十倍速的组织，从AI开始。AI正在为企业加注全新的组织燃料，激发巨大的动力。工程师对于数据的洞察力，可以通过“无软件化”来实现。这对于拥有广泛工程师的中国，是一个巨大的利好。这种由AI激发的十倍速动力，正在从制造现场的数据分析、软件的研发重构，一直蔓延到销售售前的组织重塑，从而造就全新的赶超机遇。

中国制造企业历来没有数据分析师文化。美国的企业只要达到一定的规模，就会有数据分析师。质量监控、批次分析和事故根因等，都会反复分析。而中国缺乏这方面的传统。尽管这几年数智化转型，业务侧已经有不少公司开始分析，但生产侧的能耗分析、良率波动分析则相对很少。最广泛使用的实时监测，往往都是基于规则的处理。而能够使用Minitab或者SAS统计分析软件，已经算是很好的企业了。

数据分析师需要严谨的数学教育作为支撑。在大学教育中，数据科学系是跟计算机系平行的系。其课程涵盖聚类分析、相关分析、因果分析，以及机器学习及算法等内容。在美国，这一学科体系早已成为传统。而在中国，数据科学的大学教育还远未形成体系化。

然而，AI降低了数据分析师的门槛。这对于中国“数据分析漠视”的土壤，是一次巨大的甘露。只要能描述“这个事件跟另外一个事件到底有没有关联”，AI 马上就可以给出结果。工程师所需要做的是分析判断，而无需了解分析方法，也无需使用专业工具。

AI对于中国工程师的价值，如同中国战国时代的铁兵器对于步兵的支撑。春秋之后，大量农耕者开始加入军队，成为国家决胜的重要力量。青铜兵器在春秋时期达到鼎盛。而铁兵器在战国中晚期开始大规模取代青铜。工具的革新，改变了国家作战的组织形态。青铜器的使用主要是少数贵族子弟，采用车马战，步兵则是补充兵力，大规模动员不曾发生。而铁器普及后，兵器使用门槛大幅降低，步兵成为主力。于是在战国时期，全民动员出现了。这也使得各个诸侯国从春秋的“争霸”转向“称王”的时代。中国当前最大的优势之一就是源源不断的工程师人才。每年约500万工科毕业生的人才红利，这一资源全球无可比拟。现在，AI 时代开始赋予这样一群人以更强的数据处理能力。AI工具对于中国制造的价值，意味着大规模的工程师将跳过“数据分析”而直接进入“数据洞察”的时代。

鉴此，人们对于实时数据，有了即刻的洞察力，这在以前是不可想象的。在“数据二传手”的时代，决策时间要按天计算。数据从实时采集，到分析、到洞察、到决策，都是不同工种的团体作业。而现在，一人实时就可以获得决策能力。可以说AI时代的数据分析，提供了一种“全民实时洞察力”。AI 会大大加快生产车间的数据分析速度。一般而言，每个车间往往都会进行“黄金批次”分析，展示“完美生产”的最好样板，确认优点所在。但此前对于这种最优实践的挑选，需要多种不同的岗位完成对数据的定性。现场工程师、数据分析员等在不同的场合完成数据的相互传递。可以说，这是一种“排球模式”，到处都是二传手。而现在，AI现场工程师不求任何人，一句话就可以让AI接到命令，立刻分析完毕。因此，确定量产化的“黄金批次”，现在就可以交由现场工程师一人来完成。

这种工具门槛的降低不仅带来了全民动员，更促进了中国制造实现质的飞跃。跟美国相比，中国没有流行过支票，也没有真正流行过信用卡。然而中国一下子就进入到了移动支付时代，个人支付比美国要方便得多。制造业做数据分析也是一样，中国缺乏数据分析文化的阶段，在AI时代被跳过了。AI时代不需要广泛的数据分析师，它直接提供结果。数据分析本身依然需要，但门槛大大降低了。工程师只需要知道根因分析、相关分析、聚类和回归等基础概念，就立刻可以懂得AI呈现的结果。对IT毫无概念的现场工程师，无需学习Python语言、配置各种参数等高门槛操作，就可以通过自然语言界面的方式，来操纵IT机器。而编程的人，则率先进入零代码时代。

从供应商的另一端来看，“零代码化”也开始彻底改变软件公司和专业程序员的工作方式。北京涛思数据软件公司，正在走向“零代码编写”的公司。几乎所有的程序员，都不再手写程序。代码都是AI生成和测试，而程序员则负责进行代码质量的管控与验证。程序员主要是提需求，然后判断AI列举的测试用例够不够全、是否有漏洞。因为AI会有幻觉，AI会偷懒。这正是每一个程序员需要做“监工”的地方。面对着各种小龙虾类似的智能体和Skill应用，程序员变成“AI包工头”。“AI包工头”的价值，在于对某个功能的理解和逻辑拆分。需求与输入输出的定义，要极其明确。每个人都需要拥有系统架构师的思维。

