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分享嘉宾：季益祥，爱问AI创始人、AI领导力教练。

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第 9532篇深度好文：7834字 | 20 分钟阅读

商业趋势

笔记君说：

最近几年，AI热点一个接一个——大模型、DeepSeek、智能体，再到2026年春节爆火的“小龙虾”（OpenClaw）。

对于企业而言，这种层出不穷的技术浪潮，既让人感到冲击，又让人困惑：我到底要不要投入？怎么投入？如何从中获得实实在在的收益？

一、AI进化的底层逻辑：

从“大脑”到“手脚”

要理解这一波技术热潮，首先要看清楚背后的进化脉络。

从大模型到OpenClaw，我们可以清晰地看到：

大模型解决了AI有没有大脑的问题；DeepSeek解决了大脑聪不聪明的问题；智能体则解决了AI有没有手脚的问题；而到了OpenClaw，解决的是手脚听不听话、稳不稳定、能不能严格执行组织要求的问题。

2024年是大模型元年，各家都在比参数、比算力，是“暴力美学”的竞赛。2025年春节，DeepSeek火了，它用极致的效率证明，暴力美学不是唯一出路。它把成本下降了60%，精度提升了40%，让AI应用得以进一步普及。

2026年春节，OpenClaw来了，它是在DeepSeek基础上的应用层革命，其本质是一个开源的智能体框架。它把智能体的能力落地到了具体操作中——控制电脑、打开浏览器、收发邮件……执行那些原本需要敲键盘才能完成的动作。

OpenClaw与前几波热点相比，有三大区别。

一、交互维度的区别。大模型和DeepSeek是对话式的，仅停留在信息层面。OpenClaw是任务式的，比如“帮我收发邮件”，它从聊天机器人变成了能办事的机器人。

二、能力边界的区别。传统大模型是“文生文”，最多扩展到“文生图”或“文生交互”。

OpenClaw的能力边界直接延伸到了操作系统层面——它能读取电脑上的文件，控制浏览器，操作各种APP和软件。这意味着AI进入了工作流时代，能够分步骤去干活，而不再停留在对话层面。

三、商业价值的区别。过去很多企业有个困惑：用了大模型，聊聊天可以，但解决不了实际问题。而这波OpenClaw聚焦于接替人力、执行重复性工作。对于企业而言，投资回报率变得可以量化，清晰可见。这是价值的跃迁。

OpenClaw之所以能引起个人和组织的广泛关注，还在于它创造了多个“第一”。

第一个“第一”，真正开启了组织零代码开发智能体的时代。以前开发智能体，你得懂点IT，知道什么叫API接口，普通人则很难上手。

现在，构建智能体就是通过对话来完成的。你告诉它一个技能，它理解后就能把它变成自己的核心能力，完全不用跑到后台去做那些跟代码相关的操作。

这意味着，组织过去组建AI工程师团队的需求被大大削弱了。只要懂业务，就能做智能体。

第二个“第一”，第一次实现了多模型、多平台的协作。OpenClaw的后台可以一键链接DeepSeek、千问、豆包、文心等各大模型。同时，它也能一键部署到钉钉、飞书这些企业管理平台上。

以前智能体不好用，是因为必须在浏览器里打开才能对话，现在它直接嵌入了管理系统。而管理系统里沉淀了大量知识和数据，它可以轻松抓取，比如“帮我看看某个群上午有哪些信息提到了我，汇总一下，发到飞书文档里”。

第三个“第一”，它终于让AI从云端走向了本地。以往做智能体私有化部署，成本高、不方便。

OpenClaw第一次让企业最关心的数据安全问题有了解决方案：AI服务可以不用上云，轻松实现本地化部署，数据不出网，不用担心延迟和风险。这对医疗、金融、政府等组织来说，是一个极大的利好。

