3.1 我怎样描述一家 AI 型公司

诊断结束后，CEO 问我：“AI 型公司最后应该长什么样？”

我没有画模型和系统架构，而是先写了一笔未来订单 YS-P-001。客户提出旧会员系统接入、数据迁移和 18% 折扣，AI 先整理已知事实和缺口，销售确认客户目标，售前判断标准能力，负责人批准额外承诺；签约后，项目和财务接收同一份确认材料，异常被送到有权决定的人。

YS-P-001 是用于检验设计的虚构情境，不是已经发生的试点成果。它的作用是逼我们回答：下一笔类似 YS-24-017 的订单，究竟在哪里会与过去不同。

我先画过一张没人能决定的图

诊断汇报后，我曾经画过数据层、模型层、应用层和治理层。信息团队能看懂，却没有人能回答销售下一次见客户时工作哪里不同，项目经理为什么会少返工，CEO 又该批准什么。

我把图收起来，改用 YS-P-001 讲未来。销售负责人开始纠正客户确认环节，交付负责人指出工作量必须在承诺前进入，财务则补上特殊折扣和尾款风险。目标运行模式因此从业务责任长出来，而不是从技术名词拼出来。

目标运行模式是一个管理词，白话就是：未来公司每天怎样工作。

我会写清六件事：客户从哪里进入，AI 负责准备什么，人负责决定什么，事实从哪里来，异常送给谁，结果怎样反馈到下一次工作。

如果蓝图只有“建立智能平台、赋能员工”，它无法指导任何真实改变。

云枢科技的未来订单从销售确认有效商机开始。AI 汇总会议与历史合作，标出不知道的事项；销售确认客户目标，售前确认标准能力，超出范围的承诺进入负责人批准；合同签署后，同一组已确认事实进入项目与财务，不再由下游重新整理。

正常订单可以顺畅前进。客户资料冲突、价格越界、合同特殊或系统不可用时，工作停在清楚的状态，由有权限的岗位接手。恢复后，结果继续沿同一条价值流，而不是在群聊里重新开始。

业务负责人拥有经营目标和规则，一线员工确认事实、处理关系与例外，AI 持续整理和执行可控动作，AI 全栈工程师把执行包变成可靠系统，平台与风险岗位提供共同控制。我负责把这些角色连接成可验证的运行方式。

如果销售只听见“以后 AI 会辅助你”，或者工程师只听见“做个智能平台”，说明蓝图还不够具体。每个角色都要知道什么工作消失、什么责任保留、什么新能力需要建立。

我希望员工少做重复搬运和格式整理，把时间用于目标、关系、取舍和例外。AI 能持续处理大量资料和标准动作，但公司仍要明确谁对客户承诺、财务结果和员工影响负责。

衡量成功的也不是部署多少 AI，而是客户结果、周期、成本、质量和风险有没有改善。

岗位数量是否变化是经营层必须诚实处理的问题，但不能在工作尚未重设计时先把“减少人”写成 AI 目标。否则员工会合理地保护旧流程，业务也会失去处理例外的人。

我让销售、售前、项目、财务和风险岗位各拿一笔正常订单、一笔资料缺失订单和一笔高风险合同沿图走。每一步都要说清输入、动作、决定人、下一状态和失败恢复。

如果某个箭头需要“大家及时沟通”才能成立，或者异常只写“人工处理”，我会继续拆解。未来工作图必须能直接成为下一卷执行包的业务依据。

这张 0.1 版没有决定模型，也没有承诺自动发送。它先让经营团队看见：订单不是从“跟进中”跳到“已签约”，中间有几次必须成立的事实和决定。

完整蓝图的版本变化保存在云枢科技已填写 AI 目标蓝图。下一节先用一次错误交接检查这七个状态，重新安排运营人员、销售、项目和 AI 的责任：我把人从每一步操作中移开了吗。