AI 能提升一个人的产出，但若分工、交接和决策方式不变，组织只是以更快的速度生产更多等待处理的材料。文章从结果出发重画流程，讨论按任务而非岗位分配 Agent、管理者如何重排注意力与决定权，并用一条完整工作链验证方法是否真的有效。
如果一份文档写得更快，交出去以后仍要等待同样的评审、同样的确认和同样的排期，项目究竟快了多少？
这个问题，比“团队接入了多少个 Agent”更值得问。AI 能改善一个人的工作，不代表这些改善会自动连成团队的收益。只要分工、交接和决策方式没变，组织就可能用更快的速度，生产更多等待处理的材料。
我理解的 AI Native 组织，是把 AI 参与工作作为日常前提，从目标出发重新安排流程、人机分工、决定权和学习方式。重点在于工作怎样被组织起来，而不是工具装得够不够多。
这里讨论的是项目团队的运行方法，不是一套覆盖公司治理、人事制度和全部管理活动的组织标准。第十四篇解决平台怎样连接 AI 工作流与外部 Agent；这一篇往前再问一步：连接之后，我们原来那套做事方式，还有哪些值得保留，哪些应该改变？
一、先改变组织工作的方式，再谈 Agent 的位置组织为什么要分岗位、设流程、开会议、安排负责人？因为一件事往往需要不同专业的人共同完成，而每个人掌握的信息、拥有的时间和能够作出的决定都有限。分工让专业能力可以被复用，流程让前后工作能够接上，管理则处理资源冲突和责任问题。
这些安排有价值，也有成本。工作每换一次手，就可能发生信息压缩、重新解释和排队等待。一个人写出材料，还需要另一个人理解材料，才能开始下一步。如果一项任务反复停在这些地方，只加快材料生成，就无法解决主要的等待。
AI 带来的机会，是重新检查其中一部分成本是否仍然必要。资料能否在同一份事实基础上被直接整理？不同专业的初步检查能否提前并行？一些过去必须等待别人提供的第一版材料，现在能否先形成，再由专业人员判断？
这不意味着专业分工已经失去价值。共同讨论有时是在协调利益、建立承诺和发现目标冲突，不能用一份自动摘要代替。需要重做的，是那些理由已经变化、却仍按旧习惯执行的环节。
经济学研究《生产率 J 曲线》讨论过一个重要问题：通用技术的价值，需要流程、技能等配套投入才能逐步释放。我的理解是，买到工具只是取得了改变工作的可能性；组织还要付出整理资料、调整分工和训练人员的成本。不能把暂时没有收益一概归咎于模型，也不能借“转型需要时间”为没有效果的项目无限续费。
这些管理原则并不新，AI 改变的是应用它们的条件。部分工作可以按需调用执行能力，不再完全等待某个人腾出手；原本靠共同经历补足的背景，需要更明确地提供给 AI；上游更容易形成产物以后，下游的判断与接手能力也要重新安排。具体改变到哪一步，要看任务，不能一概认定旧流程已经过时。
标题里的“正式参与者”，也应该在这个意义上理解。
Agent 是能够围绕目标使用工具、推进多步任务的 AI 程序。它成为正式参与者，意味着团队可以按约定把某一类工作交给它，知道它做到哪里、遇到什么困难，以及谁来承接结果。它不必有人格化的名字、头像和职级，更不等于获得了独立承担组织责任的资格。
区别在于：个人临时用一次 AI，工作方法仍主要留在个人手里；团队把某类任务稳定交给 Agent，交接、标准和异常处理就成为共同的工作安排。别人接手时，不需要重新摸索上一位同事的聊天技巧。
因此，AI Native 也不是一张必须通过的认证。一个团队保留人工主导的关键工作，同时让 AI 稳定承担资料准备和部分执行，完全可以形成适合自己的运行方式。自治程度更高，只能说明授权范围更大，不能直接说明组织更成熟。
二、从结果重画流程，先减少不必要的工作改造工作方式时，我建议先把“我们要接入什么 AI”放一边，写清楚一件事：这条流程结束以后，谁应该得到什么结果？
