摘要过去一年从大模型、智能体到 AI Coding越来越多企业开始将 AI 引入日常工作。有人用 AI 写文案有人做分析也有人让 AI 参与研发、设计和营销。相比一年前“会不会使用 AI” 已经不再是企业关注的重点 —— 真正摆在管理者面前的新问题是当越来越多员工开始使用 AI这些零散的实践如何真正沉淀为组织能力对于长期服务企业数智化人才发展的极客邦科技来说这同样是一个必须回答的问题。近年来极客邦科技持续为大型企业提供 AI 人才培养和组织能力建设服务见证了越来越多企业从 “了解 AI” 迈向 “应用 AI”。但团队也越来越清楚地意识到真正困扰企业的并不是缺少工具而是缺少一条经过验证的落地路径。如果一家企业自己都没有经历过 AI 带来的组织变革又如何帮助客户回答 “AI 到底应该怎样落地”正是在这样的思考下极客邦科技将 2026 年确定为“AI 焕新邦”之年希望推动 AI 从个人效率工具逐步走向团队协作、业务流程和组织能力建设。相比增加几门 AI 课程、组织几场内部培训团队最终选择了一种更直接的方式——让 AI 真正进入每一个人的工作现场让所有业务团队都成为这场组织变革的参与者。于是一场覆盖全员的内部实践正式启动。让 AI 从工具走向组织第一步是走进真实业务如果只看形式极客邦「小力神杯」AI 效率先锋大赛是一场企业内部的 AI 创新比赛但真正参与其中的人都知道它更像是一次关于 AI 原生组织的实践。不同于聚焦新技术、新产品或 Demo 展示的创新赛事这场比赛没有要求员工开发复杂的智能体也没有追逐最新的大模型而是提出了一个更贴近业务的问题在你的工作中有没有一件每天都在重复、却一直没有被解决的事情如果有那么试着用 AI 去重新设计它。基于这一理念比赛没有设置岗位限制也没有限定业务方向。从实习生到 CEO霍太稳全员按照统一标准参赛所有案例都必须来自真实业务经过实践验证能够带来可量化的效率提升并具备持续复用的价值。最终166 多个案例经过层层筛选12 个优秀实践进入决赛覆盖内容生产、产品研发、运营增长、客户服务、品牌设计等多个业务场景。有意思的是这些案例几乎都没有从复杂技术切入而是不约而同地聚焦于那些每天都会发生、却最容易被忽视的工作浏览信息、整理内容、搬运数据、更新素材……这些看似不起眼的重复劳动恰恰成为 AI 最先进入真实业务的切口。这也正是本届大赛“用 AI小力出奇迹”的含义——“小力”不是投入少而是从一个真实、具体的业务场景开始“出奇迹”也不是一夜之间颠覆业务而是让一个个微小改变不断累积最终推动组织能力的跃迁。活动现场极客邦科技联合创始人兼 COO 司巧蕾分享了两个观察。一次是在美国参加行业峰会时一位科技企业创始人借助 AI 工作流将个人经验持续放大实现高质量内容的稳定输出另一次则来自世界杯赛事组织方只是增加了补水时间这样一个细微调整却改变了整场比赛的节奏。在她看来企业推进 AI 转型也是如此真正的突破往往来自那些长期存在却容易被忽视的流程节点。当越来越多这样的“小改变”不断积累最终改变的就不再只是某一个岗位而是整个组织的工作方式。正因如此极客邦科技希望推动的从来不是个人效率的提升而是组织能力的成长。正如司巧蕾所说“一个人用 AI 做得更快只是起点一套流程被 AI 重构、一个方法被团队复用、一项能力被沉淀进系统才是我们真正想看到的结果。”而接下来的十个案例也正是这一理念在真实业务中的具体实践——它们展示的不只是 AI 如何提升效率更回答了一个越来越多企业都在关注的问题AI 如何从个人工具真正成为组织能力。AI 进入组织的第一步不是替代人而是重新分配人的时间AI 真正融入企业是从那些每天都会发生的小事开始的。