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對話實錄 | AI讓個體更強,系統(tǒng)更堵?李志飛:組織該重做了

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對話實錄 | AI讓個體更強,系統(tǒng)更堵?李志飛:組織該重做了

出品 | 《態(tài)度》欄目

作者 | 袁寧

編輯 | 丁廣勝

“當(dāng)AI將個體效率推向極致,組織整體反而可能陷入‘個體越強,系統(tǒng)越堵’的陷阱”當(dāng)越來越多公司把 AI 當(dāng)作個人“提效工具”時,出門問問李志飛開始反思組織會不會因此失靈。

這是一個看上去有些反常識的判斷:AI越強,組織未必越高效。相反,當(dāng)超級個體不斷涌現(xiàn),企業(yè)反而可能陷入另一種更隱蔽的擁堵:每個人都在加速,系統(tǒng)卻沒有變快;每個人都更能干,協(xié)作卻變得更脆弱。李志飛把它概括為一種新的組織危機,而出門問問這次想回答的,也正是這個問題:當(dāng)AI開始重寫生產(chǎn)力,企業(yè)究竟該怎么重寫自己。

對話實錄 | AI讓個體更強,系統(tǒng)更堵?李志飛:組織該重做了

4月21日,出門問問發(fā)布企業(yè)級AI原生協(xié)作平臺 CodeBanana,并同步推出《超級組織》。在李志飛的表述里,這不是一次普通的產(chǎn)品上新,也不只是一本講AI轉(zhuǎn)型的方法論新書,而是一次對企業(yè)組織底層邏輯的直接追問:如果舊的協(xié)作結(jié)構(gòu)承載不了新的智能生產(chǎn)力,那么企業(yè)要升級的,就不只是工具,而是“組織操作系統(tǒng)”本身。

從這個角度看,CodeBanana并不想做又一個AI助手,或者又一個協(xié)同軟件。它試圖切入的,是今天大量企業(yè)正在遭遇、但尚未被清晰命名的斷裂帶:一邊是越來越強的超級個體工具,另一邊是依然遲緩、割裂、依賴人肉傳遞的組織協(xié)作機制。個體效率被推到極致之后,組織效率為何反而可能成為瓶頸?圍繞這個問題,出門問問試圖給出自己的答案。

在發(fā)布會之后,我們也和出門問問創(chuàng)始人、CEO李志飛聊了聊。以下是對話內(nèi)容。

對話實錄 | AI讓個體更強,系統(tǒng)更堵?李志飛:組織該重做了

提問: 目前AI token成本已占15%,未來這個比例肯定會越來越高,AI與人力投入的產(chǎn)出如何評估?

李志飛: 我們現(xiàn)在沒有精打細算地去評估它,從總體感覺來說肯定是劃得來的。比如我們的產(chǎn)出可能是以前的三四倍,但確實有很多Token在浪費的。比如我們有一個客服,處理一封郵件可能花了50美金——他可能用了不必要的貴模型,或者沒有把經(jīng)驗封裝成Skill重復(fù)使用。這種東西,未來在我們系統(tǒng)里邊都會去關(guān)注。

提問: 超級組織模式下,人類員工的核心價值被重新定義,主要體現(xiàn)在哪些能力方面?公司在人才招聘、培養(yǎng)、考核上有哪些適配調(diào)整?

李志飛: 最核心的第一點是“全棧能力”。以研發(fā)為例,以前分得很細——前端、后端、iOS、Android……但現(xiàn)在我們的工程師基本上可以一個人做前端后端甚至算法。產(chǎn)品經(jīng)理今天分享的那些非研發(fā)人員,基本上都具備全棧能力,可以做一些簡單研發(fā)。全棧是第一要素,其次是跟AI協(xié)作的能力,以及心態(tài)——你得真的相信AI,愿意去跟AI死磕,而不是總?cè)フ褹I的不行之處。

提問: 推行“AI參加每場會議”,要求員工全部使用Agent,推行過程中遇到的最大阻力是什么?