这个结果要能与中间产物区分开。完成需求文档，不等于相关人已经对范围达成一致；生成风险清单，不等于风险已经有人处理。产物可能必不可少，但它的价值取决于能否让下一步发生。
接着，沿着结果往前看。哪些动作在补足事实，哪些动作在作出判断，哪些只是把已有信息换一种格式交给下一个人？这三类工作不应采用同一种改造方式。
补足事实，需要改善信息来源和可访问性；作出判断，需要明确标准、专业能力和决定权；重复转述，则应该先问能不能取消。先把这些区别看清，才知道 AI 应该放在哪里。
可以把这个顺序压成下面四步。
图中的顺序很重要。如果从工具出发，最容易做的是给每个旧环节都加一个生成按钮。流程看起来更智能，交接关系却原封不动。回到结果，才可能发现原本要优化的环节，其实没有必要继续存在。
删除什么，保留什么判断一个环节该不该保留，可以直接问：删掉它，会失去事实、判断、承诺，还是只会少一份重复材料？
同一份状态信息已经可以被相关人直接查阅，再由专人重新摘抄一遍，就需要解释摘抄增加了什么价值。如果目的是形成管理判断，应该保留判断，而不是把人工搬运和判断捆在一起。
反过来，不能因为一次确认耗时，就认定确认没有价值。范围变更涉及其他团队的投入，确认是在取得承诺；高风险动作需要批准，批准是在决定组织是否愿意承担后果。自动生成一份“建议同意”的结论，无法替代有权的人作出决定。
减少流程，是减少无效消耗，不是取消必要的协作。每删掉一个交接点，都要能说明原来由谁补上的信息和判断，现在由什么方式承接。
流程也不必拆得越细越好。把一项完整工作拆成十几个 AI 步骤，可能增加的正是上下文传递和故障处理。能在明确范围内连贯完成的工作，应该尽量保留完整；需要独立判断、专业复核或控制影响的地方，再设置交接。
并行之前，先分清真实依赖AI 让同时准备多个方向的材料更容易，但“能够同时启动”不等于“适合同时推进”。
如果几项检查只依赖同一份已经确认的输入，就可以考虑并行。若后一步取决于前一步尚未确定的决定，提前启动只会生成多份很快过期的结果。越容易生成，越要防止团队被这些半成品拖住。
这里要检查的不是流程图上的箭头，而是箭头背后的理由：对方需要的是一个事实、一个专业意见，还是一个正式决定？事实可能提前共享，意见可能并行准备，正式决定则不能靠猜测补上。
最终应保留下来的，是一条能解释清楚的结果路径：哪些事情确实要做，哪些可以合并，哪些必须等待，哪些已经不必发生。AI 在这条路径中承担什么，放到下一步再决定。
三、按任务分工，不按岗位复制 Agent“产品 Agent 写需求，研发 Agent 写代码，测试 Agent 写用例”，很容易让人理解，却未必是一种好的分工方法。
一个岗位里混合着信息整理、专业判断、具体执行、利益协调和责任承担。AI 适合参与其中哪些工作，不能只看岗位名称。把整个岗位打包交出去，往往会同时交出目标不清、标准不定的部分。
更合适的单位是任务。判断一项任务怎样分工，先看四个问题：
目标是否清楚？ 能否说清要改变什么、哪些内容不在范围内？结果能否验证？ 谁能判断做对了，依据是否可靠？出错能否收回？ 错误会影响谁，修正要付出什么代价？是否依赖人与人的承诺？ 这件事需要处理事实，还是需要有人协调利益并作出选择？这些问题不是拿来计算一个综合分，而是用来决定工作应该怎样交接。目标还没有共识，就先让 AI 帮忙整理分歧；结果可以直接验证，才有条件扩大执行范围；涉及外部承诺，就必须留下相应的决定权。
不同答案，对应不同的协作安排。
这四种方式可以同时存在，也可以随任务变化切换。不能把所有工作都推向一个“最终无人参与”的终点。
人机分工还有积极的一面：AI 可以帮助一个人先获得其他专业的初步视角。宝洁员工参与的产品创新实验发现，使用 AI 的参与者提出的方案，在技术和商业视角之间更为均衡。这给我的启发是，AI 有机会减少专业之间最初的信息隔阂，让协作更早进入实质问题；研究并不意味着专业人员可以被普遍替代。
