企业和公共部门都全力投入AX！
说实话，最近不少企业和公共机构，甚至地方政府都争相建立AI专门团队，就像约定好了一样。AI Solution Lab、AX Team、AI Frontier TF、AX推进团、AgenticAI创新团、国民AI服务创新推进团。虽然名字各不相同，但做的工作是类似的。他们建立CEO直属特别工作组，在组织改编的第一行中列上AX推进团，给AI智能体分配员工编号，召集500人进行全公司AX培训。这充分说明AI已经成为创新本身的代名词。
但尽管建立了专门团队，并进行了上述各项工作，当我想到组织的生产力是否真正提高，甚至组织的DNA是否发生了变化时，似乎没有什么实质性的改变。虽然人们谈论AI会改变一切，但我们的日常工作除了制作文档和生成图像或视频外，还有什么改变吗？令人沮丧。为什么会这样呢？今天，我想与在AI相关组织中工作的各位检查一下必须重点关注的五个方面。
现在，几乎每个组织都在运营AI专门团队。一家化工材料大企业建立了CEO直属特别工作组，甚至将关联公司也纳入其中；一个金融集团甚至在组织改编的第一行中明确列出了"AX推进团"。一家通信公司给AI智能体分配了员工编号，宣布了"AX创新2.0"，而一家知名公共机构在本月初成立了AgenticAI创新团队。不仅如此，政府在今年全政府AI预算10万亿韩元中，拨款2.4万亿韩元用于全产业AX大转换，中坚制造企业和协作企业也在新设AX团队以应对客户需求。
地方政府也是如此。某某郡在8月底四天内对80多名员工进行了提示词实操培训。行政文件和新闻稿撰写提示词、卡片新闻图像生成提示词是主要课程。某某郡在本周将160人分为四期进行提示词撰写和重复任务自动化培训，甚至另一个某某郡正在进行500人规模的全公司AX转换培训。在广域市级别，则发出了"AI应用能力提升培训"项目招标，教育机构推出了按职级分类的提示词包、AX能力诊断、公司内AI冠军培养课程等产品。
拥有AI团队成为了我们在进行创新的宣言。大家都很用心。花费预算，配置人员，撰写报告。但我们在现场遇到的AX负责人的说法都很相似。进行了培训，分配了账户，但组织的工作方式与去年相同。能够熟练使用的人也只增加了几个。
原因正是"把AI作为工具来使用"。工具从使用者的手中开始，也在他的手中结束。关键是让AI成为组织的环境。工作在该环境上进行，人转变为环境的设计者。您说那只是说起来容易做起来难吗？不，这真的是可能的。我们也在证明这一点。
利用AI的公司是人工作，AI帮助。写报告的人把初稿交给AI，设计师用AI提取草稿。工作仍然从人手开始，在人手中结束。组织、工作流程、会议方式都保持不变。AI是放在个人办公桌上的好工具。
由AI驱动的公司是业务在AI上运行。人设计业务应该如何流动，看着它运行时进行修复。执行由智能体完成，人成为设计师。数据和经验积累在系统中，而不是个人头脑中。
最近出现的AX方法大多被打磨成使前一种公司更好。让人们更好地写提示词，提供更好的工具，让更多人使用。如果继续这个方向，最终就会变成"全体员工都能好好利用AI的公司"。那家公司仍然只能完成与员工数量相等的工作。以下五点是负责AX的人摊开自己的计划书，自己检查的问题。
提示词教育的产出物通常有三种。完成率、满意度分数，以及学会好好使用的几名员工。教育外包提案招标书中，出勤记录和满意度统计也被列为产出物。
问题是这三样东西都只留在个人身上。如果学会好好使用的员工换了团队或离开公司，那些诀窍也会随之消失。这强化了原有组织的根本问题——"数据和经验积累在个人身上而不是系统中的结构"。AI教育反而使其更加根深蒂固。
相反的做法是改变教育的产出物。教育结束的当天，每个团队自动化的一项工作的工作流必须已在公司系统中注册。开始根据组织获得了什么而不是个人学到了什么来评估教育时，整个教育内容都会改变。
看看现在正在准备的教育计划书中的"预期效果"栏。如果里面只写了"能力提升"，说明这一项在反向进行。
当经济团体连合会调查主要企业时，公司层面采用生成式AI的比例为38%，而未采用的首要原因是信息泄露担忧（41.9%）。因此，许多AX团队将安全审查和企业许可证引入作为首要任务。这需要半年的时间。然后在分配账户的那一天，他们报告采用已完成。
账户分配只是起点。仅向员工提供账户，工作方式就会保持不变。每个人只会在自己的位置上加快一点速度，其结果不会留在公司。从企业角度来看，这个阶段更接近成本而不是投资。
必须改变衡量标准。不是采用率或许可证数量，而是要看公司自己开发的工具，员工一天访问多少次。Unique Good Company将这个访问频率视为该公司的AX水平。我们为自己的工作直接创建的工作流每天打开多少次，就是那个数字。如果这个数字是0，那么虽然分配了账户，但公司还没有真正开始运作。
当AX团队开放课题征集时，会出现类似的任务清单。报告撰写时间缩短30%，会议纪录自动整理，宣传图像生成，客户咨询答复草稿。在大韩商工会议所的调查中，企业通过AI获得的最大效果也是节省时间（45.8%）。