李志飛: 剛開始肯定有阻力,我們最早用飛書,那時會議錄音不是默認打開的。后來我在系統(tǒng)里配置打開,包括我自己的會議全部默認有錄音。那時有些人可能就不在群里開會了,我就會問:你沒事情要做嗎?為什么沒開會?但今天已經(jīng)反過來了——現(xiàn)在所有人第一反應(yīng),哪怕兩個人坐在一起,也會把會議記錄打開。因為大家已經(jīng)習(xí)慣了會議記錄之后AI直接編程干活,如果把這個關(guān)掉,很多人會罵我。這就是一個習(xí)慣的建立過程。

提問: CodeBanana是一個權(quán)限更大的飛書式協(xié)作軟件,還是一個完全AI native的組織協(xié)作軟件?

李志飛: 一定要定義的話,肯定是后者。飛書里,企業(yè)開會、同步、討論,但Coding、設(shè)計師的工作等都分散在其他工具里。我們這個系統(tǒng)是溝通與執(zhí)行合二為一——今天的演示里,沒有用任何第三方工具,直接完成了整個演唱會網(wǎng)站的Demo。飛書里目前沒有這些功能——Skill、Cron job、Agent、文件系統(tǒng)……我們是為Agent而設(shè)計的協(xié)作系統(tǒng),不是飛書那種以消息推送為主的系統(tǒng)。

提問: 企業(yè)后臺有大量項目并發(fā)時,如何防止Agent之間重復(fù)工作、越權(quán)?Agent的工程駕馭上是怎么做的?

李志飛: 這個問題還在不斷完善中。首先有權(quán)限限制,別人在用你是不能同時用的。你更關(guān)心的可能是“我要一直等”的問題——我們未來會去解決排隊通知機制。另一個維度是設(shè)計層面:你要開發(fā)一個產(chǎn)品,到底要建幾個項目?如果A、B、C任務(wù)不會并行,就把它們放在一個項目里;如果要并行,就拆成三個項目。這需要CEO、產(chǎn)品經(jīng)理在設(shè)計時思考清楚串并行關(guān)系。未來我們會讓系統(tǒng)自己給出建議——你告訴它你有哪些人、怎么工作,它來告訴你應(yīng)該建幾個群、誰在里邊。

提問: Skill Market是整個組織可以共享的嗎?跨項目的上下文、資產(chǎn)是否可以共享?

李志飛: Skill Market是跨組織共享的,A組織可以給B組織用。但項目之間是獨立的文件空間,項目之間不能直接互相訪問——這和Cursor、ClaudeCode那種單人工具不同,我們有嚴(yán)格的權(quán)限隔離??珥椖康年P(guān)聯(lián),可以通過A2A(Agent to Agent)方式解決:如果你需要公共知識庫,就建一個公共知識庫項目,然后把它拉進其他群,通過Agent互調(diào)的方式完成。

提問: 可以對Agent進行人格化定制嗎?還是有統(tǒng)一的工程限制?

李志飛: 隨便定制。Agent有幾個核心文件——Identity、Memory等,這些文件你都可以改,每個項目可以單獨配置,只要你有權(quán)限。

提問: 發(fā)布會定義叫“超級組織”,說明對人力組織結(jié)構(gòu)有非常高的戰(zhàn)略性重視,這個轉(zhuǎn)化到具體財務(wù)貢獻上,您有期待嗎?

李志飛: 成本肯定是大幅度下降的。今天我們花了80%精力做CodeBanana這個產(chǎn)品,目前有幾十個企業(yè)在試用,我們希望未來這些產(chǎn)品能帶來更多營收,而且營收質(zhì)量可以更高。

提問: 您工程師出身,管理是一定程度的短板,現(xiàn)在到這個節(jié)點,反而以短板結(jié)合工程師長板做了這套新的組織平臺,有什么穿越上的感悟?

李志飛: 我不否認我的問題。管理一個大規(guī)模人力組織,我確實不擅長——去年參觀了幾十家企業(yè),一方面羨慕他們,另一方面也不想做他們。比如很多同學(xué)做連鎖,買1萬家門店,那種工作打死我也干不了,性格上就不適合。所以我一直在尋找拯救我的方式,今天做的這個產(chǎn)品,也許是能拯救我的方式。

提問: 超級組織的重構(gòu),有沒有新的考核體系與之匹配?另外組織過于扁平后,員工晉升通道難打開,會催生什么樣的激勵機制?

