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共享嘉宾：季益祥，问 AI 首创东说念主、AI 力莳植。

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买卖趋势

条记君说：

近几年，AI 热门个接个——大模子、DeepSeek、智能体，再到 2026 年春节爆火的"小龙虾"（OpenClaw）。

对于企业而言，这种层见错出的时间波浪，既让东说念主感到冲击，又让东说念主困惑：我到底要不要插足？如何插足？如何从中赢得实实在在的收益？

、AI 进化的底层逻辑：

从"大脑"到"四肢"

要意会这波时间兴盛，先要看明晰背后的进化端倪。

从大模子到 OpenClaw，咱们不错贯通地看到：

大模子处分了 AI 有莫得大脑的问题；DeepSeek 处分了大脑聪不聪惠的问题；智能体则处分了 AI 有莫得四肢的问题；而到了 OpenClaw，处分的是四肢听不听话、稳不贯通、能不可严格扩充组织要求的问题。

2024 年是大模子元年，各都在比参数、比算力，是"好意思学"的竞赛。2025 年春节，DeepSeek 火了，它用致的率证明注解，好意思学不是唯长进。它把老本下落了 60，精度提高了 40，让 AI 应用得以跳跃普及。

2026 年春节，OpenClaw 来了，它是在 DeepSeek 基础上的应用层改动，其内容是个开源的智能体框架。它把智能体的智力落地到了具体操作中——戒指电脑、开浏览器、收发邮件……扩充那些原来需要敲键盘智力完成的动作。

OpenClaw 与前几波热门比较，有三大区别。

、交互维度的区别。大模子和 DeepSeek 是对话式的，仅停留在信息层面。OpenClaw 是任务式的，比如"帮我收发邮件"，它从聊天机器东说念主变成了能服务的机器东说念主。

二、智力畛域的区别。传统大模子是"文生文"，多膨大到"文生图"或"文生交互"。

OpenClaw 的智力畛域平直延迟到了操作系统层面——它能读取电脑上的文献，戒指浏览器，操作各式 APP 和软件。这意味着 AI 进入了责任流期间，未必分门径去干活，而不再停留在对话层面。

三、买卖价值的区别。当年好多企业有个困惑：用了大模子，聊聊天不错，但处分不了执行问题。而这波 OpenClaw 聚焦于接替东说念主力、扩充交流责任。对于企业而言，投资答复率变得不错量化，贯通可见。这是价值的跃迁。

OpenClaw 之是以能引起个东说念主和组织的泛泛关注，还在于它创造了多个""。

个""，真实开启了组织代码开发智能体的期间。以前开发智能体，你得懂点 IT，知说念什么叫 API 接口，普通东说念主则很难上手。

当今，构建智能体即是通过对话来完成的。你告诉它个技巧，它意会后就能把它变成我方的中枢智力，毋庸跑到后台去作念那些跟代码计划的操作。

这意味着，组织当年组建 AI 工程师团队的需求被大大收缩了。只消懂业务，就能作念智能体。

二个""，次完满了多模子、多平台的联接。OpenClaw 的后台不错键相接 DeepSeek、千问、豆包、文心等各大模子。同期，它也能键部署到钉钉、飞书这些企业经管平台上。

以前智能体不好用，是因为须在浏览器里开智力对话，当今它平直镶嵌了经管系统。而经管系统里千里淀了多数学问和数据，它不错爽脆抓取，比如"帮我望望某个群上昼有哪些信息提到了我，汇总下，发到飞书文档里"。

三个""，它终于让 AI 从云表走向了土产货。以往作念智能体出奇化部署，老本、未便。

OpenClaw 次让企业温和的数据安全问题有了处分案：AI 服务不错毋庸上云，爽脆完满土产货化部署，数据不出网，毋庸惦念延迟和风险。这对医疗、金融、政府等组织来说，是个大的利好。

二、计策遴选：

是降本增，如故组织重构？

那么，企业到底应该如何定位"小龙虾"？是把它当成个降本增的器用，如故当成次组织重构的机会？

要是企业只把它当成降本增的器用，短期有，但历久可能会失望；要是企业把它当成组织重构的机会，很可能迎来组织的"二次创业"，或者次变革升。

我举两个真实的例子，都是本年 2 月份引入 OpenClaw 的企业。你会发现，不同的遴选，着力不同。

是电商公司。雇主的要求相等贯通：小龙虾这样聪惠，不错替代客服往复话问题。这样至少能免却 30 的东说念主。着力到了 3 月份，企业照实省了些东说念主力老本，但客户烦闷度却下落了 15。

