过去两年，企业对 AI 的关注，已经从大模型的快速迭代，逐渐转向 AI 智能体和各类工具型产品。不再是“能不能用”，而是“哪个更好用、能否快速落地”。最近一个月，Manus 的刷屏式爆火展示，让很多人以为 AI 智能体已经进入了“拿来即用”的阶段，甚至可以马上复制部署。AI做营销、AI写代码、AI做设计、AI做汇报生成PPT...，AI带来的技术狂潮席卷职场，企业管理者们集体进入到重度焦虑，市场上的各种AI数字员工的厂商，也在快速推广自己的解决方案。只看这些营销话术，你会相信：只需要两个星期，这些「AI员工」就可以在你的企业上岗替代人类工作了！

企业已经用了二十年时间推动机器生产过程的自动化。在小米汽车北京超级工厂里，每76秒就有一辆新车下线，全年可实现35万辆整车的生产，仅依靠不到2000名员工。工人不再从事繁重体力劳动，而是转型为“设备训练师”“设备医生”，负责操作激光雷达校准等关键环节。在这样的环境中，人与机器早已实现高效协作，协同问题早已不是挑战。

可问题在于，大多数组织并没有准备好迎接一个“会思考的数字同事”。部署容易，训练难。如果没有人去搭建知识结构、设定业务流程中各种任务逻辑、持续优化调整反馈，AI智能体只是个看起来很能干的“大号工具”。

AI不再只是一个工具，而是一个“可训练的同事”。而企业真正需要回答的问题是：谁来承担这个训练任务？很多企业第一反应是 IT 部门，但实际上，最懂组织语言、最了解流程场景的，往往是 HR 和业务骨干。AI 时代，组织需要的，不只是数字员工，更需要一群能训练出“好员工”的人。

这是「AI改变工作」系列的第三篇，我们面向企业管理者、HR、职场人士、企业服务科技从业者，通过探讨AI对职场、组织、管理模式的影响，共同思考AI如何在未来塑造⼯作模式，一起探索实践。
我们知道你在焦虑「AI可能带来的泡沫」，也可能被刷屏了「AI智能体」到底是什么，不论你对AI的理解是怎样，是否准备尝试AI工具，请持续关注我们！

在工业时代，管理科学的核心任务是解决“如何提升体力劳动效率”的问题。20 世纪之前，企业的主要挑战是生产更多、生产更快——于是管理学诞生了时间追踪、动作分析、流程优化等方法。怎么让一条生产线跑得更快？怎么用尽可能少的工人、尽可能高的效率生产出更多的小部件？最经典的做法就是时间追踪：每个动作几秒、重复多少次，都能被量化。而工人是可替代的、不必专业化的，管理者解决的，是“系统”的问题。

但当世界进入知识经济时代，一切变了。1962 年，弗里茨·马克卢普提出“知识产业”概念，当时它已经占到了美国 GDP 的 29%。到了 60 年代末，彼得·德鲁克把这些活动命名为“知识工作”，并在《卓有成效的管理者》中详细描述了知识工作者的特征。但直到今天，这个词仍让很多人感到模糊。

一个关键问题是：我们仍然不知道如何衡量知识工作的产出。

德鲁克在1999年发表于《加州管理评论》的文章表明：20世纪管理的贡献是将体力劳动者的生产率提高了50倍，而提高知识型员工生产率的工作才刚刚开始，2000年才大概达到了1900年体力劳动者生产率的水平。

相对于体力工作有清晰的“零件”概念，而知识工作者不会产出一个个可计量的小部件。他们可能写了一封深入的邮件，记录了关键的判断，但这些内容最后只是躺在“已发送”文件夹里。你认真对待了一场会议，写了不少笔记，但几天后就被新的信息冲刷得所剩无几。

这些短暂的努力就像是工作的燃料，烧完就没了。也许曾经点亮过一丝思考，但很快就随记忆飘散。只有少数人会定期复盘，回看自己写过的内容，从中提炼出值得保留的判断与模式。

而更多的情况是，知识型员工在处理一些核心任务时，完全是靠经验、靠感觉——比如了解一个新行业、写一份战略备忘录。你问他为什么这么做，他可能说不上来，“感觉这样写比较顺”或者“我们以前都这么搞”。但这种处理方式难以被归纳、传授或优化。你很难从中提炼出可复用的策略，更别提标准化。

