AI正在重构组织能力的最小单位，从OPC到OPD的进化揭示了一个深刻变革：企业需要的不只是让员工用AI写文案，而是让部门的关键工作流被AI重构。本文深入探讨了AI原生部门(OPD)的核心逻辑，从《The Founder's Playbook》中汲取灵感，提出企业建设OPD的四个阶段框架，帮助管理者实现从人力密集型到AI驱动型的组织转型。
上个月跟一个做销售管理的哥们吃饭，他跟我吐槽说现在招人太难了，好不容易培养出来一个能干活的，过两年就跳槽。工资年年涨，业绩却原地踏步。我问他，你们团队现在多少人，他说加上他十二个。然后我又问他，这十二个人里头，有几个是真的需要人脑才能干的活？
他愣了半天，说好像也就四五个吧。剩下的呢？剩下的都是重复。录系统、发邮件、填报表、对数据、写拜访纪要、整理客户信息……你说这些活需要人吗？需要，但需要的是人肉打字机，不是人。
这哥们后来跟我说，他回去就开始研究 AI 了，想给团队配点工具。结果呢？买了一大堆账号，装了一堆插件，用了三个月，发现还是老样子。AI 写出来的方案他不敢直接用，AI 生成的话术他觉得太泛，AI 做出来的报表他还得自己核对一遍。
他跟我说，这玩意不行啊，听着挺厉害，用起来完全是两回事。我跟他说，不是 AI 不行，是你用错方向了。你以为你在用 AI 改造销售部门，其实你只是在用 AI 帮销售写文案。这俩的区别在哪？前者是重构，后者是点缀。
今天我就想把这个事掰开了讲清楚。咱们从去年火到今年的 OPC 说起，一直聊到我想提的一个新概念——OPD。OPC 解决的是一个人如何变成一家公司。OPD 解决的是一个部门如何变成一个 AI 原生组织。
你品品这个区别。
一、为什么从 OPC 讲到 OPD？
OPC 为什么火？
先说 OPC。One Person Company，一人公司。这个概念在去年突然爆了，本质原因是 AI 工具的大爆发。你看到了吧，一个人借助 AI，可以完成过去一个小团队甚至一家公司才能完成的事情。写代码有 Claude Code，做设计有 Midjourney，写文案有各种大模型，做客服有各种 Agent，做数据分析有各种 BI 工具……
一个人，一条枪，愣是能干出一个团的活。所以去年你看到大量的超级个体、超级创作者、一人公司。一个做知识付费的博主，靠 AI 写文案、做课件、剪视频、做私域运营，一个月流水顶得上一家小公司。这事很牛逼，也确实在发生。
但我今天想说的，不是这个。我发现很多人在聊 OPC 的时候，漏掉了一个更重要的底层变化。AI 正在重写组织能力的最小单位。过去，组织能力靠什么？靠人堆。靠团队规模。靠部门的人数。一个销售团队牛不牛，看有多少人跟进客户。一个研发团队强不强，看有多少工程师在写代码。这个逻辑在 2020 年之前基本成立。
但到了 2026 年，这个逻辑开始崩塌了。现在组织能力的最小单位，已经不是人了，是 AI 工具、智能体、自动化流程、知识库、数据闭环和人的判断力。同样是一个销售部门，一个团队五个人但全员 OPD 化，一个团队十五个人但还在用 Excel 表格。哪个组织能力更强？答案可能跟你想的不一样。
企业不能只看 OPC，更应该看 OPD
好，说到这里，咱们得提一个概念了。OPC 是放大个人能力的。对个人创业者来说，AI 把你的能力边界往外推了十倍。你一个人能干以前十个人的活，你的产出天花板高了十倍。
但对企业来说，这个逻辑需要倒过来想。对企业来说，AI 真正应该放大的，不是个人能力，而是部门能力。你想啊，一个部门里头，真正需要人脑来判断的事有多少？大部分的日常工作，其实都是重复劳动。录入、核验、整理、统计、汇报……这些东西本质上是在消耗人的时间和注意力，而不是在发挥人的判断力。
