重构协同：关于AI Native班组的思考 | 人人都是打算经理

近一两年，商家内的AI专项可谓遍地开花：技术力侧在探索各种AI Coding打算，业务侧在做业务运转的AI化。但热闹之下，似乎都撞上了一堵墙——单点上各有各的提效，全局上整体的效果却并不明显。

这是为什么？我的判断是：商家真正的效能问题，从来不是单点的产能，而是“协同”；而这一年的AI提效，恰恰大多没碰到协同。 这里举两种最典型的“拆碎”：

一种是业务被横向切碎。为了扛住架构和规模的复杂度，一个完整的业务被拆成渠道、横向打算、垂直业务等一堆班组，各有各的KPI，目标并不一致。于是A业务GMV的增长，实质可能只是吃掉了B业务的份额，全局看甚至是负的——因为缺一个共同的全局目标。

一种是产研流程被纵向拆碎。需求、打算、研发、测试各管一段，中间靠人来回传递。而现在我们大多只盯着其中最小的一段——个人的AI Coding提效，写代码时“爽感”十足，但端到端算下来，整体效能的提升其实很有限。

诸如此类的“拆碎”叠加起来，就是“单点遍地提效、全局却不见增量、成本反而在涨”的根源。所以真正的破局，不是把某个环节再调快一点，而是用“知识底座＋Agent”把协同这件事本身重做一遍。

这篇文章不是要给出一套具体的解决打算，而是从这件事出发，讲讲我的理解。先说观点：一个AI Native班组能不能真正跑起来，中心落在两件事上——建好知识底座，以及建好人、Agent、知识底座三者协同的工具。

一切生产活动，最终都是为了满足人的需求。而人的原始需求本质是稳定的——马斯洛那张表几十年没怎么动过。所以变的从来不是需求本身，而是满足需求的形式。

顺着这一点，可以把所有事情切成两类。它们看起来都是“业务的一部分”，但在AI面前的命运并不相同：

先看消费侧。 人要看新闻，于是有了报纸；嫌报纸慢，有了门户网站；嫌守在电脑前麻烦，有了手机里的消息流；再往后，是AR眼镜，也许还有脑机接口。需求（“我想知道发生了什么”）从头到尾没变，变的只是那层交互——人和满足之间的界面。

到了AI时代，这一侧更像是朝“个人助理”的方向在走。钢铁侠里的贾维斯是我们可以想象的一种未来形态：它接管的是面向每个人“最后一公里”的需求，高度个性化——你要什么、想怎么要，是它来适配你，而不是你去适配打算。

所以消费侧的演进，本质是交互形式的一次次升级。但无论升级到哪一代，终端永远是人，“以人为本”在这一侧始终成立，不会被任何技术力动摇。对我们这种互联网电商的商家来说，这一侧固然要紧，但AI时代更多的机遇和考验，在另一侧。

再看生产侧。 也就是“B端”，它没有“终端是人”这个锚，完全是当下技术力水平的产物——有什么样的技术力，就长出什么样的流程、分工和架构。技术力每升级一轮，这一侧就被重写一次：从手工作坊到流水线大生产，从纸质单据到ERP、OA，再到互联网化、移动化……每一次技术力革命，都把“生产怎么组织”重做了一遍，我们这代人已经亲历过好几轮。

但这一次和以前不太一样的地方在哪呢？先看一下，一条业务流程，到底是靠什么“串”起来的？曾经的答案一直是——人。需求评审会上，是人把上下文从打算传给研发；工单架构里，是人把上一个环节的结论手动录进下一个环节；所谓“流程”，本质是一连串由人来完成的传递、判断和衔接，人的“泛化性”和“容错性”天生适合做串联。我们过去几十年开发的绝大多数生产侧软件，都在给“人来串联”这件事打辅助——表单是为了让人填，看板是为了让人看，审批流是为了让人点。它们共同的设计前提，是“人是串联者”。

AI时代最大的变化，就是一句：串联者从人，换成了Agent。

这也是“AI Native”和“AI辅助”的要紧差异：

看清楚这一点，我们就明白，会消亡的不是“软件”这个笼统的概念，而是那些把“人是串联者”当作设计前提的软件——表单、报表、审批流，以及大量内部架构里“等人来操作下一步”的环节。它们要服务的那个“人”的角色，已经不在原来的位置上了。

举个身边的例子：运转侧大量的AI提效诉求，其实是取数、做日报周报，或者横向小二向产业小二“收作业”——这些工作，本质上都是在做消息的传递和协同。换个角度想，如果串联这件事本身交给了Agent，这些为“人传人”而存在的工作，也许压根就不必存在了。

换句话说，整个生产侧的形态，注定要被重构——不是在旧骨架上修修补补，而是围绕新的串联者重新长一遍。

观点总结：消费侧永远以人为本，变的只是交互；而生产侧的“串联者”正从人换成Agent——面向“人来串联”而开发的软件会消亡，整个形态必须重构。

把串联者换成Agent之后，一个班组理想上会长成什么样？