李志飛: 我們有一些量化的定義——AI可以自動判斷,比如你這個工程師是不是真正“全棧”,AI很清楚地知道你做的事情是不是某一個很小的范圍。AI來管理組織、評價員工,肯定遠超我們的HR或我自己對很多人的了解,因為他能看到你的代碼提交、產(chǎn)品發(fā)布進度等所有數(shù)據(jù)。關(guān)于晉升和激勵,我不否認,這在接下來肯定是一個巨大的社會問題。但同時也會衍生出大量新機會,比如研發(fā)本身的需求可能比以前大10倍。

提問: 超級組織干掉的是中層嗎?中層在這里有沒有可以迭代的機會?

李志飛: 干掉的不是中層,而是只干以前中層那些活的人。中層素質(zhì)很好——聰明、愿意干活,他們完全可以進化成超級個體。只是以前的中層大部分時間都在做溝通管理的工作,沒有一線執(zhí)行能力。未來中層需要一方面有一線執(zhí)行能力,一方面有更高層的戰(zhàn)略、產(chǎn)品、用戶思維。不能說干掉某一類人,而是干掉那些只干那類工作的人。

提問: 出門問問現(xiàn)在是不是更像一家軟件公司?

李志飛: 內(nèi)核肯定是一家軟件AI公司,但商業(yè)模式可以是硬件。比如我們有錄音設(shè)備、錄音耳機,只不過我們和競品比拼的是里邊Agent的能力。硬件是載體,AI能力是差異化。

提問: 飛書、釘釘、Notion都在做AI集成,相對這些競品,CodeBanana的優(yōu)勢在哪里?

李志飛: 第一,那些公司本身就不是AI native的公司。飛書幾千人干這件事,他們自己的組織方式就不是今天說的這種工作流——全棧、多人與Agent協(xié)作、所有聊天都有Agent參與。第二,我們面臨的市場不一樣。飛書、釘釘面對的是企業(yè)協(xié)作管理市場;我們做的是協(xié)作管理加執(zhí)行,面對的是整個勞動力市場的Token成本——中國8000萬知識工作者,工資的15%是Token,這是完全不同量級的市場,可能是以前的100倍、1000倍。

提問: 在您的觀測下,未來一個有AI參與的Workspace里,企業(yè)的工作流會發(fā)生哪些根本性的轉(zhuǎn)變?哪個環(huán)節(jié)效率提升最明顯?

李志飛: 工作流最大的變化就是從“線性”變成“圓形”。以前軟件研發(fā)是線性的:產(chǎn)品經(jīng)理調(diào)研→設(shè)計→前端→后端→聯(lián)調(diào)→測試→上線,可能兩個月。今天在我們這里,可能只有兩個人在一個群里,沒有那么多工種,直接出系統(tǒng)——你們今天演示里就沒有看到PRD、沒有看到設(shè)計師,就直接上線了。從線性工作流變成圓形工作流,配對的人非常少,全棧,組織架構(gòu)極扁平,都在指揮Agent干活。對于我們來說,研發(fā)成本高,所以研發(fā)方向的投入產(chǎn)出比提升最明顯。

提問: 出門問問內(nèi)部從原來的工作模式,進化到有Agent協(xié)作的超級組織狀態(tài),目前進入到什么階段了?

李志飛: 去年10月在研發(fā)里開始做,到去年年底研發(fā)基本變成了我說的這種形式。最近又推了三四個月的非研發(fā),10個里面大概有3個達到了所謂超級個體的標(biāo)準(zhǔn)——市場人員能做Dashboard、能爬數(shù)據(jù)、能自己搭系統(tǒng);我們銷售自己搭了一個CRM。組織用AI的階段大概分三類:聊天(ChatGPT階段)、AI干活(Coding Agent階段)、AI是整個Organizer(驅(qū)動整個公司的項目經(jīng)理)。我們現(xiàn)在處于第二到第三之間。

提問: 如何看待“一人公司”這種組織形式?它和超級組織沖突嗎?

