昨日人才，今日“废柴”

看一个AI原生组织如何给人才价值排序。

前几天，我们参加网易智企活动时，听到一个很有意思的变化。

网易副总裁、网易智企总经理阮良在谈到人才标准时提到，未来更重要的能力包括审美、洞察力、判断力、标准化能力、结构化能力和自驱力。

这个标准在几年前是不敢想象的，它背后反映的是企业对人才价值的重新判断。

当 AI 开始承担写代码、写文案、做总结、跑流程等工作，企业对人的要求也在发生变化。

如果网易智企已经感受到这种变化，那么 AI 原生公司的人才标准又是什么样？

COCO AI 联合创始人 Charlie 在接受牛透社分析师访谈时提到，他们招人时很看重自主性、学习能力、Taste（判断好坏的能力）、独特视角和决策力。几个合伙人会分头面试，从不同角度判断候选人，尽量减少盲点。

从这个标准可以看到，在 AI 原生组织里，企业需要的不只是能够完成任务的人，更是能够发现问题、理解需求并作出判断的人。

COCO AI 的价值，不只在于它如何使用 AI Agent，也在于它如何重新理解“人”。

一、Prompt 不再是核心壁垒

过去两年，很多人把会不会写 Prompt 当成 AI 使用能力的分水岭。

早期大模型能力还不稳定，提问方式、背景信息、约束条件都会明显影响结果。同样一个任务，有人只能得到粗糙答案，有人能让 AI 产出接近可用的内容。

但模型能力提升后，Prompt 的门槛正在下降。

Charlie 在访谈中提到，现在不同人写 Prompt 的差距已经没有早期那么大。模型理解力越来越强，即使表达不够精准，也能补全上下文、理解意图。

这意味着，单纯“会问 AI”正在变成基础能力。

真正拉开差距的，是任务拆解、业务判断、Agent 调度和结果验收。在 COCO AI 看来，Agent 调度能力难度更高，也更重要。

企业里的问题，很少能靠一次问答解决。

让 AI 写一段文案并不难。让 AI 围绕一个客户完成线索识别、背景整理、需求判断、跟进建议和销售复盘，就复杂得多。这里涉及数据、流程、权限和上下文，也需要人在关键节点做判断。

这也是很多企业用了 AI，效率提升仍然有限的原因。

员工可以用 AI 写东西、查资料、做总结，但业务流程没有变化。客户怎么跟进，线索怎么判断，任务怎么拆分，结果怎么验收，核心环节仍然靠人手工推进。AI 提高了局部效率，却没有改变整条工作链路。

AI 原生组织需要的人，不能停留在工具操作层面。

他要懂业务，知道问题真正卡在哪里；也要懂流程，知道哪些步骤可以交给 AI，哪些环节必须人工确认。

Prompt 仍然重要，但它已经不是最稀缺的能力。更稀缺的是把业务问题变成可执行工作流的能力。

可以，主要删掉了“AI不会主动发现问题”“主动性弱的人被拉开差距”等重复表达，保留核心逻辑。

二、AI时代更看重自主性

AI 越强，越考验人的自主性。

很多人以为，工具越强，人只要会调用就行。但在真实组织里，AI 很少会主动告诉你，公司现在最该关注什么，客户真正的问题是什么，某个流程为什么一直卡住。

这些问题，仍然要靠人先看见。

Charlie 在访谈中提到，COCO AI 招人时会把自主性放在很前面。原因很直接：如果一个人不会主动提问、主动探索，也不会主动把新信息带回组织，工具就只能停在被动响应。

一个员工如果只等任务分配，只会按要求完成固定动作，即使用上 AI，也很难产生真正的增量。他可能把文案写快一点，把表格整理快一点，但工作方式没有发生根本变化。

AI 原生组织需要的人，不能只是“接任务”。

他要能主动发现任务。

客户的一句抱怨，背后可能是产品机会。销售推进慢，可能不是销售能力问题，而是客户画像不准。某个竞品动作频繁出现，也可能意味着市场正在变化。

这些信息不会自动变成组织资产。人要先捕捉到它，再判断它是否重要，最后整理成 AI 能处理的材料。

所以，AI 放大的不是岗位，而是人的主动性。

主动性强的人，会用 AI 扩大自己的行动半径。他可以更快查资料、整理线索、模拟方案、复盘客户、验证判断。过去一个人做不了那么多事，现在可以借助 AI 同时推进更多任务。

过去，企业可以把一个人放进固定岗位，让他按照流程做事。只要流程足够清楚，执行力足够稳定，就能产出结果。

现在，很多流程本身正在被 AI 重写。企业更需要那些能走到流程前面的人。

这类人未必一开始就最会用 AI，但他们有好奇心，有学习速度，也有把事情往前推的习惯。只要给到合适的工具，他们很快能长出新的工作方法。

三、人的“Taste”更加珍贵

AI 越能生成内容，人的判断力越重要。

过去，一个人的能力很容易体现在产出速度上。谁写得快，谁整理得快，谁执行得快，就更容易被看见。AI 进入之后，很多基础产出正在变得廉价。文案、方案、代码、总结、表格，都可以很快生成。

