第一批用AI的人，正在抛弃“效率”这个词

自2024年“人工智能+”被写入政府工作报告以来，企业对AI的期待，几乎被“效率”两个字牢牢占据。

但一个变化正在发生：当越来越多企业接入AI，当“更快”逐渐成为共识，这种优势正在迅速贬值。

效率，不再是护城河，而更像是一张入场券。在这股集体提速的浪潮之外，一些先行者开始选择另一条路径。他们不再只执着于“再快一点”，而是反过来追问一个更根本的问题：当效率成为标配，什么才能真正拉开差距？

他们给出的答案是：将AI带进业务深处，重构流程、优化系统——那里，才是它真正的价值所在。

效率之外，AI的新锚点

变化，通常发生在一线业务现场。

在雅迪，魏云刚到安徽分公司时，面对的是一个典型的“数据孤岛”局面：十多个系统各自运转，一线班组长要查一条关键数据，往往需要跨部门协调，问题发现也因此层层滞后。

如果沿着“效率思维”，解法很直接——让数据调取更快。但魏云很快意识到，问题不在“慢”，而在“乱”。再快，也只是更快地拿到无用的信息。她没有继续优化“人找数据”的速度，而是用飞书多维表格重构流程：

让关键异常信息自动推送到一线节点，并绑定责任人和处理时限。于是，数据不再等待被查阅，而是主动追着问题走。结果反而有些“反直觉”：报表查看次数下降了，但问题解决更快了；一线员工也从被动执行，变成主动响应。

在华熙生物，00后朱朝冉一开始的目标也很典型——用AI解决“日报写得太慢”。结果很好看：一份日报从30分钟缩短到5分钟。但一次复盘会上，他突然意识到一个更关键的问题：如果日报本身价值有限，那让它更快，有什么意义？

他开始用AI重构日报的内容逻辑：从“汇报做了什么”，转向“暴露决策卡点”。比如：客户为什么拒绝？竞品发生了什么变化？哪些问题需要总部资源支持？变化很微妙——日报不再只是更快完成，也开始成为区域经理做资源调配的依据。

在四维图新，工作20多年的吕坤关注的则是另一个问题：那些无法被文档记录的“经验”和“知识”并没有被传承起来。尤其是在制造业，一些资深质量专家的判断，依赖的是多年积累的“手感”和语境。一旦退休，这些能力几乎无法继续。

吕坤

他主导开发的智能质量管理系统，核心目标不是“比人更快”，而是“比人更稳”。通过让AI学习专家的判断逻辑，把隐性经验转化为可以复用、可迭代的规则体系。吕坤所解决的，不是“速度问题”，而是“时间问题”。

从一种工具，到重构能力

三个故事指向同一个判断：当效率变成标配，真正的竞争力在于能否重构价值的创造方式。这不是对效率的否定，而是从“局部效率”走向“系统效能”。

从“加速现有流程”到“重新定义流程”，不少企业的AI实践，其实只是用AI自动化了本可以优化甚至调整的流程。真正的AI先锋不会只问“怎么让现有流程更快”，而是会追问“这个流程本身是否合理”。

从“工具提效”到“能力重构”，AI不是更好的锤子，而是让不懂技术的人也能造房子的能力。魏云能打通十余个系统，朱朝冉能重构销售闭环，吕坤能让AI学习20年经验——AI的真正价值，是让业务的提出者同时具备解决问题的能力。

从“个体效率”到“组织能力”，局部效率的提升往往是零和游戏。真正的突破发生在系统层面：当个体经验可以被沉淀、复用、迭代，个体的智慧才能转化为组织的能力，AI的价值也从“提效工具”转向“能力基础设施”。

在这场人才转型中，飞书的角色正在发生深刻变化。

2023年，飞书推出“效率先锋”人才计划，强调“让非技术人员也能用AI提效”。彼时，效率还是稀缺资源。

三年后，当“效率”逐渐成为标配，飞书将其升级为“AI先锋”。两字之差，评价标准从“结果指标”转向“结构能力”——不只是做得更快，而是能否让系统本身变得更优。

这不是对“效率”的否定，而是对“效率”的重新定义。自2023年起，这一项目已联合数百家企业，形成数万名参与者与上万条可复用实践。更重要的是，这些实践正在被沉淀为“如何让系统更优”的方法论。

先锋的进化，不止效率

“AI先锋”或许不只是一个职业标签，它预示着一种尚未完成的组织进化。当越来越多业务人员可以直接调用AI、改造流程，传统以职能划分为基础的协作模式开始松动。

第一批“抛弃效率”的人，并不是在否定AI的价值，而是在拒绝被“效率”这个词限制想象力。

他们意识到，AI真正的价值不在于让现有系统跑得更快，而在于让组织有勇气重新定义什么是真正重要的事情——有些流程本就该被重构，有些信息本就该驱动决策，有些经验本就该成为组织资产。

这不是效率的终结，而是效率的升维——从“局部更快”走向“系统更优”，从“个人提效”走向“组织进化”。

当效率不再是唯一标准，当系统重构能力开始成为新的衡量维度，AI真正进入业务深处的方式，或许才刚刚向我们展示其冰山一角。