什么是“AI原生”（AI-native）？

最近几年，我们常常会看到一个概念词叫 “AI-native”，就是 “AI 原生”。

比如说 AI原生应用、AI原生组织，其实我还蛮好奇的，我专门去查了一下他们会怎么样去定义AI原生这个词。

但是我后来发现，其实到目前为止这个词没有一个标准的定义，它更多的是代表一种思维框架，或者说是一种底层的思维范式的转变。

它的一个核心本质其实是说，从一开始就要围绕AI的能力去设计产品、组织结构、或者业务流程，而不是在一个传统的结构上去加一个“AI插件”。

我们先从产品说起。

一个 AI原生应用，它不是说你去加几个 AI 的功能按钮就行了，而是说整个产品的用户体验从一开始就是围绕 AI 的能力去进行重新设计。

它的一个典型特征就是，它的输入输出逻辑就已经改变了，它不再是以前那种点击按钮跳转页面的这种方式，而是以对话式的，由这种自然语言的需求输入，来动态的生成内容为核心的这种交互方式。

所以它产品结构的流动性也变强了很多，因为它已经完全打破了传统产品的那种静态模块的设计，而是变成了AI可以动态的生成内容界面、推荐、或者一些流程。

举个例子，比如说 Notion 和 Notion AI，这是一个知识管理工具。

但Notion本身它就不是一个 AI 原生应用，因为它其实更像是一个信息的容器，或者说是一个信息的整理架子，基本上需要你自己手动的去建结构、搭建页面、表格、嵌套和链接。

基本上就是你提供内容，它帮你装好，它也不会轻易地去加工你的内容。

而通常使用这个工具效率比较高的人，他可能自己本身就逻辑性比较强，然后他也是一个结构控，他是能够自己去搭建出一个体系的人，所以这种工具的使用门槛其实并不低的。

但是 Notion AI 是一个 AI原生应用。

它更像是一个信息的动态合作者，它能够理解和加工你给它输入的内容。

就比如说你可以给它一个大纲或者一个主题，它就可以自动的去帮你起草、扩写以及润色内容，它还可以把你写的内容总结成要点， 提炼成行动项，以及生成会议纪要。

所以你看，这两个应用的前后对比其实发生了一个本质上的大转变。

从一个你搭结构，它提供容器，变成了一个你给它指方向，它帮你搭结构、写内容、整理要点。

其实这就是一个从工具到智能体的质变，它改变了人和软件的关系。

好，我们再来说组织。

所谓的AI原生组织，并不是说“让员工尽量学点AI”，而是说整个组织的结构要内嵌AI的能力，要把AI当成生产力的一部分，围绕AI去重构组织架构。

它的一些核心特点，比如说数据自动采集，用模型来辅助或者主导决策，用算法来提升运营效率，而不再是靠人海战术。

而在岗位结构上可能也会发生变化，比如说原来需要几十个人来处理的任务，现在可能用【AI + 少数的人 + 一些工作流程的设计】来完成这个任务。

所以员工的工作内容也会发生变化，它不是替代，而是协作，这是【人+AI】 的一种新的协作范式。

举个最典型的例子，就是我们之前讲过的那个Harvey AI 的案例。Harvey：法律界的AI合伙人，用AI重构法律行业，估值冲50亿美金

Harvey的这个团队，它就是从一开始就是围绕 AI 的能力去构建整个服务流程，它把 AI 真正当成了主力生产力的一部分，去融入一个律所的工作流里面。

它不是让 AI 来协助律师，而是就让 AI 当律师，但人来做质量的监控以及更高阶的判断，这就和传统的律所是两种完全不同的协作范式。

那如果再说到AI原生的业务流程，其实也是同样的道理。

就是不要在旧的流程里面去塞入AI，而是围绕AI去重新写流程。

它应该是一个流程反向设计的过程，就是你先去从 AI 能够自动完成的事情出发，然后去反推需要人来做什么。

所以一句话总结， AI原生 = 用AI作为第一性原理，来重新的设计产品、组织和流程，而不是在旧的架构上去打上 AI 的标签。