原因在哪？在于职工士气低垂。职工知说念小龙虾越来越聪惠，就意味着我方可能失去责任。些聪惠的中枢骨干，看出了雇主的终意图，他们又好找责任，很快就离开了。

这企业把智能体当成了裁人的器用，组织信任被错乱。短期老本是责骂了，但历久来看，客户烦闷度下落，一举两失。

另是制造型企业。雇主的要求不样：小龙虾这样强，能不可给每位职工都配个数字助理，让他们的责任能都得到提，带来大的答复？

可见，两者的起点不样。个是取代，个是赋能。原来职工干份活，当今能不可让他干两份活，拿 1.5 倍的工资？这不是都大雅瞻念的事情吗？

固然阅览式、责任经过都发生了相应的改变。经过个月的实践，这企业的产出提了 40，职工烦闷度也提高了，重要还催生了些新的业务模式。这企业把智能体当成赋能器用，组织智力就被重构了。

时间自己是中的，但组织的计策定位和遴选，决定了终不同的着力。

要是只用"降本增"来看"养龙虾"这件事，有可能会堕入三个罗网。

个罗网——"伪降本"。我牢记埃森哲有个敷陈曾提到，好多企业所谓的降本，仅仅把东说念主力老本转嫁成了时间老本和试错老本。

名义上省了三个东说念主的工资，但可能需要多雇四个东说念主、五个东说念主去小心智能体，去处分 AI 犯的无理，这时候企业的总老本是的。

二个罗网——"率的幻觉"。智能体照实不错栈单点率，但问题在于，要是企业的责任经过自己就存在问题，那就会"向不合，接力空费"，以致率越，错得越快。

咱们的确见过些企业，用智能体去加快个本该淘汰的经过。名义率提了，其实变成了渊博的资源奢侈。

三个罗网——"东说念主才流失"。要是你告诉职工，"养龙虾"即是为了替代你，或者整天说" AI 不会替代你，但会用 AI 的东说念主会替代你"，那先离开的定是秀的东说念主。

秀的东说念主不愁找不到责任，那些不够秀的反而留了下来。后你会发现，留住来的恰正是不合乎变化的东说念主。这对组织的历久伤害相等大。

反过来，要是从组织重构的视角来看，咱们不错看到三个计策机会。

个计策机会，是岗亭畛域的重构。传统的组织以职能分辨畛域，但智能体来，这些畛域启动迟滞。个作念销售的，当今既能作念数据分析，也能作客户跟进，还能生成同，十分于 AI 帮他把这些智力都加持了。

