在 AI 转型面前，所有人都是从零开始，这是最大的公平。但一定有人跑得更快，也有人开始掉队，甚至迷路，后者缺少的往往是一个好的环境和良善的指引。 我的建议是，持续去找比当下环境更 AI Native 的工作模式、工作伙伴和工作氛围，融入进去，学会主动为自己营造环境。

企业做 AI 转型，根本没必要先教会 100% 的人，只要搞定最会用 AI 的那 5%。让他们把工作流跑通、封装成按钮，剩下 95% 直接用成果——企业的 AI 能力，取决于能不能找到并放大这 5%。 #人工智能# #AIAgent# #企业数字化# #组织效率# #AI落地# #易论AI#

很多公司的 AI 转型，最后会变成一场表演。 员工做一套给老板看的 Demo，证明自己拥抱 AI；真正能产生价值的工作流，却留在自己的小团队里，不愿意交出来。 不是员工自私自利，而是公司一边让他们贡献经验，一边又暗示 AI 的目标是裁人。 这种情况下，员工当然不会把底牌交出来。

最近做企业 AI 转型感受很深 企业 AI 培训需求会继续增长 但“纯培训”的价值会被压缩 真正的利润池已经开始迁移向落地的东西 当然课程是很标品很好规模化的东西 目前来说打通渠道也很好赚钱

很多企业 AI 转型卡在企业的中间层这些人上。 老板很着急，下面的年轻人也很兴奋，但中间管理者只负责上传下达，自己没有真正用 AI 重做工作流。 结果上面不断加口号，下面不断做 Demo，最懂业务、又有权改流程的那群人反而是在隔岸观火。

组织朝 AI 转型，首先要解决的是人的意识问题。 以前做事情，都会有明确的分工，因为术业有专攻，每个人擅长的点也不一样。AI 出现以后，一个很大的变化是，它开始补齐人的短板。长板可以更长，短板也能够被不断补齐，所以越来越多的人开始具备端到端的交付能力。 这里的端到端，不仅仅是全栈技术能力，还包括技术之前的需求洞察，以及技术之后的产品运营和市场推广。 如果人的意识还停留在“我有我的地盘，你有你的地盘”，依然沿着过去的专业分工推进工作，那么协作模式就还会停留在过去，最终的交付模式也不会发生本质变化。AI 用上了，组织却还是原来的组织。 意识真正转变之后，每个人考虑的问题都会往前后延伸一步：我的上游是什么，我的下游是什么，怎么把它们衔接起来；哪些过去需要依赖别人完成的工作，可以让 AI 帮我补齐；我自己的经验和技能，又怎么转化成 AI 可以理解、可以执行、可以复用的工作流和方法论。 AI 最擅长的事情之一，就是粘合、衔接、串联和自动化。人开始对更完整的结果负责。

其实企业的ai转型有个问题 老大要硬上，下面的人只想摸鱼 妈的万一你们都是ai，我特么工作就丢了 所以阻力特别大 而且企业的转型必定要有一批会用ai的人，这些人要怎么筛选，怎么用，放在什么位置，老员工怎么办 都是问题🤔

在耗资不菲的AI转型过程中，Meta正疲于应对社交媒体相关诉讼，这些官司可能使该公司损失数十亿美元，并迫使其做出痛苦的产品调整。