内容来源：2026年3月24日，快刀青衣公众号"AI龙虾十日谈"第六场。分享嘉宾：快刀青衣，得到联合创始人、AI学习圈主理人；李宁，清华大学经管学院教授、领导力与组织管理系主任。高级笔记达人 | 李云责编 | 柒 排版 | 沐言第 9535篇深度好文：8872字 | 17分钟阅读商业思维笔记君说：AI 浪潮之下，工作方式、组织形态与个人价值正迎来根本性重构。智能释放了远超想象的生产力，"人天"这个传统的工作量标准失去了意义，时间换薪酬的传统岗位模式已然失效。对组织而言，变革已不是流程优化，而是从"管理人力"转向"驾驭AI"的物种级进化。企业必须淡化岗位边界，以任务驱动重构协作，将隐性知识显性化为 AI 可复用技能，把知识管理升级为核心战略。同时，组织需打破思维惯性，放弃对确定性 ROI 的执念，精简非核心能力，拥抱 AI 原生架构。唯有主动进化、以新需求破局，才能在跨物种竞争中占据先机，真正释放 AI 的全域价值。希望今天的内容，对你有所帮助。一、AI重塑工作：碎片化能力，成为优势1.当"不可能任务"成为现实我从ChatGPT出来开始，就是第一批用户，之后每出一个新的AI工具，我都会第一时间去用。到现在，除了发微信是我自己亲手发的，其他几乎所有事情，都是AI在背后辅助我完成的。我的工作主要分三块：教学、科研，现在还多了一块开发工作。我以前一行代码都没写过，以前有开发需求，只能找外包团队来做，但很多时候，我们的核心目的不是开发本身，而是解决实际需求。举个例子，我教领导力的课，和教物理、教计算机的课，需求天差地别。学校统一的教学系统软件，只能满足大家共通的那20%的需求，剩下80%的个性化需求，根本满足不了。现在有了AI，每开一门新课，我都会自己做一个交互式网站，学生所有的学习互动都在这个网站上完成。比如我要讲领导力、讲沟通技巧，就可以直接在网站里做模拟场景，学生可以直接跟大模型对话，进行角色扮演，就像虚拟沙盘一样。所有内容都是根据我这门课的独特内容定制的，这种事在以前是完全不可能实现的。它不是说把你的课件做得更好、PPT做得更精美，这种想法太缺乏想象力了。AI能做到的，是以前你想都不敢想、根本实现不了的事。教学如此，科研也是一样。前几天我们刚发了一篇论文，研究的是AI能不能拥有判断力，具体来说，就是我们做了一个微调模型，教AI去判断一个研究想法到底好不好。很多人都想试试，让AI帮自己评判一下自己的idea、自己的商业计划书靠不靠谱，但普通大模型效果不太好，然后我们微调出了这个模型，结果效果挺好，所以我们做完之后直接部署上线，做了个开放网站。现在我的学生们，都把自己压箱底的研究想法拿进去，让AI做评判。不光是科研，商业计划书、创业想法，其实都能用。这又是一个以前完全实现不了的事，AI最大的价值，就是把你以前的梦想、幻想，变成了现实。2.智能体效率远超想象现在AI的生产力、效率的天花板，已经远远超出了很多人的想象，尤其是熟练运用智能体之后。前段时间，我给高管上课，现场做了个演示，十分钟写了一本书，我只定了核心方向，AI给过来的书的主题是"给高中生的组织行为学"，而且还说市面上根本没有这类内容。里面的章节，比如怎么理解班级集体、怎么管理自己的情绪、怎么认识自己、怎么处理同学关系，这些其实都是学生真正需要的，但市场上是空白的，而AI特别擅长做这件事。我让AI当包工头，同时再拆分出十个子智能体，一个负责一个章节，十分钟就写完了，还排好了版。当时台下还有出版社的朋友，看完都说书的质量非常高。