过的人才有。第二是关系和信任，客户信任你这个人、团队愿意跟你干、合作伙伴认你的判断，这些AI做不了。第三是对AI的驾驭能力，不是会用工具，而是能把AI用在对的地方、能识别AI输出中的错误、能在AI的80分上叠加自己的判断把它推到95分。最后是重新设计组织的协作方式。过去协作的基本模式是”分头执行然后开会对齐”，大量时间花在信息同步和流程协调上。当每个人都能带着AI独立完成执行的时候，这种协作模式就过重了（不如直接自己给AI干完）。新的协作逻辑应该是：每个人带着AI各自跑完自己负责的执行流程，只在需要多人判断力碰撞的决策点才汇合。会议不再是为了对齐信息，而是为了在关键节点上做出需要集体判断的决策。没有这个决策需求，就不需要开会。现在还有一个更深层的风险，AI正在截断传统的”通过大量执行积累判断力”的人才成长路径，现在的整个机制其实都在告诉老板一件事，培养人不如直接用～所以从打工人的角度来说，只能自己培养自己啦～
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