HA7CH / CONTENTS

01

About Hatch

团队与业务方向

03–04

02

AI 时代的企业组织模式

AI 工作单元、人机协作与 ANC 工作架构

05–10

03

企业组织如何才能到达

组织能力挑战、国际实践与转型路径

11–19

04

我们的产品与方案

Dojo、实战陪练、AI 普查、认证体系与 FDE 共创

20–44

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吴明泽

Lawted · 创始人

哈佛 MDE 硕士

斯坦福 HAI、清华 HCI 研究经历

MiniMax 早期团队成员

曾任腾讯、阿里巴巴工程师

李猛

联合创始人

逾 25 年战略、运营与人力资源经验

曾任 CPE 源峰董事总经理

罗盛咨询高级顾问

王德胜

联合创始人

SFU 商业分析硕士

麦肯锡咨询经历

参与交付 20 余个先进制造业咨询项目

聚焦增长与数字化转型

从技术可能性，到业务实践，再到组织能力。

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Community

6,000 会员 / 2,000 认证会员

8 场活动 · 单场最高 311 人

HDC

企业 AI 组织转型

Fund

投资与孵化

Dojo · 组织成长场

结合企业 AI 教育，从组织诊断走向落地实践。

FDE · 深入真实业务

推动 AI 融入真实业务模式与组织协作。

30+ 真实 FDE 项目

以已落地项目的经验，连接技术与业务价值。

发现 · 识别成长机会

关注 AI 原生企业，识别值得长期投入的方向。

孵化 · 陪伴企业成长

结合产业实践与创业资源，推动想法走向业务。

连接 · 让资本与产业相遇

连接资本与产业伙伴，为企业成长汇聚支持。

活动覆盖深圳、上海、杭州、北京、东莞，以及旧金山、洛杉矶。

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01 / 下一代 AI 组织

从个人助手，进入人机团队协作

01

02

03

一个人使用一个助手

多个人调度多个智能体协同

基于中心智能体的整体协作

搜索、写作和总结

改善单个任务的效率

研究、分析、制作与检查

覆盖一项完整任务

围绕新品研发、渠道增长、供应链优

化等问题跨部门、跨智能体协同工作

完成业务结果

个人效率

岗位能力

组织能力

下一阶段的企业竞争，取决于组织能否把人、智能体和流程编成一支队伍

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01 / 下一代 AI 组织

参考 Microsoft、OpenAI 公开实践

把组织隐性知识转化为可复用的能力，重新设计岗位、流程与协作。

人和智能体通过 Human-in-the-Loop 与 Agent-in-the-Loop 持续迭代。

01

战略与责任

经营目标、优先级、授权边界与最终责任

02

人机工作单元

员工与智能体围绕完整业务问题协作

03

组织智能资产

事实、规则、流程、案例与技能持续复用

04

可信运营

身份权限、审批日志、质量评测与人工接管

持续进化

真实工作产生新知识，核验后沉淀为下一次任务可调用的组织能力

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人把 context 与 taste 搬进来

探索性任务：通过 「AI助理」 实现 Human-in-the-Loop

Context · 上下文

会议纪要 / 一张照片 / 一句判断

与AI助理一起探索

一起探索目标和实现的方法

迭代目标和方法

反复试错并迭代目标和方法

AI助理资产沉淀

Skill · 知识库 · AI助理

人的Taste · 判断 · 价值尺度

探索性任务：无限游戏 · 没有终点

01 / 下一代 AI 组织

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没有长期记忆的专家，在干净上下文里协作

确定性任务：通过 「AI专家」 实现Agent-in-the-Loop

组织资产 · 上下文

Ontology/知识库/Skill

目标设定

确定性的目标设定

Agent批量执行

无人工干预批量执行

AI专家组织资产沉淀

Skill · AI专家 · 专家团 · 知识库

Agent的Think · 推理 · 自协作

确定性任务：有限游戏 · 明确终点

01 / 下一代 AI 组织

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01 / 下一代 AI 组织

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02 / AI 实操与组织进化

工具能力持续提升，组织能力却未必同步成长。

历史上每次一次革新，真实推动企业内部业务、流程和管理创新的都是掌握了新技术的高管，而不是外部咨询公司、顾问。

01 个人能力培训多，组织协同复杂实战少

课程培训不少，缺少日常复杂任务训练。

有人会了，有人不会，组织整体AI层面协作未能实现

仍难形成稳定的业务交付能力。

02 高管听汇报多，亲身实践少

听汇报多，缺少亲手使用的一手体验。

难以判断工具的能力边界，需求过高或过低

如何利用AI能力识别真正高价值的业务场景上思考有限。

03 应用创新自下而上多，自上而下少

技术人员和年轻员工推动不少单点尝试。

从整体业务、跨部门到公司层面，

仍缺少管理层牵引的业务创新或者系统创新。

04 个人 Skill 沉淀多，组织 Skill 沉淀少

个人积累了提示词、工具用法和任务经验，

却较少转化为团队共享、有统一标准、

能持续维护的业务 Skill。

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文章摘要 / 02 岗位与证据

来源：AI组织生态圈｜2026.10.19｜据指定公众号文章整理；完整链接与口径见备注

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文章原图完整复用｜图中约 40% 为岗位产能分配示意，并非实测降本率。

