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1最近一个很明显的变化是，越来越多人的注意力正在从传统业务话题转向AI，我们自己高强度使用AI也差不多有半年的时间，业务层面也做过很多探索，虽然任务效率在快速提升，但我始终觉得离拿到业务结果还有很大的距离，当AI从个人工具进入组织工作流，协作、利益和责任问题也开始出现。
另外，我们也在思考一个问题，在AI提效的大背景之下，最终带来的是增长，还是裁员，还是说会同时发生？
这期没有标准答案，欢迎你一起加入讨论。
TimeLine：
AI提效有三个层级，任务效率、组织效率以及业务结果的提升，前两个是过程指标，第三个是结果指标
通过AI工作流，组织的协作效率是有提升的，背后的代价是什么？
很多人都会接到AI提效的任务，很多人的做法是既要应对、落地，又要努力保住团队的岗位数量，但任务玩命儿干最后革自己命的人会比较少
对AI的探索不要有太多包袱，人的退路不一定都是留在公司
AI模型首要目标不是回答问题，它只是发现了回答了令你满意的问题，迎合了你的这些想法之后，你会跟它进行更多轮的对话，第二个目标才是解决我们的问题
很多时候方向本身不对，AI会质疑你的具体方案，但AI还是会在这个方向范围之下给出答案
AI已经证明它能提高生产效率，但生产效率能不能变成业务的有效性，这个很考验判断，绝大多数业务还没有证明，目前的局部解法是沉淀业务上下文
业务上下文包括业务现状、业务问题、业务判断以及数据回流，这四个东西不是几个孤立的文档，是一个循环，本质上就是要把决策过程全部还原，然后告诉AI
如果AI真的解放了人，躺平为什么不能是一个好结果
要用好AI，本质上还是结构化表达，才能更好的跟AI说清楚
主播：
萝卜、连起
剪辑：萝卜
录制时间：2026.7.20
音乐：
AHV-Caroline
盛夏的寒风- You are my sweetest thing
