课程速递｜从“会用AI”到“重构团队”：走进头部出行企业《AI原生团队》内训

7月24日上午，我们为某头部出行企业管理团队开展了一场《AI原生团队》主题内训。

课程重点不是模型介绍、工具操作或者提示词技巧上，而是讨论了一个更具体的问题：当AI能力快速进入业务之后，管理者应该如何重新设计团队的任务、流程、角色和管理方式？

因为越来越多企业已经开始使用AI，但“用了AI”和“成为AI原生团队”之间，仍然存在很长的距离。

AI投入增加了，为什么生产率没有同步提升？

课程从一个经典的技术变革问题开始。

电力出现后，企业最初只是把蒸汽机替换成电动机，厂房布局、生产流程、人员分工和管理方式并没有改变，因此生产率并未立刻大幅提升。真正的效率跃迁，发生在企业围绕电力重新设计工厂、生产线和工作方式之后。

AI时代正在经历类似的阶段。

很多企业购买了AI工具、部署了大模型，也要求员工使用AI，但原有的审批链条、岗位边界、协作流程和考核机制没有发生变化。结果往往是，新工具叠加在旧流程上，员工要多维护一套系统，组织成本反而更高。

因此，AI带来的生产率提升，不只是技术能力的函数，还取决于工作系统和管理机制是否同步改变。课程中将其概括为一个乘法关系：

AI生产率＝技术能力×工作方式×管理机制。

只升级其中一项，很难产生真正的组织级变化。真正的AI转型，需要从任务变化开始，进一步推动流程变化、团队变化，最后再影响组织机制。

从国内外案例中，看AI原生团队的共同变化

课程结合OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Kimi、Meta、亚马逊、谷歌、字节跳动、阿里、腾讯、京东，以及多家出行与科技企业的实践，讨论了不同类型组织正在发生的变化。

虽然这些企业的规模、业务和发展阶段不同，但背后出现了一些共同方向。

第一，团队正在变得更薄。

当AI能够承担信息整理、代码生成、方案分析和过程协同时，过去大量依靠层级传递信息、协调进度的管理工作开始减少。决策需要更快到达一线，管理者也不能继续停留在信息中转和任务分派的位置。

第二，团队正在变得更快。

AI原生团队更强调小范围试验、快速交付、持续迭代，而不是等所有条件成熟后再启动。速度不仅来自AI工具，也来自更短的协作链路、更清晰的任务责任，以及对旧流程的主动删除。

第三，团队正在变得更聪明。

AI不只是个人助手，也可以成为团队的“第二大脑”。它参与信息汇总、分析判断、知识调用、任务执行和经验复用，使团队能够在同样人数下处理更复杂的问题。

但小团队并不等于简单减人。更关键的变化是，从按照岗位和职能切割工作，转向围绕真实业务问题组成小型闭环团队。产品、研发、设计、运营和数据等不同角色，围绕一个目标协同工作，减少交接，共同对端到端结果负责。

AI时代，管理者不是不重要了，而是要求更高了

课程中反复讨论的一个问题是：当AI能够承担越来越多工作，管理者还需要做什么？

答案不是管理者消失，而是管理者的工作重心发生变化。

过去，很多管理者的主要价值来自分配任务、汇总信息、协调资源和检查进度。AI进入团队后，这些工作会逐步被自动化，管理者需要把更多时间放在定义问题、判断方向、设计工作流、明确人机边界和评估最终结果上。

管理者需要回答的不再只是“谁来做”，还包括：

这项工作为什么要做？真正需要解决的业务问题是什么？哪些环节应该由AI承担？哪些判断必须由人负责？如何把一次成功实践变成团队可以复用的工作方式？

管理者未来最重要的能力，可以概括为四个词：方向、责任、判断和信任。

AI可以帮助团队处理信息、执行任务和放大能力，但目标选择、价值判断、风险边界和结果责任，仍然需要管理者承担。

现场共创：形成团队自己的AI原生工作原则

课程最后，管理团队进行了一轮“AI原生团队工作原则”共创。

每位学员先独立选择自己认为最重要的原则，再进入小组讨论。每个小组形成五条建议，最后通过跨组汇报和讨论，识别团队当前最需要建立的工作共识。

AI也参与了这个过程：帮助记录讨论、汇总观点、整理表达。但原始判断和一手信息仍然来自团队成员。这个设计本身也是一次人机协同演练——人负责思考和判断，AI负责整理和放大。

我们以OpenAI的工作原则示例：

最后管理者在总结时提到，工作原则的价值不只是最终选出了哪几条，更重要的是团队在讨论过程中形成了共同认知。很多获得高票的原则，恰恰反映了组织目前最需要补齐的能力。

这也是共创的意义：原则不是从外部复制过来的口号，而是团队结合自身业务问题形成的行动共识。

AI原生团队，不是一次培训可以完成的

培训课程并不能直接把一个团队变成AI原生团队，但可以帮助管理团队建立一个共同起点。

真正的变化，需要从一项具体业务任务开始：重新定义目标，拆解工作流，设计人机分工，组建小型闭环团队，在真实场景中快速试验，再把有效经验沉淀为组织能力。

它不是一次性项目，也不是一次培训结束后就完成了。AI原生团队需要持续试验、持续复盘、持续复用和持续学习。

课程最后，我们送给大家三个词：

享受AI，借助AI，驾驭AI。

面对AI带来的变化，管理者既不能停留在观望和焦虑中，也不能简单把所有工作交给AI。真正重要的是，主动进入变化，重新理解业务、团队和管理，并把AI转化为推动组织进化的力量。

目前，我们面向企业提供《AI原生团队》《极简AI领导力：成为AI原生管理者》《AI时代组织与人才重构》等主题内训及工作坊。

课程可结合企业真实业务场景，围绕管理自我、管理业务和管理团队展开，帮助管理团队从AI认知走向工作流重构、团队协同与行动方案落地。

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