李志飛: 一人公司就是超級個體。如果在組織形態(tài)下,它是有沖突的——權(quán)限管理、工作習(xí)慣都跟組織沖突。任何嚴(yán)肅的商業(yè)體,一人公司肯定會有成功的,但絕大部分不會成功。因為你改變的只是研發(fā)效率,但商業(yè)化是非常復(fù)雜的系統(tǒng)工程。你自己做的東西一個人用很爽,但一旦要給別人用,對方會挑出100個毛病,你就要照顧更多用戶的需求。一旦到組織范疇,哪怕兩個人需要協(xié)作,就完全不一樣了——這是為什么我們探索的是超級組織而不是超級個體。

提問: 今年在CodeBanana這條產(chǎn)品線上,目標(biāo)是什么?

李志飛: 今年上半年,能不能找到100個企業(yè)跟我們一起迭代?,F(xiàn)在通過小規(guī)模的CEO朋友圈在聊,所有CEO都很焦慮、都想嘗試,轉(zhuǎn)化率很高。但100個里面,能留存下來的可能不到一半——這不僅需要CEO有決心,還需要他足夠堅定,有耐心真正推下去。我們就是不停地吸引新企業(yè)進來。

提問: 100個企業(yè),有沒有篩選標(biāo)準(zhǔn)?什么樣的企業(yè)可以加入?

李志飛: 目前都是我的朋友——某種程度上是信任,他們相信我。第二,并不是所有企業(yè)都適合。CEO和員工得把常規(guī)AI應(yīng)用用得很得心應(yīng)手。另外要是知識型企業(yè),心態(tài)要愿意學(xué)習(xí)、愿意嘗試。還有一點很重要:CEO要是“獨裁者”,足夠堅定。推行組織變革,CEO必須有這個決心和執(zhí)行力。

提問: 感覺你們的模式有點像美股Block公司裁員40%后股價大漲,是否也在效仿?研發(fā)和非研發(fā)占比是多少?

李志飛: 不是效仿,也不是為了資本市場。我信這個東西,我希望我的組織變成這樣——這是非常純粹的出發(fā)點和目標(biāo)。研發(fā)占整個公司的比例肯定是在下降的:一是有了工具后研發(fā)效率大幅提升,二是非研發(fā)也有了研發(fā)能力。這是一個趨勢。

提問: 您還經(jīng)常去美國硅谷嗎?國內(nèi)外AI應(yīng)用卷的方向有什么不同?

李志飛: 最近兩個月沒去。應(yīng)用層面,無論企業(yè)應(yīng)用還是ToC應(yīng)用,我覺得中國肯定會超越美國。ToC,移動互聯(lián)網(wǎng)時代中國就已經(jīng)碾壓美國了。企業(yè)應(yīng)用目前美國遠超中國——美國企業(yè)有付費習(xí)慣。但未來會變,中國企業(yè)家那種對AI的饑渴和決心,肯定遠超美國。我發(fā)了一個朋友圈放二維碼,當(dāng)天就有接近300個CEO掃碼,當(dāng)天晚上的分享100多個CEO在線聽。中國企業(yè)家這么卷,一定能做出很好的企業(yè)應(yīng)用。

提問: CodeBanana的商業(yè)模式上,考慮按量計費、按效果、還是按利潤分成?

李志飛: 現(xiàn)在很簡單:坐席費加Token費。比如10個人,每個月有一個固定的坐席費,里面有基礎(chǔ)Token用量,超出部分再單獨買Token費——跟Cursor等產(chǎn)品類似。還沒考慮按效果付費。

提問: 企業(yè)客戶最關(guān)注哪些核心訴求?他們用什么ROI指標(biāo)來考量?

李志飛: 比較激進的企業(yè)現(xiàn)在愁的是:第一,員工不用——哪怕免費給員工用,可能還有10%~20%的人就是不用,沒有好奇心。所以很多企業(yè)最大的問題是先把它用起來,第二步才是有產(chǎn)出,第三步才是降本增效?,F(xiàn)在大量企業(yè)根本就沒用起來——有些美國很知名的科技大廠不允許AI生成代碼,有些中國大廠用AI被扣績效。

提問: 如何說服企業(yè)把命交給你?涉及核心業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù),他們會有什么顧慮?

