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面對AI浪潮，企業(yè)如何從“屢戰(zhàn)屢敗”走向“戰(zhàn)則必勝”？本文通過三次AI能力升級的沖鋒，揭示了形式主義的陷阱，并提出以賽代練的解決方案，助力企業(yè)實現真正的AI思維轉型。

自2024年初以來，AI的浪潮席卷而來。為了不被時代拋下，我們組織內部發(fā)起了三次旨在實現“AI能力升級”的沖鋒。然而，現實卻呈現出一幅“屢戰(zhàn)屢敗，屢敗屢戰(zhàn)”的焦灼圖景。

從老板的視角看，這次升級的目標清晰而宏大：推動團隊，尤其是產研團隊，從傳統(tǒng)的“工程思維”躍遷至“AI思維”。他期望大家能把手里的“大刀”淬煉成戰(zhàn)斗力更強的“AK-47”，從研發(fā)到產品落地，每一個環(huán)節(jié)都能借助AI的力量，實現更低成本、更高效率的運作。

理想豐滿，但三次沖鋒的路徑，卻讓我們離目標越來越遠。

第一幕：一場“為了分享而分享”的“集體表演”

這三次沖鋒，看似層層遞進，實則都陷入了形式主義的泥潭。

• 第一次沖鋒（2024年初）：廣撒網，點燃興趣。要求產研團隊每人分享一個與AI相關的主題。于是，我們聽到了關于FastGPT的調研、圖片智能識別的原理、LangChain的框架介紹，以及GitHub Copilot、通義靈碼的使用心得。場面熱鬧，氛圍積極。
• 第二次沖鋒（2024年下半年）：收窄網，聚焦應用。要求分享必須與實際工作結合。分享內容升級為：用AI搭建自動化流程的智能體、用釘釘AI機器人維護知識庫、利用AI進行日志埋點的問題識別與排查。主題更貼近實戰(zhàn)，但問題也已悄然浮現。
• 第三次沖鋒（2025年下半年）：押注工具，強制落地。公司為每人付費購買了Trae（649元/人），要求全員分享Trae在研發(fā)中的具體應用。從前端、后端到測試，大家圍繞各自的工作場景展開。目前，分享仍在進行中，但已能預見結局。

如果你是旁觀者，或許會覺得這一切辦得有聲有色，經驗與觀點在交流中碰撞，團隊必有收獲。

但只要你親身參與其中，就會洞察到一個殘酷的現實：95%以上的分享都屬于“水文章”，是為了完成任務而精心包裝的“表演”。 真正用心鉆研、分享干貨的，是極其少數的“稀有物種”。

第二幕：癥結何在？用福格模型拆解員工的“消極抵抗”

一件對員工個人和組織都有利的事，為何會演變成一場“集體敷衍”？難道員工不擔心被時代淘汰嗎？領導那句“暖心”的提醒，為何激不起半點波瀾？

我們可以用福格行為模型（行為 = 動機 + 能力 + 提示）來深度拆解。

1. 動機缺失：無用武之地的AI。動機為何不強？因為“沒用”。我們系統(tǒng)已有十年歷史，代碼邏輯盤根錯節(jié)。讓AI快速學習如此復雜的上下文，成本極高。很多時候，把背景交代清楚的時間，自己早就把代碼寫完了。AI成了“屠龍之技”，自然缺乏使用的內在驅動力。
2. 能力不足：舒適區(qū)外的挑戰(zhàn)。自己寫代碼，是多年形成的肌肉記憶，屬于舒適區(qū)。而讓AI高效地寫代碼，則是一門全新的手藝，屬于非舒適區(qū)。從“知道”到“會用”，再到“用好”，存在巨大的能力鴻溝。
3. 提示薄弱：一次性的行政命令。領導要求分享，員工便找一個無關痛癢的小案例（大概率非實戰(zhàn)項目）應付一下。分享時機一過（兩三個月才輪到一次），AI這件事便被“高高掛起”，直到下一次行政命令來臨。這種零散、缺乏持續(xù)性的“提示”，無法形成行為習慣。

于是，“我有跟AI‘廢話’的時間，自己都干完了”、“AI只能干些小活，上不了真戰(zhàn)場”、“每天需求都做不完，哪有時間弄AI”……這些聲音成了團隊的主流心態(tài)。

第三幕：十字路口的選擇，四種方案與系統(tǒng)思維的答案

如果你是領導，面對此情此景，你會怎么辦？

• 選項1：強壓到底。 繼續(xù)強制要求分享，統(tǒng)計AI使用量，無視主觀意愿。
• 選項2：樹立標桿。 選擇一個小團隊先行試點，成功后再推廣。
• 選項3：以賽代練。 允許員工拿出20%工作時間，自由組隊落地真實AI項目，優(yōu)勝者給予重獎與資源支持。
• 選項4：換血重生。 淘汰落后分子，重新招聘能適應AI研發(fā)模式的新人。

我的選擇是：選項3。

理由有三，且層層遞進。

首先，從系統(tǒng)思維看，這是唯一的“根本解”。

• 選項1是典型的“癥狀解”，頭痛醫(yī)頭，腳痛醫(yī)腳，看似解決了“不用”的問題，實則加劇了逆反心理。
• 選項2是“原因解”，比1好，能暫時緩解問題，但并未改變“舊系統(tǒng)與AI不兼容”的結構性矛盾，效果有限。
• 選項3和4都屬于“根本解”，旨在改變系統(tǒng)結構。但選項4的操作難度與組織動蕩成本遠大于選項3，是下下策。