文中转述的实践

BCG · 能源服务企业

三个跨职能团队重做客户旅程；对外部服务商的依赖下降超过 90%。

DBS · 按岗位变化再培训

超 1.1 万名员工的岗位受显著影响；截至 2025 年末，其中 96% 已开始相关学习路径。

“已开始”不等于“已完成转岗”。

雀巢案例分享

原文核心观点：会写提示词是起点，理解业务与重做工作方式才是进阶。

01

让员工能用、会用

02

业务骨干和高管共同试验

03

让技术与组织支撑复制

提供安全、私有的 NesGPT

组织培训，应用于销售、

创新、营销和法务。

全员可访问 Copilot Chat

10万+常用用户 ≠ 培训人数

美国创新团队将消费者洞察

接入构思工具；员工生成、

评估和测试产品概念。

约100名创新成员和高管已受训

学习发生在产品创新流程里

统一 各类接口数据，

让 AI 清洗数据、生成报告；

财务人员转向解读与决策。

统一底座 + 职责调整

工具能力才能进入组织流程

来源：原文（2026.10）；2025年报

核心启示：把学会一个工具升级为共同改好一条流程。

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雀巢案例 / 实现了什么

成效发生在具体业务环节；以下均为雀巢官方披露，不等同于全员培训的单独收益。

产品创新

6个月 → 6周

产品构思周期｜2024年美国早期实践

原来｜从消费者洞察到概念，周期长

整合20多个品牌输入与市场趋势，

生成概念后由团队筛选、测试。

范围：前端构思，不是新品上市周期。

营销内容

时间与成本 ↓ >70%

扩展数字孪生内容｜2025年披露

原来｜包装、市场和渠道变化常需重拍

复用产品3D模型，数字化调整

包装与场景，再生成多格式素材。

范围：数字孪生扩展，非总营销费用。

销售工作

例行任务节时 20–35%

虚拟销售助手｜2025年试点市场

原来｜销售人员被重复性任务占用

Agent 型助手自动化处理

最高40%的例行任务。

范围：试点相关任务，非总工时。

来源：Nestlé数字孪生公告（2025.06.11）；2025年报第27页。

衡量组织能力：看完整业务环节的周期、成本与质量，而不仅是工具使用量。

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国际实践 / L’Oréal

全员基础培训与内部 AI 沙盒工具配套，支持员工创建个人 AI 伙伴

实施方式：培训与工具配套

开展 Generative AI for All 基础培训。

提供安全的内部 L’OréalGPT，

支持员工在日常工作中使用生成式 AI。

工作中的变化：员工自主创建

员工按工作需要创建个人 AI 伙伴，

将培训所学转为日常使用。

受访用户反馈每周工作时间得到节省。

实践重点：基础培训、可用工具与员工自主创建相互衔接。

73,000

名员工完成

生成式 AI 培训

22,000+

个个人 AI 伙伴

由员工自主创建

50%

受访用户

每周节省超过 1 小时

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国际实践 / Workera

让 AI 能力建设，成为企业的持续投入

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文章摘要 / 03 落地方法

来源：AI组织生态圈｜2026.10.19｜据指定公众号文章整理；完整链接与口径见备注

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01

先拆任务

逐项判断 AI 能不能做、

应不应该做；再明确人的

监督、例外处理与决策。

02

围绕结果组队

由业务、技术、HR 与风控

共同负责完整流程；同步

设计权限、治理与岗位。

03

重建成长阶梯

让新人验证 AI 的输出，

接触复杂案例并接受反馈，

逐步形成独立判断力。

建议试点

从一条客户旅程开始，同时验证业务结果、人机分工与岗位变化。

本稿基于文章观点归纳的行动建议，非新增案例事实。

以道场为核心，支撑学习、能力验证与业务实践

01 / AI CENSUS

组织 AI 摸底

全员参与调研，形成能力画像，

明确组织短板与投入方向。

02 / 能力认证

能力测评与认证

通过考试、模拟和真实任务，

验证能力并授予认证徽章。

03 / AI ROLE COACH

AI 学习与岗位陪练

围绕岗位短板反复练习，

由 AI 提供反馈与提升建议。

04 / AI 课程学习

HA7CH School

加载课程 Skill，跟随 AI 导师

完成学习、练习与课程任务。

05 / 人才应用

招聘与人才匹配

结合岗位需求与能力证据，

支持招聘、转岗和项目组队。

06 / MEE7

活动与人才连接

通过活动与 AI 对话报名，

连接人才并持续交流跟进。

07 / AI RANGERS / FDE

企业 AI 共创落地

FDE 与业务团队共同试点，

交付可运行的 Agent 与工作流。

08 / AI SHERPA

高管 AI 实战陪伴

导师陪高管亲手做 Agent，

用真实任务识别业务机会。

八大产品的共同道场

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点击打开 Dojo https://dojo.ha7ch.com/

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04 / C-Suite AI Sherpa / 年轻一代的 AI 领导者

Alexandr Wang

Meta 首席 AI 官

2025 年从 Scale AI 空降

登顶

带领团队推出 Muse，上线 10 天

登顶美国 iPhone 免费榜，超越 ChatGPT

突破

2026 年 9 月，Muse 超越 ChatGPT

登顶美国、加拿大 iOS 与安卓免费榜

创业

此前联合创立 Scale AI

Meta 投资时，公司估值超过 290 亿美元

姚顺雨

腾讯首席 AI 科学家

2025 年从 OpenAI 空降

重建

加入腾讯约 4 个月后，推出 Hy3 preview

团队重建预训练与强化学习基础设施

登顶

Hy3 preview 登顶 OpenRouter

Token 使用量榜（腾讯 2026 年一季报）

落地

新模型接入元宝、QQ、腾讯文档等产品

推动混元从模型研发走向大规模应用

直接向扎克伯格汇报

直接向腾讯总裁刘炽平汇报

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04 / C-Suite AI Sherpa / 年轻团队的商业实践