李志飛: 我的漏斗模型:飯局里花5分鐘講超級組織理念,所有CEO都愿意聽,第一反應(yīng)就是“我能不能試”,理念→試用的轉(zhuǎn)化率接近100%。但試用后能真正用起來的,可能就降到50%——要么CEO自己不用,要么下面指派的人覺得“為什么不用Cursor?”。能留存下來的再打折。所以我們現(xiàn)在還沒糾結(jié)到數(shù)據(jù)安全那個層面,大家卡在最前面的如何讓人真正用起來的階段。

提問: 企業(yè)客戶從原有協(xié)同辦公軟件遷移到CodeBanana,路徑是什么?什么點最能打動他們?已有客戶畫像是什么?

李志飛: 并不是說要全部遷移過來,我們不跟飛書競爭——我們的市場是任務(wù)執(zhí)行,是勞動力市場,不是純粹的協(xié)作市場。我們跟飛書是打通的,消息可以發(fā)到飛書,也可以讀飛書文檔??蛻舢嬒瘢阂徊糠质俏业腃EO朋友們(信任基礎(chǔ));另一部分是對AI轉(zhuǎn)型極度饑渴、CEO自己對AI有認知、員工素質(zhì)比較高——這幾點缺一不可。

提問: 戰(zhàn)略定位是什么?利潤空間有多大?技術(shù)門檻在哪里?(外行會覺得就是模型套了個殼)

李志飛: 首先CodeBanana幫助我整個組織轉(zhuǎn)型成超級組織,不管做什么業(yè)務(wù),這個方式得先進。商業(yè)化有兩種可能性:一是平臺化——和有共同信仰的企業(yè)一起進化,這本身可以商業(yè)化,研發(fā)成本遠低于以前,在Token里抽比例就挺好。第二種可能性是到后面變成完全自動化的組織,我可以直接做端到端的業(yè)務(wù)——以前我沒法做,因為管理難度和投入太大,但完全自動化之后,我可以做的事情就更有想象空間了。

提問: 通過CodeBanana,出門問問取代了哪些企業(yè)軟件?哪些傳統(tǒng)軟件現(xiàn)在沒用了?

李志飛: 絕大部分傳統(tǒng)企業(yè)管理軟件——那些只給你做界面、搞得極復(fù)雜的,都不需要了。比如我們有個通訊錄導(dǎo)入,以前要復(fù)雜的UI交互,現(xiàn)在直接用AI把通訊錄轉(zhuǎn)成我們能接受的格式,完全不需要界面。包括飛書多維表格,我們也慢慢不用了——因為AI生成數(shù)據(jù)或者自己爬API都很簡單,以前他們爬不了API才需要那些工具。

提問: 研發(fā)成本降低了多少?未來會降到什么程度?

李志飛: 去年我們主要優(yōu)化成本,現(xiàn)在的目標(biāo)已經(jīng)變了——不是優(yōu)化成本,而是真正產(chǎn)生商業(yè)價值。我現(xiàn)在更多是想換一些更適合我們這種組織的人進來,而不是純粹裁員降本。

提問: CodeBanana普及后,下一階段對員工要求的核心能力是什么?

李志飛: 三個階段:第一階段是Copilot時代,人用腦力寫具體程序;現(xiàn)在是第二階段,人更多做判斷、選擇、下指令、把意圖講清楚;未來第三階段,最重要的是“系統(tǒng)設(shè)計者”——能夠設(shè)計整套自動化系統(tǒng),而不是某一個具體功能。比如我作為CEO能不能設(shè)計一套完全自動化的研發(fā)系統(tǒng),讓AI在這個循環(huán)里自動運轉(zhuǎn),我只是偶爾做選擇、做決定。這種系統(tǒng)設(shè)計能力會比執(zhí)行具體任務(wù)重要得多。

提問: 整個社會的就業(yè)結(jié)構(gòu)會怎么變?被AI指揮的人是否還有價值?

李志飛: 這個問題很恐怖,很可怕。公司里有兩類人:被AI指揮的,和指揮AI的。今天有些人真的沒有能力去指揮AI。但被AI指揮并不代表沒價值——就像美團外賣員,他是被美團系統(tǒng)指揮的,但并不代表他低級、沒價值。以前知識類工種沒有這種系統(tǒng)來管他們,所以工程師可以摸魚、不回消息還拿高工資。某種程度上,我認為AI系統(tǒng)其實會導(dǎo)致一個更加公平的社會——能力和產(chǎn)出會更準(zhǔn)確地被評估和回報。

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