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AI转型全生命周期表(L0-L5)
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O、AI成为第三只手,该如何进化?
这两年,AI的热浪席卷而来,每个人都在尝试将这股力量融入自己的工作与生活。但随之而来的是普遍焦虑:我们到底在跟谁赛跑?是跟机器,还是跟那些更懂得利用机器的人?
我观察到:许多人经常把对个人效率工具的兴奋,错认为是组织战略的成功;或者把企业的系统性改造,简单粗暴地套用于个人的成长路径。这就像是,一位跑步健将把他的训练计划交给了一支军队,或是反过来,一位士兵试图用军队的协同战术来赢得个人马拉松。目标混淆,路径自然南辕北辙。
组织和个人都在经历AI驱动的进化,但它们的终极目标是不同的:组织追求的是规模化的、可复制的效率和能力;而个人追求的,是独特性、不可替代的洞察与智性。如果不能理清这个差异,企业将止步于表面AI应用,而个人则会沦为高效的“AI工具人”。
为了将这个想法变得可理解、可操作,我将借用一套原本用于企业战略分析的工具——AI部署的深度层次(L2-L4如开头的表格),来展开对这两种进化路径的探讨。
一、组织的AI进化:线性、可规划的能力固化
在企业管理中,AI部署的L1到L3,是清晰、理性的线性递进路径。它的核心逻辑是将企业竞争力从对少数“人”的依赖,转向对“AI系统”的依赖。这个过程,就是将知识和流程外部化、固化。
1. L2:知识的外部化——更高效准确针对的搜索引擎
L2深度,即信息辅助层,其目标是提升个人效率。它解决的是企业内的基础痛点——信息不对称。想象一下,一个新员工要查找某个设备故障手册,或者一个营销人员要翻阅厚厚的品牌指南。过去,知识散落在各个角落。L2通过 RAG(检索增强生成)等技术,将所有知识整合,让AI成为每个人身边的智能知识库。这就像是给企业内部装上了一个高效、可信赖的搜索引擎 。它让信息获取更高效,例如将维修准备时间缩短70%。但这只是起点,它没有改变组织的协作方式。
2. L3:流程的外部化尽职的流程管家
L3深度,即流程自动化层,目标是提升组织效率。它解决的是跨部门协作的流程问题。在这个阶段引入 AIAgent(智能代理)。Agent 不再只是回答问题,它具备了执行能力。当生产线出现异常,Agent 会自动执行诊断、创建工单、通知调度。它将过去依赖人工协调的流程,外部化为一个自动运转的“流程管家” 。Agent它重构了组织协同模式。在生产制造中,Agent 能将异常响应时间从 30 分钟降至5 分钟。但它依然停留在流程层面,尚未触及核心能力。
3. L4:核心能力的固化铸造系统的专家直觉
L4深度,即核心能力层,目标是重塑业务模式。这是组织AI战略的终极目标,其本质是将企业专有知识固化为大模型LLM资产。在传统企业里,良品率、品牌调性等“核心能力”往往固化在少数专家的大脑里。L4通过微调(Fine-Tuning)等技术 ,将这些独特的经验和判断力,注入到AI模型的参数中。
·制造的L4:将专家对细微缺陷的识别能力,通过微调视觉模型来固化,实现良品率提升 3%-5%。
·营销的L4:将品牌的口吻、核心价值固化到模型权重中 ,确保无论谁来操作,所有输出都具备高度一致性,显著降低公关风险 。
组织的L4,是追求规模化、可量化、可持续的“系统性卓越”。它的成功标志,就是最大程度地消除对单个“关键人”的依赖。
二、个人的AI进化:并行的、不可替代的智性内化
如果组织进化是追求外部的、规模化的“固化”,那么个人的AI进化,则是追求内部的、独特性“内化”的路径。对个人而言,L2到L4不是严格的线性递进,而是一种并行的、持续的智性修行。我们的目标不是将自己“固化”为系统的一部分,而是要将外部工具转化为自身的不可替代的洞察力。
1.个人L2:知识的第一层胃
个人 L2 的任务,是将 RAG/PE 等工具,用于高效学习与知识消化。我们不再是简单的知识接收者,而是将AI作为处理信息的“第一层胃”。能快速阅读、提炼观点、批判性地整合信息。我们必须学会问出高质量的问题(PE),让AI帮助我们消化信息流,而不是让AI直接代替我们的思考。
2.个人L3:习惯与流程的个人Agent”
个人 L3的目标,是将高效的工作习惯和思维流程内化为一套“个人 Agent”。Agent的价值在于自动化执行。对个人而言,这映射为将日常的、重复性的工作习惯(如项目启动的检查清单、高效的会议记录和总结、时间分配的决策)转化为无意识的、高效的执行流。当你的提问模式、思考框架、时间管理都像L3 Agent那样精准、无偏差地执行时,你的精力才能被释放,投入到真正高价值的L3任务中。
3.个人L4:风格与洞察的专家直觉
这是个人进化的终极目标,其本质是“智性内化”。当个人熟练掌握了 L2 的知识获取效率和 L3 的流程执行精度后,他必须通过持续的反思、实践和批判,形成自己独特的“专家直觉”或“个人风格”——这是无法被微调模型复制的。你的洞察必须具备独创性、高价值和不可替代性。你的价值不在于你能多快地问出答案,而在于你能提出什么样的新问题;你的风格不在于模仿品牌调性,而在于你能创造出新的、引领潮流的品牌声音。
个人 L4 的“内化”程度越高,就越能抵御被 L2/L3 工具替代的风险。
三、在L4的交汇与分野
组织与个人的 L4 目标,在本质上是既对立又统一的。
对立之处在于:
·组织 L4追求通用性,追求系统在任何时间、任何地点都能稳定输出一致的成果。
·个人 L4追求独特性,追求个体在特定情境下,提供系统无法提供的创造性、批判性判断。
统一之处在于:交汇点,组织为个人提供 L2/L3 的工具平台(如企业知识库 RAG、Agent 平台),而个人则必须将 L4 的深度洞察、对行业与业务的独特理解,反哺给组织。业务专家(SMEs)的角色,正是在这个交汇点上升级为“Agent 流程设计师”和“AI 训练师” ,负责定义 Agent 的行为逻辑和提供微调模型所需的高质量训练数据。
当然这种 L4 的构建也伴随着各自的风险:
·组织的L4 风险是“行为漂移”——微调后的模型随着时间推移,性能下降或行为偏离预期 。这需要持续的 MLOps 管道和安全对齐测试来矫正 。
·个人的L4 风险是“知识僵化”——过度依赖已有的经验和内化,拒绝接受新的AI能力和技术变革,最终被更懂得利用 L2/L3 工具的竞争者超越。
四、考验
AI的浪潮,是对我们思考模式和组织模式的大考。对于组织管理者而言: 必须以L4核心能力固化为目标,将AI视为系统性的企业战略工程,而非零散的IT项目。只有将Agent 的流程自动化、RAG 的知识增强、微调的能力固化,与组织架构的调整和风险控制的建立相结合,才能将AI转化为战略资产。对于个人而言: 必须将 AI 视为智性进化的催化剂,专注于 L4 的内化与独特性的构建。你的工作,必须是机器难以复制的——是判断、取舍、创新、联结。
AI的价值,既不在于它多快地生成了一段文案(L2),也不在于它多自动化地创建了一个工单(L3)。它的真正力量,在于它迫使组织去固化那些本应被固化的能力,同时迫使个人去内化那些机器永远无法取代的洞察与风格。
这才是 AI 时代,生存与竞争的关键。
——完——
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