本届比赛的第一赛区被命名为“临门一脚”希望讨论的并不是 AI 能做什么而是那些最容易被忽视、却最影响效率的最后一公里究竟应该如何被重新设计。在足球比赛中临门一脚决定一次进攻能否真正转化为进球而在企业工作中真正拖慢效率的往往也不是前面九成的工作而是最后那一段最容易反复修改、最耗费时间、却又最难标准化的流程。从内容生产到知识交付再到视频传播这些看似零散的工作其实共同构成了企业每天都在发生的大量重复劳动。而第一赛区的三个案例几乎都围绕着同一个问题展开如何让 AI 接管流程把人的时间重新还给判断。别让好内容输在慢一步AI驱动的短视频全流程提效方案在内容团队AI 并没有替代编辑而是先替编辑完成最耗时的工作。InfoQ 短视频负责人刘德胜过去每天要手动浏览三十多个信息源找选题现在 AI 每三小时自动推送一次热点简报——编辑真正投入时间的是判断哪些值得报道而不是寻找信息本身。他的核心方法论是“AI 跑流程人做判断”流程拆解、提示词沉淀、人工把关三者缺一不可。他特别强调内容品牌的生命线在于准确性在 AI 工作流中嵌入了从技术准确性、逻辑链条到情绪价值的三道审核关卡。直播结束2小时内如何用AI批量生产短视频AI 工程中心架构师王吕的灵感来自同事的加班每次大会直播结束视频团队需要从头回看两三个小时找高光时刻等剪完热点早就凉了。他开发了“极客 Highlight”工具AI 自动完成语音识别、语义分析和智能剪辑三小时的直播视频七到十分钟就能产出可直接发布的短视频片段效率提升 20 倍以上。项目 90% 以上的代码由 AI 辅助完成但第一天跑通后他花了一到两周打磨稳定性——“AI 时代的专业开发者不再是代码的搬运工。”3步完成3小时工作飞书Aily智能伙伴的超能力极客时间训练营内容主编张浩的场景很具体把一小时的技术直播整理成图文并茂的文章。过去需要三到五小时卡在逐字稿优化、输出质量不稳定和配图繁琐上。他的解法是把所有环节和标准写成一个 AI 工作流人花五分钟把课件和音频发给 AIAI 自动完成上传、识别、润色、配图、创建文档的全部流程最终输出一万五千字加三十六张配图的完整文章。更重要的是他把这个工作流打包成了可复用的模块公司其他同事导入就能用。“AI 时代人一定要更懒惰一些——任何一个任务首先要想这事能不能 AI 来做。”过去人们需要不断在搜集信息、整理内容、审核资料、处理格式等重复劳动之间来回切换今天这些标准化、流程化的工作开始逐渐交给 AI而人的角色则重新回到那些真正需要专业经验和业务判断的地方。对于企业而言这或许也是 AI 落地过程中最值得关注的一步——AI 并不是为了替代人而是为了重新分配人与机器各自擅长的工作把人的时间释放出来投入到真正创造价值的环节。从一个人快到整个流程快随着比赛不断推进一个更明显的变化开始出现。越来越多的参赛者发现真正值得优化的并不是某一个岗位而是一整条业务流程。很多企业推进 AI 时第一反应往往是“让员工学会使用 AI”但极客邦这些案例展示出的另一种路径是当越来越多的工作环节开始由 AI 接管之后企业真正获得的并不是几个效率更高的员工而是一套全新的工作方式。第二赛区“帽子戏法”讨论的正是这种变化。在足球比赛中帽子戏法意味着一名球员连续攻入三球而在 AI 时代它更像是在说明另一件事情——过去需要几个岗位共同完成的工作如今开始被一条 AI 工作流重新串联起来。从“不可能”到“标准配置”AI如何重构小红书运营全链路极客时间运营总监任翠芳面对的是一个典型的增长难题“没多少钱还想靠小红书做稳定引流”。她没有执着于用 AI 批量生产内容而是把整个运营链路重新设计了一遍 ——AI 自动抓取对标数据、分析爆款规律结合极客邦自有内容资产生成笔记发布后再把互动数据回传、持续优化。