AI Organization Laboratory

AI 时代的
组织智变中心

AI Organization Laboratory —— 专注“AI 业务落地 + 组织进化”的交叉地带。以 AI+OD 双轨并行模式,陪企业跑通属于自己的 AI 进化之路。

Who We Are

AI + OD 双轨并行,共建技术与组织的新平衡

我们拒绝把 AI 当成单纯裁员提效的工具。采用 OD + AI 双轨并行:技术部署与组织社会系统同步调适、联合优化。通过行动学习,让没有 IT 背景的业务人员也能亲手做出 Demo,并理解 AI 在自己工作里的边界。

在这个喧嚣的市场里,AO Lab 同时关注 AI 技术在企业里增质提效,以及组织/团队心智在复杂局面下不断重建平衡的能力,并认为两者缺一不可。
Core Advantages

四大核心优势

01

AI×OD 跨界复合基因

两位创始人分别深耕组织研究与 AI 技术产品。我们不仅懂AI,更懂组织心智;“卖的人就是做的人”,从源头保证AI与组织的深度融合。

05

平台中立

作为独立的咨询与交付伙伴,站在客户立场,按需为您推荐和组合最优的技术方案。

06

创始人全程交付

两位创始人从售前、教学设计到交付陪跑兼任全部角色。复杂项目再从生态伙伴网络按需搭人。

04

务实边界观

不盲目追热点,不承诺做不到的事。搞小不搞大,MVP 最小功能范围,确保每一分投入都能看到真实的业务回馈

Methodology

AI × OD 双轨制方法论

技术决定可能性的上限,人与组织的采纳度决定落地的下限

01

顶层设计:双轨同步干预

打破“只管上系统不管人”的传统模式。AI 技术线(搭建、提示词、知识库、评测)与组织线(人、团队、信任、创新)同步推进,联合优化。

02

需求解构:访谈式场景转译

面对模糊的业务痛点,采用咨询式访谈深度萃取真实场景。精准锁定边界,将业务语言无缝转译为 AI 可执行的逻辑与工作流。

03

落地路径:行动学习闭环

拒绝纸上谈兵。要求学员带真实业务问题入场,沿着“提问—扩充—行动—反思—发布”的循环进行实操,最终以可运行的 Demo 或深度研究报告收尾。

04

实施原则:MVP敏捷实战

在技术落地环节,坚持测试用例框住 AI 的原则。通过小团队制,跑通从“单机作战”到“团队协同”的敏捷迭代,低成本试错,高效率达标。

Products & Services

企业AI长跑,从诊断到组织能力提升;
个人AI工作台,从真问题长成系统

企业AI长跑计划

AI Endurance
一句话定位:帮企业把AI从「个人好用」变成「组织能力」——先划起跑线,再造样板,最后带全员一起跑完全程。

AI转型是一场长跑:不下跑道,控住节奏,不拼速度,拼布局——跑完全程的人,才赢得胜利。

多数企业的AI困局不在工具,在起点。

桌面Agent一天一个样,每个员工都在用,但企业不知道这些分散的个人动作里,哪些值得变成组织能力。见到别人家的样板就想直接买回来用——但别人跑出来的样板,挪不到你的跑道上。你的数据、你的流程、你的权限边界,决定了这段路只能你自己跑,或者跟对的人一起跑。

我们做的事情,是把AI采纳变成一件可以被诊断、被规划、被交付的事。

我们帮助企业的一号位和高管团队,找到AI落地的第一个正确起点,并陪它走到全员会用。

一个产品,三条逻辑线

01

企业AI诊断

访谈关键岗位、盘点工作数据与知识资产、观察真实工作流。

交付一份诊断报告:你的AI启动点在哪里——主战场、第二曲线、日常提效三类场景各有什么机会,哪些值得先做,哪些现在不该碰。

诊断报告识别的三类场景

场景定义例子
主战场今年到明年的业务增长点,AI直接服务主战略围绕增长点构建的决策Agent
第二曲线有余力时的业务创新实验,允许失败新业务方向的快速原型
日常运营提效已经跑顺的工作流,看哪里可以自动化排单、绩效、合同比对

这一步不承诺改造。先看清,再动手。

02

场景转译与样板交付

选定1–3个高价值场景,与企业共创:把业务场景转译为知识库与Agent方案,交付可运行的Agent样板。

与纯咨询交付的差别在这里:样板由我们和技术搭档交付,不是上完课留你自己搭;与纯技术交付的差别也在这里:从战略议题切入,不从功能切入

03

全员AI能力动员

把跑通的样板与方法论向全员推广,定制分层培训。

交付组织级AI能力的动员与提升——把少数人的好,变成多数人的会。

个人AI工作台

Personal AI Workbench
为自己搭一套专属的AI工作系统——从你最想解决的那个真问题开始。

企业的事有答案,个人的事没有终点。

无论你是高管、顾问还是专业人士,你都需要一个属于自己的长期项目:一个个人AI工作台。它的价值不取决于某个工具多强,而取决于你愿不愿意把自己当成一个系统来设计。

我们不从「教你用AI」开始,从你的真问题开始:你现在最关心什么,最想解决什么,就从那里切进去,跑通一个最小的样板,再长成你的系统。

工作台由四个部分组成,并且越用越准

  • 记忆系统 —— 上下文、偏好、判断标准,让Agent越用越懂你
  • 技能库 —— 把你最常做的事沉淀为可复用的技能,而不是每次从头再来
  • 知识库 —— 持续投喂、持续调优,成为你个人的知识资产
  • 工作流 —— 把重复的事交给Agent,把人留给判断