二、战略选择：

是降本增效，还是组织重构？

那么，企业到底应该怎么定位“小龙虾”？是把它当成一个降本增效的工具，还是当成一次组织重构的契机？

如果企业只把它当成降本增效的工具，短期有效，但长期可能会失望；如果企业把它当成组织重构的契机，很可能迎来组织的“二次创业”，或者一次变革升级。

我举两个真实的例子，都是今年2月份引入OpenClaw的企业。你会发现，不同的选择，结果完全不同。

原因在哪？在于员工士气低落。员工知道小龙虾越来越聪明，就意味着自己可能失去工作。一些聪明的核心骨干，看出了老板的终极意图，他们又好找工作，很快就离开了。

这家企业把智能体当成了裁员的工具，组织信任被破坏。短期成本是降低了，但长期来看，客户满意度下降，得不偿失。

另一家是制造型企业。老板的要求不一样：小龙虾这么强，能不能给每位员工都配一个数字助理，让他们的工作效能都得到提高，带来更大的回报？

可见，两者的出发点完全不一样。一个是取代，一个是赋能。原来员工干一份活，现在能不能让他干两份活，拿1.5倍的工资？这不是皆大欢喜的事情吗？

当然考核方式、工作流程都发生了相应的改变。经过一个月的实践，这家企业的产出提高了40%，员工满意度也提升了，关键还催生了一些新的业务模式。这家企业把智能体当成赋能工具，组织能力就被重构了。

技术本身是中性的，但组织的战略定位和选择，决定了最终不同的结果。

如果只用“降本增效”来看“养龙虾”这件事，有可能会陷入三个陷阱。

第一个陷阱——“伪降本”。我记得埃森哲有一个报告曾提到，很多企业所谓的降本，只是把人力成本转嫁成了技术成本和试错成本。

表面上省了三个人的工资，但可能需要多雇四个人、五个人去维护智能体，去解决AI犯的错误，这时候企业的总成本是高的。

第二个陷阱——“效率的幻觉”。智能体确实可以提高单点效率，但问题在于，如果企业的工作流程本身就存在问题，那就会“方向不对，努力白费”，甚至效率越高，错得越快。

我们真的见过一些企业，用智能体去加速一个本该淘汰的流程。表面效率提高了，其实造成了巨大的资源浪费。

第三个陷阱——“人才流失”。如果你告诉员工，“养龙虾”就是为了替代你，或者整天说“AI不会替代你，但会用AI的人会替代你”，那最先离开的一定是优秀的人。

优秀的人不愁找不到工作，那些不够优秀的反而留了下来。最后你会发现，留下来的恰恰是最不适应变化的人。这对组织的长期伤害非常大。

反过来，如果从组织重构的视角来看，我们可以看到三个战略机会。

第一个战略机会，是岗位边界的重构。传统的组织以职能划分边界，但智能体一来，这些边界开始模糊。一个做销售的，现在既能做数据分析，也能做客户跟进，还能生成合同，相当于AI帮他把这些能力都加持了。

