作者 | 王亞茹

編輯 | 陳維賢

設計 | 蝶哥

2026 年，AI 早已不是“要不要用”的選擇題，而是寫進招聘 JD 和團隊 KPI 的必答題。

但不少操盤手都卡在了同一個難題：KPI 定了，培訓做了，自己用 AI 寫文案、分析數據得心應手，可一到團隊層面，就完全推不動。團隊不是吐槽：“生成的內容不準”“還不如我自己寫”，就是直接說：“懶得研究”……

從“我會用”到“團隊都會用”，中間好像隔著一道看不見的墻。

在運營操盤手俱樂部，有內容運營團隊用 AI 輔助運營 KOS 賬號，一周跑通了合規獲客鏈路；有團隊靠 AI 批量做內容，單人日更 15 篇高質量筆記；還有 3 人小團隊做 AI 創業，半年做到 20 萬用戶，年變現 400 萬+……

今天我們就來聊聊：操盤手如何推倒那堵墻，讓 AI 從“個人工具”變成“團隊杠桿”？

01

第一批用AI的運營團隊，

人效已經甩開同行 3-10 倍

寫爆款筆記、做帶貨視頻、直播復盤、私域運營…… AI 早已滲透進運營人的日常工作。第一批落地 AI 的團隊，人效已經甩開同行 3-10 倍。

1）用 AI 輔助創作 KOS 筆記，一周跑通獲客

運營操盤手俱樂部會員 @凱文，是某頭部互聯網保險經紀公司市場負責人，帶領團隊在小紅書做 藍V 投放和 KOS 獲客， KOS 賬號矩陣每月穩定產出 2000 + 線索，整體轉化率達到 20%。

在他們的獲客矩陣中，投放獲客內容模塊化強，耗費精力少，但 KOS 自然流則完全靠內容競爭，內容運營團隊要花費大量精力寫精品筆記。

@凱文 自己用 AI 嘗到甜頭后，自然想把工具和方法推向團隊，他開始在團隊推動業務 AI 落地，給每個內容運營發了一個全新的 KOS 賬號，零粉零基礎，只許發純 AI 生成的內容，可以在 AI 基礎上改，但不允許純人工創作。

一周后，這些零粉賬號，已經通過 AI 生產的內容吸引到了用戶咨詢，跑通了完整的獲客鏈路。團隊成員對 AI 初稿評分從原先不到 60 分，提升到 75 分，簡單優化就能達到 80–85 分，改稿時間大幅縮短。

@凱文 也跟團隊開玩笑：“假設一天能用 AI 出三篇高質量稿件，剩下的時間，我們可以出去聊聊天或者自己安排。”

2）把業務標準封裝進 AI，一人干出 5 倍的活

和很多擔心被 AI 替代的運營人不同，做小紅書獲客培訓和陪跑的創業者@有姜姜，則是主動思考怎么借助 AI 把自己的能力“蒸餾”，服務更多客戶。

她把小紅書獲客全流程拆解成選題、文案、圖片、評論監測四個環節，借助 AI 編程工具把業務標準封裝成調用邏輯，跑出了一套半自動化協作流程。

經過幾輪調試和迭代，通過這套 AI 協作流程，批量生成差異化爆款選題，爆文率達到 30% ，有團隊伙伴用這個方法做職場賽道，單篇筆記拿到了百萬曝光。內容團隊的產出效率也明顯提高，原來一個人一天最多寫 2 篇高質量筆記，現在用AI能做到 10-15 篇。

據了解，@有姜姜 團隊最近發的筆記全部由 AI 生成，不再人工修改，閱讀量也基本都能過百。

接下來，她準備再復制 5 個賬號測試放量效果，還計劃做一個素人矩陣的對比測試，一半用真人真實內容，一半用 AI 生成，看看哪個效果更好。

3）3 人創業團隊，靠 AI 自動化獲客年入 400萬+

本身就有 AI 技術背景的 @一虎，是AI領域的創業者，和開發伙伴一起做了數款 AI 應用，年變現 400萬+。

他從業務設計層面就用 AI 拉高杠桿，把人效比做到了極致。過去做一款 APP ，需要二三十個人。現在，他們只有 1 個前端、 1 個后端和 1 個產品工程師。運營方面，@一虎 兼職帶一個實習生就夠了，主要在小紅書拉新。