技术只是其中一半。另一半,是你和它之间的关系——你信任它的边界在哪里,它在你工作里扮演什么角色。做得好的人跟做得差的人,像生活在两个世界里。

这件事我们叫联合优化:人和AI工作台一起迭代,不是装完就结束,是跟你的工作一起长出来。

Case Study

标杆案例

标杆项目 · 匿名

某大型国有企业集团 · 全员 AI 学习与行动学习项目

下辖 20 多家子公司,涵盖建筑规划、营销运营、租赁与资产管理、法律合规等领域

训前 · 场景识别

协助 58 位非技术背景业务青年梳理出 58 个真实 AI 场景构思——覆盖强排设计、地产营销、租赁运营、法律合同拆解、施工现场辅助等方向。

现场 · 2 天沉浸工作坊

五大学习模块(提示词与智能体 / Skill / 知识库 / 数据库 / 评测迭代)+ 三次动手实操 + "创意集市"成果通晒与投票。

陪伴 · 3 个月孵化

个人行动方案、集中答疑、中期评议、专家评审,直至成果汇报会。

58
位学员 · 58 个场景
70%
Demo 产出率
3 月
陪伴孵化周期
学员转化 · 匿名

某成长型企业 · HR 团队从 AO 探索营到内部立项

HR 负责人带着"把人效核算搬到 AI 上"的真实课题入营

入营 · 第 1 周

在第一周就做出 Demo 第一版,建立对 AI 能力边界的真实判断。

回企业 · 第 2–4 周

招呼团队启动,组建 5 人小组,把个人学习扩展为团队行动。

立项 · 第 6 周

完成内部立项,从"一个想法"走到"有组织资源推进的项目"。

4 周
从入营到回企业启动
5 人
内部 AI 项目小组
1 个
完成内部立项的 Demo
AI工作流开发 · 匿名

某医疗领域中型企业 · 实验室AI工作流

场景转译模板在会议中被高效使用,扩展为真实项目

起点 · 半天实训课

AI场景转译模板获得大量讨论和认可,实验室负责人和企业高管现场拍板开干。

共创 · 60天项目陪跑

采用适应性小实验,设计60天项目陪跑框架,确认交付评估检验合格可落地的AI工作流,嵌入现有系统和实际工作。

模式 · 生态协同

平台方提供技术支持,AO Lab 主导项目设计与交付——"平台中立、客户-技术-顾问三者的生态协同"的样板。

0.5 天
最初实训课长度
60 天
项目陪跑周期
1 个
嵌入现有系统的 AI 工作流
Testimonials

客户怎么说

"我们终于心里有底了——从几十个创意里筛出了能向集团领导汇报的项目,领导有的挑。"

—— 某大型国有企业集团 项目组织负责人

"第一周我就做出了自己 Demo 的第一版,回去就招呼团队启动了。手搓一遍,对 AI 的判断完全不一样了。"

—— AO 探索营学员,某企业业务高管

"我是认真要把人效核算搬到 AI 上去的。这个营让我从一个想法,走到了公司内部立项。"

—— AO 探索营学员,某企业 HR 高管
Founders

既是资深 ODer,也是 AI 实战派

一位从组织研究深潜入 AI 田野实践,一位携技术基因转身拥抱组织发展。
双向奔赴,构成 AO Lab 独特的 AI × OD 复合基因。

袁琳 Linda Yuan
袁琳 Linda Yuan
联合创始人

组织学博士,20 余年企业 HR 高管经验,曾任阿克苏诺贝尔北亚区人才发展专家中心总监。2024 年起主导多个企业级 AI 行动学习项目与组织研究,与浙大、宁诺、腾讯 SSV、阿里公益等均有合作。

杨柳 Ivy Yang
杨柳 Ivy Yang
联合创始人

阿里巴巴钉钉 AI 咨询研究院认证导师,美国 NTL 学院 COD 认证顾问。16 年跨界深耕:10 年电信行业头部软件集成商技术产品管理经历,6 年阿里、蚂蚁、菜鸟国际组织发展与人才发展顾问。近几年连续服务中大型客户的AI落地项目,擅长将复杂业务需求转化为可落地的 AI 与组织适配方案。

Ecosystem

生态伙伴网络

长期联动阿里钉钉、腾讯 SSV、浙江大学、宁波诺丁汉大学等机构,覆盖平台技术、组织研究与教练社群,为企业的AI转型提供前沿视野和组织陪跑。

Insights

AI 组织变革洞察

记录我们在探寻 AI 落地与组织心智交叉之路上的一线实战与深度思考。

AI采纳案例:Palantir与英国国民医疗服务体系(NHS)的合作
案例复盘

AI采纳案例:Palantir与英国国民医疗服务体系(NHS)的合作

Palantir与英国NHS的3.3亿英镑合作案例:技术提效与社会信任之间的张力,对社会福祉型机构AI部署的启示。

袁琳(经AI润色) · 2026年8月5日阅读全文 →
深度探讨-中层管理者的未来:被AI淘汰,还是变得更重要?两个权威给出了相反的回答
组织变革

深度探讨-中层管理者的未来:被AI淘汰,还是变得更重要?两个权威给出了相反的回答

Gartner预言超半数中层将被淘汰,德勤麦肯锡却称中层将更重要。本文拆解两派观点的时间差与AI对中层四大职能的'暴力升维'。

杨柳 Ivy · 2026年7月27日阅读全文 →
你的数据安全,是「紧箍咒」还是「安全带」?
AI 落地实践

你的数据安全,是「紧箍咒」还是「安全带」?

三家企业在数据安全上给出三种答案:紧箍咒、竞争参数、基础设施。本文提出'明处有出口 vs 暗处失控'的安全观自检。

杨柳 Ivy · 2026年7月7日阅读全文 →
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诊断划起跑线 → 场景转译造样板 → 全员AI能力动员。三件事打包交付,帮企业把AI从个人好用变成组织能力。

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