Corgi 重构保险运营，Muse 改变个人获取服务的方式

Corgi

Muse / Meta

26 亿美元估值

2026.05 B1 轮；累计融资 3.78 亿美元

个人 Agent 进入真实交易

2026.09 推出；Meta 旗下产品

Nico Laqua · 26 岁

Alexandr Wang · 29 岁

与 Emily Yuan 联合创办 Corgi

领导 Meta Superintelligence Labs

过去

询价、核保、理赔依靠人工逐环节推进

AI 驱动

AI 贯穿报价、核保与保单运营，

把保险交付做成在线流程

过去

用户在不同网站搜索、比较并亲自下单

AI 驱动

用户交代目标，Agent 跨应用执行，

购买等敏感操作由用户确认

传统保险业务，按 AI 原生方式重新组织

已宣布接入 Walmart、Sephora 等零售商

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C-Suite AI Sherpa / 高管实战陪练

00后正在重塑商业逻辑，让每位高管，核心人员身边，都有一个懂 AI 的00后，分享理念和认知

线下共学

每月 1 次

真实任务，亲手搭建

→

一对一实作

每周可约

故障排查，问题解答

→

业务应用

持续实践

从个人原型到公司试点

高管亲自搭建与验证 · 技术团队深化、集成与推广

高管用原型表达业务判断，让技术团队看得见需求、接得住业务机会。

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实践迁移 / Raymond × Dojo

从观画到日常生活，把与 Dojo 共创的经验持续迁移

01

观画

书画识别与解读

02

闪灵

捕捉念头，整理思路

03

三言两语

把每天的资讯整理成日报

04

写作有路

把托福写作思路做成学习页

1 随手记录

2 按主题归档

3 生成日报回看

点击观看 11 天产品历程 ↗

记录与归档流程

打开每日资讯 ↗

打开学习页面 ↗

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04 / AI 实操与组织进化

把脑中的业务画面做成可演示、可操作的原型，技术团队 再把它变成稳定的组织能力。

01 找机会

全员 / 高管从业务找痛点

说明价值与优先级

→

02 做原型

亲自用 Dojo / AI

做出页面与交互

→

03 一起看

向技术团队演示

明确流程、数据、验收

→

04 做成系统

技术部实现、集成、规模化

业务结果反馈到下一轮

原型示意 / 销售报价复核

上传报价

演示订单.xlsx → 开始检查

疑点：折扣超限 / 规则依据可查看

人工确认

从“给我一个 AI 助手”到具体需求

一起定：用脱敏订单、价目表和折扣规则。

怎么验：复核更快、漏错不增加，先测基线。

怎么试：一个团队、两周，由业务确认疑点。

业务用原型讲清价值，技术部把好架构、集成与质量关，让一个好想法服务整个组织。

示例为建议的报价复核原型；技术团队负责生产系统建设，业务与技术共同验收并持续复盘。

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02 / AI 素养普查

目的：看清人、岗位、意愿、风险和组织障碍，方便决定下一步投入

01

02

人的能力分布

使用意愿与担心

全员平均对AI的理解度在那个阶段，谁已经很擅长、会

判断、会创新、能把 AI 用进工作流程，

谁愿意尝试，谁担心风险，谁需要支持、谁存在抵触心

态，主要担心在哪里

03

04

数据安全潜在风险

组织障碍

AI工具使用的规范性，公司数据存在的泄露风险

数据、权限、工具和管理方式在哪里阻碍应用

内部培养 Build

外部招聘 Buy

FDE顾问共创 Borrow

参考：Google Cloud AI-ready workforce，AWS GenAI maturity model

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02 / AI Census / 测评理论框架

以 MAILS（Meta AI Literacy Scale，AI 素养量表）为基础，结合行为意愿与 AI 自我管理

AI 素养

行为意愿

AI 自我管理

能力基础：理解、应用与判断

使用动力：想不想用

持续使用：受挫后仍能学习与判断

情绪调节

Bloom 教育目标分类法

计划行为理论

面对失败、挫折或焦虑，能恢复状态，

继续尝试，而不是受挫后放弃。

记忆

理解

应用

分析

评价

创造

感知行为控制

AI 说服素养

“我觉得自己能驾驭 AI 吗？”