团队可以因此调整工作的完整度：让一个人借助 AI 先推进一个相对完整的结果，再在真正需要专业判断的地方协作。前提是他能识别自己的知识边界，并且知道何时寻求帮助。快速形成一份跨专业方案，和有能力批准这份方案，仍然是两回事。
四、管理者要重新分配注意力和决定权当可执行的任务增加，管理者最需要警惕的，是把节省下来的时间全部变成更多任务，再把这些任务的结果全部送回自己审批。
如果判断和接手能力没有增长，组织只会积累更长的待处理队列。管理的重点因此需要从逐项追问过程，转向决定做什么、允许做到哪里，以及什么情况必须停下来。
把目标说清，也允许目标被质疑“尽快完成”“尽量优化”“全面提升”，可以表达愿望，却不足以安排工作。至少要把希望改变的结果、当前优先级、不可牺牲的条件说明白。还不确定的部分，也应该明确留作问题，而不是由执行者偷偷补上假设。
这并不要求管理者预知全部细节。面对探索性工作，目标可以是查明一个关键事实，或者排除一个风险，而不是承诺一定交出某个方案。给 AI 留出探索空间，与明确组织当前要解决什么问题，并不矛盾。
更重要的是，团队成员要能够质疑任务本身。一个任务已经可以自动执行，并不构成继续执行它的理由。取消没有价值的工作，应该与完成有价值的工作一样得到认可，否则组织会不断优化不该存在的产出。
决策下放到有能力处理的位置由人承担责任，不代表所有决定都要送到最高负责人那里。合理的做法是提前约定：哪些事项可以按规则处理，哪些由专业人员决定，哪些因为影响扩大而必须升级。
决定权可以按下面的方式安排，条件变化时再重新判断。
边界清楚，常规工作才能连续推进，管理者才能把注意力留给真正的冲突。边界含糊，则会出现两个相反结果：要么所有人都在等批示，要么执行者替组织作出了本不该由它作出的承诺。
一个结果负责人也不能只有名字。他需要拿得到事实，有时间处理问题，并有权调整范围、拒绝不合格结果或请求暂停。超出权限时，还要知道向谁升级。把一个人标成“最终负责”，却不给这些条件，只是在分配风险。
人的参与也不该变成连续点击“同意”。检查点应放在会改变方向、扩大影响或难以撤回的位置。低风险、可逆的日常动作，在已有约定下处理；条件变化时再把工作交回合适的人。这里讲的是管理原则，具体权限实现留在平台和专业系统中完成。
把人的承接能力也算进计划团队同时启动多少工作，应该考虑评审、验收和异常处理能接住多少，而不是只看还能启动多少 Agent。
当待评审事项持续积压时，增加执行量可能适得其反。可以先减少同时进行的任务、提前明确验收条件，或者把部分判断交给具备能力和权限的人。优先疏通实际卡住交付的位置，不要用更多生成掩盖等待。
管理者也需要给人留出学习和练习的时间。如果专业人员长期只负责点击验收，却不再亲自分析问题，团队判断 AI 对错的能力可能被削弱。AI 可以承担更多准备工作，团队仍要有意识地保留专业训练、独立复核和对疑难问题的讨论。
这里还涉及激励。组织要求员工贡献有效方法、维护公共资料、帮助别人用好 AI，就应该在工作安排和评价里承认这些投入。只奖励个人产出数量，却要求大家无偿维护团队能力，二者很难长期一致。
AI Native 组织的管理变化，不只是管理者学会给 Agent 下指令。它要求管理者把目标、决定权、人的时间和评价方式放在一起重新安排。
五、把个人技巧变成团队可复用的方法一个人很会使用 AI，和一个团队稳定地把工作做好，中间隔着一层公共知识。
如果任务能否完成，取决于某个人记得贴哪段背景、补哪句话、最后手工改掉哪类错误，那么这仍是一种个人技巧。人一休假，方法就跟着离线。组织并没有真正获得这项能力。
要跨过这一步，首先需要让任务有可以共同使用的事实基础：当前目标是什么，哪些要求已经确认，什么限制不能忽略，过去的决定为什么成立。人也需要这些信息，只是人常常会从日常交流和共同经历中补足，而 Agent 不会天然拥有这些背景。
