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「一人干掉整个市场部」| 对谈 Head AI 创始人 Kay

发布日期:2025-06-21 13:45:58 浏览次数: 1529
作者:十字路口Crossing

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Head AI如何用自动化营销颠覆传统市场部?00后创始人Kay揭秘AI如何一人替代整个团队。

核心内容:
1. Head AI三大目标用户群体及各自痛点解析
2. AI如何实现达人营销、联盟营销全流程自动化
3. 从人力驱动到AI驱动的营销服务转型路径

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

马车从来不是汽车的对手。

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👦🏻 采访: Koji

🥷 编辑: Belulo

🧑‍🎨 排版: NCon

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MarTech 一直是 SaaS 的重「金」区和激战区。因为离钱近,很多有野心的 founder 在思考如何借助 AI 创业时,都会首选 AI + MarTech 领域。

最近,Head AI 发布获得了很多关注,它称自己为「Worlds’s First AI Marketer」。Head AI 在获得锦秋和金沙江投资后,朱啸虎在多个场合提及和安利 Head AI,对这个团队和产品的喜爱之情溢于言表。

今天,「十字路口」与 Head AI 的 00 后创始人 Kay Feng 进行了一场深度访谈,从「你的 ARR 是怎么算的」到「你的壁垒是什么」,她回应了我们提出的所有问题。


👦🏻 Koji

用一句话给大家安利 Head AI 的话,你会怎么介绍它?


👧🏻 Kay

只需告诉 Head 你的预算和网站,它就能自动搞定达人营销、联盟营销和 Cold Email ——像个不睡觉的 AI 增长负责人,一人干掉整个市场部。


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Head AI 官网 (https://headai.io/)


👦🏻 Koji

Head AI 的目标用户是谁?Head AI 帮他们解决了哪些问题?


👧🏻 Kay

Head 的目标用户分三类:

第一类是创业团队,或者早期品牌创始人。

他们很清楚自己要起量,但手里没人、也没太多试错成本。

我们给这类人提供的是一个“可以替你交付结果”的 AI。你把网址和预算一填,剩下的不用你操心——资源怎么找、内容怎么写、怎么谈达人、怎么投放,Head 全自动搞定。以前团队可能要招几个人做的事情,现在偶尔有一个人看一下就可以了。

第二类是大品牌、有团队的公司。

他们的问题不是资源不够,而是人太多、流程太重,执行跑不起来。

冷启一个新产品,光走审批流程就一周过去了,等人协调完,流量已经被别家拿走了。

我们让他们用 Head,直接把「内容生产」「达人谈判」「冷启动分发」全部接入自动化链路,一套 campaign 并发跑多个版本,最后再自动收敛出最有效的策略扩大投放1。

这类客户用了之后的反馈很直接:“Head 不是提效,是直接替我做掉了一个部门或者agency。”

第三类是 agency,包括以前靠人力交付的服务型公司。

他们过去要靠团队手动帮客户谈达人、发 campaign、收数据、做报告,重、杂、不赚钱。

现在他们把这一整段交给 Head 跑,只专注做好「客户服务」和「人工价值比较重的那一段」

等于是把交付外包给了 AI,自己留住了人能做的价值密度最高的一公里。

过去他们靠人力在交付,今天他们靠 Head 在交付。

从外包变成了 AI 驱动的智能服务商,效率、利润都成倍提升。

这三类用户,看上去不一样,但本质是一样的:

都在从“靠人”向“靠系统”过渡,想要增长这件事变得更轻、更快、更确定。

而我们做的事情就是把这套AI增长系统跑通,让任何一个品牌、一个服务商、一个团队,都能从零开始拥有一套自动执行、自动优化、自动 scale 的 AI 增长引擎。


👦🏻 Koji

Head AI 拿到了锦秋的投资,也是朱啸虎投资并常挂嘴边很关注的公司。你当初是如何 pitch 他们投资你的?


