提效卡在20%,通常不是Copilot不行,而是流程和激励没跟着变;个人能做的,是把AI用在缩短“到真实结果的距离”上,而不是在旧流程里做局部优化。
AI根据立正公开的文章和视频整理,不是他本人回复。重要的判断,请回到出处核对。
瓶颈常在流程,不在工具
材料里的观点个人用AI快了一截,但上下游没变快,效率就被整条流水线抹平:代码写完排队等review,方案做完等审批。有研究甚至发现,经验丰富的开发者用AI后完成任务反而多花了时间,因为他们把时间花在整合和验证上,自己却觉得快了。所以“提效20%”很可能不是你的上限,而是旧流程给个人效率设的天花板。公司配的Copilot做不到预期,一部分原因也在这里:它被放进了没为AI重新设计的工作流里1。
先判断你省下的是哪种距离
AI不会自动纠正目标,它通常先把现有目标执行得更便宜。如果组织把报告、会议纪要当成进展,AI只会更快地生成这些“进展”,降低的是向上管理的成本,而不是获客成本。判断一次AI使用有没有价值,可以看它缩短的是人与真实结果的距离,还是人与绩效证明的距离。自动化一项假工作,只是把缓慢的浪费变成高速的浪费2。在大公司里,个人先偷偷用AI拿到效率,往往是最早发生的阶段,但组织层面可能假装没发生,流程和结构都不动3。
把力气放在接近结果的位置
AI推演如果还想留在组织里,与其原地补技能,不如主动往更接近模型、也更接近结果的位置走:把模糊的业务问题翻译成AI能消费的上下文,设计反馈回路和标准,编排模型、工具、数据和流程,判断什么该自动化、什么该人工接管。价值不在于你亲手写了多少代码,而在于你是不是在设计系统,还是只在维护流程4。一个可以试的做法:挑一件你反复做、又离真实结果最近的事,用AI把它从“产出文档”改成“产出可被验证的东西”,看反馈来自真实用户还是只来自汇报。
这些判断来自立正关于组织与AI的文章和课程,没有针对你所在公司流程、岗位和Copilot配置的具体材料,20%是否真是上限需要你自己核对瓶颈节点。
出处
- 1AI Native 的组织形态:当执行成本下降,组织必须重写
解释为什么个人效率提升会被流程和激励吃掉,是理解“卡在20%”的核心。
- 2如何识别与消灭 fake work
提供判断AI用法有没有价值的标准:缩短的是到结果还是到证明的距离。
- 3在大公司,AI 到底会不会“真正改变组织”?
说明大公司里个人先用AI、组织暂不调整的典型阶段。
- 4AI时代,大厂打工人的五条路
给出留在组织内、往接近结果的位置走的可迁移方向。
你也有想问的?
卡住的时候,问问立正:回答附有出处,可以点回原文核对。
也可以接着问:
别人还问了
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几天做出一个能跑的东西,只证明你当下交付得快,不证明能力留在你身上。竞争力更可能来自撤掉帮助后仍能判断、拆解和交付,以及别人做不出来的深度。
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手艺不是熟练重复,而是能不断往深里钻研、越做越发现学问的活能力;学它靠动手试错,精通靠长期坚持。
- ai时代,我应该怎么了解我想做,可以做的事,作为马上就要毕业的大学生,我应该怎么样去求职。
先别急着海投简历,花一两天认真想清楚:不靠公司,你能给别人提供什么价值;再花几周去真实试一次。