一个牛逼的销售，牛逼在哪？牛逼在他知道这个客户该不该跟、这个价格能不能让、这个投诉该怎么处理、这个竞争对手挖墙角的时候怎么反挖。这些东西 AI 暂时还真干不了。但一个牛逼的销售，每天有多少时间花在这些真正需要判断的事情上？调查数据说，大部分销售把 60% 以上的时间花在了非判断性工作上。录入 CRM、整理客户信息、写拜访纪要、发跟进邮件、做周报月报……
这些活，AI 全都能干，而且干得比人快、比人准、不会忘。你让 AI 干这些，销售才能把真正需要人脑的时间空出来。这才是企业应该想的 AI 转型方向。不是让员工用 AI 写文案，是让部门的关键工作流被 AI 重构。
所以我提一个概念，叫 OPD。OPD = One Person Department，或者叫 AI-Native Department。
什么意思？就是一个部门，用一个人加一套 AI 系统，就能完成过去需要整个部门才能完成的职能。这个人不一定是真的只有一个人，而是说这个部门的核心运转，已经不依赖于人力密集型的工作模式了。一个人，能调度多个专业 AI 智能体，能调用部门知识库，能触发各种自动化流程，能获得 AI 实时推送的决策支持。这个人扮演的角色，更像是一个指挥官和判断者，而不是一个人肉执行者。这是 OPD 的核心。
二、《The Founder’s Playbook》对 OPD 有什么启发？
说 OPD 这个概念，不能不提一篇文章。五月份，Anthropic 发布了一份官方手册，叫《The Founder’s Playbook: Building an AI-Native Startup》。36 页，免费的，可以去他们官网下载。
这份手册讲的是怎么从零开始建一家 AI 原生创业公司。
我看完之后，最震撼的不是那些具体的方法论，而是手册对 2026 年创业环境的一个核心判断：
2026 年，能建东西的人和有好想法的人之间的墙没了。AI 把创业的瓶颈从执行力彻底挪到了判断力。
过去，创始人的定义取决于能做什么。技术创始人写代码，非技术创始人跑业务。现在，创始人从「干活的人」变成了「指挥 Agent 干活的人」。这套逻辑，放到企业部门里，一样成立。企业的部门负责人，过去是什么？是部门里干活最多的人。是审批最多文件的人。是开最多会的人。是救最多火的人。
但 AI 时代，这个角色也变了。部门负责人从部门里干活最多的人，变成了部门里判断最重要事情的人。你能不能指挥好多个 AI 智能体协同工作？你能不能在 AI 给出的多个方案里选出最优解？你能不能在 AI 识别到异常信号的时候做出正确的决策？
这些是 OPD 时代部门负责人的核心能力。好，那这份手册给 OPD 建设什么启发？手册把 AI 原生创业拆成了四个阶段：Idea → MVP → Launch → Scale。想法阶段，验证问题存不存在。MVP 阶段，做出最小可用产品。上线阶段，让产品进入日常运转。规模化阶段，从单点扩展为系统。
这套框架，我认为完全可以平移到企业的 OPD 建设上。
Department Idea → Department MVP → Department Launch → Department Scale。
你的销售部门，要不要做一个 AI 化的 MVP？你的运营部门，能不能先跑通一个小闭环？你的产品部门，能不能先让 AI 介入一个核心工作流？每个阶段都有每个阶段的目标、退出标准和典型死法。
这是 OPD 建设的底层逻辑框架。
三、OPD 不是 AI 工具采购，而是部门重构
这一节我想先泼一盆冷水。我见过太多企业做 AI 转型的路径了，基本都是这样的：买一堆工具，装一堆账号，然后把原来的工作套到新工具里。用 ChatGPT 写文案，用 Copilot 写邮件，用各种 AI 生成方案，用各种 AI 写会议纪要……
