两个概念有何不同
AI Assisted 是把一个人原本 100% 承担的工作中,几块体力活交给 AI 代劳。工作的主体和流程不变,AI 只是辅助工具。AI Native 则重写工作本身的定义:人给出目标和判断标准,AI 从头到尾执行,人转移到审核结果、做出决策的位置。
表面上都是「引入了 AI 的公司」,但生产率曲线完全不同。辅助型止步于个人便利的小幅提升;原生型让整块工作单元消失,产生结构性差异。
为什么辅助型改变不了生产率
原因在激励,不在技术。知识工作者的工作由许多块组成,AI 消除其中一块后,这个人应当转向更有生产力的工作——但大多数人不会转。把自己的工作交给 AI,等于缩小自己的存在感。于是做好的工具没人用,没人用就没有改进,项目结束了,公司生产率却原地不动,如此反复。
分水岭是数据
能顺利转向 AI Native 的公司有一个共同点:数字化转型已经完成,数据井然有序。给整理好的数据接上智能体,想要的事大部分自然发生。反之,如果数据散落在员工个人的 Excel 里、管理层甚至不知道它们的存在,那是经营问题而非 AI 问题——外部精英进场也解决不了,原因与当年战略咨询无法改变组织相同。
走向 AI Native 的第一个问题
SH Consulting 在 AX 咨询中,先于任何工具讨论的问题只有一个:「我们的工作流中,哪一段可以在无人干预下从头跑到尾?」找到那一段,用 AI 原生方式重写,转型由此开始。会启动智能体的人已经足够多了,稀缺的是能精准指出该解决哪个问题的人。