智能体匡助原有的业责任者，完成了原来需要其他部门、其他东说念主配的责任。这意味着，组织要从当年的职能型转向任务型，从部门墙变成经过网。

次工业改动期间，以蒸汽机为中枢的坐蓐体系，东说念主们用了十多年才完成合乎。其时的组织结构以汽锅为中心，距离越远，能源越弱。

其后到了电气化期间，结构疗养为平行模式，但组织结构的转型也花消了十年。AI 期间也样，要是连续沿用传统架构，将会摈弃 AI 后劲的发达。

二个计策机会，是经管层的重构。当智能体未必承担部分摊理职能的时候，中层经管者的角也要再行界说了。

波 AI 替代的，将会是那些只会传递信息、不作念价值创造的经管者。普通线职工至少还在入手作念事，而要是中层经管者仅仅个"传声筒"，那智能体显豁擅长。

这要求经管者须从监督者疗养为莳植，从管控者变成赋能者——不仅要赋能数字东说念主，还要赋能碳基东说念主（指真实的东说念主类职工）。

三个计策机会，是组织智力的重构。当年企业的中枢竞争力是东说念主有多强，将来是东说念主机协同有多强。

这意味着组织智力评估体系要改变——不可只看职工的智力，还要看职工与智能体的配率，以及职工去架构和哄骗智能体的智力。

东说念主机协同启动了。智能体还是成为东说念主的要紧构成部分。相应地，东说念主力资源体系、绩考评体系、培训体系，都靠近颠覆的改变。

三、五个信号：何时不错启动 AI 转型

何时启动 AI 转型？

好多企业直在恭候的时机。但追求恰正是好多企业的大挑战。

完成比要紧。等万事都了，没机会了，二你所谓的是你我方的评判，不定适这个期间。每次期间变革，早踏入波浪的，时常亦然早赢得红利的东说念主。

那么，有哪些信号意味着不错启动动 AI 转型呢？我追想了五大信号。

个信号，是业务痛点的可量化进度。这是基础、容易被忽视的信号。为什么有敷汇报，88 的企业都在用 AI，但唯有不到 40 完满了可推测的财务影响？因为好多企业是为了用 AI 而用 AI。

业务痛点的可量化进度，重要在于能否贯通地回话三个问题：

1. 咱们有莫得至少三个交流、律例贯通、东说念主工老本又的业务经过？这是 AI 容易加持的。

2. 这些经过刻下的率基准线能不可被贯通量化？比如客户反馈时间、订单处理时间、敷陈生成时间。

3. 这些经过率提高后，对企业的财务数据影响能不可算明晰？要是跟财务主见差得太远，这件事就可有可了。

二个信号，是组织信任的热情安全进度。德勤的数据披露，96 的企业卡在 AI 转型的半路。可见，组织的扩充力比时间进击致命。如何不雅察组织的信任度？也有三大主见。

1. 职工对变化的反应情状。当提到要引入 AI 时，职工的反应是"能帮我作念什么"，如故"这会不会替代我、挟制我的存在"？前者是信号，后者是风险。

2. 跨部门联接的顺畅进度。动 AI 转型定是跨部门的。企业原有的部门墙要是很厚，AI 只会让"墙"厚。要是个跨部门的样式从立项到落地要过三个月，那就证明企业的部门墙太厚了，AI 动的难度会很大。

3. 试错文化的训诲度。AI 转型期定要经过试错阶段。要是企业文化是"次须作念对，作念错就刑事包袱"，那 AI 转型会很不幸。

不错不雅察下，当年两年企业里有莫得中微型的组织变革顺利案例？

要是有，证明有"肌肉记念"；要是莫得，就要正式。在被问及 AI 转型顺利的重要身分时，些企业的 HR 共享说念："雇主允许咱们犯错，给了咱们试错的时间和空间。"

三个信号，是者的插足意愿度。绩的 AI 组织和普通组织大的区别，即是有莫得贯通的 AI 计策，以及把手是否躬行挂帅。这里也有几个不雅察点：

1.CEO 的时间分派有莫得花在 AI 上？要是个月都没花四五个小时门研讨这个事，证明不深爱。

2. 资源调配的先。当样式出现糟塌时，AI 样式能不可先赢得资源，如故靠边站？

3. 容错机制。者能不可公开暗示"要是错了，我来兜底"，让大省心去学习、去迭代？

四个信号，预应力钢绞线是数据基础的训诲度。好多企业很难入 AI，是因为没稀有据。推测数据基础的训诲度，有两个主见：

1. 中枢业务数据有莫得蚁集存储？不需要很，但能不可单调出来？要是踱步在数个东说念主的数个 Excel 内外，那难度就很大。

2. 数据的权限有莫得贯通的界说？谁不错看什么数据、改什么数据，有莫得律例？要是莫得，数据流露的风险、被修改的风险都很大，不敢贸然行动。这时企业要花两三个月先把数据责任作念好。

五个信号，是外部竞争窗口的要紧感。麦肯锡和普华永说念调研披露，40 的上市公司还是声明受到了 AI 智能体的实质影响。这意味着竞争敌手还是在路上了。

2024 年，些作念告白文宣、海报联想的告白公司跟我聊，说 AI 器用入，原来周的活，半天就交出去了。但到客户那里，要让客户以为"如故东说念骨干的"。

要是同业还是有标杆案例，那就不得不跟进；要是客户都在用 AI，请托周期就须压缩，不然客户会再行遴选作伙伴；要是新职工应聘时都在问"公司 AI 用得如何样"，证明东说念主才的期待还是改变。

