用OpenClaw跑完业务之后，我对企业组织和创业竞争的10个新判断

使用 OpenClaw（龙虾）一周多了，养了3只， 跑了一些真实工作流，比如建待办日程、运营自媒体、写通知/合同，分析调研直接出PDF报告，设计海报等等。

我想说：它不是一个普通工具，而是一个会思考、具备成长潜力、而且暂时不用发工资的“AI员工”。

我看到顶级的咨询公司在openclaw浪潮中，仿佛找到新生，许多都已经跟openAI、google等大厂合作，重构业务，产品，流程。

虽然现在，谈openclaw或AI时常被人diss的一句话是，它帮你赚钱了吗？这种讨论似乎陷入一种，不能马上赚钱，它就没价值的论断之中。

不过事情都是，仁者见仁，智者见智。

通过这段时间的实际使用，我也分享 10 个自己的新思考判断希望对老板，创业者们有启发。

1）OpenClaw 不只是工具，而是一个会思考、能执行、还能持续成长的“AI员工”

以前我们理解 AI，像豆包，DS，元宝，更多是帮你写写内容、查查资料、给点建议，只说不做型。

但是openclaw不一样，当你真正把它放进工作场景里，会发现，它已经不只是一个问答工具了。它开始具备了“接任务—理解目标—分解步骤—执行动作—反馈结果”的能力。

这意味着什么？

意味着它已经开始从“辅助认知”走向“辅助执行”。而一旦 AI 进入执行层，它在企业里的价值就完全不一样了。

这里大家可以看我前几天实测的几个功能养龙虾OpenClaw对你有什么用？亲测4个工作任务让我惊呆！真是人人都用得上

2）很多企业里的中层职能，正在被重新定义

过去很多公司都是典型的层级结构：

高层——中层，再到执行层。

其实我们会发现，一部分中层岗位，本质上承担的是：1）信息传递；2）任务审核；3）流程跟进；4）上传下达；5）标准动作监督

他们的工作并不涉及真正高质量的战略判断和复杂决策，这就非常适合被 AI 重构。

换句话说，未来很多公司的组织结构，可能会逐渐从：

高层 + 中层 + 执行层

变成：

高层 + 少量核心中层 + AI执行层 + 少量关键人工执行层

这不是说所有中层都会消失，而是说：那些不创造独立判断价值的中层，存在的必要性正在快速下降。

当然，这里面临一个实际问题，就是在工作中许多中层，执行层往往是为领导担责背锅用。一旦全部是AI了，这个在责任谁担？这个是一个更涉及人性的问题，不过我相信未来肯定会有解。

