在企业的组织中：AI味当面子，卷味当里子。
01
2026年的人工智能行业，有个鲜明的趋势特征，越来越不在乎AI新词，专注于工作流提高生产力，以及企业的AI转型探索，降本增效的花式新手段。
以前一人多岗，现在一人多角色，甚至是超级个体一人公司。
公司领导明显培训课听太多，每次开会都要反复强调：打造AI型组织架构和协作；但是对于不同部门来说，丝毫不影响各自对AI的运用程度。
职场的所有人，并非都在AI的焦虑之下。
互联网行业追求新的技术，过去已经展现的淋漓尽致，从所谓的信息化数字化，到组织协作的一体化，再到当下的智能化，业务在发展中不断重构，寒气逼人时要收缩保暖，火热的AI赛道要尝试投入。
不管在什么趋势中，组织提效和降本，都是或明或暗的主线。
销售是公认AI最难替代的岗位，只要有大量的客户资源，并且能证明AI产品的价值，就会用各种策略把脉市场，再从具体行情判断方向，其实很多客户好奇AI的效果。
销售根本不在乎卖什么，只在意能卖多少和提成比例。
产品研发和销售截然相反，要和AI替代的压力正面对线，每天都在使用顶级模型，判断AI的能力最为客观，深度使用者普遍认为：AI当下无法完全替代任何人，但会给人足够的想象空间。
不同岗位的AI压力，取决正面冲击范围的大小。
站在互联网寒冬中，产品研发本来就迷茫焦虑，高不成低不就的半山腰，最怕忽然被推一把，况且没人知道AI这个推手，会朝什么方向持续发力，到何时才会停下来。
02
人工智能爆火三年后，话题在2026年趋于冷静，但步调丝毫没有停下的意思，激进的企业开始思考：如何在AI背景下进行组织重构？
企业和个人不同，并非写提示词搭AI工作流，在社媒展示一下效果预览。
今年很多企业采购AI产品，并且制定各种转型计划，在很多轻量的项目中尝试，从业务采集和蒸馏提示词，一顿操作猛如虎，回到组织协作本身，并没有发生明显变化。
AI工作流或许高效，但是企业流程堪称无敌。
企业围绕AI如何适应变化，堪称最重要且急不来的命题，现有的组织架构和业务模式，前进的动作不能被打断，在惯性中引入颠覆性的AI技术，其中的割裂感不言而喻。
执行者几乎都在用AI，必然提升个人生产力，从组织整体看又收效甚微。
虽然AI在写代码做方案，整理大量的资料和生成文档，但用AI执行不代表质量高，并且AI和人也存在信息差。
映射在整个协作链路上，因为追求效率而隐藏的问题，会在后续流程和决策中出现，大量产出意味更多的核验成本，所以借助AI放大个人能力，很难推动团队整体加速。
个体的AI工作流，带不动公司的生产力。
大多数AI重度使用者，普遍都是先让AI干活，然后自己判断和优化，重复的任务沉淀提示词模板，产生效率上的复利效果，当任务领域延伸多个维度，不管是个人还是团队，都很难产生判断的共识，更何况真正的决策影响，来自组织的上下游。
假设决策和执行达成共识，可以由AI进行主导流程，那流程中人的价值就得重新衡量。
03
互联网行业的公司，堪称模型的磨刀石。
作为吃尽技术红利的赛道，对降本增效的追求向来坚定，产品研发属于最卷部门，头部模型在该领域持续发力，从需求到产品再到编程。
卷到小团队只考虑：产品和开发两个岗位。
在产品研发的AI实践中，好用的模型只有Gpt和Claude两款，都在说模型即产品，如果从公司角度分析，模型的选择空间很多，可以适配不同客户的解决方案。
大多数企业采购顶级模型，期望更少的专业人员做更多的事，专注核心业务的效率和质量。
回到公司自身的角度，并不关心哪个模型厉害。
但更在乎哪款模型能带来营收，把各个模型集成在套壳平台，结合公司的人才团队和服务，向客户提供AI解决方案，更高的效率更低的成本。
当智能被标准化售卖，市场资源是不变的竞争。
抛开企业和产品研发团队，很容易被人忽略的一个方向：其它人常用的模型和AI工具。如果公司内部做过调研，会发现使用最频繁的AI，必然不会是Gpt和Claude这两款，背后还是需求和成本的综合因素。
基数最大的人群在哪里，流量和生意就会去哪里。
观察企业内部的AI模型配置，会发现一个特别有趣的现象，员工手持多个顶级模型，消耗Token提高生产力，企业集成各个主流模型，搭建业务场景解决方案。
背后的生产和生意，从来没有真正被改变。
AI工作流
https://github.com/chaos-pro/chaos-flow
内容归档
https://github.com/chaos-pro/chaos-weblog