要是公司跟 AI 不要紧，东说念主才也不会来。这些外部竞争的要紧感，也会动组织变革。

这五个信号，个亮了，全员培训就不错启动；三个亮了，就不错启动个样式；五个都亮了，公司就该合手紧转型了。

四、跑通的场景：

中小企业可鉴戒的四个案例

对于企业跑通的场景，未必被中小企业鉴戒的，是基于平台化的AI 开发。

前年有波企业花几百万去作念智能体出奇化部署，但时间变化太快了，花了大钱，果时常不够。对于中小企业，现成的就在飞书、钉钉上，多维表格、智能体，都能作念到，我先容几个案例。

案例：液压坐蓐制造企业

坐蓐排班当年每天要花三小时，而况一样出错。

企业作念的步是选场景，聚焦于坐蓐排程这个痛点。

二步是经过重构，不是爽脆地用 AI 替代东说念主工，而是再行联想排产经过：AI 及时刻析拓荒情状、订单先、物料库存，自动生成坐蓐策动，东说念主来作念终说明。

三步是完满了东说念主机协同。老职工不拒抗了，因为这不是来替代他们，而是来责骂他们的责任量，让他们爽脆、。

AI 匡助职工减少了交流办事，后者就不错把元气心灵放在格外处理和居品性量戒指上。着力排产时间从三小时降到十分钟，订单请托周期裁汰 25，半年投资答复率提高了 200。

案例二：印染公司

产线在居品切换时需要查对各式码，旦码错了，就会随着印错。当年东说念主工耗时 20 分钟查对数据，而况还会出错。当今借助 AI，只需要拍摄张像片，两分钟内即可完成校验，准确率大幅提高。这些都是小场景，但创造了实实在在的价值。

案例三：AI 创作公司

个十东说念主鸿沟的创业团队，注于 AI 创作。他们的策略并非自研时间，而是整现存器用——将可灵、即梦、剪映等训诲的 AI 器用串联起来，构建齐备的责任流，为电商告白片、文旅宣传片提供 AI 制作服务。

半年内，团队收入达到 200 万元。他们的顺利归因于两点：是找准细分商场，聚焦电商告白与文旅宣传；二是善用现成器用，以低老本、轻钞票模式运营，不进行自研。

案例四：电商公司

这公司在客服智能体上领受了"双量化"运营法，个经过率量化——明确客户反馈时间、问题处分率、客户烦闷度这三个主见，用数据谈话。二是东说念主机单干量化——贯通界定哪些问题由 AI 立处理，哪些问题须东说念主工介入，将单干畛域落实到位。

实施后，客服东说念主力减少 40，客户烦闷度提高 15。职工从交流应付中平安出来，注于复杂问题的处分；AI 在服务过程中也能判断哪些我方处分不了，快速奉告东说念主工介入。

这四个案例的共同性情：

，雇主躬行挂帅，把 AI 视为把手工程，而不是平直甩给 IT 部门。

二，场景聚焦，找到阿谁频、易错、AI 不错接收的小场景，不追求大而全，先把两个价值场景磨透。

三，经过比时间要紧。不要先去想用什么器用，而是先重构责任经过，再想考 AI 如何赋能。

五、AI 期间企业的三大中枢竞争力

先，来看个东说念主层面。奥特曼、黄仁勋等大咖有个共同的不雅点：AI 期间变化太大，而变化的背后是合乎变化，合乎变化的背后即是学习。是以，"学习如何学习"的智力，将会成为 AI 期间的中枢竞争力。

谁的学习智力强、谁学得快，谁就容易成为某个行业的。

次工业改动破了东说念主和东说念主体能的鸿沟，二次工业改动破了东说念主和东说念主技巧的鸿沟，三次工业改动破了东说念主和东说念主信息的鸿沟，而此次 AI 期间的工业改动，破了东说念主和东说念主业的鸿沟——因为你善于学习，AI 将跟你起处分障碍。

学习智力背后，还有个重要抓手——发问智力。咱们不要去问那些有门径谜底的问题，而是要问出能跟 AI 起探讨的问题，让 AI 变成东说念主的莳植——不仅你问它，还要让它问你，形成种共创式的互动交流。

