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2025年，AI技术飞速发展。有人观望，有人拥抱，也有人怀疑。

但无论持何种态度，有一个事实无需争辩：AI已成为我们一个绕不开的话题。

无论聊什么，话题终究会引向AI。原因很简单：AI的确有用。

对大多数人来说，它是全能问答助手；对善用AI工具的人来说，它是自动化工作流的核心；而对AI原生公司来说，它使极致人效变得可能。

回顾自己25年AI实践，我主要有3个小感悟：

聪明实习生：AI是一个聪明、博学的实习生，只要引导得当，它能实实在在地提升个人生产力；

10x是可能的：通过拆解业务，借助低代码或AI编程搭建人机协同工作流，一些任务真的有机会实现10x；

AI应用管理：基于前两点，团队在制定未来规划时，必须将AI应用纳入核心考量。

这三点，分别对应了个人、流程与组织管理。

个人层面的提效大家都不陌生，组织层面尚在探索。我感触最深的是流程AI程度提升。

过去我看到的是理论，经过实践，我认为其实也没有很复杂，最关键的是将以下三点总结成文字：

1）步骤拆解：任务具体分几步走？

2）标准定义：每一步的目标是什么？核心输出是什么？尤其是，评估输出有效的标准是什么？

3）人机分工：为了得到有效输出，人需要在这个环节做什么？

其中，有效标准是最为关键。

拆解得越细致，就越能看清AI在哪里能替代人，在哪里能辅助人。这一步，你甚至可以让LLM协助你一起思考。

理清了分工，就可以快速搭建MVP，验证这套人机协同工作流的效果。

从我们的内部实践来看，个别任务确实实现了10倍的提速。当然，速度的提升有时伴随着质量的波动，但我认为这完全可以接受：

以前10个单位时间，我们打磨1个90分的产出；

现在10个单位时间，能完成10个70-80分的；

而数量级的变化，往往蕴含着新的可能性，未来通过持续迭代，当能用同样的时间产出10个90分的结果时，就能获得更进一步的质变。

某HR工作流的拆解后示例

当然，浪潮之中，我也有过困惑：未来究竟该探索什么？思来想去，我的答案还是回归到个人与环境。于个人，是驾驭AI工具；于环境，是放大AI价值。

基于此，我为2026年定下了三个小目标：

1）践行能AI都AI：结合市场成熟工具与自建小工具（利用AI Coding搭建），持续探索AI应用可能。

2）坚持能分享都分享：无论是好用的工具还是踩过的坑，持续沉淀、传播，在反馈中迭代认知。

3）深耕流程AI程度提升：尝试推动1-2个核心流程重塑，积极参与应用实践，让自己成为变化的一部分。

2025已过，希望2026年，我们依然收获满满：）

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