最近，蓋雅密集舉辦了多場“AI組織提效”茶話會，大家不約而同地非常關(guān)注這個話題：

公司里跑得最快的那批年輕人，個人效率已經(jīng)提升了 10 倍甚至 50 倍，有的人甚至半夜三點定鬧鐘起來給自己的 AI Agent派活。

但結(jié)果通常是：個人的效率翻了 10 倍，公司財報上的利潤率和整體交付效率，卻并沒有看出明顯的差距。

這中間“效率漏斗”，到底漏在了哪里？

結(jié)合蓋雅自身的思考、內(nèi)部實踐，以及與大量標桿企業(yè)交流得到的經(jīng)驗，我們嘗試通過這篇文章來解一解這個問題。

為什么個體提效了，組織卻沒有？

我們交流下來發(fā)現(xiàn)，阻礙組織提效的原因，通常不是大模型不夠聰明，而是一種在員工內(nèi)部悄然蔓延的“蒸餾恐慌”。

員工的心理非常矛盾：

一方面，他們積極擁抱AI、甚至瘋狂消耗 Token 來提升自己的能力和業(yè)績；

另一方面，他們又隱隱有一種不安全感——“如果我把我的業(yè)務(wù) Know-how全部教給了 AI，公司是不是就把我‘蒸餾’了？那我是不是就會被裁掉？”

在這種博弈下，組織內(nèi)出現(xiàn)了典型的“層次謬誤”。

AI 確實帶來了提效，但這股力量被截留在了解構(gòu)的四個層級里：

第一層：AI 套利者（個人爽了，組織沒變）

他們是跑得最快的聰明人。過去 8 小時的活，現(xiàn)在用 AI 兩小時干完，剩下的 6 小時用來摸魚或干副業(yè)。個人不用加班了，但對組織來說，總的產(chǎn)出并沒有增加，效率紅利被個人“套利”了。

第二層：AI 超級個體（能力強了，人卻跑了）

他們不僅提效，還把 AI 深度融入了復(fù)雜的業(yè)務(wù)流，一個人活成了一支隊伍。

但危險在于，如果組織給不了相匹配的回報和舞臺，這些超級個體隨時會帶著被 AI 放大的能力，跳槽甚至自己出去創(chuàng)業(yè)（OPC）。

第三層：AI 效率貢獻者（重復(fù)場景下的規(guī)模化紅利）

只有在“重復(fù)的人干重復(fù)的活”的規(guī)模化場景下，組織提效才會真正顯現(xiàn)。

比如公司有 100 個招聘專員，AI 的引入可能真的能優(yōu)化出 20 個人的效能。但在這個階段，組織要警惕把員工變成“效率囚徒”——員工用 AI 省下了時間，結(jié)果公司塞過來兩倍的工作量，導(dǎo)致員工比以前更累，最終引發(fā)集體反彈。

第四層：AI 效能架構(gòu)師（這才是組織提效的解藥）

這是真正難實現(xiàn)的一層。它要求在復(fù)雜的協(xié)作場景中，有人能夠站出來，通過重構(gòu)業(yè)務(wù)流程，把各個節(jié)點的 AI 效能串聯(lián)起來。

但這絕不會因為出現(xiàn)了幾個超級個體就自然發(fā)生，因為它動的是組織的奶酪和利益分配，必須自上而下地強力推動。

AI 應(yīng)用，賦能了個人；但只有 AI 變革（即走到第四層），才能提效組織。

過去一年多，蓋雅工場作為一家 17 年的軟件企業(yè)，深刻感受到了這種沖擊。為了跨越這四層的“效能鴻溝”，基于我們激進的內(nèi)部“AI First”組織實驗，以及與大量在 AI 領(lǐng)域積極探索的標桿企業(yè)的深度共創(chuàng)，我們總結(jié)出了從人才、流程到領(lǐng)導(dǎo)力重構(gòu)的 3 個破局法。