👧🏻 Kay

与其说我们怎么 pitch 的,不如说他们是真的看懂了我们在做的事。

这个项目不是靠“共识”能投的,理解它是有门槛的。营销这个行业,坑确实很多——如果看得不深、不透,很容易踩雷。很多机构踩过之后就不敢再碰了。但就像朱啸虎说的:中国投资人从来不是靠共识赚钱的。

我们特别喜欢我们的投资人,很同频,对我们帮助也非常大。

锦秋的杨洁、天宇和智媛,他们整个团队对达人和商业化的理解都非常深。我们第一次聊,不到 30 分钟杨洁就拍板给了 TS,也是过去在上一家公司的积累让他们能一眼看出背后的机会。

朱啸虎老师就更狠,他太懂社交媒体和营销了,经常是他第一时间把行业热帖转给我,高强度冲浪,永远活跃在一线。Daisy 也是一样,判断准、动作快,真的和创业者站在一起。


👦🏻 Koji

融资过程中,你遇到最 impressive 或 surprise 的问题是什么?


👧🏻 Kay

融资过程中让我最惊讶的两个问题是:

“你没上大学,会不会影响工作?”

“你这么年轻,团队会不会不服你?”

说实话,这两个问题在现实中没带来过困扰。

如果“年轻”和“没上大学”真是门槛,那这个世界的门槛也太低了。

这两件事恰恰是我最骄傲的选择——我始终靠自己的判断走路。

真正难的,不是写出一份标准履历,

而是在极短时间内做出结果,还要保证这个方向5年、10年后依然成立。

前阵子有人问我:

《如何发现一个20岁就值得投的人》里那个把自己当联创在干、几年后独立创业的00后,是不是你?

是我。我知道很多人当时没看懂我。但我也从没指望一开始就被看懂。

对真正的创业者来说,表面上的“劣势”从来不是问题,

有时候,它反而是你在这个赛道的天赋。

我们习惯在逆境里杀出一条路,做那些别人觉得不可能的事。

我想把这段话留给还在路上的年轻人:

很多人早就老了。

他们不懂你,不是你的问题。

你不需要一开始就被理解,

你只要一直跑,总有人会追上来听懂你。

王宁也好,我们也好,所有曾经被低估的人也好,

只要你真的做对了事,最后一定是你赢。

这个世界上大众的评价体系是——

不红就是原罪,红了什么都对。

最后想把余华老师的一段话送给还在路上的人:

十八岁出门远行,终究要和这个世界交手,哪怕摔得鼻青脸肿。

夜深人静时,把心从胸口逃出来,自己缝缝补补,再睡一觉,第二天又是信心百倍。

没人问也没关系,不如人也别怕。

试着安静下来,心可以睡,手不能停。

该干的事,继续干。

真正的成长,不是没有崩溃,而是在崩溃中继续前行。


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忙起来之前,我常去攀岩、跑斯巴达赛。

不是为了赢谁,只是为了逼自己一遍遍确认,我不是个轻易认命的人。

手脚常带伤,但每次越疼,我反而越清醒。

我上瘾的不是胜利,而是那种快撑不住了,却还是往上爬的感觉。


👦🏻 Koji

红杉美国的最新趋势讨论里说到的 AI 时代的 toB 产品按结果付费,Head AI 也采用了这种方式。你们是出于什么考虑?


👧🏻 Kay

Head 从第一天就坚持「按结果付费」(Pay for Outcome),这是我们主动选择的战略路径,也源自我过去作为市场负责人的核心诉求。


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Head AI 定价模式


因为我太清楚传统 SaaS 工具的痛点了:你付了钱,却得自己组团队、拉数据、找资源、搞投放,最后效果还不一定好。

而市场负责人最关心的,其实只有一件事——“能不能帮我拿结果。”

所以当我们做 Head 的时候,就定下一个标准:

客户不是来租一套软件的,而是来雇一个能跑增长的 AI。

我们做的是自动化执行,而不是辅助操作。如果我们真的能跑通链路,就应该对结果负责。

如果不能,那也不该收这笔钱。

这背后的底层是信心 ——

我们知道自己做的是能完成任务的 AI 营销系统。

它真的可以自动找到达人、生成内容、压价谈判、跑完 campaign。我们有这个能力,所以敢用结果做定价锚点。

而从商业角度看,这种模式也让我们和客户绑定得更紧:

客户转化得越好,我们赚得越多;客户跑不出结果,我们就拿不到钱。

这才是我们真正想建立的关系 —— 不是“服务商与采购方”,而是“共同承担结果的增长搭档”。


👦🏻 Koji

对于按结果付费的模式,客户们更多是支持、还是反对?