智能体帮助原有的专业工作者，完成了原本需要其他部门、其他人配合的工作。这意味着，组织要从过去的职能型转向任务型，从部门墙变成流程网。

第一次工业革命期间，以蒸汽机为核心的生产体系，人们用了十多年才完成适应。那时的组织结构以锅炉为中心，距离越远，动力越弱。

后来到了电气化时代，结构转变为平行模式，但组织结构的转型也耗费了十年。AI时代也一样，如果继续沿用传统架构，将会限制AI潜力的发挥。

第二个战略机会，是管理层级的重构。当智能体能够承担部分管理职能的时候，中层管理者的角色也要重新定义了。

第一波AI替代的，将会是那些只会传递信息、不做价值创造的管理者。普通一线员工至少还在动手做事，而如果中层管理者只是个“传声筒”，那智能体显然更擅长。

这要求管理者必须从监督者转变为教练，从管控者变成赋能者——不仅要赋能数字人，还要赋能碳基人（指真实的人类员工）。

第三个战略机会，是组织能力的重构。过去企业的核心竞争力是人有多强，未来是人机协同有多强。

这意味着组织能力评估体系要改变——不能只看员工的能力，还要看员工与智能体的配合效率，以及员工去架构和运用智能体的能力。

人机协同开始了。智能体已经成为人的重要组成部分。相应地，人力资源体系、绩效考评体系、培训体系，都面临颠覆性的改变。

三、五个信号：何时可以启动AI转型

何时启动AI转型？

很多企业一直在等待完美的时机。但追求完美恰恰是很多企业的一大挑战。

完成比完美更重要。等万事皆完美了，第一没机会了，第二你所谓的完美是你自己的评判，不一定适合这个时代。每一次时代变革，最早踏入浪潮的，往往也是最早获得红利的人。

那么，有哪些信号意味着可以开始推动AI转型呢？我总结了五大信号。

第一个信号，是业务痛点的可量化程度。这是最基础、最容易被忽视的信号。为什么有报告说，88%的企业都在用AI，但只有不到40%实现了可衡量的财务影响？因为很多企业是为了用AI而用AI。

业务痛点的可量化程度，关键在于能否清晰地回答三个问题：

1.我们有没有至少三个重复性高、规则清晰、人工成本又高的业务流程？这是AI最容易加持的。

2.这些流程当前的效率基准线能不能被清晰量化？比如客户响应时间、订单处理时间、报告生成时间。

3.这些流程效率提升后，对企业的财务数据影响能不能算清楚？如果跟财务指标差得太远，这件事就可有可无了。

第二个信号，是组织信任的心理安全程度。德勤的数据显示，96%的企业卡在AI转型的半途。可见，组织的执行力比技术障碍更致命。怎么观察组织的信任度？也有三大指标。

1.员工对变化的反应状态。当提到要引入AI时，员工的第一反应是“能帮我做什么”，还是“这会不会替代我、威胁我的存在”？前者是信号，后者是风险。

2.跨部门协作的顺畅程度。推动AI转型一定是跨部门的。企业原有的部门墙如果很厚，AI只会让“墙”更厚。如果一个跨部门的项目从立项到落地要超过三个月，那就说明企业的部门墙太厚了，AI推动的难度会很大。

3.试错文化的成熟度。AI转型期一定要经过试错阶段。如果企业文化是“一次必须做对，做错就惩罚”，那AI转型会很痛苦。

可以观察一下，过去两年企业里有没有中小型的组织变革成功案例？

如果有，说明有“肌肉记忆”；如果没有，就要慎重。在被问及AI转型成功的关键因素时，一些企业的HR分享道：“老板允许我们犯错，给了我们试错的时间和空间。”

第三个信号，是领导者的投入意愿度。高绩效的AI组织和普通组织最大的区别，就是有没有清晰的AI战略，以及一把手是否亲自挂帅。这里也有几个观察点：

1.CEO的时间分配有没有花在AI上？如果一个月都没花四五个小时专门研讨这个事，说明不重视。

2.资源调配的优先级。当项目出现冲突时，AI项目能不能优先获得资源，还是靠边站？

3.容错机制。领导者能不能公开表示“如果错了，我来兜底”，让大家放心去学习、去迭代？

第四个信号，是数据基础的成熟度。很多企业很难导入AI，是因为没有数据。衡量数据基础的成熟度，有两个指标：

1.核心业务数据有没有集中存储？不需要很完美，但能不能单独调出来？如果分散在无数个人的无数个Excel表里，那难度就很大。

2.数据的权限有没有清晰的定义？谁可以看什么数据、改什么数据，有没有规则？如果没有，数据泄露的风险、被修改的风险都很大，不敢贸然行动。这时企业要花两三个月先把数据工作做好。