今天，大量管理者已经习惯用手机处理工作，沟通依赖微信、钉钉等即时工具，知识沉淀被打碎成一条条消息、一个个文件、一个个语音。而这种工作内容高度碎片化，充满了来自群聊、语音、临时文件夹的临时内容。我们越忙，就越没有时间把这些信息沉淀成真正的知识。

我们很难衡量知识工作的“产出单元”。销售额、OKR、绩效等尾随指标只能反映最终结果，却无法解释这些成果背后用了什么方法、哪些判断是关键、是否可被复刻。更常见的情况是：市场变化越来越快，员工依靠过往经验、主观判断和突发灵感去完成工作，看似灵活高效，实则不可解释、不可教、不可成长。很多企业家都希望可以复制「销冠」，但却最终认定“人的因素难以复制”。

知识工作缺乏一种“可训练”的机制。运动员和音乐家通过长时间的刻意训练、科学反馈不断进阶，而知识工作者却极少有意识地训练写作、阅读、结构化表达、创意思考等基本功。这不仅让成长变得缓慢，也让组织层面很难形成协同和标准。

最典型的反差，是甲壳虫乐队的故事。他们在成名前的两年里，在汉堡表演了超过 1200 场，每场至少五小时。这种超量训练，即便在音乐圈也属罕见。许多流行乐队整个职业生涯都没演出这么多次。而正是这段密集训练，为他们的爆发打下了底层能力。

而在知识工作领域，我们几乎很难看到类似的训练机制，大多数企业都是让员工在“做中学”，但并不“刻意练”。重视工具使用和知识培训，但缺乏刻意进行的技能训练。说到底，知识工作者一直像是在执行一场“用完即弃”的战斗。你不断接收新任务、处理新问题，但很少停下来问一句：这些经验，能不能留住？这些判断，能不能复用？更不用说建立起一整套训练体系。

这正是今天知识工作的根本难题：难以衡量、无法积累、缺乏训练。

也正因为如此，当 AI 出现并具备了结构化、可训练、可监督的特性时，它第一次让知识工作有了“系统化提升”的可能，有机会建立起一套可以训练、可衡量、可传承的体系。

过去我们习惯把知识工作当成一个“靠脑子解决问题”的过程，它高度个性化，流程也不难标准化。甚至有一段时间，我们觉得这就是知识工作的魅力所在——依赖直觉、快速应变、有创造力，不能被定义、也不该被限制。

可一旦你开始观察自己每天到底在做什么，就会发现其实知识工作的很大一部分，是重复的。你一遍遍解释同样的问题，一次次在不同文档中整理相似的信息，一而再、再而三地从头梳理流程、结构和判断。甚至你的表达方式、思考模板、问题框架都高度重复。只是你没意识到而已。

而 AI 出现之后，这一切开始变了。AI 最强的能力，不是替你做事，而是让你把“怎么做事”的方式提取出来、建模出来、传授出去。也就是说，AI 把你原本私有、隐性的“工作套路”，变成了可以被训练的语言输入。

这件事非常关键。它第一次让知识工作从“靠经验”变成了“可定义”。原来那些不好讲清楚、很难标准化的工作过程，现在可以通过训练数据、提示语、上下文输入，一点点被建立出来。一个能干的知识工作者，不再只是做得快、做得好，而是能把方法变成结构，把结构教给一个 AI，让它来配合你、替你打下手。

更进一步，如果你愿意不断修正 AI 的输出结果、提供补充信息、告诉它哪里不对，那你就不只是用一个工具，而是在教它变得更像你。这就是“训练”的过程。每一次修改和补充，都是在构建一套属于你自己的数字分身。

但这不只是 AI 能力的事。要真正释放这个潜力，前提是你自己也得开始建立一套“知识工作的测量体系”。如果没有一致的立足点，知识工作者很难评估和发展自己在这些核心任务上的表现。很多人做了很多事，但几乎没有一个可以复盘、可衡量、可迭代的机制。

而知识工作的成长从来就不是线性的，它更像是复利：你知道的越多，就学得越快；学得越快，就能做得更多；做得越多，就会积累更多的机会。哪怕只是比别人多花 10% 的精力，几年之后产出也会拉开成倍的差距。

在 AI 时代，知识工作者需要的不是盲目努力，而是一套有时间维度的训练策略：明确自己在哪些任务上可以重复练习、哪些判断值得持续优化、哪些知识需要被保留下来。那些在 1 万小时中不断投入的洞察、阅读、思考，不应该像沙漏一样被时间冲刷，而应该像雪球一样被系统沉淀。