这些有价值吗？有。但这不是 OPD。这顶多叫 AI 辅助工作，跟 OPD 的差距，大概等于你买了台洗碗机和拥有了一个自动厨房的差距。洗碗机确实能洗碗，但你的厨房还是原来那个厨房。你还是要自己炒菜、自己备料、自己摆盘、自己决定今天吃什么。
真正的 OPD 是这样的：你的厨房被重构了。原材料有自动采购系统根据消耗自动补货。备料有智能切配系统根据你的口味偏好自动准备。炒菜有智能灶台根据食材特性自动调节火候。你作为一个厨师，核心工作变成了品鉴、调味、创造新菜品。
听着像科幻？但这就是 OPD 要做的事。OPD 是部门的关键工作流被 AI 重构，而不是用 AI 工具替代原来工作的某个环节。
我举个例子，你就明白了。销售部门的传统工作流是什么样的？销售员拜访客户，回来之后花半小时写拜访纪要，然后录入 CRM，然后发邮件给客户，然后填各种报表，然后开会汇报。现在你给这个销售团队配上 AI 工具，会怎样？还是那套工作流，只是在某个环节插入了 AI。拜访纪要让 AI 写，录入让 AI 辅助，邮件让 AI 生成，报表让 AI 自动汇总。
然后呢？然后你会发现，AI 写出来的纪要不准确，AI 录入的信息有遗漏，AI 生成的邮件太套路，AI 汇总的报表还是缺数据。你还得返工，还得补录，还得改邮件，还得核实报表。最后发现，加了 AI 工具，反而多了工作量。因为你要先审 AI 的输出，再做人的决策，还要处理 AI 偶尔的失误。这不比原来纯人工干省事。所以为什么很多企业的 AI 工具最后都被废弃了？因为他们只是在原来的工作流里加了几个 AI 节点，而不是重新设计工作流。
真正的 OPD 销售部门，长什么样？你的核心工作流被重新设计了。拜访之前，AI 会根据客户画像、历史互动、最近动态，自动生成拜访准备清单，包括关键问题、推荐话术、历史遗留事项。拜访过程中，你有 AI 实时辅助，记录关键信息，识别客户情绪，提示跟进要点。拜访结束后，AI 自动生成拜访纪要，结构化提取客户需求、异议、承诺事项，同步更新 CRM，生成跟进任务，推送给相关人。
注意这个流程里，人的角色是什么？人是在判断节点上做决策的，而不是在执行节点上干活的。拜访准备清单出来了，人看一眼，决定重点关注哪几个点。拜访过程中 AI 的提示，人根据现场情况判断采纳哪个。拜访结束后 AI 生成的纪要，人确认一下有没有遗漏的关键判断。
这是 OPD。核心区别在于，原来的工作流是以人为执行核心设计的，OPD 的工作流是以 AI 为执行核心设计的，人退到判断节点。
四、参考 Playbook，企业建设 OPD 的四个阶段
好，现在咱们进入实操部分。参考《The Founder’s Playbook》的框架，企业的 OPD 建设也分四个阶段。
第一阶段：Department Idea
第一个阶段叫 Department Idea，找到部门最值得 AI 改造的问题。这个阶段最容易犯的错误是什么？拿着 AI 工具去找可以用武之地。不对。OPD 的起点不是 AI，而是部门里那个最值得被 AI 重构的问题。你想改造销售部门，不是因为 AI 能写文案所以要改造销售部门。而是销售部门有个问题，这个问题被 AI 重构之后能产生巨大价值。
有四类问题，是比较好的切入点。
第一类：重复性高的工作。
每天都在做，做了一百遍还是那个流程，唯一的区别是换了个对象。这类工作最适合 AI 介入，因为 AI 最擅长的就是干重复的事，而且不会累、不会烦、不会忘。
第二类：信息量大的工作。
