AI 采用是一个架构问题

企业正在艰难地认识到，大多数员工永远无法精通AI。营收在200万至5000万美元之间的公司，仍然可以做到大型企业根本无法企及的事情。以下是完整的论述，也是为何当前投资回报率计算如此倾向您的原因。

本月的某个时候，一家50人的公司正在续订其AI订阅。没人会质疑这张发票，因为人人都认为AI很重要。而如果查看使用数据，你会发现只有四个人是重度用户，十个人偶尔粘贴内容使用，还有三十六个席位从购买那周起就再未被使用过。

这家公司的运作方式没有任何改变。但订阅照常续费。

将这种情况放大到整个经济体，你会得到商业中最奇怪的数字：88%的组织现在使用AI，大约6%从中获得实际收入，只有1%的高管认为他们的推广是成熟的。麦肯锡测试了25个因素，试图找出胜出者的区别，发现对利润率影响最大的驱动因素是公司是否从根本上围绕AI重新设计了工作流程。只有21%的公司做到了。

图 1：已采用 vs 已重新设计 vs 已盈利

购买AI毫无用处。重建公司内部的工作流程才是关键。差距在于架构，一旦你看清了这一点，就无法在自己的公司中忽视它。

作为背景，我是@boomautomations的创始人兼CEO。在过去的4年里，我们为90多家跨行业的公司构建了定制的AI和自动化操作系统，用统一系统取代了分散的工具栈，实现了接近100%的采用率。因此，我亲眼目睹了这种模式在各种规模的公司上演，而企业版只是其中最昂贵的版本。

公司内部“已采用AI”的真实面貌

我每周都与创始人和运营者交流，当我们深入探讨他们公司所谓的“使用AI”究竟意味着什么时，情况几乎总是一样。

有人为团队购买了ChatGPT或Claude的席位。一两个人——通常是那些出于个人兴趣早已对AI好奇的人——不断使用并坚信不疑。还有少数人偶尔粘贴内容进去，得到中庸的结果。而团队其余的人只是登录过一次，问了个问题，耸耸肩，然后回到了电子表格（也就是工作的“古拉格”）。无论如何，订阅每个月都在续费。

图 2：推广的分化

从纸面上看，这家公司采用了AI。席位存在，登录发生，任务清单已勾选。实际上，只有一两个人稍微快了一点，运作方式完全没有改变。工作在公司内部的流动方式毫无不同，因为一个坐在工作旁边的聊天窗口，从来就无法改变工作的流动方式。

这就是为什么同一次调查中会出现88%的采用率和6%的实际影响力。两个数字都是真实的。只是其中一个毫无意义。

为何培训无法解决这个问题

本能反应是培训。举办研讨会，教授提示词技巧，任命AI推动者。每家公司都尝试过某种版本，而且一直失败，原因我很久以前在另一个场合就说过：

技术门槛基本上为零。真正的障碍是系统思维、时间和流程纪律。

任何人都可以打开一个聊天窗口获得答案。这从来不是困难的部分。从AI中获得真正的价值，意味着要知道工作流程中哪些部分需要判断、哪些应该只是确定性代码，如何构建任务以使输出可验证，以及AI在流程中适合哪里又会在哪里破坏流程。这就是系统思维，而系统思维是一个需要多年培养的学科，而不是在研讨会上就能学到的。

期望仓库协调员或客户经理掌握这种能力，是要求他们在本职工作之外再掌握一门副业。他们的工作从来不是“使用AI”。他们的工作是完成项目、让客户满意、结清账目。即使对于那些有潜力的人来说，也存在时间问题：没有哪个全职从事运营工作的人，每周有数小时来迭代如何使用模型。研讨会结束，真正的工作依然堆积如山，聊天窗口又变回了一个不会打开的标签页。

因此，技能差距不是公司可以成长并克服的一个阶段。它是每个团队、每个规模团队的永久性特征。这意味着任何依赖于让大多数人都成为熟练AI用户的AI策略，在开始之前就已经失败了。

大家应该提出的问题

一旦你接受大多数团队永远不会擅长AI，问题的形式就完全改变了。

旧问题：“我们如何让团队采用AI？”

正确的问题：“我们如何构建系统，让团队在完全不需要AI技能的情况下，也能获得AI的全部好处？”