这也意味着，我们开始拥有一个从未有过的工作红利——高注意力环境。设计师、程序员、新媒体创作者都曾抱怨：我们很难在嘈杂的职场中获得连续专注的时间段。但 AI 的协作能力，反而可能为高价值工作让出更多完整时间。注意力本身，也正在成为一种新的稀缺资源，谁能更好地调配注意力，谁就能获得更多产出，更多信任，甚至更高商业价值。

而组织也应随之改变自己的环境设计方式：通过降低管理成本、打破注意力干扰、引入可视化项目管理工具，帮助团队协调时间与节奏，真正建立起“专注就是生产力”的文化基础。

从可训练的 AI，到可训练的个人，再到可被训练的组织系统——我们终于找到了让知识工作变得更高效、更有积累价值的一条路。

很多人一开始都会觉得：既然 AI 是技术，那训练它的事自然应该交给技术部门。比如 IT、数据、算法团队——他们懂模型、会写代码，最适合处理“怎么训、怎么跑”这些问题。

但这恰恰是个误区。

训练 AI，尤其是训练一个真正能投入业务协作的数字员工，它的核心不是技术实现，而是“知识建模”和“流程定义”。不是问 AI 能不能跑通一段逻辑，而是要让它明白这段逻辑在组织内部为什么这么跑、跑给谁、什么时候触发、怎么判断是否合适。

而这些问题，HR 恰好最熟。

作为长期负责组织架构、人才管理和流程设计的角色，HR 对企业内部的运作逻辑、行为规范、沟通路径有天然的理解优势。他们是组织语言的维护者，也是“非结构化知识”的搬运工。与其说 HR 是管理员，不如说他们是整合人与信息之间关系的系统设计师。

试着想想，AI 要融入一个流程，它得知道：

• 这个流程服务于哪个角色、解决什么问题？
• 它需要参考哪些信息，调用哪些判断？
• 哪些决策可以自动完成，哪些必须交给人？
• 成功的标准是什么？失败的反馈来自哪里？

这些问题里，其实很少有涉及编程和建模的内容，更多的是对“组织行为”和“业务语境”的理解。而 HR 一直就是那个把流程变得可执行、把规则变得有弹性的角色。

我们在讨论“训练 AI”，其实是在做一件事：把组织原本依靠人力完成的逻辑和判断，转化为一种可以被 AI 接收、理解和执行的表达方式。而这种表达方式，本质上不是算法语言，而是业务语言——也是 HR 最擅长的部分。

HR 还具备另一个技术团队普遍缺乏的特质：他们懂得怎么把“人”作为系统的一部分纳入设计。AI 不会是一个封闭系统，它必须和人协作、和流程互动、和管理机制衔接。而这种“人机共生”的工作方式，是 HR 在推动数字化转型时不断积累下来的敏感度。

更重要的是，HR 并不孤立存在。他们天然处在组织协作的枢纽位置，具备协调各部门、推动落地的跨职能能力。这意味着，他们不仅能参与数字员工的训练，还能真正推动它融入到日常的招聘、培训、绩效、组织优化等流程中。

所以，如果你问：企业里谁最有可能成为“数字员工训练师”？我会说，不是技术专家，而是那些既理解业务流程、又能处理组织语言的人。尤其是 HR，他们既在流程之中，又能站在流程之外。

他们不是算法工程师，但可能是训练 AI 最关键的那一环。这将是企业新的组织架构师，不再只是设计层级与汇报线，而是设计“人机共创流程”。我们可以称之为——「AI业务架构师」，或者更直接地说：「AI数字员工训练师」。

在互联网领域，我们常常看到这样的路径：当一个不错的原型产品刚获得好评，或者初步验证了某个运行思路，周围的反馈往往是“赶紧扩大规模”。这种建议背后有一个强烈的动机——快速服务更多用户、抢占更多场景，把初始成果打造成一个可复制的平台，实现产品化和商业化。

这个剧本在很多技术创业中屡试不爽，但在 AI 数字员工的引入过程中，却未必适用。特别是在早期阶段，如果盲目追求覆盖面和规模，很可能会在根基尚未扎实的情况下，反而限制了 AI 体系的成长性。

