Services / 04
人机协同生产力系统
Human–AI Productivity System
我们进入您的团队，与同事一起重新设计工作的分工，再与技术服务商把它落地。
先看清一条真实流程是怎么运转的，再决定哪些步骤停掉、哪些交给机器、哪些必须由具名的人来判断。
The Gap
工具发下去了，产出为什么没有跟着变
省下来的时间不会自己变成产出。它需要有人重新决定，这个岗位现在能多承担什么，这条线的交付周期能否缩短，原来三个人的活现在两个人够不够。在多数公司里，这个决定从来没有人做过，省下的时间被日常事务自然吸收。
AI 放大的是现有的工作方式。某份日报因几年前的一次事故而要求每天提交，事故的背景早已消失，规矩却留了下来。负责的同事每天花四十分钟汇总，现在用 AI 十分钟完成，格式更整齐。这份日报本来该做的处理，是停掉。
交接没变，个人再快也有限。十个人各自快了，活仍按原来的顺序、规矩和等待时间一棒传一棒，整条线的交付周期不会变。这些等待不会出现在任何部门的报表里，因为没有哪个部门负责它。
与此同时，风险在累积。员工用个人账号处理公司资料，公司没有任何记录。AI 对不知道的事情会编造，而且格式完整、语气笃定。出了问题，查不出这段内容是谁写的、有没有经过 AI、有没有人核对过。这三件事出自同一个根源，没有人规定过哪些活可以交给机器、交出去之前先处理什么、交回来之后谁负责核对。
Embedded
进入团队，坐在客户这一侧
技术供应商不知道那份日报源于哪次事故，也不知道两个部门之间那三天的等待，是因为其中一方的考核指标里没有这一项。哪位做了十五年的老师傅手里握着一套从来没有写下来、整条线却都依赖的判断，它同样看不到。这些事情，只有做这些活的人自己知道。
所以我们进入团队工作，沿用以人为本设计的方法，走到人身边，看他实际怎么做、在哪里绕过、什么让他为难、什么样的改变他真的接受得了。我们在客户团队中有三重角色。
01
在内部观察
分别与决策层和一线同事谈话，把一条完整流程从头到尾画出来，包括每一步谁做、花多久，以及步与步之间等了多久。
02
以客户代表的身份行事
把判断转成技术需求书，作为甲方团队参与项目，让客户不必独自面对供应商的说法。
03
与技术服务商一起落地
需要知识库、成文输出规范或场景调优的环节，由我们和客户协作与技术服务商共同设计。
Process
四个阶段与落地阶段
把一条真实的业务流程摊开，一步一步重新决定谁来做。分派清楚之后，用九十天行动落地。
A
现状盘点
1–2 周
做什么
分别访谈一把手、核心高管与流程上的关键岗位，摊开一条真实流程，测下基线
产出
流程现状图、基线数字、候选流程排序
B
高管决策共识会
3.5–4 小时
做什么
一把手与核心高管同场，定方向、定授权、定要动的数字
产出
方向共识、授权规则、九十天计划
C
员工执行协同会
一天
做什么
流程上的跨部门同事一起，逐步重新分派人与机器
产出
流程重排图、分工表、技术需求清单
D
九十天双线行动
三个月
做什么
决策层与执行层两条线并行推进，对着基线结算
产出
业务数字的变化、可复制的做法
E
落地阶段
做什么
基于需求清单写成技术需求书，作为甲方团队，与技术供应商协作。
产出
需求书、验收记录、上线后效果复盘
Three Layers
提速与效率来自三层，顺序不能跳
1
停掉不该做的
这一层立刻见效，不需要任何工具。一条流程完整梳理下来，往往有几个步骤当初有理由、现在没有了，例如一道早已失效的审批、一份没人打开的周报、同一组信息在三个系统里被录入三遍。
2
人真的会用工具
列为「交给机器」的步骤，需要有人真的会把活交出去，包括如何把一件真实的活拆成机器接得住的任务，如何判断它交回来的东西对不对，以及什么时候不能信它。这些用各自手上的真实任务练，不用演示案例。目前的通用工具已经能支撑多数个人层面的提效，这一层通常不需要新的采购。
3
工具懂这家公司
要让 AI 进入正式流程、承担稳定的产出，通用工具就不够了。它不知道贵司的产品线、客户历史与内部规矩，同一个问题不同的人问答案不一样，也不掌握贵司的话术标准、格式要求与合规口径。这一层需要企业自己的知识库、成文的输出规范，以及针对具体场景的调优与验证，由技术服务商承接，我们负责把需求写清楚并验收。