更快、更好地制作产出物是第一阶段。如果在这里停止，公司就只是稍微减轻了相同工作的负担。真正的新课题是建立整个任务的重复执行结构。
让我用营销代理公司做例子。当承揽组织和执行组织分开时，执行人员的新任务就是自动化他们一直在做的执行工作本身。使活动规划、素材制作、业绩报告书在不经过人手的情况下运行。这样，公司就可以集中精力于客户咨询和会议，用相同的人员可以处理几倍的客户。
从任务清单中删除"节省时间"这个词。如果还有剩余的任务，那就是真正的AX任务。如果没有剩余任务，说明这一项也在反向进行。
AX团队通常由实务人员、IT部门、开发人员和外部专家组成。有时以懂AI的人为中心，有时也有被临时抽调的人。当然，拥有开发团队的组织似乎更能成功进行AX，对吧？不是的。两者都一样。
关键是理解整个工作流程的人，以及能够推动事务的人。大多数员工不知道公司的工作从哪里开始、在哪里结束。客户咨询如何输入，经过谁，报价如何输出，在哪里总是被卡住，哪个环节其实是不必要的。知道这些的是另一个人。是从头到尾经历过这个流程的人。
仅仅有能理解和调整整个流程的人还不够，仅仅有能将其转换为AX的实务人员也不够。但如果这两个人无法见面，就会演出一幕悲喜剧。业务部门要求他们能看到的一个环节。请让报告初稿自动生成。AX团队按照要求完成。但真正需要改变的可能是那份报告之所以需要的原因。收到那份报告的人想要的可能不是报告而是一个数字，那个数字可能已经存在于系统的某个地方。只有在能看到整个业务流程的位置才能看到这些。因此，即使分阶段请求制作的工具再好，也只会巩固现有流程。甚至自动化不必要的环节，使其更加根深蒂固。
能否看到结构不是能力问题，而是职位问题。执行任务的职位和看到整个流程的职位是不同的。只有能看到全局的职位才能判断哪项工作可以完全取消，哪个流程应该合并为一个，哪个决定可以交给智能体。在小公司，这个职位是代表。在大组织中，这是对整个流程负责的领导。那个人应该坐在设计的位置上。AX团队负责在其旁边用AI实现。
查看您现在的AX任务清单。检查每项任务是否有"理解这个整个流程的人"参与设计。如果只是来回传送请求书，说明这一项在反向进行。
完成率、满意度、使用率、节省时间。进入AX业绩报告中的几乎所有指标都是计算"人们使用的频率"。如果用人数来衡量业绩，计划就会倾向于让更多人使用。因此，明年的计划又是培训，又是账户。
应该看的有两件事。首先，我们创建的工作流现在还在使用吗？在试点期间闪现一下然后停止不是成果。在MIT于2025年发布的调查中，企业生成式AI试点的95%都无成果地结束了。因为试点一结束，没有人会再打开它。三个月前创建的工作流今天是否仍在运行，这一个比百个使用率更诚实的指标。
其次，那个工作流本身在改进吗？这里隐藏着更大的问题。AI每隔几个月就会推出更先进的模型。如果只是用AI创建工具然后放着，下一个模型出现的那一刻，那个工具就过时了。因为它被困在创建时的AI水平。因此，即使公司用AI制作的管理工具打着"流程优化"的名义，最终也会被放弃。以工具作为成果物的方式，AI进步得越多，我们创建的东西就变得越陈旧。
相反的做法是保留循环而不是工具。AI不仅要运行工作流，还要自我检查和修复那个工作流的结构。查看本周的执行结果，找出卡在哪里，提出更好的方法，下周用那个方法运行的循环。我们称之为学习循环。使用AI也有阶段。超越简单指令、重复循环、基于规则的触发器，最上面的阶段是"用于自我改进和优化"。有了这个循环，每次新模型出现时，我们的工作流都会随之改进。组织的AX与AI的进步一起上升。
由AI驱动的公司的指标因此不同。三个月前创建的工作流今天还在运行吗？那个工作流比上个月改进了吗？在没有人工触及的情况下，有改进的部分吗？是计数系统而不是人的指标。
不需要一次改变全部五个方面。只需要改变一个观点。就是从把AI看作工具改为看作环境。工具需要人拿起来才能工作，放下就停止。环境是工作在其上自动进行，人设计和修复那个环境。有了这一个观点，相同的教育、相同的账户、相同的课题征集就会开始留下完全不同的东西。教育留下工作流，账户以访问频率来衡量，课题变成重新绘制整个流程的工作。要在当前的转变中制造大的转折点，不是预算或人员，而是这个观点。
我建议你立即做一件事。在AX负责人自己的工作中选一项。让那项工作从头到尾不经过人手就能运行，并将其上传到公司系统。那将成为您的组织的第一个环境。从第二个开始，团队成员会跟着创建。
一个人推动一万人的时代，
全力创造AX的感动历程 <纳米创业>
Unique Good Company的惊人AX历程正在持续引起话题。这本书生动地记录了Unique Good Company如何通过AX将危机转变为机遇的过程。您可以看到，即使人数很少，也能重新定义现有的工作和流程，建立执行和验证的结构，以及如何转换为智能体——不仅是一个人创造的惊人生产力，小组织也能拥有处理超过100人规模工作的新环境！
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