一个销售员要记住多少东西？产品知识、客户信息、历史互动、行业动态、竞品信息……人脑记不住那么多，但 AI 可以。当你需要处理的信息量超过人脑处理能力的时候，AI 就是最好的杠杆。
第三类：判断难度高的工作。
这类工作不是简单的重复，而是需要基于大量信息做出复杂判断。比如这个客户现在值不值得跟，这个报价能不能让，这个投诉客户是不是在故意找茬。这类工作 AI 做不了最终判断，但 AI 可以帮你整理信息、给出建议、模拟方案，让你做判断的时候有更多支撑。
第四类：管理者看不清的工作。
很多管理者的痛苦在于，底下人干的事他看不清。销售主管想知道每个销售今天都干了什么、跟进了哪些客户、效果怎么样。运营主管想知道每个环节的转化率、异常点、改进机会。这类工作，AI 可以帮你把黑箱打开，变成透明。
你想想你的部门，属于哪类问题？我建议先从一个切入点开始，别一上来就想搞大新闻。
行动建议：这周找你部门的人聊一圈，问他们每天干的事里，哪些最费时间、哪些最无聊、哪些最怕出错。把这三个问题的答案综合起来，就是你第一个 OPD 切入点的候选。
第二阶段：Department MVP
找到切入点之后，第二阶段叫 Department MVP，做一个最小可用的 AI 工作流。MVP 这个概念在创业圈提了很多年了，但很多企业做 AI 转型的时候反而忘了这回事，一上来就想搞一个完美的 AI 系统。
别。先跑通一个小闭环。比如你要做销售 OPD，先别想着搞一套智能体群。就做一个场景：拜访纪要的 AI 辅助生成。销售员拜访完，对着一个按钮说，今天去了哪、见了谁、聊了什么。然后 AI 生成一份结构化纪要，同步更新 CRM，生成跟进任务，推送给相关人。就这一个场景，跑通它。跑通之后，用三个问题验证这个 MVP 成不成立：
第一个：能不能节省时间？
销售员花在做纪要上的时间，有没有明显减少？原来是半小时，现在能不能压缩到五分钟？省下来的时间是不是真的还给了销售？
第二个：能不能提高判断质量？
以前销售靠脑子记，现在 AI 帮你结构化了。关键的客户异议有没有被完整记录？承诺的事项有没有被自动追踪？后续跟进的优先级有没有被清晰呈现？
第三个：能不能帮助主管更快做决策？
管理者能不能通过 AI 生成的汇总，快速知道整个团队的客户跟进情况？哪个客户快要丢单了，哪个销售今天状态不对，哪个区域需要重点关注？
三个问题如果有两个以上的答案是正面的，这个 MVP 就值得继续往下走。
行动建议：选一个具体场景，花两周时间快速跑通一个最小闭环。让部门里最愿意配合的一两个人先用，收集反馈，快速迭代。别等完美方案，先跑起来再说。
第三阶段：Department Launch
MVP 验证通过之后，第三阶段是 Department Launch，让 AI 工作流进入部门日常运转。这个阶段有一个关键问题必须解决。OPD 真正上线的标志，不是 AI 能干了，而是部门已经离不开 AI 了。
具体来说，有三个问题要解决。
第一个：谁来用？
不是所有人都会主动拥抱变化的。有些人习惯了老办法，有些人觉得 AI 抢了自己的价值，有些人就是懒得学新东西。你得找到一个或者几个 OPD 的 champion，在部门里率先用起来，形成示范效应。
第二个：谁来看？
AI 跑出来的结果，谁来看？谁来判断 AI 的输出靠不靠谱？谁来决定采纳还是修改？这需要明确责任人，不能让 AI 的输出变成没人要的孤儿。
第三个：谁来改？
AI 工作流跑了一段时间之后，一定会有问题冒出来。谁来收集这些问题？谁来判断哪些问题值得改？谁来推动优化？这个角色太重要了，没有持续迭代，再好的系统也会慢慢烂掉。
我见过很多企业的 AI 工具，一开始用得挺好，过了三个月没人管了，原因是没人负责迭代。
