心声周刊第2期 ・ AI实战派人物访谈专刊

在数字化浪潮的席卷下，AI 工具正以前所未有的速度涌入我们的日常办公。然而，在层出不穷的新概念背后，AI 究竟是减轻负担的“魔法”，还是制造焦虑的“效率滤镜”？本期《心声周刊》专栏人物访谈，我们对话公司技术资深专家，从底层逻辑剖析 AI 工具的真实面貌，探寻系统集成与业务赋能的实操路径，挖掘技术深水区里的冷思考与真知灼见，让真实的职场心声被看见，为每一位在数字化转型中摸索前行的同事提供最硬核的经验参考。

背景

为践行公司文化，搭建员工真实心声交流、经验共享的平台，《心声周刊》本期特别策划“AI 实战派”专栏，聚焦华庭数行内部的 AI 落地实践。本期对话公司资深技术大佬——华庭数行李耀辉，围绕 AI 工具上手实操、记忆检索的底层机制、API 接口的深度集成以及跨部门协作落地等核心话题展开深度交流，打破表面的“效率幻觉”，直击 AI 赋能日常工作的痛点与解法。

访谈标题 | 拒绝“表面繁荣”：打破效率幻觉，探寻 AI 落地的真实路径

一、职场实操・经验心得 

Q1：应用 AI 工具真的会让我们的日常工作觉得更轻松吗？ 

A： 问这个问题，其实出发点就已经偏了。应用 AI 工具的目的，从来就不是为了让我们“更轻松”或者去“偷懒”。

提高工作效率：AI 的真正作用是给自己赋能，提高工作效率。当你用 AI 减少了机械性的工作量后，省下来的时间就是要去创造出更多有成果、有意义的价值，这才是成就感的来源。以前很多事情想得很清楚，但因为个人时间不够导致拖延很久；AI 的价值就是帮你打破个人精力的桎梏，让你把精力真正聚焦在有价值的产出上。

降低学习成本：现在有了 AI 的辅助，我们能够比以前更容易、更快速地去学习和掌握一个新的技术方向，拓宽能力边界。这本质上是在倒逼并锻炼我们每个人底层的学习能力。

人机能力需匹配：大多数时候工具“不好用”，根本原因在于个人的业务拆解能力和认知水平，未能与 AI 工具的边界相匹配。

二、AI 赋能・职场实用 

Q1：对于快速上手各类迭代极快的新鲜 AI 工具，你有什么能够快速避坑的路径和经验心得吗？ 

A： 核心是提升知识的利用效率，放弃寻找“捷径”，具体要点如下：

先有己见，再用 AI：AI 给出的理解是基于它的训练数据做出的，不见得绝对准确，更不见得能匹配你真正要达到的目的 。如果你自己不去看原文，原本对你有用的东西，可能因为 AI 判断“没有用”而被你忽略了。

多工具协同提高效率：学会“复利”式学习，既然面对的是层出不穷的新技术，你为什么不能直接用已经掌握的 AI 工具，去帮你学习那些新出的 AI 相关工具呢？归根结底，能不能用好这些新事物，本质上是一个学习方法的问题。

警惕认知盲区带来的“幻觉”：当前大模型的能力存在硬边界。如果自身缺乏对该领域的基础认知，直接让 AI 提炼二手知识，极易遭遇 AI 逻辑自洽但实质完全错误的“幻觉”。

Q2：现在大家都在尝试部署使用openclaw（俗称“养小龙虾”），你有什么养虾心得？ 

A： 所谓的“养”，核心应该聚焦于“使用”，而不是盲目去折腾底层技术。我们从技术人员和业务人员的分工合作，来发挥它的最大效用：

技术人员的分工：搭建底层平台与技术自用。 一方面，OpenClaw 本质上是一个中间件和技术集成平台，技术人员的职责是给它配置大模型和向量索引赋予“聪明的脑子”，并通过开发插件（Plugin）对接 OA 等传统系统为其提供“手脚”；另一方面，技术人员自己同样可以使用“小龙虾”来辅助开展代码编写、系统集成等纯技术方向的工作。

