中层的AI困惑：Agent来了，组织却没提效？

花椒CTO封冰清这半年一直在思考一件事：AI该如何重塑企业的组织业务？

“现在做技术的人，每天像惊弓之鸟，此起彼伏的裁员消息，让大家很焦虑。”

他自己也身处焦虑之中：外部受技术快速迭代、大厂竞争与经济不确定性裹挟，担忧团队生存与自身技术竞争力；而内部又要面对全员AI认知不足、跨部门协同阻力大、旧考核体系束缚等困难。

这可能是当下所有企业中层或技术人员的真实一面。

而其中最现实的矛盾是：尽管，所有人已开始将AI工具融入工作流试图提升效率——有技术基础的人用Claude、Codex，不懂技术的用ChatGPT、Gemini、DeepSeek、豆包，但真正到了业务复盘时，就会发现一个让人难以接受的现象——明明每个人都在用AI，整体效率却没有任何提升。

“是的，没有任何提升。我一开始也不愿相信这个结果。”封冰清十分感慨。“目前，大部分公司内部的AI使用基本都停留在单点状态，而且每个人对AI的认知和接受程度不同，使用AI的能力和方式也存在差异。要想实现整体提效，就必须把AI的使用从个人行为上升为组织行为。”

组织AI化，谈何容易。

领导层提出：AI化目标

底层员工听到的：替代、裁员、增加学习任务与工作量的信号

中层管理者理解的：权力被削弱，从管人变成管AI，还要改变既有的工作流程

初衷本身是好的，提升整体效率，把人解放出来，去做更多有创造力的事。但实际操作起来就会发现，推进的难度远超预期。

基层会抱怨AI并没有想象中那么好用，甚至需要花大量时间手动修改结果，有时和AI来回沟通的时间，自己动手早就做完了；上层又比较理想化，认为AI能写代码、能做图、能写文案，尤其是一些Agent工具出现后，很多流程都可以自动化处理，也因此不断向下施压。这让中层变成“夹心饼干”，既要处理下面反馈的问题并给出解决方案，又要承受上面的压力，拿出一些看起来正向推进AI的数据。

推不动，成为越来越多组织内部不得不面对的现实困境。

面对这种困难，一些公司逐渐选择放弃，让AI使用自由发展，而花椒则选择了一条看起来更强硬的路径——内部组织Agent化。

这套流程跑下来，最直观的变化是协作效率的提升。过去，花椒员工查询一个主播信息，要跨多个后台翻找入口，需要提单、等技术排期，过程就要2-3天，甚至一些诉求要重复沟通2-3轮才能拿到想要的结果。如今，AI的实时响应让复杂的流程变成了“一句话的事”。更关键的是人力结构的变化，一个原本需要10人的业务模块，现在5人就能正常运转，被释放出来的一半人力去做新方向探索和内容创意。

当AI从个人工具变成组织流程的一部分，效率的提升才真正从个体走向整体。

AI 解放人力≠减人

与许多厂商在产品层面发力AI、让外界能够直观感受到产品形态的变化不同，花椒目前所做的AI内容，大多集中在组织内部，可以理解为AI咨询、AI流程改造，以及把后台系统变成权限可控的AI工具。

这套方法论在花椒内部已经跑通了一部分，而在当下几乎所有公司都把AI能力视为核心竞争力，将技术方案和落地经验视为机密、秘不示人时，花椒却做了一件不太符合常理的事——将其对外公开共享。

“现在这个时代，技术本身很难构成壁垒。所有信息网上都能搜到，搜不到的问AI也能知道。但问题恰恰在于，即便知道了，也未必做得了。”封冰清直言，就算把全部代码公开，也不觉得有什么可担心的。代码、架构思路，这类资产在今天已经很难再形成持续的护城河。

回过头来看花椒自身的AI实践，逻辑其实并不复杂。简单来说，就是把后台的业务接口接入Agent，将之前需要从后台调用的功能，与大模型结合起来。比如，员工在钉钉上想查一个主播的信息，大模型就会主动请求对应的查询接口，后台的权限控制体系也随之介入，两者一结合，整个流程就走通了。

花椒Agent平台

听起来还是比较容易实现的，员工也方便了很多。但真正推进的时候，问题却一个接一个地冒出来。大模型怎么理解？现在只有一个接口，想要扩充又该如何去接？控制权限又该怎么控制......