最厲害的是，他們已經用 AI 做小紅書獲客全鏈路運營。他搭建了一套完整自動化 AI 獲客鏈路：AI 自動捕捉低粉爆款筆記，再通過 AI 模型按照行業話術改寫，依托自動化工具直接發布到素人賬號；最后 AI 每小時監測數據，筆記流量達標后，通知官號去評論區置頂引流，同時巡檢評論有沒有被平臺“吞掉”。

實踐下來，對比人工，@一虎 用 AI 做小紅書自然流獲客，性價比更高。“大學生兼職寫的內容是 60 分，AI能到 70 分，花錢找專業服務商批量寫是 80 分。”

從這個三個案例可以發現，AI 已經不僅僅是個人輔助工具，而是運營團隊拉開差距的核心變量。

02

怎么讓 AI 落地業務？

從個人輔助工具，到團隊落地，無論是頭部大廠，還是中小團隊，都難逃兩重困境：“沒開始 AI 化的團隊，會有局外人的迷茫和焦慮；已經開始 AI 化的團隊，也有入局者的掉隊焦慮。”

那么，當 AI 提效成為確定性趨勢，如何讓 AI 落地業務？怎么打造一支具備 AI 能力的運營團隊？

運營社結合三位操盤手的實戰落地經驗，拆解出了團隊 AI 落地的三套邏輯。

1）用考核解決“不愿用”：AI 使用寫進績效，只開 AI 復盤會

團隊 AI 落地最大的阻礙，不是工具，而是人的惰性與不信任。

一年前， @凱文 就跟團隊說“以后是 OPC 1人公司，AI 能把團隊的活干了”，沒人信，今年“龍蝦”出來后，能寫小紅書，分析數據，大家才慢慢正視 AI 。

他曾做過調研，團隊成員日常幾乎不會主動瀏覽 AI 相關內容，被動學習、抗拒改變，是多數運營團隊的通病。明確 AI 是大勢所趨后，@凱文 開始“逼著團隊”用 AI 提效，他做了三件事：

第一，釋放學習時間。砍掉每周的選題會和常規復盤會，騰出 6 小時，只開 AI 使用復盤會。

第二，系統補齊 AI 認知。針對員工 AI 基礎薄弱、不會寫提示詞、不會調試工具的問題，他專門整理了一份文檔，針對內容創作場景，幫同事快速補上必備知識。

第三，AI 能力寫進績效和晉升。把“每月用 AI 創作幾篇筆記”寫進考核，占比不高但必須有。晉升也不再只看業務數據，還要看 AI 實操能力。用制度倒逼全員上手。

他甚至打算改面試規則，以后招聘優先考察求職者的 AI 能力，讓候選人把自己的AI技能做成鏈接發來試用，技能好用，再聊團隊適配。拿不出技能的，可能就不是團隊想要的人。

2）用封裝解決“不會用”：分享代替學習，降低阻力，篩選 AI 人才

從在互聯網大廠做 AI 業務，到自己創業帶團隊，@一虎 在 AI 落地上的經驗可以總結為四個要點。

第一，“分享會”不如“分享代替學習”。傳統內部分享，上面講使用技巧，下面都在走神。但換個思路，如果是讓人對外分享自己心得，分享者為了講清楚，會主動花心思學習、復盤、整理，反而成了高效的學習方式。

第二，不強迫，而是降低阻力。強迫員工用 AI 會讓人覺得“爹味重”，不如降低使用門檻，比如騰訊直接開放 Claude Code 和模型權限，字節報銷 AI 工具費用。員工用起來沒阻力，自然愿意嘗試。

