一切都在被记录

AI改变工作的最大方式之一（也是目前公司内部最禁忌的话题之一）是，大多数工作讨论现在默认被记录下来。这不是经过讨论的——它就那么发生了。而且，你大概应该假设，从现在起，你在工作中的每一句话都可能被录下来。

这自然让很多人感到不安。但我认为这是一个不可逆转的趋势。对高效个体而言，自下而上的优势实在太多；对领导者而言，自上而下的优势也太多，很难把这只精灵再塞回瓶子里。

从技术角度看，很明显，一种基于这种活生生的公司语境的新型记录系统正在形成，我们不妨尽快走向那个未来。

关键在于，你需要像 onboarding 新员工一样 onboarding AI。你不会告诉一个新员工去仔细阅读你现有的CRM系统或公司维基，然后指望他能迅速上手。你会邀请他参加会议，让他通过耳濡目染来学习。这是因为，会议是文化所在、期望所在、边缘情况处理所在。这是公司实际运作的（以前）未成文语境。事实证明，AI 的工作原理完全一样，只不过它可以参加每一场会议，对每一次互动进行推理，而且永远不会感到厌倦。最终，这种潜在语境将赋能 AI 代理在各公司内部高效工作。而这种 AI 生产力的前景，将远超任何恐惧或原有的文化规范。

Bridgewater 在当时是超前的。将一切记录下来作为制度政策，多年来看起来古怪，结果证明是富有远见的。OpenAI 现在基本上记录一切，甚至用代理代替高管参加他们无法出席的会议。一个已经消化了公司两年内部讨论的模型，远比一个只读了你们文档的模型更称职。Granola 是我最清楚的例子：它对我们 a16z 的文化、我们的投资以及我们实际思考方式的理解，比我们使用的几乎所有其他工具都要好，因为它就在现场。

一种以语音而非文本为中心的企业软件新类别正在浮现。今天的记录系统是结构化数据：CRM 条目、工单、文档。但最高价值的语境存在于对话中：客户通话中的细微差别、产品评审中的真实争论、领导会议中那句悄悄改变路线图的随口评论。大型语言模型特别擅长将这种非结构化语音数据变得结构化、可搜索、可查询。这是一个巨大的企业机会，我们对这个软件层长什么样以及谁将拥有它，仍处于早期理解阶段。

不记录会让你失去两种优势。第一种是自下而上：一个了解公司完整语境的 AI，对于那些能看到如何让公司变得更好的独立贡献者来说，是一个强大的助推器。这个大家都懂。第二种讨论得较少，但同样重要：自上而下的监督。AI 可能让你的最佳 IC 效率提高 10 倍，但它并不能解决公司内部的协调问题，而且撤回一个产品远比推出一个产品要昂贵得多。高管需要掌握正在构建什么，显而易见的机制就是让他们的 AI 出现在他们无法参加的会议上，标记出重要事项。两种优势会叠加。每一次被记录的会议都会让系统更智能。

还有一个我认为没有得到足够关注的文化维度。公司分为口头文化和书面文化。口头文化型公司，比如 Shopify 和 OpenAI，在 AI 原生的世界中拥有叠加优势；而书面文化型公司，比如 Stripe 或 Anthropic，它们的大部分语境本来就已经通过构建被记录下来了。口头文化的历史瓶颈在于，重要的语境发生在对话中，然后消失了。当 AI 能够参加每一场会议并综合所发生的一切时，口头文化终于可以规模化。这并不是说书面文化公司不会受益：让 AI 访问深思熟虑的书面内容显然也是让它快速了解公司重要事项的好方法。但总体而言，我认为 AI 会不成比例地推广和增强口头文化。

这就是不可避免性的来源。默认值将从“除非你选择加入，否则不记录”转变为“除非会议明确指定不记录，否则假设你正在被记录”。我敢打赌，六个月后，对这个问题的争议会比今天少得多。更深层的原因是，旧原则已经适用于其他所有事情：永远不要写下你不希望公开的内容。截图会被转发。邮件可能被传唤。Slack 消息最终会出现在证据开示中。大多数专业人士在文本方面已经按照这个假设行事了。会议记录只是同样的原则应用于对话。

这使得记录成为小型 AI 原生公司与大型现有公司之间的决定性分水岭，前者视其为理所当然的默认设置，而后者必须克服不记录这一惯性。当我向大公司的人提出这个问题时，他们会问类似“你以前被起诉过吗？”这样的问题。这很公平。但不记录的成本，以丧失的竞争优势来衡量，是巨大的。我们可能会对敏感会议、人力资源和法律事务等做出特殊标记，比如“AC Priv”：不记录，如果记录了，那就是违规。它会被钻空子，就像这些事情一贯那样。我赌的是，广泛记录就会这样发生，因为阻止它太难了，而控制措施会事后补上。

现在对运营者和投资者来说是大好时机，对董事会成员来说则是有趣的时代。公司如何记录以及记录多少，这种重大权衡正是董事会应该帮助解决的问题。活生生的语境层正在公司内部构建，无论它们是否留意。问题不在于这会不会发生。问题在于你是否会率先抵达，并在你仍有选择优势的时候，围绕它建立正确的治理机制。