👧🏻 Kay

绝大多数客户是支持的,甚至可以说,这正是他们选择 Head 的原因之一。

传统 SaaS 模式的核心问题是:你付费了,结果还要自己做。

而在 Head,「按结果付费」反而让客户感到放心,因为它意味着:

  • 你们会对结果负责,无效100%退款

  • 我不需要预支信任,可以看到结果再付钱

  • 你们有信心跑出结果,才敢用这个模式

特别是那些有过传统投放经验的品牌,更能理解这点。他们经历过买平台、招团队、找 KOL 却投不出效果的痛,所以反而更愿意尝试 Head 这样的方式:我出预算,你跑效果,跑出来我们再继续加钱。


👦🏻 Koji

你在 Head 的定价模型中,强调"按结果付费 + 公开价格"是一个革命性的突破。我看到你们把具体的行动,比如"成功触发一次自动化任务"、"产出一个合格线索"都明码标价,这确实对产品驱动型创业者很有吸引力。

但我也好奇—— Sierra 选择不公开定价是为了适配企业级客户、复杂的目标定义和高价值交易流程。相比之下,Head 能做到标准化,是因为产品本身更智能,还是因为主动避开了那些复杂但高价值的 use case?


👧🏻 Kay

Sierra 不公开定价,是因为他们只做大客户,走的是高客单、低频、强服务的路线。而 Head 的客户结构完全不同——我们服务的是从 SMB 到上市公司,来自全球 200+ 个国家和地区,增长速度非常快。

在这样的体量和节奏下,如果不标准化,就根本跑不动。

所以我们必须在产品层面把复杂问题拆解掉,真正把“抽象”做深。这不是因为我们回避复杂的 use case,而是我们主动把复杂的事情变成了产品能力。

今天你无论是几个人的小团队,像 Lovart 这种快速增长的公司,还是像霸王茶姬这样的上市品牌,都能在 Head 上获得满意的结果。小客户可以自助启动,KA 客户有 VIP 通道,我们在流程和服务上有分层,但定价体系是一体的,都是公开透明、按结果付费。

我们确实很讨厌那种靠人情、靠关系、靠模糊空间赚钱的营销方式,不符合我们的价值观。我希望营销这件事水更浅一点,手更干净一点。作为一家平台型的公司,这是我们基本的担当和承诺。

所以我们选择了这种定价方式。这不只是策略,是我们对这个行业的基本判断和价值观。

当然,这也意味着我们会被更多人提意见。但我们敢公开定价,也敢挨骂,敢被质疑,更敢持续优化。


👦🏻 Koji

你认为 Head 这种公开定价的模式能否扩展到像 Sierra 那样的 Enterprise use case?或者说,你们认为未来的 Agent 本就不该走定制化路线?


👧🏻 Kay

我们认为 Enterprise 并不等于“定制化”,而是“复杂的需求要通过系统能力来满足”。今天也已经做到了初步验证,有很多上市公司客户长期选择了我们,我们非常重视KA客户。

Head 不是不能做 Sierra 那种 Enterprise use case,而是我们选择用不同的方法来做:不是只靠人力服务堆上去,而是靠更强的产品抽象和 AI agent 的自主能力。

未来的 agent,不应该是每个客户都要重新训练、重新配置的“定制化工具”,而应该是能理解目标、自动拆解任务、在通用框架内灵活执行的“策略体”。

所以哪怕是最复杂的 Enterprise 客户,在 Head 也可以用标准化的入口和定价启动,然后通过 API、VIP 通道和策略规则扩展出他们的专属路径,但底层逻辑是统一的。这是我们能规模化跑得快、全球服务 200+ 国家用户的前提。

我们相信未来的智能 agent,终将像云计算一样——起步门槛低,可用性强,复杂性由平台内部消化,而不是转嫁给客户。


👦🏻 Koji

我看到 Head AI 14 天内 ARR 破 250 万美金,恭喜你们!但最近大家对于 ARR 的计算有不少争议的声音,可以展开讲讲 Head AI 是怎么算的吗?


👧🏻 Kay

谢谢!确实有很多朋友关心这个数字怎么算的。

我们的 ARR 算法其实很保守——我们过去几周的周收入稳定在 5 万美金以上,我们就按这个数 x52 周,往低估算了个 250 万美金的ARR。并没有特意放大,而是用户真实消费的收入。

我们选择公布 ARR,是因为它比日活、注册用户这些指标更能代表产品的真实价值——有没有人愿意花钱,愿意持续使用,是更底层的判断。

当然,Head 还在非常早期,也还在快速迭代。我们相信只要产品能持续帮客户跑出结果,增长是自然而然的。


👦🏻 Koji

你认为 Head AI 的竞争对手是谁?