第三：搭建成熟的工作流，直接復用。要真正實現業務提效，就一定要工程化、批量化使用 AI，轉換成穩定的工具或者腳本，讓 AI 成為團隊的“標配能力”，用穩定的工作流降低操作門檻。

第四，面試直接篩選“高 AI 濃度”人才。面試時問“最近看哪些 AI 公眾號、視頻號？”，看對方主動學習 AI 的意愿；不考八股文，直接屏幕共享，看工具實操和提示詞思維。

3）用 SOP 解決“用不好”：先有業務標準，再有 AI 輔助

小紅書獲客操盤手@有姜姜 ，從 0 到 1 搭建粉絲 300萬+ 獲客矩陣，多平臺年引流 120000+。她實踐發現：“ AI 落地的第一道坎，不是技術，而是老板的焦慮，歸根結底，其實是對技術關注太多，對業務關注太少。”

她提出運營團隊 AI 落地的「鐵三角」邏輯：萃取師、翻譯官、訓練師。

第一步，業務能手經驗 SOP 化。 把優質經驗變成可復用的 SOP，比如“找爆款”不能只說“看數據好的筆記”，而要轉化為具體數據、判斷標準和動作步驟。

第二步，成為 AI 的“翻譯官”。 把 SOP 翻譯成 AI 能理解的指令，比如“搜索關鍵詞”要細化為“打開瀏覽器→登錄小紅書→輸入關鍵詞→停留 X 秒”。指令越具體，AI 執行越準確。

第三步，持續迭代，保持高要求。 不能因為初期 AI 只能做到 60 分就放棄，要反思指令或 SOP 是不是不夠清晰。業務能手用 AI 反而做不出爆款，問題往往出在“人如何用 AI ”，而非 AI 本身。

在落地實踐中，@有姜姜 團隊每月組織一次跨角色會議，鼓勵大家提一個“你覺得 AI 搞不定的業務問題”，再讓有 AI 能力的同事嘗試實現，然后試用、迭代。

作為女性管理者，@有姜姜 還從心態上提出了兩個建議：不講“替代”講“賦能”，先肯定同事能力，再建議用 AI 提效，接受度更高；把人機比較變人機協作，先給安全感，再讓團隊參與。現在她的團隊不僅不怕 AI ，反而開始期待“這事能不能 AI 化”。

03

結語

聊完這三個 AI 團隊落地的案例，運營社發現，AI 提效的分水嶺，從來不是誰先用上，而是誰先把個人能力變成組織能力。

@凱文 用制度倒逼團隊集體進化，@有姜姜 用標準化 SOP 把經驗變成了可復制的流程，@一虎 用工程化把人效做到極致，三個人干出了三十個人的活。他們共同證明了一件事：AI 的價值不是幫一個人開掛，而是讓整個團隊提速。當 AI 被封裝進制度、流程、工程之中，組織才真正擁有了 AI 的長期復利。

反觀行業，有贊調研數據顯示，60000 多個商家中，用過智能體的不足三分之一，而真正深度使用的商家（算力消耗＞50），更是連 2% 都不到。如今，各類AI大模型與實用工具已日趨成熟，技術層面完全足以支撐商家提效經營，但最大的痛點，始終卡在團隊規模化落地這一環。

運營團隊的 AI 能力，正成為業務操盤手和商家競爭的關鍵。還在猶豫“怎么開始”的團隊，正在被先行者甩開身位；已經啟動卻推不動的團隊，則需要一套可落地的機制來破局。

最后，你如何看待“ AIGC 種草、帶貨”這個話題？歡迎在評論區留言、討論。

ps.運營操盤手俱樂部還有很多與“AI+運營提效”相關的運營打法實戰閉門分享，包括“短視頻AI提效”“圖文AI提效”等，歡迎掃碼添加會員助理咨詢加入。

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