这是一个架构问题。而有一件事我花了很长时间才看清楚：你回答这个问题的能力，几乎完全取决于你的公司已经被什么系统所束缚。

大企业需要改造，而你不需要。

想想一家十亿美元的公司能真正做些什么。

他们无法拆除其记录系统。二十年的流程、合规性、集成和政治因素已经融入Salesforce、NetSuite、SAP及其周围的四十个工具中。成千上万的员工对这些界面已形成肌肉记忆。任何破坏工作流程的改变，都会影响到某个部门，而某人的奖金就与该部门挂钩。

因此，他们唯一真正的行动是小心地、花数年时间将AI融入现有系统，且不破坏任何东西。在人们已使用的工具后台构建代理，保留人工审批和编辑，并且永远不要求那70%的人改变他们的工作方式。对于这个群体来说，这是正确的答案。基本上也是唯一的答案。

现在看看一家营收在200万至5000万美元的公司。也许部门分散在Monday、一个CRM和电子表格中。也许情况更复杂，用了二十多个工具，其中某个两年前半实施的ERP，三分之一的团队在默默地绕着它用。工具栈各不相同。但重要的事情不变：整个运营规模足够小，仍然可以灵活变动。

你的整个团队可以挤在一个电话会议上。更换系统的决定就是一次对话，通常只是和你自己对话。数据迁移是一个以周计的项目，无论数据来自哪里。“数十年的流程融入软件”的问题几乎不存在，因为流程大多存在于人们脑中和几个账户里，肌肉记忆只有两年而非二十年之久。

每个人都将“小”框架为落后。我告诉你，这是整个AI转型中最大的优势，而大多数拥有它的创始人却浑然不觉。企业的约束是规模，而你没有任何约束。

图 3：改造 vs 重建

你无需改造。没有数十年融入遗留软件的流程，没有合规性考古，没有部门政治。无需小心地将AI穿插其中，因为你运行的任何东西都不值得那样的对待。当企业花费数年将AI隐藏在旧系统中时，你可以用一个从第一行代码开始就是AI原生构建的系统来完全替换这些系统。

企业的解决方案是变通之法。你的方案是升级。

零技能AI的实际样貌

我们在Boom构建了90多个这样的系统，每一个的设计目标都是同一句话：团队中无人需要擅长AI，AI就能发挥作用。

这具体意味着什么。首先，一切都整合到一个系统中，使用一个数据库。客户、项目、任务、发票、文档，全部结构化，通过共享键连接。这对AI至关重要，甚至比其他一切都重要，因为AI的效用取决于它能看见的数据，而当你的运营分散在7个不相连的工具中时，世上没有任何模型能看见全貌。

然后AI被内建到工作流本身中，团队与结果而非提示词进行交互：

一张发票到达收件箱。AI读取它，提取供应商、金额、行项目，并为相应的客户和项目创建一条结构化记录。过去需要从PDF中重新输入数据的人，现在看到一条已填好的记录，只需点击“是”。

图 4：技能在人身上 vs 技能在系统里

一个项目达到里程碑。客户更新邮件会根据实际项目数据，以公司口吻和真实数字自动起草。某人扫一眼，点击发送。

一个请求进来。它在被人查看之前，就已经被阅读、分类、优先排序，并放入了正确人员的队列中。

有人需要知道哪些发票逾期，或者上个季度向客户收取了多少费用。他们用自然语言提问，几秒钟内就能从数据库获得答案，答案范围限于他们有权查看的内容。

图 5：零技能工作流

现在请注意，以上四段话中缺少了什么：提示词技巧。上下文管理。选择正确的模型。知道如何检查AI输出。所有这些技能仍然存在，但它们存在于系统中，由专业人士一次性工程化完成。提示词经过设计和版本控制。上下文从数据库自动加载。模型按任务路由，便宜的模型用于提取和分类，前沿模型用于推理和起草。每一次AI写入都会在落盘前根据数据结构进行验证。

团队的工作简化为“是”、“否”和“编辑”。如果问他们，这正是他们一直想要的工作。

我以前写过关于公司的一般情况，这对他们的团队同样适用：他们不想要更多工具，而是想要更少的摩擦。给人一个AI聊天窗口，就是给他们另一个工具。将AI构建到系统中，让工作到来时就已完成，则是消除摩擦。这两种做法之间的差异，正是那6%看到投资回报的公司与所有其他只购买许可证的公司之间的全部区别。

