AI員工不領工資，私域團隊崗位正被重構

使用 OpenClaw（龍蝦）一周多了，養了3只， 跑了一些真實工作流，比如建待辦日程、運營自媒體、寫通知/合同，分析調研直接出PDF報告，設計海報等等。

我想說：它不是一個普通工具，而是一個會思考、具備成長潛力、而且暫時不用發工資的“AI員工”。

我看到頂級的咨詢公司在openclaw浪潮中，仿佛找到新生，許多都已經跟openAI、google等大廠合作，重構業務，產品，流程。

雖然現在，談openclaw或AI時常被人diss的一句話是，它幫你賺錢了嗎？這種討論似乎陷入一種，不能馬上賺錢，它就沒價值的論斷之中。

不過事情都是，仁者見仁，智者見智。

通過這段時間的實際使用，我也分享 10 個自己的新思考判斷希望對老板，創業者們有啟發。

1）OpenClaw 不只是工具，而是一個會思考、能執行、還能持續成長的“AI員工”

以前我們理解 AI，像豆包，DS，元寶，更多是幫你寫寫內容、查查資料、給點建議，只說不做型。

但是openclaw不一樣，當你真正把它放進工作場景里，會發現，它已經不只是一個問答工具了。它開始具備了“接任務—理解目標—分解步驟—執行動作—反饋結果”的能力。

這意味著什么？

意味著它已經開始從“輔助認知”走向“輔助執行”。而一旦 AI 進入執行層，它在企業里的價值就完全不一樣了。

這里大家可以看我前幾天實測的幾個功能養龍蝦OpenClaw對你有什么用？親測4個工作任務讓我驚呆！真是人人都用得上

2）很多企業里的中層職能，正在被重新定義

過去很多公司都是典型的層級結構：

高層——中層，再到執行層。

其實我們會發現，一部分中層崗位，本質上承擔的是：

1）信息傳遞；

2）任務審核；

3）流程跟進；

4）上傳下達；

5）標準動作監督

他們的工作并不涉及真正高質量的戰略判斷和復雜決策，這就非常適合被 AI 重構。

換句話說，未來很多公司的組織結構，可能會逐漸從：高層 + 中層 + 執行層

變成：高層 + 少量核心中層 + AI執行層 + 少量關鍵人工執行層

這不是說所有中層都會消失，而是說：那些不創造獨立判斷價值的中層，存在的必要性正在快速下降。

當然，這里面臨一個實際問題，就是在工作中許多中層，執行層往往是為領導擔責背鍋用。一旦全部是AI了，這個在責任誰擔？這個是一個更涉及人性的問題，不過我相信未來肯定會有解。