这对很多人来说都是巨大的冲击，AI能完成你过去一个月、半年的工作量，甚至你可以同时开三个、五个项目，十分钟写三本书、五本书，核心只在于你能不能发现一个真实的需求。这就引出了一个更值得思考的问题：十分钟就能产出的东西，理论上是没有太多价值的，怎么才能让它真正产生价值？甚至说你产出的东西，可能都不叫书，而是另一种东西和形态。但是它们的本质都是一样的，都是能满足用户获取知识、获得精神滋养的核心需求。就像龙虾这个东西，以前根本不存在，它突然出现，就催生了一个新的产业。3."人天"工作量标准已然失效过去，不管是做研发项目管理还是做咨询项目报价，评价一个项目的工作量，最常用的单位就是"人天"，也就是多少人做多少天，其底层逻辑，就是人事成本。这在小学数学题里经常见到：挖一个洞，小明要3天挖完，小李要5天挖完，这里的3天、5天，就是所谓的"人天"。到了AI时代，这个标准显然已经过时了，现在核心成本只有Token成本，而Token的成本又极低。人被解放出来，核心工作变成了驱动Token运行。企业的AI化程度早就不看普及率，因为普及率太容易做到了，给所有人都装个豆包，普及率就是100%了。真正的衡量标准，是企业的Token消耗量，尤其是智能体运行带来的Token消耗。最开始我其实没有这个想法，大家用豆包、DeepSeek、ChatGPT的时候，都是实时交互的，你一直在工作，不存在"实打实干了一天"这种说法。第一次有这种感觉，是ChatGPT出专业版Pro的时候，你问它一个问题，它有可能15分钟之后才回复你。这时候我就发现，这15分钟我该干什么？我们当时马上就做了一个研究，探讨AI出现之后，会不会打破我们传统的工作节奏，核心问题就是：AI在工作的时候，你在干什么？到了现在，大家开始用Claude Code、Codex，还有很多重型AI工具，它真的能独立完成一个小时的任务。这时候你自然而然不会一直刷短视频，而是会开新的窗口、接新的项目。突然有一天我就发现，工作量不能这么算了。比如一个项目，从启动到结束，实打实花了8个小时，但我可能只在开头跟AI聊了10分钟，中间它给了几个选项，我做了个决策，剩下的时间就是点点同意、确认进展，同时我还在并行推进另外一个项目。这时候你就会发现，用"人天"这个单位，根本没法衡量工作量了。这个项目从开头到结尾确实花了8个小时，但我真正投入的时间不到40分钟。所以我当时就在想，是不是该有一个新的测量单位？现在大模型都在讲Attention（注意力），其实对人来说，核心也是注意力，我在A项目上真正投入了多少注意力时长，在B项目上投入了多少，中间是怎么来回切换的。4.碎片化，是一种新工作方式"碎片化的注意力，现在可能不是缺陷，而是一种超能力"，这是我从实际工作中体会出来的。没有一手的体验，我不会随便提出一个"反常识"的概念。人为什么会拖延？因为越是难的事，启动成本越高。比如我要写一篇论文，最难的就是打开Word写下第一句话，你对这个任务有很高的预期，但开头很难达到预期，就会一直卡在那里。所以好不容易进入状态后，大脑被激活了，就不想被打断，想一鼓作气做完。但有了AI之后，你会发现，任务的启动成本变得极低，你能瞬间进入思维活跃的状态，根本不需要长时间的铺垫。第一，AI会独立工作，天然就会打断你的节奏，尤其是现在它能一次工作30分钟，这半个小时你干什么？自然而然就会去做另一件事，工作节奏完全变了。第二，人做任何工作，都分两部分：一部分是真正原创性的想法，另一部分是落地执行。