近日，我开始扩展我们的 AI Transformation 顾问业务，准备在公司内聘请多位新员工。这过程让我深深体会到，未来的团队管理，不只是找对人，更要懂得如何让人与 AI 共事。在我们的情况下，我们要考虑的不仅是员工能否操作 AI，而是他们是否具备设计 AI 工作流程（Workflow）的能力，愿意建立 SOP，并懂得用数据与逻辑与 AI 协作。这正是我写下这篇文章的原因。

文：Michael C.S. So（AiX Society 人工智能应用研究学会-创会会长）

一、AI 不是员工的替代品，而是管理制度的镜子

企业导入 AI，不只是节省人手，而是对整个管理制度的一次“照妖镜”。

没有清晰流程的团队，导入 AI 之后只会更乱。因为 AI 最擅长的，就是放大人类行为的结果——好的会更好，坏的会更坏。

我常提醒管理层：AI 不是帮你“解决混乱”，而是让你更快看到问题出在哪里。

如果团队没有明确的责任、缺乏数据纪录或决策透明度，那 AI 会把这些漏洞毫不留情地放大。

二、招聘时要找“愿意设计 SOP”的人

现在的招聘，不再只是问“你懂不懂 AI？”

而是：“你愿不愿意让 AI 帮你工作？”

在我实际顾问经验中，那些能真正与 AI 共事的员工有三个特质：

1.⁠ ⁠具备流程设计思维：能把任务分解成步骤、条件与结果。

2.⁠ ⁠懂得反馈与优化：愿意分析 AI 的错误，并改进流程。

3.⁠ ⁠能教 AI 工作：把脑中的经验转化成 SOP，让 AI 执行。

AI 型人才不一定是程式员，而是能用逻辑思考与清晰表达流程的人。

这类人才会让公司越来越自动化，也让团队的知识不再只停留在个别人手上。

三、从“做得多”到“设计得好”：新时代的绩效标准

在 AI 时代，勤力不再是核心竞争力。

真正重要的，是“你能否设计出让 AI 帮你做更多的系统”。

因此，绩效评估也要转型。

传统企业看“完成量”，未来企业要看“系统化能力”。

例如：

你是否能把重复工作自动化？

你的 SOP 是否被其他同事成功复制？

你设计的流程是否能被 AI 稳定执行？

这些新指标，将会成为 AI 时代下的管理新语言。

四、设计 AI Workflow 的实战经验

设计 AI Workflow，不能只靠技术部门。

最了解业务的人，应该是主导设计的核心。

我在企业顾问中总结出四个步骤：

1.⁠ ⁠找出痛点：从最重复、最浪费时间的工作开始。

例如：数据整理、客服回复、报表生成等。

2.⁠ ⁠设定触发点：什么情况下 AI 介入？由谁批准？

3.⁠ ⁠建立监控点：确保每个步骤都有可追踪纪录。

4.⁠ ⁠持续优化：鼓励用户反馈问题，定期更新流程。

我的原则是：“AI 做初稿，人类负责最后审核。”

当 AI 被正确训练后，人类可以专注于策略、创意与决策层面。

五、AI 工具之间也要被“管理”

一间公司同时使用多个 AI 工具是常态，但问题也随之而来：

资料分散、权限模糊、重复操作。

因此，我们必须建立一个“AI 混合管理系统”，

让不同 AI 工具有明确的角色、资料流向与任务逻辑。

简单来说，要管理的不只是人，而是“AI 团队”——

一群看不见、但持续工作的虚拟员工。

这正是未来管理者的新挑战：AI 治理（AI Governance）。

六、从“怕被取代”到“善用被放大”

我遇过很多企业的员工，一听到 AI 便焦虑。

他们担心自己被取代，但事实是，AI 取代的不是人，而是“拒绝学习的人”。

AI 能放大你的优点，也会放大你的懒散。

真正的安全感，不在于逃避，而在于学会使用它。

管理层的角色，就是营造一个“容许试错”的文化，

让员工能放心实验、逐步建立信心。

当 AI 成为工作的一部分，人就能专注于创造价值。

七. AI 是镜子，人是灵魂

AI 可以让工作更快，但不能让工作更有意义。

企业的灵魂，仍在于那些愿意思考、愿意优化流程的人。

AI × 人力的混合管理，是企业文化的升级：

从“我怎样做”变成“我怎样设计系统去做”。

这不只是技术革命，而是管理哲学的转型。

对我来说，AI 不会取代人——

它只是让那些有准备的人，走得更远、更快。