人才重構(gòu)：真正激活“AI超級個體”

回到前面的問題，超級個體為什么不愿意把 AI 技能貢獻給組織？

因為他的效率提升了10倍，你卻給不了他10 倍的工資——如果只有被“蒸餾”的風(fēng)險，沒有增量的回報，傻子才會分享。

蓋雅的做法是：不是只去單薄地“號召大家分享”，直接從地位、激勵和結(jié)構(gòu)上進行深度的利益綁定與重組。

首先，在組織地位上，賦予超級個體更高的價值與話語權(quán)。

我們在內(nèi)部進行了一個實驗：從跑得最快的超級個體中，提拔一位擔任 CAIO（首席 AI 提效官），統(tǒng)籌公司的 AI 戰(zhàn)略視野和資源調(diào)度；同時，把那些主動擁抱 AI、在業(yè)務(wù)中跑出提效成果的先鋒員工找出來，給他們官方認證，組建了一支 AIBP（AI 業(yè)務(wù)伙伴） 的虛擬團隊。

這支團隊不僅要干好本職工作，還要帶著任務(wù)下沉到各個職能部門去尋找 AI 落地場景。比如，他們成功推動了內(nèi)部 GEO 平臺、學(xué)習(xí)平臺、資產(chǎn)管理平臺等核心系統(tǒng)的 AI 化重構(gòu)。通過這些跨部門的賦能，超級個體不僅成為了引領(lǐng)組織變革的“火車頭”，也能在這個過程中獲得額外的激勵。

其次，在激勵機制上，提供與效能匹配的即時激勵。

我們在研發(fā)團隊激進地取消了傳統(tǒng)的年終獎，變成了“日薪激勵”與“每日任務(wù)積分制”。為了讓這些激勵可被量化，我們手搓了一個叫 Gaia Nexus 的任務(wù)交易系統(tǒng)。

在 Nexus 平臺上，任何員工都可以用自己的積分懸賞發(fā)布任務(wù)，而超級個體幫其他部門落地 AI 產(chǎn)生的業(yè)務(wù)效益，會直接折算成項目獎金或積分回饋給他們。分享不再意味著“丟飯碗”，而是意味著“賺兩份錢”。

最后，在人才結(jié)構(gòu)上，將“數(shù)字人”的選育用留也視為人才重構(gòu)的一部分。

人才重構(gòu)不僅針對“碳基員工”，也包含“硅基員工”。我們把公司里的 AI 按照能力劃分了等級，從“小龍蝦（Lv.1 助手）”一路晉升到“高級數(shù)字員工（Lv.4）”。

比如蓋雅自研的產(chǎn)品“小雅”，她不僅僅是一個高級搜索工具，而是有著嚴格的任職資格和考核指標（如任務(wù)完成率必須大于 95%）的“真員工”。

而在內(nèi)部的 Nexus 平臺上，甚至還有專門的數(shù)字員工在搶單干活。每一個數(shù)字員工的背后，都是培養(yǎng)它的“數(shù)字經(jīng)紀人”（人類員工）。

流程重構(gòu)：用 AI 砍掉冗余節(jié)點

開發(fā)者效率研究機構(gòu) DX 曾發(fā)現(xiàn)一個扎心的事實：員工的 AI 工具使用量暴漲了 65%，但公司最終的業(yè)務(wù)交付量，只漲了不到 10%。

為什么？因為個體的生產(chǎn)速率極速拉滿，但組織消化和審批的“吸收速率”卻依然停滯——員工用 AI 把寫方案的時間從 1 天壓縮到 1 小時，但他依然要花 3 天時間去走完漫長的內(nèi)部審批。

