日志
这两年关于 AI 的讨论很多，硅基对碳基的冲击、AI 智力已经超过大多数人类，这些道理其实大家都听过了。对我来说，真正触动我改变看法的，并不是这些结论本身，而是团队在实际使用 AI 过程中的一些经历。
一开始我们也觉得，只要把工具引进来、做几次培训，大家自然就会用起来。但真正落地以后才发现，事情远没有这么简单。工具是有了，可真正用得多、用得深的人并不多，更多时候只是个别同事在尝试，大多数人还是按原来的方式工作。
也是在这个过程中我意识到，问题并不在技术，而在心理：
当管理层开始强调“不使用 AI 可能会被淘汰”时，表面上大家都在配合，但私下交流时能明显感觉到很多顾虑：会不会被替代？学不会怎么办？用 AI 出了问题算谁的责任？这些担忧如果不被正面回应，很容易就变成观望，甚至是抵触，最后流于形式。
这让我认识到，AI 落地首先要跨过的，其实不是技术门槛，而是心理门槛。了解人心、洞察人性，从来不是算法能够解决的事，而是文科的课题。如果忽略了这一点，再先进的技术也很难真正转化为生产力。
于是我们尝试调整方式，不再只是强调趋势和压力，而是更多去找具体场景：哪些工作用 AI 能真的省时间，哪些环节能明显降低重复劳动，让大家先从“对自己有用”的地方开始体验变化。这样慢慢主动尝试的人才多起来。
但新的问题也很快出现了。即便大家愿意用 AI 了，效率提升依然不算明显。原因在于，AI 更多还是作为一个“额外工具”存在，用不用全凭个人习惯，并没有真正进入到业务流程里。
比如有些环节，其实完全可以让 AI 先做初稿，但流程上并没有调整，大家还是各做各的；有些本可以通过人机分工来提升整体效率的步骤，也因为责任边界不清晰，最后还是全部压回到人身上。
这让我意识到，如果流程不改，只靠个人去用工具，很难形成规模化的提升。哪些环节可以交给 AI，哪些判断必须由人来负责，哪些步骤需要整体重构，这些都必须结合真实业务去重新设计，而不是只靠培训告诉大家“你们可以试试用 AI”。
在自己和团队使用AI的这些经历让我越来越确定，AI 的目的终究还是为人服务的。不管是直接使用它的一线同事，还是最终面对客户的岗位，如果大家用着更累、更焦虑，那这套系统迟早也跑不长久。
AI 落地并不是一次简单的工具升级，而更像是一场协作方式和工作模式的调整。技术决定了可能性，但真正决定效果的，往往是管理方式、激励机制，以及对人心的理解程度。
从这个角度看，AI 时代真正稀缺的能力，也许不是谁更懂算法，而是谁更懂如何把人和机器组织到一起，形成稳定、高效、可持续的协作关系。某种意义上说，这是一种既需要工程理性，也需要人文理解的跨学科能力。