如果说这些技术层面的问题还能通过学习和经验积累逐一攻克，那么在技术之外，还有一道更难跨越的门槛——人对AI的认知差异。

员工愿不愿意配合，能不能真正接受，往往比技术本身更决定这件事的成败。

技术背景出身的封冰清是深知AI潜力的，他现在几乎不再手写代码，都交给AI来跑，是AI的重度使用者，也切身感受过AI带来的提效。但产品、运营这类非技术岗位的一线员工，处境却完全不同。这些人对AI的认知普遍不深，不清楚AI在自己的日常工作里到底该怎么用才有效，甚至隐隐担心：万一AI做得好，自己的岗位还保得住吗？

在这种不安之下，员工往往会下意识地抓住一些能够证明自己仍然不可或缺的东西，哪怕只是象征性的。比如AI生成的图片，一定要再过一遍设计师的手，才能算数。

为了缓解员工被替代的焦虑，花椒的AI化进程也率先从这些一线员工入手，一点点渗透。比如周会上开始安排一些AI基础知识的培训，并用具体的案例，让员工在实际场景中感受AI带来的改变。

一个很真实的例子是，过去，如果突然有紧急任务需要临时加班，员工得先找个能办公的地方、打开电脑、连上网络，可能还要登各类系统，半小时过去了事情还没开始做。但现在不用了，只需要和Agent说几句话，事情就处理完了。对需求方和执行方来说，都省下了时间和精力，自然大家都是开心的。

运营聊天提效

“减少一些人在业务精力上的投入，并不代表一定要减人。”封冰清的态度也在一定程度上给了员工吃了颗定心丸。

事实上，当下的组织Agent化，很难做到传统意义上的降本增效，而是把人力从重复性的业务里解放出来，去做一些有更高UP值的事。比如APP里的礼物打赏，能不能跳出原有的设计框架，做一些3D渲染的动态礼物，腾出人手去研究一些新的技术方向，去寻找第二、第三增长曲线。虽然整体的目标没变，任务完成度也依然还是100%，但过去一些受限于人力和成本，想都不敢想的事，在有了AI之后，变得有机会可落地了。

“推进到现在，很多变化都是看得到的。员工不再像最初那样抗拒，开始慢慢尝试，也愿意去接受这些新工具。”与此同时，花椒还把AI的使用列入了年度晋升考核，成为评估员工整体表现的一项硬性标准。

由此可见，当AI真正进入到组织内，用不用、用到什么程度，就已经不再是个人的自由选择。

把SOP翻译给AI听

如今，市面上的Agent产品层出不穷，功能也越来越强大。但当AI融入组织后，往往并没有发挥出想象中的作用。

这其中很大的卡点，出在SOP上。

一个企业，每个部门都有自己的SOP，员工依靠过往经验和既定流程，心里清楚每一步该怎么走。流程是有的，经验也是有的，但写不成机器能读懂的格式，AI就接不进来。如何把这些藏在脑子里的东西沉淀下来，将经验转化成计算机能够理解的指令？

这个过程对于非技术人员来说，存在明显的瓶颈。

针对这个难题，花椒的技术部门先做了一期SOP沉淀工作。在AI时代，写代码早已不再是技术团队的主要工作。大量时间被投入到了沉淀SOP、梳理业务逻辑中。程序员的角色也正在被重新定义，某种程度上，他们正在成为业务侧的架构师，核心职责就是人脑子里的经验，翻译成计算机能够直接理解和执行的内容。

因此，花椒的技术同学们手把手地指导了一遍各个业务部门SOP的梳理逻辑和流程，让员工先找到感觉，建立起“把业务转化成AI可执行指令”的概念，后续的路便好走了很多。

花椒各部门SOP沉淀成Skill的方案

SOP的改写解决了流程可执行的问题，但业务运转从来不只是流程的事。流程跑通了，部门之间的协作方式却没有跟着改变，信息传递靠人，进度推进靠人，出了问题协调还得靠人——这就难免会出现部门之间配合、对接以及执行中反复拉锯的事情。

