Notion创始人深度预测：AI如钢铁般重塑未来工作与组织架构

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麦克卢汉曾有一句名言：「我们总是看着后视镜驶向未来。」这句话精准地描绘了当前大多数人对 人工智能 的应用状态。

在每一场巨大的技术变革初期，人类总是习惯用旧的、熟悉的框架去理解新事物。早期的电影看起来像录制的舞台剧，早期的电话通话像电报一样简短。而在今天，我们看到的 chatGPT 或其他 AI 聊天机器人，很大程度上仍在使用类似谷歌搜索框的交互形式。

这种认知惯性导致我们目前处于一个尴尬的过渡期。我们只是将 AI 作为一个更聪明的搜索引擎或聊天伙伴，而没有真正发挥其作为「革命性材料」的潜力。Ivan 指出，真正的变革在于跳出这种惯性，重新构想基于 大模型 的全新工作流，而不是简单地将 AI 嫁接到旧流程上。

史蒂夫·乔布斯曾将个人电脑比作「思想的自行车」，意指它能大幅提升人类的思维效率。然而，几十年来，知识工作者们似乎一直停留在「踩自行车」的阶段，依靠人力驱动在信息高速公路上艰难前行。

Ivan 对比了程序员与普通知识工作者的现状。得益于 Prompt 工程和 AI 编码助手的普及，程序员们已经率先进入了「驾驶汽车」的时代。例如，Notion 的联合创始人 Simon 已经很少亲自写代码，而是同时指挥着几个 AI 智能体（Agents）工作，效率提升了 30-40 倍。

相比之下，大多数知识工作者仍像「胶水」一样，在碎片化的上下文中挣扎——在 Slack、文档、浏览器标签页之间来回复制粘贴。这是因为知识工作的上下文极其分散，且缺乏像代码那样明确的验证机制。

未来的 AI变现 和生产力爆发，将取决于我们能否解决这两个问题：整合碎片化的上下文，以及建立有效的工作成果验证机制。当这一切实现时，数十亿知识工作者将经历从「骑行」到「自动驾驶」的飞跃，真正利用 LLM 实现无限智能的辅助。

如果说公司是近代的发明，那么现代企业的组织架构正面临着像 19 世纪砖木建筑一样的极限。

在钢铁普及之前，建筑的高度受限于材料的自重，由于砖木结构脆弱且沉重，楼层越高越容易垮塌。钢铁的出现改变了一切，它坚固且轻盈，催生了摩天大楼。

Ivan 认为，AI 就是现代组织的「钢铁」。目前的组织受限于人类沟通的带宽——会议、文档、审批流程就像沉重的砖墙，限制了规模的扩张。随着组织变大，效率必然衰减。

但是，当 人工智能 能够跨越工作流维护上下文，精准呈现决策依据时，人类的沟通将不再是限制发展的「承重墙」。未来的组织中，每周两小时的同步会议可能变成五分钟的 AI 异步审阅；繁琐的行政审批可能在几分钟内由智能体完成。这将允许公司突破现有的规模限制，构建起知识经济时代的「摩天大楼」。

工业革命初期，工厂主们只是简单地用蒸汽机替换了水车，工厂布局依然沿河而建，生产力提升有限。直到他们意识到可以摆脱河流，重新围绕蒸汽机设计工厂时，第二次工业革命才真正爆发。

我们现在正处于 AI 应用的「水车时代」。许多企业只是在现有的流程中加入了一个 chatGPT 窗口或 Copilot 功能。这仅仅是替换部件，而非重构系统。

未来的经济体将从「佛罗伦萨」式的尺度（以人的步行距离和沟通范围为界），进化到「超级城市」式的尺度（如东京、重庆）。在 AI日报 般的快节奏中，我们将看到由成千上万个智能体和人类共同组成的组织，跨越时区、持续运行。

这种变化可能会让人感到陌生和迷茫，就像小镇居民初次进入超级城市。但它带来了前所未有的规模效应和自由度。为了在这个新时代立足，我们需要停止仅仅将 AI 视为辅助工具，而是开始大胆想象：当繁杂事务被托付给永不休眠的智能时，我们的工作和生活将展现出怎样宏大的图景。

Ivan Zhao 的预测为我们描绘了一幅壮阔的未来蓝图。AI 作为新时代的「钢铁」，正在等待我们去通过它建造下一个天际线。无论是个人技能的升级，还是组织架构的重塑，关键在于我们是否敢于打破旧有的认知框架。

在这个充满机遇的时代，掌握 AI资讯 和 提示词 技巧，理解 大模型 的底层逻辑，将成为每个人的必修课。不要做那个举着旗子走在汽车前面的人，而要成为定义时代的驾驶者。

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