👧🏻 Kay

Head AI 没有“竞品”,我们在干掉一个旧的行为方式。

我们不是在跟某个工具竞争,至少今天我们没有看到跟我们愿景一样的公司。

我们是来让市场部这整个组织,发生演化的。

你可以说我们跟 Jasper、Icon 等知名市场工具是同行,和达人 SaaS 和 Cold Email SaaS是邻居。

但本质上,我们走的不是同一条路。

他们还在帮人类“提高效率”,我们已经在让 AI 直接“接管职责”。

我们的对手,是现在还靠成千上万个人一个个去拉资源、写话术、盯投放的整个增长体系。

不是工具对工具,而是物种对物种。

就像马车从来不是汽车的对手。汽车的对手是:你还在以为自己需要马车。

所以我们不是在打 SaaS 的仗,

我们在挑战一种认知,一种组织方式,一种落后的思维默认值。


👦🏻 Koji

我上周遇到一位创业者,他提到使用了 Head AI 的产品后,接单的 KOL options 中让他满意的不多。目前你们推荐给客户的接单 KOL,被客户采纳的比例有多高?


👧🏻 Kay

其实我挺希望知道是哪位客户提到的,我们会回查优化。

Head 是一家成立不到一年的公司,产品上线才 15 天,就已经有了几万名用户,增长非常快,也很 viral。

作为一个通用型 AI 营销产品,要跨越行业、认知、语言,第一天就让所有人满意,是不现实的。

先说结论:我们确实还有很多不完美的地方。

增长太快,带来了不均衡。今天并不是所有客户都满意,

但我作为创始人,最关注的,也是这个问题。

我现在仍然花时间看每一条用户反馈,问题我都知道,也非常重视。

我们作为 ToB 公司的立身之本,不是高大上的技术,而是客户到底有没有跑出结果。

为了收集反馈、让更多人骂我们,我的邮箱会发给所有客户,每个人都能直接约我开会。我们真的在用尽一切方式去听:用户怎么想、怎么骂、怎么改。

客户骂我们,我特别能理解,因为增长和营销对公司来说太重要了。不重要的事,大家根本不会骂你。所以我们更该把这件重要的事做到最好。

我们搞砸过很多事,尤其在最早的 100 个客户身上,可能有 80 个都不满意。

但正是那些“不满意”,帮我们踩清了坑、找准了方向,让今天这个产品可以跑通。今天也许还有 30 个客户不满意,但我们在进步。我们每周都在快速迭代,每周都在解决问题。

我们特别感谢这最早的100个客户,没有他们就没有我们的今天。包括公开场合的负面声音,我也感谢。

我始终相信:

最好的回应,不是发言,而是把事做对。

我们甚至有一些客户,在一年里给了我们三次、四次机会继续试、继续优化。

带着这些真正理解创新的信任。我只希望我们能跑得再快一点,不辜负那些始终愿意给我们时间的人。

比如你提到的达人推荐命中率,目前客户采纳率平均在 30%-50%,确实也会有 bad case,每一个我们都会回查并快速优化。

不同国家、行业、预算阶段、使用者的偏好的差异非常大,我们在持续调优模型、机制和响应流程。

我们做的不是“搜索达人”,而是让 AI 真正跑通一个完整的 campaign。

这件事过去没人真正做成过,我们初步做出来了,但它还远不完美。

目前未经优化的复购率是 60%。

对一个刚上线 15 天的 ToB 产品来说这不算低,

但我们不满足,我们想做的是一个长期可复用、可复利的系统能力。

更重要的是,我们有很多用户本身就是 CEO、市场负责人、增长专家、business owner。

他们不断给我们反馈、挑战、建议,有些功能的灵感、有些判断的纠偏,都是他们一起帮我们做出来的。

我们从不觉得自己在“服务”客户,更多时候,我们是在和一群真正理解创新的人并肩作战。

这也是为什么我们愿意持续做下去——因为这件事虽然难,但它值得。


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我们公司墙上,挂着一张 SpaceX 猛禽发动机的照片。那次点火失败,引擎没全亮,最终爆炸。我们一直留着这张照片。

不是纪念失败,而是提醒自己:耻辱的从来不是爆炸,是从不敢点火。Head 就是这样开始的。

不是万无一失,而是点燃一切,直面失控。

因为所有真正的推进,都始于失控。


👦🏻 Koji

Head AI 的壁垒是什么?这个壁垒和 AI 有哪些方面的关系?