第五个信号，是外部竞争窗口的紧迫感。麦肯锡和普华永道调研显示，40%的上市公司已经声明受到了AI智能体的实质性影响。这意味着竞争对手已经在路上了。

2024年，一些做广告文宣、海报设计的广告公司跟我聊，说AI工具一导入，原来一周的活，半天就交出去了。但到客户那里，要让客户觉得“还是人干的”。

如果同行已经有标杆案例，那就不得不跟进；如果客户都在用AI，交付周期就必须压缩，否则客户会重新选择合作伙伴；如果新员工应聘时都在问“公司AI用得怎么样”，说明人才的期待已经改变。

如果公司跟AI没关系，人才也不会来。这些外部竞争的紧迫感，也会推动组织变革。

这五个信号，一个亮了，全员培训就可以开始；三个亮了，就可以启动一个项目；五个都亮了，公司就该抓紧转型了。

四、跑通的场景：

中小企业可借鉴的四个案例

关于企业跑通的场景，最能够被中小企业借鉴的，是基于平台化的AI开发。

去年有一波企业花几百万去做智能体私有化部署，但技术变化太快了，花了大钱，效果往往不够。对于中小企业，现成的就在飞书、钉钉上，多维表格、超级智能体，完全都能做到，我介绍几个案例。

案例一：液压生产制造企业

生产排班过去每天要花三小时，而且经常出错。

企业做的第一步是选场景，聚焦于生产排程这个痛点。

第二步是流程重构，不是简单地用AI替代人工，而是重新设计排产流程：AI实时分析设备状态、订单优先级、物料库存，自动生成最优生产计划，人来做最终确认。

第三步是实现了人机协同。老员工不抵触了，因为这不是来替代他们，而是来降低他们的工作量，让他们更轻松、更高效。

AI帮助员工减少了重复劳动，后者就可以把精力放在异常处理和产品质量控制上。结果排产时间从三小时降到十分钟，订单交付周期缩短25%，半年投资回报率提升了200%。

案例二：印染公司

产线在产品切换时需要核对各种码，一旦码错了，就会跟着印错。过去人工耗时20分钟核对数据，而且还会出错。现在借助AI，只需要拍摄一张照片，两分钟内即可完成校验，准确率大幅提升。这些都是小场景，但创造了实实在在的价值。

案例三：AI视频创作公司

一个十人规模的创业团队，专注于AI视频创作。他们的策略并非自研技术，而是整合现有工具——将可灵、即梦、剪映等成熟的AI工具串联起来，构建完整的工作流，为电商广告片、文旅宣传片提供AI视频制作服务。

半年内，团队收入达到200万元。他们的成功归因于两点：一是找准细分市场，聚焦电商广告与文旅宣传；二是善用现成工具，以低成本、轻资产模式运营，不进行自研。

案例四：电商公司

这四个案例的共同特点：

第一，老板亲自挂帅，把AI视为一把手工程，而不是直接甩给IT部门。

第二，场景聚焦，找到那个高频、易错、AI可以接管的小场景，不追求大而全，先把一两个高价值场景打磨透。

第三，流程比技术更重要。不要先去想用什么工具，而是先重构工作流程，再思考AI如何赋能。

五、AI时代企业的三大核心竞争力

首先，来看个人层面。奥特曼、黄仁勋等大咖有一个共同的观点：AI时代变化太大，而变化的背后是适应变化，适应变化的背后就是学习。所以，“学习如何学习”的能力，将会成为AI时代的核心竞争力。

谁的学习能力强、谁学得快，谁就更容易成为某个行业的专家。

第一次工业革命打破了人和人体能的鸿沟，第二次工业革命打破了人和人技能的鸿沟，第三次工业革命打破了人和人信息的鸿沟，而这一次AI时代的工业革命，打破了人和人专业的鸿沟——因为你善于学习，AI将跟你一起解决难题。

学习能力背后，还有一个关键抓手——提问能力。我们不要去问那些有标准答案的问题，而是要问出能跟AI一起探讨的问题，让AI变成人的教练——不仅你问它，还要让它问你，形成一种共创式的互动交流。

