全员AI提效没什么用
很多单位迎接AI挑战的第一步就是搞全员AI培训。内部选拔，或者外部聘请AI专家，给员工讲大模型的基本原理，或者智能体的使用常识。
激进一些的公司提供无限token，让每个员工任意选择供应商和Agent，甚至把这个放到招聘启事里作为公司卖点。
这些做法，都基于一个前提假设：AI提升每个员工的效率，公司效率就会自然得到提升。
但这个前提是不成立的。
如果把一个人的身高放大十倍，他不会变成一个勇猛的巨人，只会成为一个脚踝受损无法行走的残疾人。姚明的身高只是普通人的1.3倍，就已经有比较严重的脚踝问题了。
企业同样是一个有机体。如果机械的把每个组件的效率放大十倍，总体效能不会提高到十倍，反而会陷入崩溃。
以作者熟悉的金融软件研发团队来说，我们有一个4 eyes原则：每一行代码都必须要经过第二个人的审核。如果代码产生的速度超出了审核速度，整个团队就会陷入混乱和争执。
管理层经常听到的基层反弹”AI没那么好，让我们产出质量下降了”，很大部分来源于这种总体结构和单体效能的冲突。
因此，在单体效能提升的同时，组织的结构和流程也要有相应的变化。此处不详述。
在结构之外，还有一个更严重的挑战：你真的需要十倍的组织效率吗？五源资本合伙人孟醒在他的文章全员 token-maxxing，一场没人敢停的军备竞赛指出：
没有10倍的营收增长，意味着没有10倍的有效任务量，那么10倍生产力的团队自然就会到处找事干。在AI之前，大家就已经深深地体会到了大公司有很多部门是在无中生有的创造表演式项目。AI如果被用来增强此类伪项目，那恐怕不是管理层希望到达的目标。
对于这个问题，我的朋友商派创始人兼CEO裴大鹏有非常清醒的认知，他说，AI应该被用于探索新业务线。只有新业务线才能容纳新的产能。
开辟新业务线，显然是一把手工程。在这个意义上，CTO/CIO/CAIO 主导的全员AI化，很难取得效果。
上面主要论述全员AI是否值得追求，在此之外，还有一个可行性问题：你真的能让全员都掌握AI吗？
我的另外一个朋友王一棵，曾经帮她的甲方做AI培训。她尝试了提示词授课、AI案例征集活动和 AI 兴趣班比赛，效果都达不到预期。之后她放弃浪费时间在这种低效活动上，转而带领极小的团队直接做业务，效果立竿见影。
我和我的朋友所在的Agent特区社区，在半年以来，几乎达成了一个共识：大多数AI用户的AI驾驭模式停留在chatbox上，再无法提升了。我的又一个朋友鸭哥，甚至为此写了一篇文章《用好AI的第一步：停止和AI聊天》，文章非常好，但是我们知道大多数人听不进去的。
综上所述，
- 全员AI提效成本很高，会消耗你AI先锋的大量时间。
- 即使达成了，因为组织结构的限制，组织效率并不会有相应的提升。
- 即使组织效率有提升，也会因为业务的限制而浪费。
结论是，没必要去追求这个。
作为替代品，更好的是建一个Agent特区，特区有独立的新业务目标，独立的预算，独立的流程，独立的人才池。AI行不行，让市场来检验。这个话题，我们后面再谈。