👧🏻 Kay

1. 双边网络结构(品牌 + KOL)

我们不是一个工具公司,而是一个 AI + 网络结构双向驱动的平台

一端是品牌客户的持续投放与复购,另一端是覆盖全球的数千万达人和创作者资源。

中间由 AI 扮演撮合、出价、博弈和交付的角色,持续优化匹配质量、压低获客成本、提升 campaign ROI

这让我们拥有平台型护城河

  • 品牌越多 → 训练越多 → 投放越准

  • 达人越多 → 博弈越强 → 价格越低

我们既是决策引擎,也是流量入口,更是博弈调度器。

2. 决策闭环能力(AI 能从目标走到结果)

大部分 AI 工具做的,是内容生成或策略辅助,最后还是靠人来执行。

Head 的 AI 从「你给预算和产品链接」,能一路决策到「找达人、写话术、定价格、发 campaign」,真正形成一个闭环执行体

这背后的壁垒在于:

  • 我们打通了人货场信息结构

  • 建立了适配 campaign 执行逻辑的决策模型

  • 引入博弈与 ROI 优化机制

3. 数据飞轮 & 自我进化系统

每一次 campaign 的执行,都会带来真实的行为反馈数据,例如:

达人是否接受、话术是否通过、最终转化如何……

这些数据不是被动记录,而是直接进入我们的模型训练和匹配优化系统,形成决策引擎的内循环。

这意味着:

  • 模型越跑越准(推荐与报价更贴合场景)

  • 系统越跑越快(重复劳动越少,转化率越高)

而这一切,只有能完成“从决策到交付”的 AI 系统,才有资格采集与学习


👦🏻 Koji

你选择高中辍学创业。如果可以重来一次,你还会做一样的选择吗?


👧🏻 Kay

我会。

我觉得提早进入现实世界对我来讲只有好处没有坏处。

别人还在背课本,我已经在一线做增长、赚到第一桶金。

很多人以为不上学就不学习,但真正的学习,从来不需要教室和监督。

我学得比谁都快,因为我希望做出真正的结果。

学习不是义务,而是个人兴趣。

所以我从不觉得自己放弃了什么,我只是选择了一条更高强度的成长路径。

如果可以重来的话我会选一样的路,

只是这次,我会跑得更快,赌得更大。


👦🏻 Koji

你的微信签名是「士亦视有益于世否耳」,我理解这是在表达一种“以天下为己任”的责任感。我想知道这样的 vision 是在何时、因何事而生的?


👧🏻 Kay

其实它不是某一刻突然冒出来的想法。

而是在我创业的过程中,一点点沉淀下来的。

我一直觉得自己是个很幸运的人。虽然这条路上压力极大,永远在高速奔跑、在做突破,但我确实亲眼见到了时代的风,撞上了属于自己的红利,也真的从中受益了。

但我从来不觉得这是理所当然的运气。

所以越是幸运,越觉得应该付出更多。

既然得到了,就应该去做一些有价值的事,把这份回报还给世界。

从我创业的第一年开始,我就经常跟身边人说:“我希望我做的事情,是有意义的。”

当时其实挺多人不理解,觉得我讲得太虚了,太早了。

直到有一天,我刷到一个up主,讲清朝首席军机大臣刘统勋的一句话:“士亦视有益于世否耳。”

那一瞬间我真的很震撼。

像是穿越几百年,有人把我这些年一直说不清楚的执念,用一句话讲清了。

“这个世界,会不会因为我,变好了一点点?”

如果答案是“会”,那这一切辛苦、选择,哪怕是孤独,都变得值得。


👦🏻 Koji

Head AI 的团队有多少人?是什么配置?