这三层的顺序有财务含义。先分派、再投入，需要建的东西通常比一开始设想的少很多。相当一部分步骤在梳理之后发现不必存在，剩下的需求范围小、目标明确，报价谈得清楚，上线之后有人用。相反的顺序是选工具、找场景、推广，再发现没人用，流程被要求去迁就工具，一线同事觉得工作反而更麻烦，于是绕开。
Deliverables
您会得到什么
流程现状图与基线数字
看清真实的运转与等待，作为之后结算的起点
方向共识、授权规则与九十天计划
决定哪条流程先动、谁有权删步骤、在哪个会上汇报
流程重排图与人机分工表
每一步停掉、交给机器，还是由具名的人判断
AI 使用规范与核对责任表
哪些资料可以交给机器、交回来之后谁核对、留下什么记录
技术需求清单与需求书
可直接用于比价、选商与验收
九十天结算报告
业务数字对照基线的变化、归因分析与下一阶段建议
可复制的人机协同做法
沉淀到贵司既有的经营会议，项目结束后机制仍然运转
Difference
与其他做法的差别
外部诊断顾问
通常的交付
对若干流程的诊断与路线图，落地另行安排
我们的做法
诊断之后继续重排分工、写需求书、参与选商与验收，并在九十天后对照基线结算
工具供应商
通常的交付
工具及其部署
我们的做法
在选工具之前，先判断哪些步骤根本不必存在，并以客户代表的身份审阅供应商方案。
培训课程
通常的交付
个人使用技能的提升
我们的做法
在真实流程上练习，交付改好的流程与有变化的业务数字
Fit
适合谁与前提条件
适合
- 已经在用 AI 工具，但个人层面的效率尚未转化为公司层面产出的组织。
- 刚开始导入 AI，希望先把责任与规则理清、再引入工具的组织。
前提条件
- 一把手与核心高管愿意同场参加共识会。只有一把手参加，回去无人承接；只有高管参加，方向定不下来。
- 能指定一条真实流程，并指定一位客户内部的共同负责人。
- 一线同事愿意说出实际怎么做。我们会在访谈前说明谈话内容的使用范围。
Security & Scope
数据安全与合作边界
数据安全
进入团队工作，意味着会接触流程、数据与内部的隐性规矩。工作开始前签署保密协议，并与客户约定数据访问范围。客户资料的使用方式依双方约定。
合作边界
- 我们不承担系统开发与运维，这部分由客户选定的技术服务商承接。
- 我们不承诺具体的生产力提升数字。业务数字的变化在九十天后对照开工前的基线计算。
- 项目不以人员缩减为目标，也不以个人产出评比为目的。
FAQ
常见问题
已经在用，说明基础具备，不必从零开始，通常比完全没有使用经验的企业见效更快。这件事要做的，是把个人层面的效率接到公司层面的产出上。
不算早。公司里没有需要纠正的使用习惯，也没有大量看似完整、却没人判断过的产出在流转。第一步的工作是把不必做的事情拿掉、把责任理清楚，这与用不用 AI 无关。先完成这一步再引入工具，效果通常好于相反的顺序。
其中包含学习的部分。员工执行协同会当天会教怎么把真实的活交给机器、怎么验收它交回来的内容。最终交付的是一条改好的流程和一个有变化的业务数字。
前两层不需要采购。停掉不该做的步骤、教大家用好现有工具，也是九十天里最先兑现的部分。若第三层需要建知识库或规范，我们会把需求写成清单，让客户直接比价。这份清单经过真实工作验证，范围通常比一开始设想的小。
项目要解决的，是让同样的人承接更多业务或缩短交付周期。我们不以人员缩减为目标，也不以个人产出评比为目的。
决策层访谈约 40 分钟、共识会 3.5 至 4 小时、九十天内三次跟进，其中一次安排在贵司既有的经营会当天。执行层访谈约 25 分钟、协同会一天、九十天内四次跟进。
部分调整在协同会当天生效，已经不必要的步骤散会前就可以停掉。业务数字的变化，在第 12 周后对照项目启动前计算。
请见「数据安全与合作边界」。工作开始前签署保密协议，并约定数据访问范围。
Start
先从一条真实流程开始
从阶段 A 现状盘点开始，周期 1 至 2 周。产出的流程现状图与基线数字归客户所有，是否继续后面的阶段由客户决定。
预约 30 分钟对话，谈谈贵司现在的情况。