回到组织层面，时间势的平均半衰期，还是从 18 个月裁汰到了 6 个月。企业今天先的器用，半年后以致个月后，便成为东说念主东说念主可用的标配。在这样个大变化的期间，什么才是组织的中枢竞争力？我追想了三点。

，有的数据钞票。数据钞票将是 AI 期间企业的"石油"。行业的关注点还是从模子的竞赛，转向了数据和体系的竞赛。

大模子是通用的，唯有企业的数据才是属的。数据质料将决定 AI 果的上限。好多企业 AI 失败，不是因为模子不好，而是因为数据太脏、太散、太浅，以致莫得。

有的数据钞票体当今那处？比如，当年十年服务客户的多数交互记载、客户温和的问题和反对见地的处理，这些不错磨练出犀利的客服智能体。

比如，你有的坐蓐供应链、质检以及行业属的特殊数据，这些不错构建属模子再比如，当年顺利的案例、失败的有计算，这些不错磨练出匡助科学有计算的系统。

组织在每个场景里千里淀下来的警戒、策略、法、经过，都叫数据，能不可把它千里淀下来、整理好、用 AI 去磨练，这才是重要。大模子很聪惠，但因为微辞你的数据，是以法真实了解你。

二，东说念主机协同的组织智力。这是组织智力，不是时间智力。东说念主机协同的组织智力具体表当今那处？

，智能体编排的智力，职工能熟习组多个智能体来完成复杂任务。二，东说念主机单干的联想智力，组织要能贯通地界定什么是 AI 作念、什么是东说念主作念。三，快速学习的智力，组织未必不绝经受新器用、新法，快速迭代。

2026年缺的将不是 AI 时间东说念主才，而是既懂业务又懂 AI 的复型东说念主才。老职工懂业务不懂 AI，新职工懂 AI 不懂业务，这就出现了个渊博的断层。

是以，这种东说念主才只可里面培养。企业要把 AI 技巧类的培训、AI 组织系统的培训纳入晋升的要要求。里面要建立 AI 师制，让水平的 AI 职工去带动低水平的 AI 职工，通业务和时间之间的壁垒。

三，AI 生态中的可见度与实在度，或者说"被 AI 看见的智力"。

当今，豆包、千问、DeepSeek，还是成为检索信息的主要载体。企业和个东说念主获取信息的模式还是发生了改变。2025 年四季度，大家生成式 AI 的浸透率还是接近 20，过 45 的 B2B 采购启动向生成式 AI 发问，而不是传统的搜索引擎。

2026 年，份" AI 竞争力敷陈"忽视了个公式：AI 竞争力指数 =AI 可见度 × 综说起排行 × 内容实在度。

，AI 可见度体当今，企业的内容能否被 AI 检索到、援用与荐？

二，综说起排行体当今，企业的在 AI 的回话中出现的频率有多、排行有多靠前。

三，内容实在度体当今，企业的内容被 AI 判定为实在源的比例。要是不睬解这个逻辑，就会出现"原生销亡"。物理寰宇的声量法疗养为 AI 有计算，入场券就没了。

AI 期间，企业要门作念 AI 看得懂的网站，不是原来阿谁网站；要门写 AI 读得懂的著述，不是原来的公众号著述。

六、给企业的终建议

后，就用句话来综合：用业务问题去倒时间遴选，而不是用时间热门去寻找业务场景。

当年好多企业头脑热，看到大模子火了就要买，看到智能体热了就要部署。着力器用买了堆，并莫得带来显豁的业务。时间的迭代实在太快了，热门恒久是追不上的。

业务问题时常是贯通的。

客户要的是什么？不外是反馈快、老本低、体验好。咱们不妨多问我方：客户究竟要处分什么产业问题？这些问题能否借助 AI 处分？用 AI 能带来多大提高？要是这些问题想不明晰，选任何 AI 器用都是蓦的。

AI 是催化剂，是放大器。你有点，AI 就放大你的点；你有纰谬，AI 就放大你的纰谬。AI 在带来时间"平权"的同期，也在形中拉大了差距。时间不是进击，老本不是进击。真实的进击，是组织惯和力的缺口。

AI 直在变，但不变的是莳植力。如何赋能东说念主、尊重东说念主，如何匡助每个职工在变化中找到我方的价值定位……这些，才是者真实需要去动的事。

* 著述为作家立不雅点，不代表条记侠态度。

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