👧🏻 Kay

我们团队不到 20 人

除了我和 co-founder,我们有 11 位工程师(覆盖 AI、后端、前端、基础架构),3 位产品与设计师,以及 2 位负责增长、运营和支持的成员。

整个团队非常精干,每个人都能独立做一个完整模块,从需求到交付。

我们公司的淘汰率非常高,不是为了制造压力,而是因为我们对一个人“到底能不能打仗”有非常严谨的标准。

我们看两件事:

有没有创业心态,能不能把事做成。

不看履历、不看 title,只看你能不能解决问题。


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前段时间,我们坐在办公室,看 Head 自己开发布会。

我坐在角落拍了一张照片。那一刻有点不真实——

像是在看一个你亲手创造的生命,第一次独自站上舞台。

那不是代码,是人类意志的延续。

看着一群二十出头的年轻人坐在一起,兴奋、专注、闪闪发光,

站在这个世界变化迅速的十字路口,

我只觉得:有这样一群人一起走,真好。



👦🏻 Koji

你认为你们是 AI Native 的一个公司/组织吗?为什么?


👧🏻 Kay

我们就是一家为 AI 而生的公司。

从第一天起,Head 就不是“让 AI 辅助人类工作”,而是反过来,

我们在让人类辅助 AI 把事情跑通。

AI 决定投放策略,AI 主导选人谈价,AI 执行 campaign,人类只做一件事:设定目标和预算。

我们不把 AI 当工具,而是当作一个新的决策主体,一个新物种。

我们在海外发了一支宣传片叫 《Think Beyond》,核心就是这个观点:

AI 不是工具,它是一个新物种。与其让它听人类指挥,不如交出权力,看看它能做到什么程度。

这是我们和市面上“AI 增强工具”的本质区别:

他们在保留旧组织,我们在构建新物种的工作方式。

这才是真正的 AI Native,不只是用了 AI,而是从底层承认它的独立智能。


👦🏻 Koji

20 岁就做创始人和 CEO,我猜你应该是团队中最年轻的吧?你如何管理比你年龄大的同事们呢?


👧🏻 Kay

在 Head,没有人是靠年龄和资历赢得尊重的。我们只有一个标准:谁能把事情做成。

我从不觉得“比我年长”是管理的难点,反而一直觉得这是一种互相选择的关系。

愿意加入一个 20 岁 CEO 的人,本身就不是来找上级的,而是来找方向和战场的。

他们不是在等安排,而是主动冲锋,一起打仗、一起赢的人。

我不会去“装成熟”,也不会模仿什么管理套路。

我的角色不是站在上面指挥的人,而是那个在混乱中做判断、扛结果的人。

其实我从来没在“管人”,我只吸引那些不需要被管、只认结果的人。

至于不适配的,我也从不犹豫。

我 18 岁在上家公司时就扛着带着团队往前走的压力,那时候没有 CEO 的 title,

但我一样得推动所有事、带动所有人。当你没有权力,还能影响别人,那才是真正的影响力。

所以今天这张写着“CEO”的名片,只不过是把我早就承担的责任,盖了个章而已。

别人靠履历赢信任,我更喜欢靠结果。

我觉得我对“做成”有病态的渴望。

它逼着我全力以赴,也逼着别人相信我。


👦🏻 Koji

在 AI 领域,你认为 2025 年一定会发生的事情是什么?

3 年内呢?

5 年内呢?


👧🏻 Kay

2025年一定会发生的事:

AI 不再只是建议工具,而是直接操盘营销。

写文案、谈达人、跑 Cold Email、投广告,AI 已能闭环执行。不是“辅助人类”,而是“替代动作”。营销部门内已经能替代多个岗位。老板会算账:一个 AI agent,跑的是过去一个团队干一周的量,而且没有请假、跳槽、低效会议。对中小公司来说,这不是科技浪潮,是生存刚需。


3 年内(到 2027):

没有 AI 原生结构的公司,会被拉开生死差距。

就像错过社交媒体时代的品牌逐步掉队,未来没有 AI-native 增长栈(自动决策 + 自动执行)的公司,将陷入“人效低 + 预算贵 + 决策慢”的困境。AI 不再是提效工具,而是拉开增长上限的“结构性红利”。这不是选不选择的问题,而是早晚被迫重构的问题。


5 年内(2030 前):

组织结构会围绕 AI 被彻底重构。

未来的公司不是“一岗一人”,而是“AI + 少数人类作为优化器的角色”。一个 Head AI 可以替代市场部的大量重复动作,公司将只保留最关键的角色:策略判断、品控审核、模型调整。AI 是执行主力,人类是辅助角色。组织会越来越扁平,越来越快,越来越自动。


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