Module 01
招聘新规：先证明 AI 做不了
任何团队申请新增 headcount 之前，必须先论证“为什么 AI / Agent 做不了这件事”。论证不过关，预算不批。
“先证明 AI 做不了”——一家电商平台的招聘新规
这家客户是一家做跨境电商 SaaS 平台的公司，服务全球 200 万+ 跨境卖家，团队 8000+ 人。在 Stage 01-03 完成工具、工作流、系统重建之后，他们做了一个组织级动作：把 AI 写进所有岗位的招聘、绩效、预算评审——这是 Stage 04 的关键转向，从“用 AI”变成“以 AI 为前提运营公司”。
- AI 基线
- 100%
- 员工增长
- 0%
- 营收同比
- +25%
- AI 在绩效
- 纳入
全岗位强制基线
headcount 持平
人员零增长
进同行评审
Stage 04 · AI 原生组织
在 4 阶段路线图上的位置
入口工具AI 原生组织
01 · The customer
客户画像
一家杭州本地的跨境电商 SaaS 平台，服务全球 200 万+ 跨境卖家，团队 8000+ 人。多产品线覆盖店铺管理、广告投放、物流、支付、税务等多个领域。
02 · The challenge
高速增长期最大的诱惑是“再招一批人”
公司前几年高速扩张，员工数从 3000 → 8000+。规模上来了，但单位产能在下降——每多招一个人，沟通成本与流程复杂度同步上升。CEO 在 2025 年初的内部反思：“我们在用 1990 年代的方式管理 AI 时代的公司”。
传统“招人解决问题”的逻辑已经到顶——AI 时代的逻辑应该反过来：先看 AI 能不能做，做不了再考虑加人。
- 员工人数 8000+，但部门间“隐性加人”申请每月超过 100 个；
- 每个新岗位平均带来 2-3 个二级岗位需求（HR、IT、行政支持等）；
- 传统 OKR 体系不评估“AI 使用情况”，员工没有动力主动用 AI 提效；
- 招聘标准里没有“AI 协作能力”这一项。
03 · What we built
把 AI 写进招聘、绩效、预算评审三个关键节点
Stage 04 不是“再上一个 AI 工具”，而是“改变公司的决策默认”。我们和管理层一起设计了三条组织级新规——每条都改变“默认行为”。
Module 02
绩效新规：AI 使用纳入同行评审
员工的年度评估增加一项“AI 协作能力”——由同事评分。不会用 AI 的员工会被指出需要补课。
Module 03
招聘新规：候选人面试增设 AI 能力评估
所有新岗位面试增加“AI 工具使用”评估环节——候选人需要展示如何用 AI 提升自己的产出。
Module 04
onboarding：新人默认配 AI
新员工入职第一天就配齐 AI 协作工具账号 + 1 小时 AI 工作流培训。“先学问 AI 再问同事”成为默认。
Module 05
CEO 公开备忘录
CEO 内部全员信公开“AI 反射式使用是组织基线期望”——给所有员工一个明确信号。
04 · The result
员工持平，营收同比 +25%
新规生效后一年内：headcount 持平在 8000 左右（没有扩编），但同期单季营收创新高、同比 +25%。CEO 在公开场合说：“看到员工用 AI 拿下以前根本不敢碰的任务，完成 100 倍的工作量”。更重要的是政策的外溢效应——多家同行业头部公司在 8 个月内陆续采用类似“AI-first hiring”门槛。
- 员工增长
- 0%
- 营收同比
- +25%
- 招聘标准
- AI-first
- 绩效评估
- 含 AI
Indirect benefits · 间接收益
- 公司从“加人解决问题”的默认转向“先 AI 再人”的默认。
- 员工不再害怕“被 AI 替代”——因为评估方式变了，懂用 AI 的人反而更值钱。
- 新员工入职第一周就习惯“问 AI”，老员工被打扰时间下降。
- 政策外溢——同行业头部公司陆续跟进，重新定义了“互联网公司用人模型”。
05· What we’d commit to
如果你想跑这条路 · 我们会怎么开始Lighthouse cases describe a destination. This is how temax would actually engage.
这是 Stage 04 阶段一个企业能跑到的位置。下面是我们承接同类项目时的具体路径——什么时候开始、对什么签字、会拒哪些诉求。
We begin · 我们怎么开始
Stage 04 不卖培训。我们会先和 CEO 一起做季度规划，把 AI 写进“招聘 / 绩效 / 预算”三个最硬的组织节点——这是 Stage 04 唯一不可绕过的入口。再多的工具上线都抵不过一次招聘标准的修订。
We measure · 我们对什么负责
签的是“单位营收 headcount”“新员工 AI 协作合格率”“招聘标准达成率”——以及最关键的行为定锚：“CEO 每季度公开备忘录是否仍在反复提到 AI”。
Risk we’d flag · 风险与边界
最大的失败模式是“CEO 自己不用 AI”。组织一旦感受到一把手并未真正以 AI 为基线，所有政策都会被组织抗体消化掉。所以我们只跟亲自用 AI、亲自写备忘录的 CEO 合作。
典型 scope：年度合伙 · 持续演进
聊一下你的场景06 · Next step
这位客户的下一步Where this customer goes next.
每个 Stage 01 客户都不止于此。下面是这家公司在路线图上的下一站， 也是 AI 原生组织进化的下一格。
Ongoing · 年度合伙
把 AI 战略升级为产品战略
组织级 AI 化跑稳定后，下一步是把“AI 作为内部基线”升级为“AI 作为产品基线”——公司服务的 200 万+ 卖家也应该按“每个卖家配一个 AI 助手”的方式设计产品。这是 Stage 04 到 Stage 04+ 的延续。
预估年度合伙 · 持续演进
看完整 RoadmapAnother case
多品牌连锁餐饮