为什么说创客匠人智能体是“被 AI 逼出来的”

很多人问我：你们为什么会做创客匠人AI智能体系统？

如果一定要给一个答案，那我想说：

它不是一次前瞻性的技术下注，也不是顺应风口的战略选择，而是被现实问题一步一步逼出来的结果。

作为一号位，我越来越清楚地意识到：真正推动企业向前的，从来不是概念，而是那些已经撑不住的旧方式。

一、真正的起点，不是AI，而是组织效率开始失效

这几年，我一直在做IP。

写文章、拍视频、发朋友圈，看似是内容工作，实际上却是企业表达、品牌建立和业务连接的重要一环。

问题在于：这件事的消耗，远远超出了它本该占用的精力。

我每天都要进行高频内容输出，一天五六条是常态，多的时候甚至更多。

与此同时，我还需要处理大量管理和决策工作。

当内容开始挤占决策时间，本质上意味着一件事：组织的效率模型，已经不再适配当下的节奏。

我尝试过用传统方式解决这个问题：

1. 组建内容团队

2. 更换拍摄和剪辑团队

3. 不断投入时间培养人

但很快我发现，问题并不在投入不够，而在于模式本身：培养周期长、结果不稳定、质量高度依赖个人能力。

这不是某一个岗位的问题，而是旧工作方式在新环境下的系统性崩溃。

二、AI第一次证明：它可以成为“效率变量”

我接触AI，并不是从研究技术开始的。

而是从一个极其现实的问题出发：能不能把我从重复、低杠杆的内容劳动中解放出来？

当我把内容生产的部分工作交给AI后，变化是立竿见影的:

1. 输出效率被明显放大

2. 节奏重新回到可控状态

3. 精力开始回流到真正高价值的决策上

这一次体验，让我第一次确认了一件事：AI的价值，不在于替代人，而在于重构效率结构。

但这还只是个体层面的改善。

真正棘手的，是组织层面的问题。

三、从个人有效，到组织失灵，是多数企业都会踩的坑

接下来，我尝试把AI推向团队。

统一工具、统一账号、统一要求，结果却并不理想。

有人用得很好，有人几乎不用；

有人产出稳定，有人效果波动巨大。

这让我意识到一个非常关键的事实：个人会用AI，不等于组织就能用AI。

一旦AI需要学习成本、理解成本、执行成本，它就会迅速变成负担，而不是助力。

这也是为什么，很多企业的AI项目最终都停留在：尝试过，但没形成能力。

问题从来不在AI，而在于：它有没有被设计成一种组织能力。

四、封装能力，而不是逼所有人学AI

于是，我做了一个方向性的转变。

不再试图让每个人理解AI，而是反过来思考：能不能把已经验证有效的能力，直接交付给组织使用？

我们把写文案、写公众号、写朋友圈这些高频需求，封装成智能体，并放进一个智能体小程序里。

这样一来：

1. 不需要理解技术

2. 不需要学习提示词

3. 直接嵌入原有工作流

对组织而言，真正重要的从来不是“会不会AI”，而是：能不能稳定地产出结果。

这一步，本质上是把个人能力，转化为组织可复制、可放大的系统能力。

五、AI是否有价值，最终只取决于能不能落地

系统做出来，并不意味着成功。

真正的考验，来自真实场景。

我们把AI工程师、产品人员推到一线，直接面对客户和行业需求。

从教培，到零售，到服务业，不同行业不断提出新的使用方式，也不断暴露新的问题。

在这个过程中，我们并没有急着扩张，而是选择持续迭代。

因为我越来越确定：AI只有在真实行业场景中，才能被打磨成真正的生产力。

任何脱离场景的AI，最终都会停留在演示层面。

六、我们不是在“做AI智能体”，而是在重构工作方式

回头看这条路径，其实非常清晰。

不是因为AI足够热，也不是因为技术足够酷。

而是因为：旧的工作方式，已经无法支撑新的组织规模和决策节奏。

AI只是一个触发器。

真正被重构的，是效率、是组织方式、是人与系统之间的关系。

所以，与其说我们在“做AI”，不如说：我们是在被这个时代，逼着重新设计工作的底层逻辑。