上游產(chǎn)出的加速，最終只會在流程的下一個節(jié)點造成更嚴重的擁堵。

真正的組織提效，是任務(wù)和流程的重構(gòu)。

以蓋雅內(nèi)部的 IPD流程為例。在過去，產(chǎn)品經(jīng)理和研發(fā)之間充滿了“簽字畫押”的博弈，寫文檔、對需求，耗時很長。

但在 AI 時代，我們正在向 IPD 3.0 演進。現(xiàn)在的真實場景是：客戶在白板上畫個草圖，產(chǎn)品經(jīng)理用 Vibe Coding工具，兩個小時就能直接跑出一個可交互的系統(tǒng)原型，馬上讓客戶確認。

流程變了，崗位自然就變了。 過去我們一定需要 UI 設(shè)計師，現(xiàn)在不需要了，因為產(chǎn)品經(jīng)理自己能出圖；過去不受待見的“測試”崗位現(xiàn)在最吃香，因為 AI 寫的代碼太多，需要有懂業(yè)務(wù)邏輯的老手來做“看門人”和交叉驗證。

不要用 AI 去加速一個本來就該被淘汰的流程，要用 AI 去砍掉冗余的節(jié)點。

領(lǐng)導(dǎo)力重構(gòu)：從“上傳下達”到“Agent Boss”

很多企業(yè)在推進 AI 轉(zhuǎn)型時，毫不客氣的說，最大的阻力在管理層。

在 AI 時代，傳統(tǒng)的“上傳下達”式管理者將徹底失效。想要真正讓AI在組織層面實現(xiàn)提效，領(lǐng)導(dǎo)力必須要重構(gòu)。

第一，一號位必須親自下場找“體感”。

很多老板推進 AI 轉(zhuǎn)型全靠拍腦袋，老板覺得 AI 無所不能，沒效果的話，就是員工執(zhí)行力不行。

推行 AI 組織變革，與其給底層員工大搞培訓(xùn)，不如讓公司的決策者親自手搓一個小項目——只有當一號位有了真實的“體感”，深刻理解了 AI 的能力邊界和真實局限，組織才不會在盲目的焦慮中動作變形。

第二，學(xué)會當“Agent Boss”。

過去，管理者習(xí)慣于“定任務(wù)”——把 KPI 拆解下去，盯著員工怎么執(zhí)行。但在 AI 時代，由于智能體接管了大量執(zhí)行細節(jié)，管理者必須轉(zhuǎn)向“定方向”與“看結(jié)果”。

管理者不僅要當人的老板，還要當“硅基員工”的老板。你的評估標準，必須從單純評估“人的產(chǎn)出”，轉(zhuǎn)變?yōu)樵u估“人機協(xié)作的產(chǎn)出”。

我們不再需要一個管理者專門去微操具體的任務(wù)分解，“Agent Boss”的職責是去修正業(yè)務(wù)方向、評估智能體工作流的健康度。

第三，“判斷力”與“關(guān)系力”變成核心競爭力。

AI 可以一秒鐘給出 10 份詳盡的商業(yè)計劃書，但 AI 沒有價值觀，也沒有情緒。管理者的這兩項能力就變得更加重要：即判斷力（在海量 AI 建議中拍板決策的能力）和關(guān)系力（提供人與人之間的溫度和信任，是不是能夠讓員工相信，AI不是為了“蒸餾他”和”淘汰他”）。

在蓋雅內(nèi)部，我們甚至把一線的技術(shù)“超級個體”直接拉進了核心高管群，用前沿的技術(shù)體感來對沖管理層的決策盲區(qū)。

AI，最先拉開的一定是個體與個體的差距。

但接下來，它會拉開的，一定是組織與組織的差距。

企業(yè)要跨越這個AI可能帶來的效能鴻溝，就必須從人才激勵、流程重寫、領(lǐng)導(dǎo)力重構(gòu)等方面，系統(tǒng)性地完成一場“AI轉(zhuǎn)型”。

6月25日，上海 蓋雅學(xué)苑推出了一門公開課

《AI實戰(zhàn)訓(xùn)練營：從個體賦能到組織提效 》

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