十倍速增长10X的组织，从AI开始。AI正在为企业加注全新的组织燃料，激发巨大的动力。AI助力的软件开发公司，可以做到10倍速增长。

而在工厂用户端，工程师对于数据的洞察力，则可以借助AI通过“无软件化”来实现。这对于每年约500万工科毕业生的中国而言，是一个巨大的利好消息。中国制造企业没有数据分析师文化。而中国缺乏这方面的传统。尽管这几年数智化转型，业务侧已经有不少公司开始分析，但生产侧的能耗分析、良率波动分析则相对很少。最广泛使用的实时监测，往往都是基于规则的处理。而能够使用MiniTab或者SAS统计分析软件，已经算是很好的企业了。

然而，AI降低了数据分析师门槛。这对于中国“数据分析漠视”的土壤，是一次巨大的甘露。只要能描述“这个事件跟另外一个事件到底有没有关联”，AI 马上就可以给出结果。工厂的工程师所需要做的是分析判断，而无需了解分析方法，也无需使用专业工具。
AI工具对于中国制造的价值，意味着大规模的工程师将跳过“数据分析”而直接进入“数据洞察”的时代。工程师只需要知道根因分析、相关分析、聚类和回归等基础概念，就立刻可以懂得AI呈现的结果。对IT毫无概念的素面工程师，无需学习Python语言，配置各种参数等高门槛操作，就可以通过自然语言界面的方式，来操纵IT机器。

而在自动化软件的供应商一端，开发者发生了巨大的变化。而编程的人，则率先进入零代码时代。
一家做时序数据库的北京涛思公司，现在正在成为“零代码编写”的公司。几乎所有的程序员，都不再手写程序。代码都是 AI 生成和测试，而程序员则负责进行代码质量的管控与验证。程序员主要是提需求，然后判断AI列举的测试用例够不够全、是否有漏洞。涛思在今年头五个月，代码量跟去年同期相比增加了5倍。这意味着“五倍速”（5X）组织绩效出现了。
AI 时代，研发的组织架构，出现了“一员到底”的全功能开发模式。以前IT人员按照编程语言与技术栈分类，进行分类。写网页前端和写后台的技术架构不一样，需要的技能也不一样。公司有C语言组、 Java 组、Python 组等。
而现在，完全不分技术栈。每人都要负责端到端的一项功能。不管这个功能，是前端还是后台，不管是采用Java、Python 还是 C 语言，一人都要全部搞定。

每一个加速拥抱AI的企业，都在完成对既有IT团队的重构。深圳的华龙讯达，正在落实“全民AI化”的组织原则。自动化控制软件按照功能分工划分，而每人都负责完成完整的功能块。
可以说，公司正在出现“一人团队化”OPT（one person team）的趋势，每个人都可以完成以前靠团队技能组才能实现的功能模块。功能化的组织结构，是用户视角，而技术栈的分工则是供应商视角。前者显然更胜一筹，它让每个人都能看到自己的完整的牛，从而每一个员工都成为一个“庖丁”。当人效比大幅度提高的时候， Token的消耗就成为这个自动化公司的新成本单元。
华龙讯达的程序员每月消耗2万元人民币，正是这种“一人团队化OPT”的结果。这种巨大的消耗依然有着广泛的先发优势。AI 这种工具，会造成人与人、公司与公司之间的永久性差距。
因为市场只有一到两年的时间，行业就被重新洗牌。用户如果已经接受了新的产品，两年之后，就很难再次切换。
唯有依靠AI，唯有人人成为OPT，才能实现这样一个激进的十倍速10X增长公司。

既然供应商软件出现了巨大的增速，反过来也会对用户端提供了更强大的工具。工厂里的工程师对于实时数据，有了即刻的洞察力。这在以前不可想象的。在“数据二传手”的时代，决策时间要按天计算。数据从实时采集，到分析、到洞察、到决策，都是不同的工种的团体作业。而现在，一人、实时就可以获得决策能力。可以说AI时代的数据分析，提供了一种“全民实时洞察力”#ai刀锋#