当大多数公司还在讨论如何用AI“辅助”PM、工程师和设计师时，一个根本性的误解已经产生。
我们普遍认为的“AI Native”，是在现有的组织架构上“+AI”，让AI帮我们把重复工作做得更快。这只是“AI优化”，不是“AI原生”。
真正的“AI Native”是什么样的？
前几天，Palona AI 联创的分享给出了一个颠覆性的答案：一个20人的团队，没有一个全职PM，90%的代码由AI编写。研发的Code Review环节，Google需要1-2天，他们用AI工具10分钟搞定。
这背后隐藏着一个核心思想的转变：
从“AI辅助人”变为“人为AI提供上下文”。
在“AI Native”组织里，AI是默认的主力，承担95%的工作。人的核心价值不再是“执行”，而是成为一个高质量的“Context Provider”（上下文提供者），以及处理AI无法完成的最后5%。
我们最大的效率瓶颈，不再是执行速度，而是“人与人之间的交互”——那些无休止的“拉通对齐”。
播客里的一些核心洞察刷新了我对未来工作的认知，分享给大家～（细节看图呀）
大家有什么AI native实践嘛？欢迎在评论区分享呀
#ai #人工智能未来 #创业 #未来工作趋势
我们普遍认为的“AI Native”，是在现有的组织架构上“+AI”，让AI帮我们把重复工作做得更快。这只是“AI优化”，不是“AI原生”。
真正的“AI Native”是什么样的？
前几天，Palona AI 联创的分享给出了一个颠覆性的答案：一个20人的团队，没有一个全职PM，90%的代码由AI编写。研发的Code Review环节，Google需要1-2天，他们用AI工具10分钟搞定。
这背后隐藏着一个核心思想的转变：
从“AI辅助人”变为“人为AI提供上下文”。
在“AI Native”组织里，AI是默认的主力，承担95%的工作。人的核心价值不再是“执行”，而是成为一个高质量的“Context Provider”（上下文提供者），以及处理AI无法完成的最后5%。
我们最大的效率瓶颈，不再是执行速度，而是“人与人之间的交互”——那些无休止的“拉通对齐”。
播客里的一些核心洞察刷新了我对未来工作的认知，分享给大家～（细节看图呀）
大家有什么AI native实践嘛？欢迎在评论区分享呀
#ai #人工智能未来 #创业 #未来工作趋势