行动建议：OPD 全面上线之前，先把这三个问题想清楚。谁用、谁看、谁改，明确到人头。宁可少上一个功能，也不能上一个没人管的系统。
第四阶段：Department Scale
最后是 Department Scale，从单点场景扩展为部门操作系统。还是拿销售 OPD 举例。你第一个 MVP 跑通的是拜访纪要 AI 辅助。第一个扩展场景可能是客户画像自动更新。第二个扩展场景可能是销售话术智能推荐。第三个扩展场景可能是商机预警自动推送。一个一个场景加上去，加到一定程度，你会发现这些场景开始连起来了。拜访纪要里的客户需求，自动更新到客户画像。客户画像的变化，触发话术推荐的变化。话术推荐的效果，又反馈到商机预警的模型里。一个 OPD 的智能体群，就这么慢慢形成了。
《The Founder’s Playbook》里提到一句话，我觉得特别适合描述这个阶段：从「建造它」转向「规模化增长它」。从单点工具，到工作流，到智能体群，到部门操作系统。这是一个演进过程，不是设计出来的。你没法一开始就画一张完美的蓝图，然后按图施工。 OPD 的建设更像种地，先种下一颗种子，然后浇水施肥，然后看着它慢慢长大。
行动建议：每个季度评估一次 OPD 的成熟度。看看哪些场景已经被 AI 覆盖了，哪些场景还有空白，哪些场景之间开始产生协同效应。基于评估结果，规划下个季度的扩展重点。
五、OPD 的核心不是替代人，而是重构人和 AI 的分工
这一节我想聊聊 OPD 建设里最容易被误解的一件事。很多人以为 OPD 是要替代人的。
不是。《The Founder’s Playbook》里有句话说得特别好：AI 降低做事门槛，但没有降低判断的重要性。你用 AI 做海报，很容易。你用 AI 做 logo，很容易。但你用 AI 做一个真正能代表你品牌气质、能在用户心里种下信任感的设计，这是另一回事。工具变强了，但你对工具的判断力要求也更高了。
放到 OPD 里是一样的。AI 能写的方案越来越多了，但判断哪个方案真正适合这个客户、哪个方案能打动这批决策人、哪个方案能避免后续的交付风险，这个判断还是得人来。所以 OPD 不是要替代人，而是要重新定义人在部门里的价值。
传统部门里，部门负责人的核心价值是什么？是干活。是部门里干活最多的人。是救火队长。是审批狂魔。OPD 部门里，部门负责人的核心价值是什么？是判断。是业务判断，是战略判断，是危机判断，是取舍判断。
这两者的区别在哪？传统部门负责人，像一个超级员工。OPD 部门负责人，像一个超级架构师。一个超级员工，干很多活，但天花板是他自己的时间和精力。一个超级架构师，不直接干活，但他能调度 AI 干活。他的产出天花板，是他判断的质量和调度的效率。
未来优秀的部门负责人 = 业务专家 + AI 工作流架构师。
你既得懂业务，知道什么是对的、什么是好的、什么是应该坚持的。你又得懂 AI 系统的设计，知道哪些活该交给 AI、哪些判断不能交给 AI、哪些环节需要人机协同。
行动建议：评估一下自己现在是哪种部门负责人。如果是超级员工型的，开始练习把执行的事往外推，把判断的事往回收。试着从具体问题开始，设计一套人机协同的工作流，哪怕是一个很小的场景。
六、OPD 应该包含哪些基础设施？
好，既然 OPD 是部门级别的 AI 化转型，那就需要一些基础设施支撑。我把 OPD 的基础设施总结成五个要素。
第一：部门知识库。
这个是 OPD 的地基。没有知识库，AI 就是空中楼阁。部门知识库里要放什么？产品知识、行业知识、客户案例、销售话术、竞品分析、历史经验、常见问题……所有部门运转需要的知识资产，都要结构化地放进去。
知识库不是越多越好，而是越结构化越好。AI 能从混乱的知识库里学到的东西，远不如从结构化知识库里学到的多。