从基础认知，逐步走向高阶思考与创造

识别 AI 对决策的影响，保留独立判断，

不因推荐或“权威感”就盲目接受。

Ng 等人（2021）四维 AI 素养

↓ 影响尝试与使用意愿

持续学习与问题解决

不仅看技能，也关注信心、

顾虑和使用障碍。

知晓理解 · 使用应用

评估创造 · AI 伦理

跟进工具迭代，遇到问题能调整方法，

把失败转化为下一次学习。

测试中关注：能力不足、受挫放弃，以及被 AI 的“权威感”带偏决策。

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02 / AI Census / 测评理论来源

既看是否理解知识，也看能否应用、判断与创造

Bloom 修订版：六层认知目标

Ng 等（2021）：AI 素养研究

记忆 · 理解 · 应用 · 分析 · 评价 · 创造

知晓理解 · 使用应用 · 评价创造 · AI 伦理

研究提供设计依据；HA7CH 的指标与评分是结合企业场景形成的产品设计。

原图：University at Buffalo / Ng et al., 2021, Table 4（局部）

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02 / AI Census / 交互界面

AI Census将完全采用手机端真人语音对话方式完成测试采

集，并通过校准的STAR沟通法，一步步发觉受试者的深层

次的信息，从而进行更加准确的判断。

四类证据

CEO 最终看到

01

通用知识基线

理解、使用、判断与安全

01

人才分层与关键群体

02

动态对话追问

真实使用经验、思路与验证习惯

02

团队与岗位能力热力图

03

03

高价值 AI 场景清单

少量岗位任务

观察实际表现与解决问题过程

04

培训、采购与 FDE 建议

04

意愿与组织障碍

学习动力、心理安全与使用条件

建议配置：约 60% 通用基线，25% 岗位模板，15% 企业定制

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点击开始测试 https://ai-interview.ha7ch.com/