3）私域团队里最先被重构的一批团队

目前我们正在把它用在私域运营工作流中，我发现。

过去一个比较标准的私域团队，通常是：1）一个私域负责人；2）一个内容岗；3）一个美工岗；4）一个活动策划岗；5）一个数据分析岗；6）一个客户运营岗。

以前要花费时间招人，凑齐了才能完成工作闭环，否则就有缺失。但最近实际用下来，发现这里面至少有几类岗位，AI已经可以承担相当大一部分工作：

1）内容写作；2）活动策划；3）数据分析；4）部分用户运营策略输出；5）部分物料协同和流程推进

反而最不容易直接被完全替代的，还是需要直接跟客户深度沟通、处理情绪、处理关系、处理复杂博弈的人。（不过我们的AI客服也能解决80%咨询工作量）

也就是说，在私域团队里，很多“后台生产型岗位”的组织方式，会先被 AI 重构。

想想，2023年我们当时给一家企业光招人搭建团队，找猎头都花费不少钱，前后3个多月时间，现在这些钱，时间都可以省掉了。

4）AI 正在实现能力平权，小微企业获得过去中型企业才有的能力

为什么最近“一人公司”“超级个体”“小团队大产出”这么火？

核心原因不是大家突然变聪明了，而是很多过去只有中型企业才具备的能力，现在创业公司也能拥有了。

比如以前一个创业公司要花钱请人去做：

1）财务流程整理；

2）报销处理；

3）法务初步文本处理；

4）内容生产；

5）PPT整理美化；

6）数据分析；

7）日程安排；

9）营销内容生成；

10）部分运营动作执行

现在这些事情，很多都已经可以交给openclaw去承担第一轮、第二轮，甚至直接承担大部分执行工作。

这意味着：一个小团队，第一次真正拥有了接近过去中型企业在部分职能上的组织效率。

5）AI 最直接的价值，不是“炫酷”，而是成本结构的改变

很多人看 AI，会先看它炫不炫、聪不聪明、会不会写内容。

但站在企业经营的角度，我觉得最核心的是：

它在改变企业的人力成本结构、管理成本结构和组织效率结构。

这和我对数字化的观点一致，数字化不是炫技，而是要降本赠书提效。

比如一个电商团队，过去可能需要：1）美工2）店长3）运营4）活动策划5）数据分析6）客服协调7）内容生产8）投放协同。

如果 AI 用得足够好，团队人数不会归零，但很多岗位的工作量、人数配置、协作方式一定会被重做。

你不是要必须“裁掉多少人”，但你的整体运营成本一定会被重新定义。

这对企业竞争来说非常关键。

6）先用 AI 的企业，会率先获得成本领先优势

今天企业都面临，成本高，利润薄，亏本卖，怎么办。

怎么总成本领先，这也是我最近很强烈的一个感受。

谁先把 AI 真的用到业务里，谁就会先拿到：1）更低的人力成本；2）更低的试错成本；3）更快的响应速度；4）更强的执行频次；5）更好的流程复用能力。

尤其是在品牌、市场、广告投放、私域运营、会员营销、客户运营这些部门，AI 带来的不是一点点优化，而是整个作业方式的改变。

所以我认为：

AI 不只是效率工具，它已经开始成为企业的成本优势工具。

短期看成本，长期看效率。

7）现阶段openclaw最大的问题，不是没能力，而是稳定性还不够

这个问题也必须讲清楚。

我自己跑下来，像：1）建日程；2）整理文档；3）美化PPT；4）写文章5）协助运营小红书；公众号，从写作到发布

它都已经能干了。

但现阶段有一个明显问题：稳定性还不够。（还有人担心安全性）

比如某些任务，发 10 次，可能有两三次会掉链子。这就是为什么现阶段我认为，最优解不是单纯靠 openclaw，而是：

AIagent + RPA + 工作流

也就是说：1）RPA 负责标准动作；2）工作流负责步骤约束；3）AI 负责理解、判断、应变和补位。

这三者结合，才是现阶段企业真正可落地的最优方案。

8）不同企业，AI 的切入点和价值完全不一样

不要指望A企业的经验，完全用于B企业，这也是一个很大的误区。

很多人会泛泛地讨论：AI到底有没有用？

我觉得这问法本身就不对。

真正要问的是：

1）你的企业现在面临什么问题？

2）你的组织里哪一块成本最高？

3）哪一块效率最低？

4）哪一块最依赖重复劳动？

5）哪一块最容易被流程化和模板化？

因为不同企业的规模、业务模式、团队成熟度不同，AI 的价值切入点也完全不同。

建筑企业用AI来检测施工质量，回款合同；汽车经销商用AI训练销售；咨询公司用AI进行调研分析，报告整理；不同的Agent可以切入到很细致的业务场景中。

所以 AI 没有统一答案，而是要结合企业场景去探索的生产力系统。

9）未来越来越重要的，不是有不有 AI，而是会不会管理 AI

这点我感受也非常深。

你拥有了 OpenClaw，它不代表你自动就拥有结果。

它本质上像一个：1）很聪明的实习生；2）能力很强的虚拟员工；3）执行力很高的数字劳动力

但问题在于，

它仍然需要你来管理，培养。所以养龙虾，其实就是培养，训练它的过程。

你要想清楚：1）目标是什么；2）流程是什么；3）标准是什么；4）先做什么后做什么；5）结果怎么判断；6）什么情况下继续、什么情况下修正。

所以为什么我一直强调 AI + 工作流？

因为工作流本质上就是：你对业务的理解、对任务流程的理解、对结果标准的理解。

这才是老板和管理者最核心的价值。

10）当 AI 普及之后，真正的竞争会重新回到认知、创新和洞察

最后这一点，是我最近越想越重要的。

短期看，先用 AI 的企业，一定会先吃到红利。这一点没问题。

但随着 AI 越来越普及，这个红利窗口一定会缩短。

到了那个时候，大家都有这个工具，就像大家都有一部手机，你用小米，我用苹果，并且核心功能越来越接近。

那个时候，真正决定胜负的，就不再只是“你有没有，能不能执行”，而是：

1）你能不能提出更好的问题；2）你能不能看见别人看不见的机会；3）你能不能形成更强的商业洞察；4）你能不能更深理解用户；5）你能不能持续创新；6）你能不能定义新的价值。

也就是说，未来企业真正的分水岭，会重新回到：

认知、判断、洞察、创新。

越到未来，像社交力，共情能力，韧性，批判思维，审美能力，这些软技能，反而会越来越重要。

因为这些能力，不是简单学几个提示词就能得到的。这才是真正拉开差距的地方。

这不是未来，这已经开始了。

本文来自微信公众号 “晏涛三寿”（ID：yantao-219），作者：晏涛，36氪经授权发布。