其次，從刻意練習看，這是唯一能形成“真技能”的路徑。

科學家早已證明，刻意練習是成為大師的關鍵。其原則完全適用于AI能力升級：

• 清晰的目標： 選項1的目標是“完成分享”，選項2是“完成學習”，而選項3的目標是“完成一個有價值的AI項目”。哪個目標更能激發(fā)斗志？
• 足夠的專注： 零散的分享無法形成專注。選項3提供20%的整塊時間，讓團隊能沉浸式鉆研。
• 明確的反饋： 分享會后的“一片死寂”是無效反饋。選項3通過項目落地、客戶付費、市場檢驗，提供最真實、最殘酷也最有價值的反饋。
• 突破舒適區(qū)： 在團隊協(xié)作中，為了共同目標，成員們不得不相互依賴、彼此推動，從而自然而然地、適度地跳出個人舒適區(qū)。

最后，從實踐驗證看，這是被成功反復證明的模式。

無論是騰訊早期的賽馬機制，還是字節(jié)跳動的APP工場，亦或是得到APP的AI應用大賽，都證明了“以賽代練，以練帶學”在激發(fā)創(chuàng)新和推動轉型上的巨大威力。

第四幕：藍圖落地——如何組織一場有效的“AI實戰(zhàn)大賽”？

說了這么多，具體該怎么做？以下是四步走的行動藍圖。

第一步：定義目標——從思維到戰(zhàn)果

核心目標只有一個：推動產研團隊完成第一個真正意義上的“AI思維”項目。

• 傳統(tǒng)工程思維流： 產品經理寫文檔 -> 設計師出圖 -> 研發(fā)寫代碼 -> 測試 -> 上線。
• 理想AI思維流： 產品/研發(fā)用自然語言與AI（如Trae Solo模式）交互，由AI生成文檔、原型、代碼，并完成測試、發(fā)布，人類主要負責校正、調整與決策。

第二步：劃定戰(zhàn)場——讓AI有地可用

團隊自行尋找項目，但必須符合以下標準：

• 必須是AI思維項目： 至少50%的核心工作由AI完成。
• 項目類型： 可以是SaaS產品的插件，也可以是一個獨立的智能體（Agent）。

比如項目示例（插件類）：

• 驗廠需求插件： 為應對國外客戶的特殊用工合規(guī)審查，生成“合規(guī)版”與“實際版”兩套報表。
• 出勤合規(guī)插件： 滿足特定客戶“僅允許上班前15分鐘內打卡”的嚴苛需求。
• 出勤審計插件： 一鍵生成符合政府部門審查要求的簽名報表。

比如項目示例（Agent類）：

• 入職數字助理： 全程引導新員工，從入職前準備到入職后融入。
• HRBP助理： 分析團隊動態(tài)，預警員工異動風險，為主管提供管理建議。
• 智能薪酬顧問： 結合內外部數據，為調薪、定薪提供決策支持。
• 人力成本分析師： 通過自然語言交互，快速生成復雜的人力成本分析報告。
• 績效目標教練： 協(xié)助員工設定符合SMART原則的績效目標（OKR/KPI）。

第三步：設置戰(zhàn)利品——激勵真實創(chuàng)造

所有項目必須源于真實需求，獎勵也必須與之掛鉤：

• 商業(yè)提成： 比賽期間，項目若被客戶付費購買，團隊直接提成30%。
• 現金獎勵： 評選1-3個優(yōu)秀項目，每個獎勵2000元。
• 資源傾斜： 評選1-3個潛力項目，公司投入資源將其打磨為正式產品，推向市場。

第四步：設定賽程——兼顧工作與探索

• 時間投入： 允許員工拿出20%的工作時間參與。
• 比賽周期： 設定為3個月，給予充分的探索與打磨時間。
• 評選機制： “大眾評審（全體員工1人1票）+專業(yè)評審（專家與負責人1人10票）”相結合，確保公平性與專業(yè)性。

謝幕：求之于系統(tǒng)，不責于人

如果你是一位渴望推動組織能力升級的領導者，請收起“我是為你好”的家長式說教，也放下“不進步就被淘汰”的威脅式管理。

從系統(tǒng)論的角度，我堅信“求之于系統(tǒng)，不責于人”。試圖通過改變人的主觀意愿來實現轉型，往往是徒勞的。真正的變革，源于對機制、環(huán)境和規(guī)則的精巧設計。

若你真心期望組織的AI能力實現躍遷，請躬身入局，成為那個設計系統(tǒng)的人。歸根結底，你只需要做好三件事：

1. 設計機制，而非下達命令。 給予時間、搭建舞臺、設置規(guī)則，讓創(chuàng)新自發(fā)生長。
2. 開辟戰(zhàn)場，而非發(fā)放武器。 神槍手是子彈喂出來的，不是靠給他一把最好的槍。提供真實的業(yè)務場景，讓AI在實戰(zhàn)中證明價值。
3. 擁抱反饋，而非追求形式。 真實的客戶反饋、市場反饋，才是迭代升級的唯一動力，遠比一場場沉默的分享會更有力量。

這，可能才是從“屢戰(zhàn)屢敗”走向“戰(zhàn)則必勝”的路徑之一。