比如写一篇论文，核心的方向和雏形，已经在我脑子里了，但真正把这个想法落地，把它写完善、做严谨，80%-90%的工作都在执行上，我们过去说的深度工作，大部分时间也都花在了执行上。但现在，AI能帮你完成这90%的执行工作，反而那10%最有创造力的部分，根本不需要深度工作。你开车的时候，脑子里就能不断孕育、打磨创意；甚至睡觉的时候，潜意识里都在想。它是一种低功耗的运行状态，反而能产生很强的创意，而AI能帮你把创意落地。碎片化的状态，反而能让你接触到更多的信息，走路、看到的任何东西，都能成为外界的刺激，而你的脑子里有一个核心目标，会自动把这些外部信息加工、反馈，形成新的创意。过去的深度工作，更多的是深度执行，而现在，执行的事AI帮你做了，碎片化的创意和洞察，反而成了最核心的价值。二、AI重塑组织：岗位淡化，任务驱动1.岗位淡化：从时间换薪酬，到知识换产出"岗位"这个词，本身就是以人为中心的组织设计出来的。现代组织有几个基本假设：第一个是有限理性，也就是人不能做所有事，所以必须分工。但分工之后，多人协作就会产生大量摩擦。管理的核心，就是管理这些摩擦、管理人的不确定性，所以才有了岗位。岗位打卡制度的底层逻辑，是员工和组织之间，用时间换薪酬。但现在已经不是这样了，核心变成了用知识换产出。如果还是抱着打卡的心态，你会发现很多员工，AI能力很强，十分钟就把一天的活干完了，但他不会再多干一点。而很多初创企业，员工会把工作当成自己的事，AI来了之后，他觉得自己能做的事情更多了，所以反而变得更忙了。因此，现在出现了几个明显的变化趋势：第一，岗位一定会合并，未来我们会按照任务来划分工作，而不是按照岗位，"岗位"这个概念会被不断淡化。如果AI成了工作的主力，人只负责出想法、做决策，那很多岗位里的可标准化、可验证的任务，都可以交给AI来跑，只留下需要人和AI高度协作、做价值判断的部分。第二，岗位会被打散、重组，一个人要负责的面会更广，人的核心工作，变成了编排整个工作流程。传统大厂里那种"一颗螺丝钉"式的岗位，会大量消失，不是人消失了，而是人的工作方式变了：人从螺丝钉，变成了体系的设计者。就像第一次工业革命，大家都是手工匠人，后来出现了设计工厂、设计流水线的人，出现了质检员、安全员这些新岗位，现在也是一样的道理。2.知识管理成为核心战略以前人的核心能力，都是内化在脑子里的，比如设计能力、写代码的能力、做产品的能力。现在企业最该做的事，就是把员工脑子里的隐性知识显性化，变成一个个Skill（技能），让它变成组织的公共能力，全公司都能调用。如果以前知识管理是企业的边缘职责，那么现在变成最重要的核心职责。因为AI可以被无限调用，用它来承接这些知识，效率是完全不一样的。我给大家分享一个我自己的实践。我平时经常给学生的论文写批注，不管是学生自己写的，还是跟AI合作写的，我都会在markdown里标注清楚，开头哪里写得不好、该怎么改，逻辑哪里有问题、该怎么调整。以前这些批注都是一次性的，学生看完、改完就没用了。但AI时代，这些批注反而成了最有价值的东西。如果你标注了十篇论文，把标注的逻辑讲清楚，再把这些知识变成一个Skill，AI就完全学会了你的评审标准和修改逻辑，能直接帮你完成论文批注工作。为此，我专门开发了一个标注平台，把文章上传上去，就能直接做标注，标注完之后，背后的AI会一键把这些知识提取出来，转成技能包，直接放到智能体里。这是我个人的实践，其实每个企业都应该想，怎么找到适合自己的方式，把专属的经验和技能提取出来。