单篇笔记从两小时缩短到十分钟人工参与步骤从八步减到三步点赞收藏率提升 50%。她的核心洞察是AI 写内容不是壁垒AI 加持下的内容系统才是。真正的竞争力不在于某一篇爆款而在于建立一套不依赖特定个人的持续生产系统。120个在途项目AI如何让我从容应对极客时间企业版解决方案顾问王新港面对 120 多个在途项目用 AI 打通了售前全流程方案制作从三个半小时缩短到十分钟课程清单从一个半小时缩短到两分钟。但他认为效率提升只是第一步——释放出来的时间他用来做更有价值的事。他用低代码平台半天搭出一个 AI 大赛作品收集系统 Demo用户端、管理员端、评委端三端齐全。“过去要干这个我得找研发团队排期。现在一段提示词半天就做出来了。客户不光是听方案而是提前体验到了结果。”AI引擎规则让课程大纲“一键”装进低代码页面AI 工程中心高级前端工程师王猛解决的是课程大纲导入页面的高频问题过去把一份课程大纲从飞书文档搬到产品页面需要人工逐条搬运、拆解层级、补充字段约一千个节点耗时两到三小时。他让 AI 自动完成这个过程整个流程压缩到十分钟以内。更关键的是他没有止步于解决自己的问题 —— 他把这个方案从一次性脚本沉淀为可复用的平台能力只要有目标组件的结构定义就能接入新的导入场景。“不要只做一次性脚本要把它沉淀为平台能力。”三个案例分别来自运营、售前和研发团队却共同体现出一种趋势AI 开始改变的不再是某一个岗位而是一条业务流程。更重要的是当这些流程不断被重新设计之后它们开始具备了另一种价值——可复制。过去一个人的经验只能留在一个人身上今天一条经过验证的 AI 工作流可以快速复制到更多团队、更多岗位。这也是企业推进 AI 最重要的变化之一竞争力开始从“优秀的人”逐渐转向“优秀的系统”。AI 开始形成真正的组织能力如果说第二赛区讨论的是流程如何被重构那么第三赛区“铜墙铁壁”关注的则是另一个更深层的问题如何把这些新的流程真正沉淀为组织能力。从古法内容生产者到AI- Native内容思考者InfoQ 极客传媒总经理王一鹏搭建了一套 AI Native 五层内容生产体系从本地知识库沉淀审稿偏好和方法论到灵活调度多个 AI 平台再到以 Skill 体系将工作方法标准化——平均对话轮次从 3.4 轮压缩到 1.7 轮每日自动复盘写作质量。他的核心观点是“AI 释放的生产力上限等于你的认知边界。真正的护城河不是工具本身而是数智化的你。”同时他也提醒Skill 不是越多越好——超过十个维护成本会指数级增长反而限制 AI 的泛化能力。PM的“千里眼”AI如何将“找产品放方向”从靠灵感变成系统能力AI 工程中心 AI 产品总监刘英面对的是产品经理的日常困境每天刷多个平台找新产品机会刷完就忘。她用 AI 搭建了产品雷达系统自动抓取信源、三维评分痛点、资产、战略每天自动推送高潜机会清单。全程零行手写代码日成本不到一块钱已稳定运行六十多天沉淀超过一千八百条产品机会。但她强调从“能跑的 Demo”到“生产级系统”中间是大量工程化工作——“AI 项目 80% 的工作在治理数据。”这套范式正在团队内部推广可复制到竞品监测、舆情监控等场景。回头再看这几个案例会发现它们最终沉淀下来的都不是某一个 AI 工具而是一套能够不断复制、不断优化、不断成长的方法论。AI 开始帮助企业把优秀个人的经验转化为组织共同拥有的能力而组织能力也因此拥有了持续积累和持续进化的可能。让不可能变为日常操作随着比赛进入最后一个赛区一个更加有意思的变化开始出现。前面的案例大多是在优化已有流程而“倒挂金钩”赛区关注的则是另一类问题AI 能不能帮助企业创造过去根本无法实现的新能力这是 AI 真正开始改变组织竞争力的地方。