业务人员的分工：梳理业务逻辑，教 AI 做事。 业务人员完全不需要去学编程或折腾复杂的系统配置。你需要做的是理解逻辑——将日常标准化的工作流（SOP）总结并转换为指令（Skill），把大量零散的工具串联起来，形成完成某项具体工作的闭环能力。很多人一听“工作流编排”就觉得门槛高，但现在你不需要死磕复杂的逻辑图或表达式，只要你会说话，能用自然语言把事情描述清楚就行。你完全可以直接把你业务上的 SOP 用大白话整理成一份清晰的文档交给自己使用的大模型。它就能读懂你的业务逻辑，并根据这套 SOP 自主调用配套的工具去完成任务。如果在实操中发现 AI 缺少某项工具权限（例如获取工作日志），不应自己去死磕代码，而是要找研发人员提需求开发出来。专业的事交由专业的人，大家分工协作才能把 AI 真正用起来。

三、成长感悟 & 热爱挖掘

Q1：在钻研 AI 技术和洞察各种行业案例的过程中，你最大的感悟是什么？ 

A： 核心感悟是“技术表象的背后，依然是扎实的工程能力”，具体有两层含义：

打破对 AI 的盲目崇拜：业内那些看似极其牛逼的演示（如一句话让 AI 控制机器人），他没有说谎，但他没告诉你的是：背后有着极其标准、完善的工业化接口支撑。

敬畏信息化基础建设：决定 AI 赋能上限的，往往是公司底层信息系统、数据库和接口的完善程度。没有扎实的软件工程打底，再智能的 AI 也只能是空中楼阁。

四、跨界协作& 双向奔赴 

Q1：要在公司内部真正推行这种深度的 AI 赋能，你觉得团队和跨部门之间应该如何协作才能更有有力量？ 

A：最核心的命脉在于高质量的数据打通和知识沉淀。双方必须各司其职、双向奔赴：

打通底层数据，提炼核心“知识”：以前传统信息化系统里的数据往往是孤立的，现在首先需要 IT 部门配合把基础数据打通。但数据再多，如果不往上层提取，就毫无意义。数据之上是信息，信息之上是知识。企业真正的核心竞争力，是各个业务部门沉淀下来的“知识”。

业务部门：业务部门必须投入精力去做知识管理，学会标准化表达。要把模糊的业务逻辑梳理成标准的工作流程（SOP），明确做这件事的前提条件是什么、分哪几个步骤、预期产生什么成果。只有你去了解 AI 的能力边界，才能用它干成以前干不了的事，而不是单纯拿它来偷懒。

IT 与研发部门：IT与研发部门必须主动跨界去理解业务需求。以前总借口说“学业务太难”、“业务人员太忙没空教”，现在有了大语言模型，这个门槛已经降得非常低了。拿到晦涩的业务资料，你完全可以直接问 AI 该怎么理解，这根本不需要去额外占用业务人员的时间。 

总结

从打破“用 AI 偷懒”的效率幻觉，到建立“用 AI 学 AI”的复利思维；从厘清技术与业务的角色边界，到直击数据打通与知识沉淀的核心命脉，这次访谈让我们看到了技术专家的严谨与务实。AI 的落地从来不是一键生成的魔法，而是一场需要全员参与的“基础设施建设”。它呼唤前端业务人员不断提升自身认知，去适配 AI 的能力边界；更依赖后端技术人员扎实的软件工程底盘，去打通业务赋能的“任督二脉”。这份拒绝浮躁、深耕底层的技术定力，也将成为公司在智能化转型道路上最坚实的底气。让我们在各自的岗位上，以真实的需求为引，以扎实的行动为基，共同迎接真正的 AI 时代。