构建一个真正高效、可持续的 AI 数字员工体系，远不只是“把模型部署上线”这么简单。企业需要建立系统性的训练机制，为 AI 构建符合业务语境的知识架构，打通数据输入输出的标准流程，并制定可持续优化的闭环方法。这些工作不仅耗时，而且高度依赖业务深度和组织协作。

一旦你在这一切尚未成熟的前提下就大规模推进落地，AI对工作流程的重构就会变得难以灵活调整，试验和优化的空间也被大大压缩。AI 一旦进入多个岗位或服务多个场景，背后牵涉到的大量使用行为、知识调用路径和协作接口，都会迅速放大不确定性。

更现实的是：早期看似“可接受”的边缘异常，在部署到成百上千个具体流程后，会演化为系统性问题，带来稳定性挑战、用户困扰和维护负担。当“规模扩张”成为主导目标时，团队往往不再关心 AI 是否真正理解业务，而更关注如何维稳、如何“跑得不出错”。

我们见过不少企业，把AI引入汇报文档、PPT制作，短期内快速在内部推广，取得了不错的内部反馈。但问题很快将来了——报告框架雷同、虚假效率提升、资料泡沫引发更多熵增。

而深圳福田区引入70名基于DeepSeek大模型的AI数字公务员，覆盖11大类240个政务场景，实现公文修正准确率超95%、审核时间缩短90%，民生诉求分拨准确率从70%跃升至95%，用“小步迭代”的方式优先落地高频标准化场景。

更重要的是，AI 被明确定位为“辅助工具”，处理的是结构化、重复性事务，而人类公务员则从机械劳动中解放出来，转向政策创新、复杂研判等更具判断力与价值密度的工作。

这种“替代—激活—赋能”的协同策略，让 AI 不再是一个“上线就完了”的项目，而是成为组织能力成长的一部分。

我们总是问 AI 是否真正懂得业务，却很少反过来问一句：团队是否真正懂得如何训练一个能理解业务的 AI？

这是一组镜像关系：一个没有建立起训练和知识积累能力的团队，很难真正构建出贴合业务的 AI 智能体。缺乏长期维护和优化机制，AI 只能停留在“能跑”的状态，而难以进化为“能用”的状态。

更进一步地说，如果在现有的工作流程中，并没有真正体现出 AI 的效率优势，团队也未从应用中获得明确价值，那么此时试图构建一个面向外部客户服务的 AI 智能体，只会是天方夜谭。

连自己的组织都尚未从 AI 中受益，就急于将一个未成熟的体系产品化、平台化，本质上是将风险和混乱放大。

所以真正应该做的，是放慢速度，从一个足够小、但足够真实的场景切入，先训起来、跑扎实，再优化、再复制。

别急着让 AI 跑得多广，而是要确保它在最关键的场景里跑得稳、学得准、能进化。这才是训练数字员工的第一步。与其盲目复制一个“能跑”的 Demo，不如先沉下心来打造一个“能训”的机制。

让 AI 为组织带来价值，不靠试图覆盖一切，而是靠一次次在局部场景中建立信任。

很多企业在落地 AI 的过程中，会很自然地产生一个想法：既然从头训练太复杂、太耗时，那能不能干脆买一个成熟产品来用？最好是“买回来就能跑”，“别人都在用的工具”，“有现成提示词和行业模型”，省事、省心、见效快。

技术上也许能快，战略上一定会慢。

市面上的 AI 工具确实越来越多，从智能问答平台到流程自动化系统、对话式工作台，甚至有些 SaaS 工具已经内置了 AI 模块，看上去体验很好、使用也顺滑。但问题在于——这些 AI 是别人训练出来的，不是你自己训出来的。

更关键的是：这些 AI 产品是“工具”，不是“员工”；它们自带的能力，是基于别人的业务语境和知识体系训练出来的，并不是为你的组织量身定制的。它可以适配别人，是因为别人梳理了自己的知识架构、流程体系、判断标准，并且花了足够长的时间进行训练、打磨和调整。

你买回来之后，它当然能跑几个流程，看上去“也还不错”。但只要你想往深处推进一点，比如接入组织内部的非标准语言、处理一些有策略判断的环节，问题就暴露了。它听不懂你们的语气、抓不住你们的业务术语、理解不了你们的灰度操作逻辑，也无法动态适应你们流程中的隐性规则。