扣子飞书1小时找到最适合大会的嘉宾极客邦科技总编辑赵钰莹负责全年六到七场千人技术峰会每场需要确定五六十位讲师前期需沟通一百五十到二百五十位专家全年讲师和议题都不能重复。传统方式完成一次大会的议题策划和嘉宾匹配需要四十二人日。她用 AI 搭建了大会策划智能体自动追踪全球技术热点结合一百场历史议题和五百位专家库数据一小时内生成三十多个高质量候选议题。她用一句话概括目标“把海水变成矿泉水。”项目落地中最挑战的不是 AI 本身而是历史数据清洗——“很多企业说 AI 效果不好其实问题从数据开始就出现了。”海报设计从两天缩短至两小时AI如何攻克图片批量设计难题AI 工程中心设计总监陈接的 AI 态度很干脆“在 AI 时代学得太慢就可以不用学了。”他面对的是设计师的经典噩梦一场活动一百张海报讲师、时间、地点一变全部要改。过去修改一百张海报意味着一百次抠图、一百次导出、一百次复制粘贴。他的解法是维护一份飞书文档作为数据源Codex 自动读取、打开母版、逐层替换、批量导出。一百张海报从两天缩短到两小时。核心逻辑是设计师的价值从来不是“重复操作”而是“创意判断”——AI 负责重复人负责审美。AI 原生组织没有标准答案极客邦科技 CEO 霍太稳在活动中分享了他的思考这场比赛的意义不是发现几个 AI 高手而是推动整个组织完成一次能力升级。未来的竞争力不在于你拥有多少专业人才而在于有多少员工能真正与 AI 协同工作。“如果连我们自己都没有经历过 AI 带来的组织变革又怎么帮助企业完成 AI 转型” 每一个案例、每一条 AI 工作流既是团队在真实业务中积累的方法论也将成为未来服务客户的重要经验。这种从内部实践到外部服务的路径也正是行业关注的方向。飞书华北区解决方案与客户成功负责人海丰在活动现场分享了三个观察好工具的标准不是功能多而是门槛低能丝滑融入日常工作流AI 转型最大的敌人不是技术而是组织惯性 —— 很多企业买了 AI 工具员工做事的第一个念头还是 “我来做”开放共创比闭门造车快得多像极客邦这样内部持续进化、同时开放客户旁听和线上直播会带动更多企业一起探索。今天越来越多企业已经迈出了 AI 应用的第一步。但这场比赛给出的一个启示是真正拉开差距的或许不是谁更早接触 AI、谁部署了更多智能体而是谁愿意持续把 AI 引入真实业务不断重构那些习以为常的工作方式。组织从 AI 增强向 AI 原生的转变没有标准答案——它可能始于一条内容流程也可能始于一个售前 Demo、一套产品雷达或一套设计系统。真正重要的从来不是起点而是在实践中找到适合自己的路径。AI 的终点不是一个更聪明的工具而是一个不断进化的组织。这场比赛已经结束但关于 AI 原生组织的探索仍在继续。后续极客邦科技将陆续在极客时间企业版微信公众号对决赛路演中的优秀案例进行深度拆解分享每一套 AI 工作流背后的设计思路、实践经验与组织价值期待这些来自真实业务的一线探索能够为更多企业带来启发。关于极客时间企业版极客时间企业版是极客邦科技打造的企业级AI与数智化人才赋能平台。我们致力于通过“体系化课程智能化平台场景化服务”的一体化交付模式为企业构建面向AGI时代的实战型人才体系。平台聚焦AI实战能力培养深度融合行业前沿实践课程覆盖大模型应用、AI Agent开发、智能体架构、数据治理和分析等核心数智技术领域。我们不仅提供从全员AI通识到团队AI工程化的全链路学习方案更通过基于企业真实场景的AI训战项目帮助员工掌握将AI工具融入工作流、以AI思维解决业务问题的关键能力。我们始终围绕“从学习到落地”的核心目标助力企业将AI技术转化为实际生产力最终驱动业务实现创新与智能化转型。