第二：部门智能体。
知识库是静态的，智能体是动态的。部门智能体是什么？是一组专门化的 AI Agent，每个 Agent 负责一个具体职能。销售 OPD 的智能体可能包括：客户画像 Agent、拜访纪要 Agent、话术推荐 Agent、商机预警 Agent、周报生成 Agent……
每个 Agent 都是一个小的 AI 工作单元，能独立完成特定任务，又能和其他 Agent 协同。
第三：部门数据表。
知识是知识，数据是数据。部门运转过程中产生的数据，比如销售数据、客户数据、行为数据、结果数据，都要沉淀下来，形成部门的数据资产。
AI 智能体要基于数据做判断，数据越完整、越准确，AI 的判断质量越高。
第四：部门看板。
看得见才能管得住。部门看板是什么？是 AI 实时生成的部门运转仪表盘。销售 OPD 的看板可能包括：今日拜访统计、商机进展追踪、客户情绪预警、转化漏斗分析……
管理者不需要去翻各种系统，在看板上一眼就能看清部门运转状态。
第五：部门复盘机制。
OPD 不是一次性建设，是持续迭代。部门复盘机制是什么？是定期回顾 OPD 运行效果、识别问题、提出改进的系统化流程。可以是周回顾、月复盘、季度评估。
没有复盘机制，OPD 会慢慢僵化。有复盘机制，OPD 才能持续进化。
行动建议：对照这五个要素，看看你的部门现在缺哪个。先补短板，别贪多求全。如果知识库是空白，从今天开始整理。如果智能体还没跑通，先把第一个 MVP 跑起来。
七、企业可以优先从哪些部门建设 OPD？
这个可能是很多管理者最关心的问题了。我的建议是，从痛点最集中、数据最完整、价值最可见的部门开始。
销售 OPD。销售是大部分企业的生命线，也是 AI 改造价值最直接的部门。销售 OPD 的核心是：让销售把时间花在判断上，而不是花在录入和整理上。
销售 OPD 的典型场景包括：客户画像自动更新、拜访纪要智能生成、销售话术智能推荐、商机风险自动预警、竞争对手动态追踪。
运营 OPD。运营是很多企业的效率黑洞，每天处理大量跨系统的协调工作。运营 OPD 的核心是：让重复性的协调工作自动化，让运营人员聚焦在异常处理和流程优化上。
运营 OPD 的典型场景包括：跨系统数据同步、异常订单自动处理、运营报表自动生成、活动效果实时分析。
项目 OPD。项目管理最怕的是信息不对称和进度失控。项目 OPD 的核心是：让项目的每个环节都被透明化管理，让项目经理从救火队长变成真正的协调者。
项目 OPD 的典型场景包括：项目进度自动追踪、风险预警智能提醒、文档自动归档整理、会议纪要结构化生成。
产品 OPD。产品经理每天要处理大量的信息输入和文档输出。产品 OPD 的核心是：让产品经理把时间花在需求判断和产品规划上，而不是花在文档撰写和信息整理上。
产品 OPD 的典型场景包括：需求文档智能生成、用户反馈自动归类、竞品分析报告自动产出、产品路线图辅助规划。
人事 OPD。招聘是个体力活，每天要看简历、约面试、做评估、发 offer。人事 OPD 的核心是：把筛选和协调的活交给 AI，让 HR 聚焦在候选人的判断和员工的成长上。
人事 OPD 的典型场景包括：简历智能筛选、面试问题推荐、offer 方案自动生成、员工入职流程自动化。
行动建议：评估一下你们公司哪个部门做 OPD 的价值最高、阻力最小、见效最快。从那个部门开始试点，拿到成果之后再推广。
八、OPD 成熟度模型
最后这一节，给大家一个 OPD 成熟度模型，方便你评估自己部门现在在什么阶段。
L0：无 AI 阶段。
部门完全靠人干活，没有任何 AI 介入。这不是差，这是现状。很多传统行业的中小企业，部门运转基本都处在这个阶段。
