分配了AI账户，但为什么组织还是老样子？
与内容领域创业公司代表共同举办的C-Bridge Day讲座记录
主题：从个人的AI应用到组织的AX转型
2026 ScaleUp加速 C-Bridge Day讲座记录 · 内容企业的AX转型与AI教育
今天我们很高兴通知大家，充南内容振兴院和CNT Tech共同运营的「2026 ScaleUp加速」的C-Bridge Day上，CEO李恩英作为演讲者参加了此次活动。本次活动汇聚了处于成长阶段的内容创业公司的CEO和实务负责人。
主题是内容企业的IP业务扩展和商业化战略。
如今，由于创意不足而难以做成某件事的情况已经很少见了。
相反，关键是如何快速地、甚至顺利地创建和培养众多创意。
怎样做呢？正是通过AX转型。不仅仅是纸上谈兵，而是通过我们真正创造的令人惊艳的案例。
在有40人聚集的讲座现场，最长停留的问题是：不仅仅是个人的AI应用，而是整个组织的AX转型、工作方式创新，以及AI时代领导者的工作。
活动中聚集了参与该计划的创业公司CEO和约40名相关人士，讲座时间被安排为50分钟。
使用AI Agent后，个人生产率确实提高了，
但是组织的生产率也在同步提升吗？
这是一个很难举手回答的问题。在大多数公司中，企划人员用个人账户制作企划案，开发人员在个人工作文件夹中堆积代码，营销人员在自己的聊天窗口中生成文案。每个人的速度都提高了，但公司里没有留下任何记录或资产。
我们让你们使用AI，还给你们开了账户，但为什么组织好像还是老样子？
这个差距就是AX转型的出发点。AX不是通过添加几个工具就能弥补的间隙，而是由对话场所和工作场所分离而产生的结构性间隙。
UniqueGood Company过去在线下娱乐领域取得了辉煌成果，通过集客活动达成了吉尼斯世界纪录，但与此同时，随着公司规模扩大到约60人，在企业利润和生产率方面遇到了巨大瓶颈而感到困顿。从创业初期延续的盈利运营随着规模扩大而转为亏损，亏损额不断增加。最终，今年经历了多重困难，目前缩小到7人。但令人惊讶的是，今年他们进行了更多业务，甚至已经实现了AX转型，足以带来营业利润的实际案例。
因此，UniqueGood Company是一家深刻理解组织AX转型在哪里失败、为什么组织内部沟通和AI Agent必须结合在一起形成综合学习循环的公司。
AX转型的核心是彻底消除瓶颈。
组织生产率下降的关键在于三个方面：背景、时间、速度。
首先，需要将仅存在于负责人记忆中的背景转变为共享背景。在工作中，为什么选择那个方向、以什么为根据而创建、下一步应该如何做，这些信息都只存在于负责人的记忆中。如果人员更换，留下来的人需要重新听取背景信息。这是一个组织记忆无法积累的结构。
其次是时间。在会议中决定，通过信使传达指令，然后再打开AI窗口从头开始解释。由于决策的地方和创建的地方是分开的，每天要重复解释相同内容多次。整天忙碌却缺乏实际工作时间的原因就在这里。
第三是速度。即使紧急工作堆积，同时处理的数量也只能是人数的限制。在像内容企业一样提案、制作、结算、推广工作同时涌来的组织中，这个限制表现得尤为明显。如果在招聘更多人员之前处理量不增加，那不是能力问题，而是结构问题。
删除"时间缩短"后仍然存在的任务才是真正的AX任务
当AX团队发起任务招募时，类似的列表就会出现。报告撰写时间缩短30%、会议记录自动整理、推广图像生成、咨询回复初稿撰写。根据大韩商工会议所的调查，企业从AI获得的效果排名第一位也是时间缩短，占45.8%。
更快地生成产出物只是个人层面的转变，仅仅是第一步。如果止步于此，公司只是让相同的工作变得稍微轻松一些，而工作方式本身保持不变。下一个任务是建立一个完整重复执行该工作的结构。
以内容代理机构为例，执行负责人的新工作就是自动化他们原本从事的执行工作本身。当活动规划、素材制作和业绩报告在没有人工干预的情况下运行时，公司就可以专注于客户咨询和IP扩展。请尝试从任务清单中删除"时间缩短"这个词，看看是否还有其他任务存在。
担任AX负责人的人不必是AI专家
AX团队通常由实务人员、IT部门和外部专家组成。如果有开发团队，似乎转型会更好，但实际上差异不大。关键是业务流程全貌的掌握者是否坐在设计岗位上。
现场业务人员会要求改进他们能看到的单个步骤。比如让报告初稿自动生成。按要求制作好工具后，工具虽然完成了，但真正需要改变的可能是为什么需要那份报告。收件人想要的可能不是文档而是一个数字，而那个数字可能已经存在于某个地方。
观察结构是一个职位问题，而不是能力问题。也就是说，领导者必须亲自关注。哪个工作可以完全删除，哪个流程应该合并为一个，只有从能看到全局的职位才能做出判断。对于小型内容企业，那个职位是CEO；对于大型组织，那个职位是始终负责该流程的领导者。AX团队在他们旁边负责实施。
需要创建循环而不是工具。
小团队也能完成100人规模的工作
性能报告中的指标通常是完成率、满意度、使用率等人们使用了多少的数据。如果用人数来衡量成果，那么明年的计划又会回到教育和账户。应该看的是三个月前创建的工作流是否今天仍在运行，以及该工作流是否比上月更好。
根据MIT在2025年发表的调查，95%的企业生成型AI试点项目最终无成果而终。因为试点项目结束的那一刻，就没人再打开它了。AI模型每几个月就会变得更好，但在创建时水平上停滞的工具在新模型出现的那一刻就过时了。因此，需要保留的不是工具，而是循环。
执行，审查结果，根据决策和程序记录基准，下一个执行继承该基准的循环。当这个学习循环建立起来时，每当新模型出现时，我们的工作流也随之改进。讲座最后的建议很简单。从负责人自己的工作中选择一项，让它从开始到结束在没有人工干预的情况下运行，然后将其上传到公司系统。这样一来，团队成员就在更高级别的环境中工作，从而创造出更加优化和强大的生产力。
来源：MIT 2025年发表的调查（企业生成型AI试点项目95%无成果而终），大韩商工会议所调查（AI效果排名第一位时间缩短45.8%），
"我们进行了AI教育，也分配了账户。但我们并未感觉到公司有所改变。我们应该从哪里重新开始？"
https://www.yes24.com/product/goods/195392421 「纳米创业」— YES24
检查清单！
- 检查每项任务是否有了解业务流程全貌的人参与设计。
- 如果AI生产率陷入个人背景，请一定将其转变为共享背景。
- 选择一个，检查它是否不仅通过提示指令，而是通过工作流程也在正常运行。
- 让负责人自己的一项工作从开始到结束在没有人工干预的情况下运行，并将其上传到公司系统。
不需要一次性改变所有内容。只需将看待AI的角度从工具转变为环境，相同的教育和相同的账户就会开始产生完全不同的结果。教育留下工作流，任务变成重新绘制整个流程的工作。
用少量人员重新定义现有业务和流程并转换为Agent的旅程已详细记录在「纳米创业」中。如果听到现在的组织情况可能会有帮助，请随时联系我们。我们将与您一起通过案例寻找具体的方向。
[咨询我们的组织AX转型应从何处开始]
https://business.realworld.to/edu
contact@uniquegood.biz