涛思数据公司在今年头五个月，代码量跟去年同期相比增加了5倍。这意味着“五倍速”（5X）组织绩效出现了。

AI 时代之后，研发的组织架构正在发生变化。如同进入战国时期的铁兵器时代，两军对阵的方式从车马战，变成步兵编制。最重要的变化，新软件公司进入“一员到底”的全功能开发模式。以前IT人员按照编程语言与技术栈进行分类。写网页前端和写后台的技术架构不一样，需要的技能也不一样。公司有C语言组、 Java 组、Python 组等。

而现在，完全不分技术栈。每人都要负责端到端的一项功能。不管这个功能是前端还是后台，不管是采用Java、Python 还是C语言，一人都要全部搞定。后台作为一个大模块，需要很多子模块如存储、计算等，而前台则负责渲染。同样，一个实时处理的流计算功能，以前至少包括引擎侧、客户端侧和前端页面等三块。以前，这需要不同的人完成。而现在，一个人全部搞定。

每一个加速拥抱AI的企业，都在完成对既有IT团队的重构。深圳的华龙讯达，正在落实全民AI化的组织原则。自动化控制软件按照功能划分，而每人都负责完成完整的功能块。可以说，公司正在出现“一人团队化”OPT（one person team）的趋势，每个人都可以完成以前靠团队技能组才能实现的功能模块。公司的组织，不由分说地发生了变化。功能化的组织结构，是用户视角，而技术栈的分工则是供应商视角。前者显然更胜一筹，它让每个人都能看到自己的“完整牛”，从而每一个员工都成为一个“庖丁”。

“一人团队化”OPT，是 AI 时代最合适的组织方式。无代码化在蔓延，非IT部门也无需借助IT人员了。市场部要维护官网，里面会有些技术开发的问题。现在市场部无需再找IT部门，完全自己搞定。而且市场部的人，也根本不必写程序，通过AI就能完成整个网页的维护。公司出现了两种趋势：IT部门无代码化，而其他部门则通过自然语言交互而跳过IT编码。

而对于有国际客户的企业而言，AI更是天籁之音。有了中文版本的软件，如果用户需要英文、德文甚至西班牙语版本。AI可以在一天之内完成界面、提示词、弹窗，以及用户手册的修改。而只需要做过一次，形成多语言支持规范，再次加上韩语的版本，则只需要1小时。

AI对人员的分工，也产生了巨大的破坏性作用。在AI无所不知的时代，传统的“售前、商务和交付”的铁三角正在受到腐蚀。苛刻一点说，售前并没有增加价值，销售才真正实现价值。售前，是通过知识专业性，让销售更顺利地发生。

当知识的传递有门槛，销售人员很难掌握的时候，售前工程师的地位不可撼动。然而当销售人员可以熟练使用公司通过AI建立的体系化知识库的时候，就可以单兵向前，自如应对客户的专业问询。

AI 大幅度替代了售前工程师的功能，专业型销售自己就能搞定。这又是一个“一人团队化OPT”的典型。AI工具已经将个人的能力边界大大拓展。售前不努力，就会被努力的销售给替代了。

AI驱动的公司会配置各种智能体和Skill应用，让AI生成场景化知识库工具。如果要去拜访某化纤企业，只需要一个指令，“我要去拜访桐乡凤鸣的化纤厂，请生成整个化纤厂车间的一个场景。”

那么化纤厂的设备、上下游工艺，以及每台设备采集的物理量、关键指标、面板和报表，全部一下子展现在眼前。有了这些打底的基础，销售人员前往工厂跟对方工程师交流的时候，几乎了无障碍。这是一个“知识顿悟”的神话，它并非高不可攀。

如果没有AI技术变革，一个追赶型企业很难打败在市场上有垄断地位的公司。只有通过AI让用户获得了不凡的新体验，才可以跨过传统霸主的成熟产品和客户忠诚度的护城河。而AI这种工具，会造成人与人、公司与公司之间的永久性差距。因为市场只有一到两年的时间，行业就被重新洗牌。用户如果已经接受了新的产品，两年之后，就很难再次切换。

AI化的公司，正在推动“业务翻倍少人化”的原则。售前工程师支持的销售人员越来越多。当一个“十倍速加速”的组织出现的时候，程序员实现了同比五倍效率增加的时候，售前工程师也至少开始出现2倍速效率，逐级提高。不增加任何售前，不增加任何交付，但销售依然要高速增长。

洞察数据的多能力现场工程师、IT研发的一人全栈、专业知识库支撑的单兵销售人员，人人都在成为一人团队化OPT。在AI时代，人人成为OPT，十倍速10X增长组织开始加速涌现。

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