大数跨境
首页
>
AI 时代，真正决定组织产出的不是人
>
0
0

AI 时代，真正决定组织产出的不是人

AI 时代，真正决定组织产出的不是人 AI运营实战
2026-01-03
9
导读：AI 并没有让你更忙，而是暴露了你原本的低效
AI 并没有让你更忙，而是暴露了你原本的低效
这两年，AI在组织里的使用越来越普遍：
写代码、做文档、排计划、管项目。
但一个更重要的问题是：
AI 真正改变的，到底是什么？
如果你的答案还是“效率更高了”，那可能只看到了表层。
一个现实判断：AI 已经能“管项目”了
从目前大模型的能力来看，
在 500 人天以内、目标清晰、输入信息充分的项目中：
  • 任务拆解
  • 依赖识别
  • 排期规划
  • 工作流编排
    已经基本可以交给 AI + 自动化工具完成。
不管是扣子、飞书多为表格、n8n或者claude，本质都在做一件事：
把原本依赖经验的项目管理，转变为可计算、可复用的流程。
这不是 AI 在“替代人”，而是——管理第一次从经验密集型，转向计算密集型。
为什么同样条件下，组织产出差距巨大？
如果把视角拉高，会发现一个长期存在却被忽视的问题：
同样的人数、资金、资源，
为什么不同组织的产出差异可以达到数倍？
答案不在“更努力”，而在资源转化效率。
我们可以用一个扩展后的生产函数来理解：
[Y = A * L^{β} * K^{α}* R^{γ}]
Y：产出
L：劳动力
K：资本
R：资源
A：知识水平 / 技术能力 / 组织方法
真正决定上限的，不是 L、K、R，而是 A。
生产力提升的本质，是 A 的提升，是资源转化效率的提升。
为什么“加人”往往是个危险信号？
面对压力，最常见的管理动作是：加人。
但现实是：
  • N 个人有 N(N-1)/2 条沟通链路
  • 人越多，协作复杂度呈指数上升
  • 同时还需要更多管理角色
结果往往是：
  • 短期缓解
  • 中长期效率下降
  • 技术债、组织债不断累积
从模型看：
加人只是线性增加 L，却可能在无形中拉低 A。
一个非常关键的问题是：我们现在做的事，是在提升未来效率，还是在消耗未来效率？
AI、飞书、数字化工具的真正价值是什么？
很多人关心：飞书、AI、协同工具，在模型里提升的是哪一项？
答案很清晰：👉 它们主要提升的是 A。
这些工具的本质是：
  • 工具 = 物化的知识
  • 流程与组织 = 系统化的知识
  • AI = 最佳实践的规模化复制
它们并不会凭空增加人力或资源，但可以：
  1. 降低沟通成本
  2. 固化最佳实践
  3. 提高决策质量
  4. 提升知识复用效率
从公式角度看：
A 作用在所有要素之上，因此 A 的提升具有乘数效应。
一个简单判断：你是在提升 A，还是在消耗 A？
你可以用这 5 个问题快速自检：
  1. 这件事会不会让下次同类工作更快？
  2. 是否减少了对某个关键个人的依赖？
  3. 是否形成了可复用资产？
  4. 是否降低了沟通或决策成本？
  5. 是否让新人更快进入有效产出？
≥3 个“是”：在提升 A
≤1 个“是”：大概率在消耗 A
AI 并没有让人不重要
 是让组织如何处理知识、协作和决策变得前所未有重要。
AI 时代的管理，不是管理人，而是管理“知识如何转化为行动”。
真正可持续的增长，来自知识水平 / 技术能力 / 组织方法的复利，而不是人力的堆叠。

【声明】内容源于网络
0
0
AI运营实战
1234
内容 27
粉丝 0
AI运营实战 1234
总阅读751
粉丝0
内容27