问题随之变了。

当 AI 能给出多个方案，谁来判断哪一个更好？当 AI 能写出一份完整报告，谁来判断里面有没有误判？当 AI 能生成一套销售话术，谁来判断它是否适合当前客户？

这时候，判断好坏的能力就变得更珍贵。

Charlie 在访谈中提到，COCO AI 招人会看 Taste。

这个词很难直接翻译成某一种单项能力，它更接近一个人长期形成的审美、判断和分寸感。做产品的人，要知道什么产品是好的；做技术的人，要知道什么架构是好的；做业务的人，要知道什么客户值得投入。

AI 可以提供很多选项，却很难替企业判断哪个选项更符合客户需求、市场节奏和组织阶段。

没有这种判断力的人，会被 AI 的产出淹没。每个方案看起来都有道理，每个建议都像可以尝试，最后事情越做越散。有判断力的人，能迅速识别重点，知道什么可以先放下，什么值得深挖，什么只是表面热闹。

除了 Taste，COCO AI 也看重视角。

不同经历、专业背景和市场经验，会给组织带来不同的信息入口。做过法律的人，会更敏感于合规和责任；做过销售的人，更容易识别客户的真实意图；有海外经验的人，也更清楚不同市场的付费习惯和沟通方式。

这些视角，AI 很难凭空长出来。

模型可以学习公开知识，但企业现场里的很多判断，来自具体经历、行业体感和人与人之间的接触。一个人见过足够多客户，踩过足够多坑，处理过足够多复杂场景，他的判断往往更接近真实世界。

这也是 AI 时代经验仍然有价值的原因。

但经验本身还不够。一个人如果只是重复过去的做法，不愿意更新认知，再丰富的经验也会变成包袱。

AI 原生组织需要的是既有视角又能持续刷新视角的人，要能把行业经验、客户理解和市场感知带进组织，也能借助 AI 验证想法、修正偏差。

AI 越强，人越不能只会执行。因为执行正在变快，真正决定结果的，是判断什么值得执行。

四、优秀员工是现实世界和AI之间的翻译器

AI 原生组织里，最稀缺的人才，不是最会操作工具的人，是能把现实问题翻译给 AI 的人。

企业里的问题通常并不清晰。客户不会按照系统字段表达需求，市场变化也不会自动整理成报告。很多信息藏在一次沟通、一句抱怨、一次犹豫、一个没有成交里。

Charlie认为，人和客户打交道时，需要先理解复杂问题，再把问题抽象、结构化、系统化，变成工作流。这相当于在现实世界和 AI 之间做翻译。

客户说“系统不好用”，背后可能是流程太重，也可能是权限设计不合理；销售说“客户没预算”，背后可能是价值没有讲清楚，也可能是客户本身不匹配。

这些判断不能直接交给 AI。

人要先理解现场，把混乱的信息拆开，找到问题结构，再交给 AI 进一步处理。这个过程比写 Prompt 更重要。

比如，一个客户提出需求，表面上是在要某个功能。优秀的人会继续追问：这个功能解决什么问题？原来的流程卡在哪里？这是个案，还是一类客户的共性问题？

这些问题问清楚之后，AI 才有可能帮忙整理方案、生成流程、沉淀案例和设计后续动作。否则，AI 只会围绕一个不完整的问题，给出看似完整的答案。

这就是 AI 时代人的新位置。

人要站在真实业务和 AI 系统之间，把客户需求、业务场景、市场信息和内部目标，转化成 AI 能理解、能调用、能执行的任务。

Agent 越多，工作流越复杂，组织越需要有人理解全局。AI 可以跑流程，但流程从哪里来，流程是否合理，结果是否可信，仍然要靠人判断。

所以，AI 原生组织里的优秀员工，需要同时懂现实、懂结构、懂 AI。

他要知道客户在想什么，业务现场卡在哪里；也要能把模糊问题拆成清楚步骤，知道什么可以交给 Agent，什么必须由人确认。

这类人会越来越值钱。AI 越强，组织越需要有人把真实世界的复杂性整理出来，再交给 AI 放大。

五、工具人会变少，行业经验没有失效

AI 会压缩一类人。

这类人只负责重复执行，只能按流程完成固定动作，缺少判断，也很少主动更新自己的工作方式。过去，他们可以依靠经验和工时维持岗位价值。现在，很多事情会被 AI 和 Agent 更快接走。

但这不意味着经验失效。

Charlie 在访谈中提到，会用 AI 的年轻人很重要，有行业经验的人同样重要。关键在于，这个人能不能继续学习，能不能把经验和 AI 结合起来。

一个年轻人 AI 用得很熟，但如果业务理解浅、客户判断弱、对复杂关系缺少体感，也很难独立承担关键任务。反过来，一个资深员工如果经验扎实，又愿意学习 AI，他的价值可能会被进一步放大。

AI 淘汰的是低质量的经验。

那些只会重复过去做法的人，会越来越吃力。那些能把行业经验、客户理解、判断力和 AI 能力结合起来的人，会变得更稀缺。

所以，AI 时代，人的价值没有消失，只是重新定价。

过去值钱的是经验、工时和执行力；未来更值钱的是主动性、判断力、业务理解和调度 AI 的能力。

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