管理 × AI 的
研究、实践与判断

从真实的管理与经营问题出发，关注 AI 如何改变工作、组织与决策。

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从你遇到的问题开始

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主题 01

AI 时代的组织与管理

关注 AI 进入组织后，人、Agent、流程、权责和绩效如何重新组合。不只讨论个人提效，更关注组织是否真正变强。

6 篇文章 · 5 张卡片

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01哪些工作交给 Agent，哪些仍需要人？先读Agent来了，带团队终于有救了？
07员工都变快了，交付和经营结果却没变好？先读AI 让每个人都变快了，公司为什么还没变强？
08AI 搭出来的东西能演示，却不能直接交付？先读AI 时代，人人都是项目经理
10方案改了很多轮，为什么方向还是不对？先读别只让 AI 听你的，也别只听 AI 的
14最会用 AI 的员工，为什么反而可能抵触公司推 AI？先读最会用 AI 的员工，可能最抵触公司推 AI

配套卡片07 两本账 10 双向守门员 14 积极与抵触

主题 02

AI 落地与经营决策

围绕企业是否该用 AI、用在哪里、投入如何衡量、权限放到哪一步，建立可用于经营判断的价值账、场景选择和实施边界。

5 篇文章 · 4 张卡片

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04AI 值不值得投，释放的产能往哪里去？先读你算 AI 的账，从一开始可能就算错了
05一个环节很重复，是否就能全交给 AI？先读最想交给 AI 的那个环节，可能最不能放手
09制度和历史资料给齐了，AI 仍接不住？先读AI 落地，最容易卡在那些「默认都懂」里
12AI 把工期缩短了，为什么自己反而更累？先读AI 把工期缩短了，也把我压满了
13同样推 AI，为什么不同部门的反应完全不同？先读同样推 AI，为什么不同部门的反应完全不同？

配套卡片09 业务判断说明 13 使用率与工作变轻

主题 03

AI 能力与信任边界

拆解生成式 AI 的能力与失效方式，关注幻觉、长上下文和输入操纵等风险，帮助管理者建立核验、授权与信任边界。

3 篇文章 · 3 张卡片

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02AI 的答案很完整，数字和引用能直接用吗？先读AI说得越顺，你越该留个心眼
03资料给得很多，AI 仍抓错重点？先读给 AI 的资料越多，它反而越抓不住重点
06AI 用来筛选材料，会不会被提交者影响？先读你让 AI 筛简历，就有人写简历给 AI 看

配套卡片06 输入侧设防

围绕一个问题，接着读

可以顺着问题继续读，也可以选择相关篇目对照阅读。

AI 做得更多，公司为什么没变强？

07看整条业务链的结果接着读04看产能去向和完整成本

业务环节交多少给 AI，怎样说清要求？

05定权限与接管接着读09整理业务判断依据

想让 AI 完成一项正式任务，先交代什么？

08明确目标、信息、边界和验收遇到这种情况时读材料多却抓错重点时看03

AI 的结果看着可信，该检查哪里？

02数字与出处并列看输入操纵看06

要求已经很清楚，方案为何还在原地打转？

10审视双方最初的框架对照读03定义分析目的与标准

员工怎样判断 AI 值不值得用，又为什么可能抵触公司推广？

13看工作与 AI 的距离对照读14看员工自身的收益与风险

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AI 能力与信任边界

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