而真正能把 AI 用出价值的组织，几乎都经历过一段“训练期”——不是靠规模，而是靠打磨。例如，他们会：

• 建立自己的提示词体系，而不是照搬供应商模板；
• 把组织内部的知识梳理成结构化输入，而不是交给 AI 去“读文档”；
• 持续建立反馈机制，让 AI 在每次失败后都能优化，而不是默认它永远会错。

所以，即便引入了外部 AI 产品，企业仍然需要完成三项核心工作：

1. 识别 AI 真正适合切入的业务场景。不是所有流程都值得引入 AI。盲目套用工具，可能只是增加流程复杂度，而非带来效率提升。你必须清楚：AI 要解决的到底是什么问题？是否存在更具性价比的解决方式？

2. 构建并持续供给组织内部的知识和规则体系。AI 的执行能力，本质上是建立在理解业务语境之上的。而这种理解，必须通过组织自己的流程逻辑、语言体系、策略判断等“内生知识”来支撑。通用 AI 没有这些，它就无法完成任何真正贴合组织的任务。只有当 AI“接入你的知识”，它才有可能成为你的助手，而不是一个外来的功能模块。

3. 建立监督和优化 AI 协作的能力。这不只是“能不能用 AI”，而是“能不能让 AI 持续变得更好”。企业需要具备清晰的监督机制，判断 AI 输出的结果是否达标，在哪些环节存在偏差，以及如何调整输入、优化提示、补充知识、修正任务定义，逐步迭代出真正能融入业务的 AI 协作体系。

否则，你很可能陷入“工具装上了，业务照旧、效率没变”的陷阱。

说到底，AI 的“训练”过程，其实是组织把自身的流程逻辑、判断体系、语言表达方式，一点点抽取并传授给 AI 的过程。你越懒得教，它就越学不会；你越指望它“买来即用”，它就越无法成为真正的“数字员工”。

归根结底，AI 不是买来的，是练出来的。外部产品可以作为加速器，但不能替代组织构建 AI 能力的过程。就像球队教练希望买来一个世界冠军，也无法直接让一支新手队伍赢得比赛——你仍然要训练、要跑战术、要迭代打法。

很多企业把 AI 当作“工具采购”，部署上线之后的第一关卡是“跑不跑得通”；但真正有价值的问题，其实出现在第二关卡：你是否有能力持续训练它？

当你把 AI 当作“数字员工”，你就会发现它和真正的员工并没有那么不同：你要告诉它应该完成什么任务、怎么理解上下文、在什么边界内判断对错，出了问题之后如何修正、如何记录、如何积累。这不是“配置一个系统”，而是“培养一个同事”。

AI 工具厂商能提供的，往往是“能力本身”——模型能力、算力能力、接口能力。在这个过程中，最关键的能力，不在于模型的技术参数，而在于组织本身的“训练能力”。未来的管理者，可能不再只是管人和流程，而是要同时管理“人 + AI”的混合协作系统。你既要会指导人，也要会训练 AI；既要懂得怎么搭班子，也要知道如何搭语料、搭流程、搭反馈闭环。

换句话说，AI 能力的上线门槛在降低，但真正的组织能力门槛却在升高。大家用的是差不多的模型，差别就在于：谁把它训成了一个“能干活的同事”，谁还停留在“跑得动的功能”。

所以，当我们谈“AI 数字员工训练师”的角色，它并不只是一个岗位，而是一种组织能力的体现。

AI数字员工项目不是一锤子买卖，而是一场持续的迭代。如果企业没有训练机制的意识，没有优化反馈的持续迭代，即使采购了再先进的产品，也会陷入“工具装上了，业务照旧”的困境。

要么企业自己来建立“AI 数字员工训练师”的角色，要么从现在开始，就要寻找外部服务团队的帮助，从组织和业务的视角，掌握同时管理“人 + AI”的能力。

从这个意义上说，AI 不只是未来工作的工具，更是一面镜子：照见一个组织到底有没有真正沉下心来，把那些“靠人经验撑起来的流程”，变成可以传授、可以积累、可以进化的能力体系。

这是「AI改变工作」系列的第三篇，我们面向企业管理者、HR、职场人士、企业服务科技从业者，通过探讨AI对职场、组织、管理模式的影响，共同思考AI如何在未来塑造⼯作模式，一起探索实践。你的启发是什么，是否正在打算引入AI数字员工呢，不妨来找我们聊聊？

希望你会喜欢这个系列，或者这篇文章给你带来了启发与思考，文末可以给我来个三连：在看+点赞+评论，算是给我一点小小的鼓励。