02 / AI Census / 企业实时动态看板

持续跟踪测评进度，汇集能力画像与学习需求，为组织培养提供依据。

测评进度监控

跟踪已完成人数与未完成人数，

查看各部门完成比例。

组织能力画像

汇总理解应用、使用意愿、

创新实践与风险合规四维表现。

部门差异比较

按同一维度比较部门表现，

定位能力短板与支持重点。

学习需求汇总

归纳员工提出的学习与支持需求，

为培训内容与实践安排提供依据。

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打开组织能力看板 ↗

02 / AI Census / 能力调研报告

与动态看板配套，集中呈现调研结论、能力差异与改进方向。

帮助管理者解读四维能力画像，讨论培训重点与后续支持安排。

HA7CH | AI能力调研 | 部门及数据为展示示例

HA7CH | AI能力调研 | 部门及数据为展示示例

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02 / AI Census / 统计报告

员工得到成长路径，CEO得到组织决策依据

个人报告样例

员工能看到什么

01

总体判断

说明当前表现、已有优势和优先提升方向

02

相对位置

比较公司与部门，标出个人百分位与平均线

03

能力画像

提炼使用方法、实践经验与风险意识

04

提升建议

明确先补什么、如何行动、从哪里开始学

四个维度，形成个人发展建议

理解应用

理解任务、补充信息、调整与核验结果

创新实践

解决实际问题、复用方法、分享经验

风险合规

保护敏感信息、明确操作边界

使用意愿

用于学习建议

想学什么、希望怎样得到帮助

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HA7CH / 认证体系

方案稿

以真实工作成果为核心，结合知识判断、情景操作与持续更新

50%

真实工作产出

操作过程与结果核验

30%

模拟业务问题

任务处理与操作表现

10%

关键知识与方法

风险边界与判断

10%

最新工具与知识

持续更新与能力复核

四项权重合计 100% · 真实任务体现工作结果，考试、模拟与微认证共同验证能力

通过再付费

公司为通过认证的员工

支付认证费用。

认证成为人才标准

让认证进入考核、晋升

与招聘的评价体系。

五级徽章，持续成长

用挑战、徽章与等级进阶

激励员工自主学习、持续实践。

不为学习过程买单，为员工真正具备的能力买单

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HA7CH / 认证体系

方案稿

情景模拟检验操作能力，五级徽章呈现从个人实践到组织共创的进阶

01 / 情景模拟

02 / 五级徽章成长路径

目标徽章

任务实践者

直接点击场景对象完成任务，按操作进度解锁下一步

每月微认证更新知识，持续积累成长记录

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05 / 从产品到组织落地

Dojo 陪伴内部实践；遇到技术卡点，再按需接入外部 FDE

01

围绕真实任务练习

尝试工具、搭建原型

逐步形成自己的方法

→

02

在互动与试用中发现

系统接入、数据处理等

内部暂时解决不了的问题

→

03

带着目标、原型与卡点

匹配相应技术实践者

与内部骨干共同打通

→

04

验收可运行的业务样板

将方法与 Skill 留给团队

继续学习、使用和迭代

FDE 的目标

打通团队暂时跨不过的技术难点，把能力留在组织里

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HA7CH / FDE TALENT NETWORK