L1：个人工具阶段。
部门里有人开始用 AI 工具了，但用得很零散，没有系统。可能是某个销售用 AI 写邮件，可能是某个运营用 AI 做图。用不用看心情，没有固定流程。
L2：流程辅助阶段。
AI 开始介入具体的工作流了，但不是重构，只是辅助。原有的工作流还在，只是在某些环节加了 AI 节点。人的角色没变，还是以人为主。
L3：智能体协同阶段。
部门里有多个 AI 智能体在协同工作了，智能体之间开始有数据流转和工作交接。人的角色开始转变，从执行者变成监督者和判断者。
L4：AI 原生部门阶段。
部门的工作流完全以 AI 为核心设计，智能体群能自主完成大部分执行工作，人在判断节点上做决策。部门的能力不再取决于人数，而取决于智能体群的质量和人的判断力。
你对照一下，你的部门现在在哪个阶段？大部分企业目前应该在 L1 到 L2 之间挣扎。少数先锋企业已经摸到 L3 的门槛了。真正达到 L4 的，我敢说目前还是个位数。
这个模型不是让大家焦虑的，而是让大家有一个清晰的坐标系，知道自己现在在哪，要往哪走。
行动建议：找你们公司最核心的三个部门，每个部门对照这个模型打一个分。看看哪个部门的 OPD 基础最好，从那个部门开始突破。
九、OPD 最容易失败的三个原因
说了这么多正向的，最后我想聊聊 OPD 建设里最容易踩的坑。这三个原因是我观察了十几个企业的 OPD 转型之后，总结出来的。
第一个：只做工具，不改流程。
这是最容易犯的错误，也最难被发现。你以为买了几套 AI 工具、装了几个智能体，就是 OPD 了。但原来的流程纹丝不动，AI 只是被硬塞进去的。结果是，AI 干了一套活，人又干了一套活，工作量反而增加了。流程不变，OPD 不成。
第二个：只做内容生成，不做数据闭环。
很多企业的 AI 化转型，止步于内容生成。用 AI 写文案、用 AI 生成方案、用 AI 做 PPT。这些当然有价值，但这不是 OPD 的核心。OPD 的核心是数据闭环。AI 产生的数据，要能回流到系统里，驱动下一个环节的 AI 决策。没有数据闭环的 OPD，看起来热热闹闹，实际上没有积累、没有进化、没有真正的智能。
第三个：只追求自动化，不保留人的判断。
有些企业做 OPD 的时候，恨不得把所有事都交给 AI。流程要全自动，决策要 AI 做，判断要 AI 下。这是走火入魔。AI 能替代执行，但不能替代判断。你把判断也交给 AI 了，部门就没意义了。
OPD 的本质是人机协同，不是 AI 独大。人要在判断节点上持续发挥价值，而不是被完全边缘化。
行动建议：如果你们正在做 OPD 转型，拿这三个坑对照一下。有没有只改工具不改流程的？有没有只有内容生成没有数据闭环的？有没有过度追求自动化而忽略人的判断的？发现了就赶紧调整。
十、结尾
OPC 是个体革命，一个人借助 AI，能干以前一个公司才能干的事。OPD 是组织革命，一个部门借助 AI，能用更少的人，干以前更多人才干得成的事。
这两个革命的逻辑是一样的：AI 替代执行，人专注判断。
对个人来说，AI 替代执行性的工作，你去做需要判断的事。
对部门来说，AI 替代执行性的工作流，部门负责人去做需要判断的决策。
这件事说难也难，说简单也简单。难在哪？难在你要打破原来的习惯，改变原来的流程，重新定义人的价值。简单在哪？简单在框架是现成的，方法论是现成的，工具也是现成的。你需要的只是一次开始。
OPC 解决的是一个人如何变成一家公司。OPD 解决的是一个部门如何变成一个 AI 原生组织。
你品，你细品。
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