3）私域團隊里最先被重構的一批團隊

目前我們正在把它用在私域運營工作流中，我發現。

過去一個比較標準的私域團隊，通常是：

1）一個私域負責人；

2）一個內容崗；

3）一個美工崗；

4）一個活動策劃崗；

5）一個數據分析崗；

6）一個客戶運營崗。

以前要花費時間招人，湊齊了才能完成工作閉環，否則就有缺失。但最近實際用下來，發現這里面至少有幾類崗位，AI已經可以承擔相當大一部分工作：

1）內容寫作；

2）活動策劃；

3）數據分析；

4）部分用戶運營策略輸出；

5）部分物料協同和流程推進

反而最不容易直接被完全替代的，還是需要直接跟客戶深度溝通、處理情緒、處理關系、處理復雜博弈的人。（不過我們的AI客服也能解決80%咨詢工作量）

也就是說，在私域團隊里，很多“后臺生產型崗位”的組織方式，會先被 AI 重構。

想想，2023年我們當時給一家企業光招人搭建團隊，找獵頭都花費不少錢，前后3個多月時間，現在這些錢，時間都可以省掉了。

4）AI 正在實現能力平權，小微企業獲得過去中型企業才有的能力

為什么最近“一人公司”“超級個體”“小團隊大產出”這么火？

核心原因不是大家突然變聰明了，而是很多過去只有中型企業才具備的能力，現在創業公司也能擁有了。

比如以前一個創業公司要花錢請人去做：

1）財務流程整理；

2）報銷處理；

4）內容生產；

5）PPT整理美化；

6）數據分析；

7）日程安排；

9）營銷內容生成；

10）部分運營動作執行

現在這些事情，很多都已經可以交給openclaw去承擔第一輪、第二輪，甚至直接承擔大部分執行工作。

這意味著：一個小團隊，第一次真正擁有了接近過去中型企業在部分職能上的組織效率。

5）AI 最直接的價值，不是“炫酷”，而是成本結構的改變

很多人看 AI，會先看它炫不炫、聰不聰明、會不會寫內容。

但站在企業經營的角度，我覺得最核心的是：

它在改變企業的人力成本結構、管理成本結構和組織效率結構。

這和我對數字化的觀點一致，數字化不是炫技，而是要降本贈書提效。

比如一個電商團隊，過去可能需要：1）美工2）店長3）運營4）活動策劃5）數據分析6）客服協調7）內容生產8）投放協同。

如果 AI 用得足夠好，團隊人數不會歸零，但很多崗位的工作量、人數配置、協作方式一定會被重做。

你不是要必須“裁掉多少人”，但你的整體運營成本一定會被重新定義。

這對企業競爭來說非常關鍵。

6）先用 AI 的企業，會率先獲得成本領先優勢

今天企業都面臨，成本高，利潤薄，虧本賣，怎么辦。

怎么總成本領先，這也是我最近很強烈的一個感受。

誰先把 AI 真的用到業務里，誰就會先拿到：

1）更低的人力成本；

2）更低的試錯成本；

3）更快的響應速度；

4）更強的執行頻次；

5）更好的流程復用能力。

尤其是在品牌、市場、廣告投放、私域運營、會員營銷、客戶運營這些部門，AI 帶來的不是一點點優化，而是整個作業方式的改變。

所以我認為：

AI 不只是效率工具，它已經開始成為企業的成本優勢工具。

短期看成本，長期看效率。

7）現階段openclaw最大的問題，不是沒能力，而是穩定性還不夠

這個問題也必須講清楚。

我自己跑下來，像：

1）建日程；

3）美化PPT；

它都已經能干了。

但現階段有一個明顯問題：穩定性還不夠。（還有人擔心安全性）

比如某些任務，發 10 次，可能有兩三次會掉鏈子。這就是為什么現階段我認為，最優解不是單純靠 openclaw，而是：

AIagent + RPA + 工作流

也就是說：

1）RPA 負責標準動作；

2）工作流負責步驟約束；

3）AI 負責理解、判斷、應變和補位。

這三者結合，才是現階段企業真正可落地的最優方案。

8）不同企業，AI 的切入點和價值完全不一樣

不要指望A企業的經驗，完全用于B企業，這也是一個很大的誤區。

很多人會泛泛地討論：AI到底有沒有用？

我覺得這問法本身就不對。

真正要問的是：

1）你的企業現在面臨什么問題？

2）你的組織里哪一塊成本最高？

3）哪一塊效率最低？

4）哪一塊最依賴重復勞動？

5）哪一塊最容易被流程化和模板化？

因為不同企業的規模、業務模式、團隊成熟度不同，AI 的價值切入點也完全不同。

建筑企業用AI來檢測施工質量，回款合同；汽車經銷商用AI訓練銷售；咨詢公司用AI進行調研分析，報告整理；不同的Agent可以切入到很細致的業務場景中。

所以 AI 沒有統一答案，而是要結合企業場景去探索的生產力系統。

9）未來越來越重要的，不是有不有 AI，而是會不會管理 AI

這點我感受也非常深。

你擁有了 OpenClaw，它不代表你自動就擁有結果。

它本質上像一個：

1）很聰明的實習生；

2）能力很強的虛擬員工；

3）執行力很高的數字勞動力

但問題在于，

它仍然需要你來管理，培養。所以養龍蝦，其實就是培養，訓練它的過程。

你要想清楚：

1）目標是什么；

2）流程是什么；

3）標準是什么；

4）先做什么后做什么；

5）結果怎么判斷；

6）什么情況下繼續、什么情況下修正。

所以為什么我一直強調 AI + 工作流？

因為工作流本質上就是：你對業務的理解、對任務流程的理解、對結果標準的理解。

這才是老板和管理者最核心的價值。

10）當 AI 普及之后，真正的競爭會重新回到認知、創新和洞察

最后這一點，是我最近越想越重要的。

短期看，先用 AI 的企業，一定會先吃到紅利。這一點沒問題。

但隨著 AI 越來越普及，這個紅利窗口一定會縮短。

到了那個時候，大家都有這個工具，就像大家都有一部手機，你用小米，我用蘋果，并且核心功能越來越接近。

那個時候，真正決定勝負的，就不再只是“你有沒有，能不能執行”，而是：

1）你能不能提出更好的問題；

2）你能不能看見別人看不見的機會；

3）你能不能形成更強的商業洞察；

4）你能不能更深理解用戶；

5）你能不能持續創新；

6）你能不能定義新的價值。

也就是說，未來企業真正的分水嶺，會重新回到：

認知、判斷、洞察、創新。

越到未來，像社交力，共情能力，韌性，批判思維，審美能力，這些軟技能，反而會越來越重要。

因為這些能力，不是簡單學幾個提示詞就能得到的。這才是真正拉開差距的地方。這不是未來，這已經開始了。