当“翻译”成本归零:AI如何重塑组织架构
译者注
最近在LinkedIn上,我看到Tim O’Reilly推荐了一篇文章,称其为”管理者必读的AI文章”。其作者Aparna是微软AI体验首席产品官,她在文中提出的核心观点 - “大部分工作即翻译”,让我也深有感触。
作为曾经的产品经理,我觉得PM工作的核心本质其实就是不断地在做”翻译”。PM们需要将用户在访谈中表达的模糊需求和痛点,翻译成可量化的用户故事;将业务部门提出的战略目标,翻译成具体的产品功能和路线图;将技术团队反馈的实现难度和架构约束,翻译成易于理解的权衡方案呈现给老板;将复杂的产品逻辑和交互流程,翻译成开发团队可以执行的PRD文档。每一天的工作,实际上都是在不同的”语言”之间穿梭:用户的语言、业务的语言、技术的语言、老板的语言。
如果再结合当前做AI顾问后的具体经验,这种”翻译”工作的本质变得更加明显。AI技术本身充满了专业术语:transformer架构、token限制、提示工程、RAG检索增强、微调与对齐等等。但企业客户关心的从来不是这些技术细节,他们想知道的是:这个技术能帮我解决什么业务问题?实施成本多高?多久能看到效果?有什么风险?我的大部分工作就是在深入理解AI能力边界的基础上,将这些技术可能性”翻译”成”人话”,让业务负责人能够理解,并进一步”翻译”成具体的应用场景和落地方案。
Aparna在她的文中提出:组织中的大量工作,本质上都是信息在不同形式、不同层级、不同部门之间的转换和传递。而LLM的出现,第一次让这种”翻译”的成本趋近于零。这不仅仅是效率的提升,更可能从根本上重塑组织结构:当中间层的”翻译”工作可以被AI高效完成时,传统的金字塔型组织架构将不再是必然选择。
这是一个值得所有管理者和知识工作者深入思考的洞察。