采用率数字证明了架构

以下是我能用我们自己的成果而非调查来支撑的部分：这些系统的采用率接近100%，背后并无激励秘诀。因为没有什么可以形成两极分化。

原因有三，都源于架构。

该系统取代了7个工具，而不是成为第8个。每个增加一个工具的推广，都是在要求团队做更多事。而这个系统在第一天就简化了他们的日常，而“简化”总是赢家。

界面是根据团队现有的工作方式重建的。在构建任何东西之前，我们会绘制实际的工作流程，然后看板仍然是看板，流水线仍然是流水线，只是现在与其他一切都连接起来了。第一天感觉很熟悉，因为它是根据他们的运作方式设计的，所以没有新的思维模式需要抗拒。

AI从不要求任何人擅长它。没有提示词输入框让那70%的人默默避开。AI在他们坐到办公桌前就已经运行了。

我们有一个仓储客户，之前在Airtable、Excel、Dropbox和Adobe上运行着450个活跃项目，由5位项目经理各自用自己的方式处理工作流程。如今，整个公司运行在一个系统上：13万行代码，41个界面，28个在后台运行的自动化流程。AI读取每一张传入的收据、估算单和发票。工作说明书一键生成。账单自动运行三种独立的费率模型。

团队中没有人上过提示词课程。团队中每个人都整天使用AI。他们中的大多数人可能会告诉你他们根本不用AI，而这正是重点。

这个算法只有在你这个规模才成立

我不断强调200万至5000万美元这个范围，而不是声称这对所有人都适用，是有原因的。分界线是组织规模。超过一定人数，将整个公司从现有系统迁移的成本就会超过收益，将AI穿插到现有系统中会成为更明智的策略。低于这个规模，无论你当前运行什么，替换的成本始终低于改造。一个60人的公司从半采用的ERP上迁移，比从电子表格上迁移是一个更大的项目，但它仍然是以周计的，并且仍然是重建。

在企业规模，AI推广是一笔八位数的许可证承诺，分散在数千个席位（大多未被使用），随后是数年的精心改造。绝对金额巨大，相对影响却很小。

在你的规模，情况正好相反。一次构建整合了大部分技术栈，这本身就能收回真实的月度软件支出。创始人每周找回10多小时。团队不再生活在应用间的复制粘贴工作中。每周数十小时的手工作业从一个足够小的公司中消失，这改变了公司的本质。从一个30人的公司中移除每周60小时的手工作业，会使其发生蜕变。同样的60小时在一个5000人的公司中，是无人注意的舍入误差。

而增长算法是产生复利的部分：当运营层自动运行时，你可以实现收入增长而无需同步增长员工规模。这就是规模化与单纯变大之间的区别。

时间窗口

你还可以跳过一代。这个范围内的大多数公司从未完全投入遗留ERP，即使那些投入的公司，也可以在几周而非几年内退出。无论如何，你可以直接走向AI原生，就像那些从未完成固定电话建设的国家直接步入了移动时代。

图 6：时间窗口

企业最终会达到这一步。他们有钱，有顾问，并且已经接受这将花费数年时间。你的窗口正是这些年。目前，运行AI原生操作系统是市场上的竞争优势。几年后，它将成为基本要求，而那些早期构建的公司，将在竞争对手还在比较项目管理工具的整个时间里持续复利成长。

这对你意味着什么

如果从企业采用的故事中只取一点，那就是这个：那些等待团队擅长AI的公司，在任何规模下都将永远等待下去，调查数据已证明了这一点。那6%不是通过更努力的培训取胜的。他们是通过让这项技能变得无关紧要而取胜的，将它构建到团队使用时根本不会想到AI的系统中。

在200万至5000万美元这个范围，你仍然可以干净利落地做到这一点，就在现在，无需改造，因为公司规模足够小，可以灵活变动。顺序与我们每一次构建所遵循的一致：绘制工作流程，整合技术栈，将数据放在一处，并让AI在系统内运行，而不是坐在旁边。

你的团队不需要采用AI。你的公司需要被重建，让“采用”成为不再需要任何人去做的事情。

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