这里不需要先建一个包罗万象的知识库。可以从眼前这类任务开始，把最常被重复解释、最容易导致错误的内容整理清楚，让需要的人和工具找得到，并知道哪一份仍然有效。
共享的不是答案，而是判断的依据一份可复用的方法，至少应该说明它适用什么任务、需要哪些输入、按什么标准判断，以及遇到什么情况不再适用。只保存一段效果很好的提示词，却丢掉这些条件，别人可能在完全不同的场景中照抄。
技术形式可以很简单：一份工作指引、一组检查标准，或者能够被工具读取的 Skill。Skill 在这里就是可复用的任务指引，不必把它神化为组织能力本身。它只有被正确使用、有人维护，并能随业务变化调整时，才有价值。
客户服务领域的《Generative AI at Work》研究提供了一个线索：AI 辅助带来的收益在不同经验水平的人群中存在差异，研究也发现了优秀工作方法得以传播的提示性证据。这支持我们认真对待经验共享，但不能据此认为把所有资料接进模型，经验就会自动变成团队能力。
还有一部分知识不适合写成固定答案。信任如何建立、冲突怎样协商、某项业务机会是否值得冒险，需要人在具体关系中判断。公共资料可以减少重新解释背景的时间，不能替代共同理解和协商本身。
纠正一次，要看下一次有没有改变组织学习最实际的检查是：同一类问题再来一次，团队会不会重复付出同样的解释和返工成本？
一次纠正之后，不要急着把对话全部保存为“经验”。先确认问题出在哪里：目标不清、事实过期、步骤不合适、工具不可用，还是判断标准有问题。原因不同，要改的地方也不同。给提示词不断加句子，并不能解决所有问题。
下面这条循环，表达的是工作方法如何更新，而不是系统怎样自动记忆。
确认问题后，只修改与原因有关的部分，再检查旧问题是否得到解决、是否引入新的错误。对影响较大的改变，先让少量任务使用；对一处普通措辞修订，不必套用同样重的审批。重点是有依据地调整，并且知道什么时候应该退回去。
维护这件事需要明确的人，也需要被安排出来的时间。资料过期以后由谁处理，标准冲突时谁能作决定，已经不适用的方法怎么停止使用，都属于日常管理。不能把它们长期留作“有空再优化”。
共享也有范围。某次任务获得访问的资料，不应因此成为所有人和所有 Agent 永久可用的知识。团队可复用的是经过允许、确认有效的方法，不能借经验沉淀扩大原本的访问范围。
判断组织是否学会了一件事，不看知识库新增了多少页，而看下一位执行者是否更容易找到正确信息，少犯已知错误，并能在规则不适用时及时识别出来。
六、用一条完整的工作链验证，而不是一次性重组团队前面的变化，不需要靠一次全公司的组织调整来完成。可以先选一类反复出现、结果容易辨认、影响能够控制的工作，沿着它实际走一遍。
试点要包括前后交接。只验证中间的生成动作，容易把准备、检查和返工成本留给别人，再宣布这一步效率很高。至少应该从任务进入开始，看到结果被正确接受为止；若后续仍可能暴露质量问题，还要继续观察。
一个小示例：让需求评审少等待一次下面是一个用于说明方法的假设场景，不是实际项目的效果报告。
一项需求要进入评审。原来的安排是：产品经理整理材料，研发读完后追问影响范围，产品经理补充，测试再追问异常条件，最后大家约时间讨论。问题不一定在写得慢，也可能在关键问题被发现得太晚。
换一种安排：产品负责人先明确本次评审要决定什么，并给出已确认的目标、限制和资料。Agent 在允许访问的资料范围内整理相关事实，列出缺失信息和可能冲突，无法确认的地方直接标注。研发和测试基于同一份材料提前检查，不必等待彼此重新转述。
进入评审时，大家集中处理仍有分歧的取舍。产品负责人协调业务范围，专业人员确认各自领域的判断；Agent 根据已确认的决定更新材料，没有共识的事项继续保留为待决问题。