HA7CH FDE 人才网络｜从认识人才、验证能力，到共同交付

6,000+

HA7CH 会员

2,000+

认证会员

8 场活动 · 单场最高 311 人

深圳 · 上海 · 杭州 · 北京 · 东莞

旧金山 · LA

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ANC 客户实践 / 01 新加坡赛车队

规则、日程与技术手册分散，团队既要查得准，也要把做事方法留下来。

ANC 特点｜知识共享 + Skill 共用

按问题查资料

赛事规章、分站日程、轮胎手册与团队指南，

围绕具体问题读取，回答保留条件与出处。

方法留给整个团队

赛事海报等制作方法沉淀为共享 Skill，

其他成员也能调用，继续用于下一场赛事。

业务链路示意

规章 · 日程 · 技术手册 · 海报制作

↓

按问题查原文；把有效做法沉淀为 Skill

↓

5 个业务角色 Bot + 1 个运维 Bot

从“一个人会做”，到“团队能够共同调用和复用”。

已有赛事查询工具、双语指南及共享 Skill 实践。

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ANC 客户实践 / 02 榆林希格玛

审计与咨询按项目开展；PDF、扫描件和纸质档案之间，需要保持清楚的对应关系。

ANC 特点｜项目上下文 + 依据可回查

结论与来源一起组织

按项目整理知识，保留只读原件，

让查询结果能沿原文件、原页继续复核。

把业务方法放进日常入口

钉钉助手加载业务 SOP 与归档方法；

接手人员能沿共同背景，查结论、找底稿。

业务链路示意

PDF · 扫描件 · 原始底稿

↓

结构化整理；保留原件和纸质档位置关系

↓

“这个项目结论是什么？底稿在哪里？”

让资料成为可接续的组织记忆，让专业判断有据可查。

一期合作进行中；旧扫描件识别与索引仍在完善。

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ANC 客户实践 / 03 惠州非标制造

品检、统计、品质与责任部门共同参与；记录没齐、字段不清，容易让后续动作失准。

ANC 特点｜信息推动行动 + 人工确认

不猜模糊字段

手写品质卡先形成带来源的记录草稿，

不清楚的数量交统计员补齐、核对。

在正确时点推进流程

终了确认后再按规则评估、生成联络单草稿；

更正保留新旧值与原因，责任人继续处理。

业务链路示意

手写卡 · 日报 · 原行与来源

↓

待确认字段 → 终了确认 → 规则评估

↓

责任部门填写原因与改善方案

把“信息被记录”推进到“有人确认、有人接续行动”。

已有品质试点机制；回检与最终关闭仍为后续扩展。

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ANC 客户实践 / 04 杭州宝策

配件询报价中，车辆、品类、品质和数量逐步补齐；第二天的追问不应丢掉前一天的背景。

ANC 特点｜上下文接续 + 事项状态

识别同一项业务

关联前后消息、顺序与引用关系，

把零散对话整理为业务事项、缺失项和状态。

保留依据，交人审阅

原始聊天、重建事项与拟回复相互对应；

条件不足先补问，人员核对后再继续。

业务链路示意

客户提出需求，客服提供初步回应

↓

品质追问 · 替代品牌 · 数量与确认

↓

保留原话、业务经过及待处理动作

让消息成为可跟进的工作，减少反复重建业务背景。

已有飞书测试与事项审核结构；项目已结束，不含 ERP 全链路贯通。

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