3.激励体系随之变革Skill（技能）本质上就是一段文本，特别容易被盗、被复制，不像网站、产品，没法轻易抄走。所以现在市面上的Skill（技能），大多是通用型的，比如写代码的，真正行业里的独门绝技，很少有人做成公开的Skill（技能）。而这些独门绝技，恰恰是企业的核心竞争力，可能全世界某个细分领域里，懂这个技能的人不超过5个，就在某一家企业里，这就是最有价值的东西。以前企业里有5个这样的专家，只能服务100个客户；但把他们的经验萃取出来，变成企业的Skill、企业的智能体，就能把服务范围扩大无数倍，这会变成企业最核心的资产。很多人担心AI时代的安全风险，总怕自己的资料上传到大模型里会泄露，其实这个风险发生的概率极低，除非遇到世界级的黑客破解。所以，持续迭代的能力，才是人才的核心。人的能力是呈正态分布，未来可能会变成这种情况：企业里最顶尖的专家做出来的Skill，贡献了企业80%的Token调用和价值产出。此时，企业必须调整自己的激励体系，否则员工根本不愿意把自己脑子里的东西，变成企业的Skill。这会降低他自己的不可替代性，甚至会让他丢掉工作，不符合人性。4.管理，从管人变成管AI以前做管理，核 《东成西就》是一部由刘镇伟执导，周星驰、梁朝伟、张曼玉、张国荣等众多明星主演的经典喜剧电影。自1993年上映以来，该片以其独特的幽默风格、丰富的剧情和深刻的人文内涵，赢得了广大观众的喜爱。其中，粤语版的《东成西就》更是以其独特的魅力，成为了许多人心中不可磨灭的回忆。今天，就让我们一起来揭秘《东成西就》粤语版的魅力所在。 首先，粤语版的《东成西就》在语言表达上具有极高的艺术价值。粤语作为我国南方地区的一种方言，其独特的韵味和表达方式，使得电影中的对话充满了生活气息。导演刘镇伟巧妙地将粤语与电影中的喜剧元素相结合，使得观众在欣赏电影的同时，也能感受到粤语文化的魅力。例如，电影中的经典台词“我系渣渣辉”，就成为了粤语版的标志性台词，被广大观众津津乐道。 其次，粤语版的《东成西就》在人物塑造上具有鲜明的个性。电影中的角色各具特色，周星驰饰演的东邪风流倜傥，梁朝伟饰演的西毒冷酷无情，张曼玉饰演的白晶晶柔情似水，张国荣饰演的黄药师风度翩翩。这些角色在粤语版的演绎下，更加生动形象，让观众仿佛置身于一个充满江湖气息的世界。 再次，粤语版的《东成西就》在剧情设计上独具匠心。电影以武侠为背景，将爱情、友情、亲情等元素融入其中，使得剧情跌宕起伏，引人入胜。在粤语版的演绎中，导演刘镇伟巧妙地将粤语中的俚语、俗语融入剧情，使得电影更加接地气，让观众在欢笑中感受到生活的真谛。 此外，粤语版的《东成西就》在音乐制作上也颇具特色。电影中的主题曲《笑傲江湖》由张国荣演唱，歌曲旋律优美，歌词深情，成为了粤语版的经典之作。在粤语版的演绎中，电影中的音乐与剧情相得益彰，为观众带来了更加丰富的视听享受。 值得一提的是，粤语版的《东成西就》在电影特效方面也颇具水准。电影中的打斗场面、特效画面等，都展现了当时电影技术的先进水平。在粤语版的演绎中，这些特效画面更加生动逼真，让观众仿佛置身于江湖之中。 总之，《东成西就》粤语版凭借其独特的语言魅力、鲜明的人物塑造、匠心独运的剧情设计、优美的音乐制作以及精湛的电影特效，成为了华语电影史上的一部经典之作。它不仅为观众带来了欢乐，更传递了友情、爱情、亲情等正能量。如今，虽然时光荏苒，但《东成西就》粤语版依然在人们心中占据着重要的位置，成为了永恒的回忆。