回到组织层面，技术优势的平均半衰期，已经从18个月缩短到了6个月。企业今天领先的工具，半年后甚至一个月后，便成为人人可用的标配。在这样一个大变化的时代，什么才是组织的核心竞争力？我总结了三点。

第一，专有的数据资产。数据资产将是AI时代企业的“石油”。行业的关注点已经从模型的竞赛，转向了数据和体系的竞赛。

大模型是通用的，只有企业的数据才是专属的。数据质量将决定AI效果的上限。很多企业AI失败，不是因为模型不好，而是因为数据太脏、太散、太浅，甚至没有。

比如，你独有的生产供应链、质检以及行业专属的特殊数据，这些可以构建专属模型再比如，过去成功的案例、失败的决策，这些可以训练出帮助科学决策的系统。

组织在每个场景里沉淀下来的经验、策略、方法、流程，都叫数据，能不能把它沉淀下来、整理好、用AI去训练，这才是关键。大模型很聪明，但因为缺乏你的数据，所以无法真正了解你。

第二，人机协同的组织能力。这是组织能力，不是技术能力。人机协同的组织能力具体表现在哪里？

第一，智能体编排的能力，员工能熟练组合多个智能体来完成复杂任务。第二，人机分工的设计能力，组织要能清晰地界定什么是AI做、什么是人做。第三，快速学习的能力，组织能够持续吸收新工具、新方法，快速迭代。

2026年最缺的将不是AI技术人才，而是既懂业务又懂AI的复合型人才。老员工懂业务不懂AI，新员工懂AI不懂业务，这就出现了一个巨大的断层。

所以，这种人才只能内部培养。企业要把AI技能类的培训、AI组织系统的培训纳入晋升的必要条件。内部要建立AI导师制，让高水平的AI员工去带动低水平的AI员工，打通业务和技术之间的壁垒。

第三，AI生态中的品牌可见度与可信度，或者说“被AI看见的能力”。

现在，豆包、千问、DeepSeek，已经成为检索信息的主要载体。企业和个人获取信息的模式已经发生了改变。2025年第四季度，全球生成式AI的渗透率已经接近20%，超过45%的B2B采购开始向生成式AI提问，而不是传统的搜索引擎。

2026年，一份“品牌AI竞争力报告”提出了一个公式：AI竞争力指数=AI可见度×综合提及排名×内容可信度。

第一，AI可见度体现在，企业的品牌内容能否被AI检索到、引用与推荐？

第二，综合提及排名体现在，企业的品牌在AI的回答中出现的频率有多高、排名有多靠前。

第三，内容可信度体现在，企业的品牌内容被AI判定为可信源的比例。如果不理解这个逻辑，品牌就会出现“原生性消失”。物理世界的声量无法转化为AI决策，入场券就没了。

AI时代，企业要专门做AI看得懂的网站，不是原来那个网站；要专门写AI读得懂的文章，不是原来的公众号文章。

六、给企业家的最终建议

最后，就用一句话来概括：用业务问题去倒推技术选择，而不是用技术热点去寻找业务场景。

过去很多企业家头脑一热，看到大模型火了就要买，看到智能体热了就要部署。结果工具买了一堆，并没有带来明显的业务改善。技术的迭代实在太快了，热点永远是追不上的。

业务问题往往是稳定的。

客户要的是什么？不过是响应更快、成本更低、体验更好。我们不妨多问自己：客户究竟要解决什么产业问题？这些问题能否借助AI解决？用AI能带来多大提升？如果这些问题想不清楚，选任何AI工具都是徒劳。

AI是催化剂，是放大器。你有优点，AI就放大你的优点；你有缺点，AI就放大你的缺点。AI在带来技术“平权”的同时，也在无形中拉大了差距。技术不是障碍，成本不是障碍。真正的障碍，是组织惯性和领导力的缺口。

AI一直在变，但不变的是教练领导力。如何赋能人、尊重人，如何帮助每个员工在变化中找到自己的价值定位……这些，才是领导者真正需要去推动的事。

*文章为作者独立观点，不代表笔记侠立场。