“希望组织Agent化后，不要再出现部门之间各种扯皮的事情。”封冰清说。

眼下每个部门、每个员工都有自己的KPI，大家各自盯着自己手上的工作，几乎没有人会站在全局去考虑问题。结果就是，商务完成了既定的销售额，运营达成了日活数据，各自的KPI都达标了，但公司整体的利润和效率并没有太大的提升。

同时，在项目执行过程中，一旦哪个环节出了问题，或是表现没达到预期，部门之间互相推诿、来回甩锅，成了大多数公司里再常见不过的场景。

AI可以把SOP变成可执行的流程，但部门之间因为KPI或目标不一致而产生的摩擦，却不会因为流程自动化而自动消失，这也是组织Agent化中绕不开的一道坎。

“我想要达成的理想的状态就是，每个部门都有自己的Agent，用这套系统去分析全盘数据，发现异常，定位问题，部门与部门之间围绕着共同的目标去高效配合。”封冰清表示，“未来可能不会再像之前一样把KPI全部分开，而是用AI去做好任务的拆解和分配，所有人朝着同一个方向去努力，这样一来，团队心也更齐。”

花椒Agent平台-应用中心-按部门拆分

搭好跑道让Agent自己转

翻看过去一年AI领域的动向，一个直观的感受是节奏越来越快。三个月就是一个周期，上一个季度还备受关注的项目，转眼就会被更高阶的替代方案覆盖。这种节奏下，焦虑几乎成了行业的常态。

大厂的情况尤为明显。阿里、腾讯、字节都在争相布局AI，密集推出各类Agent工具，试图在商业版图上抢占有利位置，生怕落后一步，同时也积极在组织内推进AI的变革。但由于人员规模庞大，转型的难度随之增大，所谓“船大难掉头”，一旦方向判断失误，后续调整所需付出的成本会相当高昂。

还有一些中小厂商存在着Token焦虑，它们非不想全面接入AI，而是被持续消耗的Token费用劝退，算完账之后往往选择放慢脚步。

而在封冰清看来，与其在焦虑中追逐每一个新热点，不如把注意力集中在一件事上——把组织AI化的路径彻底跑通，让它成为一个具备可复制基础的东西。无论AI技术明天进化到什么程度，无论公司规模是大是小，这一步都是绕不开的。

为了控制成本，花椒会预先管理Token的消耗量，一旦当月消耗接近上限，就会优先选用价格更低的产品来做替代，不至于因为费用问题而打乱整体节奏。

到今天，花椒内部的AI化探索，已经持续了一年多。今年上半年的重点，是把各个部门、各个环节的流程接入Agent，而下半年也会将其进一步延伸：把不同部门的业务串在一起，让Agent不仅仅在局部发挥作用，而是在部门与部门之间形成联动。

“最高效的流程是让所有环节形成闭环，在没有人为干预的情况下自动运转。”在封冰清的构想中，人的职责是搭建好跑道，剩下的交给Agent去跑。即使出错，成本也足够低。今天开发的东西出了问题，可以直接舍弃，重新做一版，不需要再为那几个小时所投入的精力感到惋惜。

理想的公司Agent组织流

此外，很有意思的一点是，当前业内几乎形成一种共识，认为AI需要具备记忆功能，才能更好地完成任务、提升效率，也有不少团队把记忆能力的优化作为一项重点投入。但花椒的系统中，AI并没有设置记忆功能。

“记忆功能是为个人使用场景服务的，但在组织的工作流程中，每个人的角色和需求是一致的。今天出一份需求文档，标准就是那样，不会因为是由某个人的Agent生成的，就要符合某个特定个体的偏好。如果真的需要记忆，那也应该是公司或部门层面的共性沉淀，是系统化的积累，而不是个体化的保留。”

关于AI更长远的走向，封冰清也有自己的看法。他认为未来会进入一个“Agent付费时代”，按照调用次数来收费，模式类似于现在的应用市场，每个Agent作为一个独立的功能模块，谁想调用，谁就付费，以此实现变现。

而在这个付费逻辑背后，还藏着一个更现实的判断。AI发展到后期，一定会造成信息差的扩大。有的人会用，有的人不会用；有的人用得深，有的人用得浅，终究会分出层级，不可能是完全平权的状态。

否则，谁来当老板，谁来当员工呢？