评审后若发现反复遗漏同一类条件，就由相应专业人员确认原因，补充检查指引，再在后续需求中观察。不能只把这次讨论存档，然后下次重新漏一遍。
这套安排有没有价值，要看补充往返是否减少、决定是否更早形成，以及进入研发后是否仍因需求遗漏而返工。没有实际运行数据，不能先宣布它一定提效。
这个示例只做了三件事：共享事实，让检查提前，把会议留给真正的分歧。它没有取消专业判断，也没有先给每个岗位安排一个 Agent。
既看速度，也看为速度付出的代价试点开始前，保留原来的基本情况：一类任务通常在哪些环节等待，发生多少返工，需要哪些人参与，以及合格结果的标准是什么。不要等工具上线后再挑一个最有利的指标。
上线后，可以分别看三方面：
结果是否改善。相近任务能否更早形成可接受的结果，质量是否保持，是否出现原来没有的遗漏或风险。组织总投入是否合理。除了工具费用，还要算资料准备、专业审查、异常处理和方法维护。某个人少花了时间，另一个人却承担了更多检查，这个转移应该被看见。改善能否持续。换一位使用者、遇到稍有变化的任务，是否仍然有效？业务要求变化后，团队有没有能力维护这套方法？把这些观察放回完整交付链，才看得到工作量有没有转移给别人。
这些观察不必立即变成复杂仪表盘，但要保留可比较的口径。不能把简单任务的表现拿去承诺复杂任务，也不能降低合格标准来证明新方法更成功。模型和工具更新很快，之前适合交给 AI 的范围也需要重新判断。
METR 在 2026 年更新开发者生产率研究时，就指出参与者选择、提交任务的变化，以及多 Agent 并行时的时间记录，会影响效果估计。研究本身尚难给出可靠的统一提升幅度，团队更不应该仅凭“大家感觉很快”，就把个人感受写成组织收益。
AI 还可能让团队尝试过去没精力做的工作。对此，只比较同一任务节省了几分钟不够，还要判断新增结果有没有业务价值。但“多做了”也不能自动视为“更好”：做完以后没有人使用的材料，只会增加维护负担。
一条链路得到验证之后，再决定下一步。如果缺的是可靠资料，就先补资料；如果卡在决定权，就先调整协作；如果人已经无法承接结果，就控制同时进行的工作。组织演进应该跟着真实问题走，而不是追赶一个预设的自治等级。
七、项目管理平台应该让这套工作方式看得见讨论到这里，再回到这个系列的主题：项目管理软件应该站在哪里？
它需要让团队共同看清，一件事为什么值得做、由谁推进、哪些工作已经交给 AI、当前缺少哪个决定，以及拿什么证明结果已经达成。这样，人和 Agent 才能围绕同一个项目目标协作，而不是各自在自己的聊天窗口里忙碌。
工作项仍然有价值，因为它能让目标和结果有一个稳定的落点。协作记录也仍然有价值，因为后来的人需要知道决定为何改变。区别在于，平台不应只记录“谁完成了什么动作”，还要帮助团队识别“为什么工作没有继续”。
判断下一步做什么，可以先辨认三类卡点。
如果卡住的是重复整理信息，平台可以帮助连接已有事实；如果卡住的是没人决定，增加一个自动摘要没有用；如果卡住的是目标互相冲突，需要的是有权的人协调取舍。产品设计要能分清这些问题，不能把它们都翻译成一个新的 AI 功能。
平台也无法代替组织完成所有改变。评价方式鼓励什么，维护公共方法算不算正式工作，专业人员有没有足够时间作判断，都不是增加一个按钮就能解决的。软件可以承载已经明确的约定，不能替管理者作出所有约定。
这个系列从项目管理软件如何组织工作开始，最后回到组织怎样工作。Agent 扩大了团队可以调用的执行能力，也让一些原本被人的努力掩盖的问题更明显：目标含糊、无效交接、决定迟迟不下、经验反复丢失。
AI Native 组织的价值，是让更少的精力消耗在这些问题上，让更多的人能够把一件值得做的事真正做成。
作者：AI产品零度，公众号：AI产品零度
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