最近,一份360员工的内部避坑指南在圈子里传开,厂哥翻了下,感觉这更像是一个普通员工在真实业务里踩坑后的复盘。
指南把AI落地中反复出现的七类问题做了系统梳理,而且给每个坑还配了一套解法。案例覆盖研发、安全、法务、市场以及IoT。
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我们聊AI转型,脑子里一般闪过的是字节、阿里、腾讯。但有厂友也说了,如果论国内第一家系统性推进AI Native转型的公司,其实是360。
把时间拨回两三年,当时大多数人对360的印象可能还停留在“安全公司”。但过去一年,360干了不少看起来有点“激进”的事:
率先宣布All in Agent,给全员发Token,要求管理干部必须亲自下场用AI,拿出自己的作品。
很多公司都在谈AI转型,但敢把管理层拉进实验场的并不多。在当时这也意味着,AI不再只是员工学不学的问题,而是管理者先不先学的问题。
360 凭什么敢这么激进?原因可能有四个。
第一,老板亲自下场
很多公司的AI转型,本质上是战略部门在推。360特殊的地方在于,老周本人一直活跃在AI一线。
今年7月,老周在发布会上披露,过去30天他带头用纳米Work改造360,开了50多场产品讨论会,方案迭代166版,自己搭了个CEO超级助理。
会议结束后AI自动形成纪要、拆解任务并跟进,项目进展和外部情报也由AI筛选重点。
老板自己先变成超级个体,再要求别人。这种一号位工程有他在场,组织阻力天然小很多。
第二,干部必须交作业
前不久的全员信给所有管理干部定了三条硬指标:至少推动一个AI产品或业务创新,至少跑通一条由AI重构的核心流程,至少拿出一项自己亲手用AI完成的实质性成果。直接进年度考核。
“亲手”两字是关键。很多企业的问题不是员工不用AI,而是管理层不用。员工每天跟AI较劲,管理者还在看PPT听汇报,结果认知差越来越大。
360把管理者拉进场内,管理者的角色也从“审批机器”→“超级个体的教练和指挥官”。以前管人,现在必须先自己会干,再教别人干。
第三,全员吃自己的“狗粮”
很多企业内部推AI有个问题:
员工用ChatGPT,研发用Claude,业务用别的工具,组织没有统一的能力底座。
360 则是自己做纳米Work,自己全员使用,自己拿真实业务验证,出问题马上改。今年5月,360向全体员工每人发放1亿Token,直接到账,不用申请审批。这个事儿其实推的就是让人先上手。
到7月纳米Work发布时,360披露:10万多个智能体投入真实业务,150天覆盖630个岗位,消耗350万亿Token,收集5.6万条反馈,迭代166个版本。
第四,胆子确实够大
很多公司做AI,喜欢先找最安全的场景,等别人跑通再跟进,360 则是反过来的:
上来就把10万多个智能体放进真实业务流程,让AI参与研发、法务、安全、IoT、市场。
要知道,智能体出错不是说错话那么简单,它像员工,会读文件、装软件、改数据,一旦出错就是真实动作。不过也正因为360是安全出身的公司,有这个底子,才敢这么操作。
好处很明显:坑来得快,经验沉淀也快。
所以,为什么偏偏是360?
行业里做AI转型,通常是先改组织架构,再推AI落地:定新部门、新汇报线,让员工适应。
360 相反,选择了自上而下:老板先下场,干部交作业,全员吃狗粮,一线在真实业务里试错跑通,再把经验沉淀成平台能力。
所以指南里的案例能自然出现,本质上是因为内部AI应用密度上来了,到那个临界点了。同时这也说明当AI被用成日常习惯,这类型的知识沉淀就会像工作日志一样自然生长,然后水到渠成。
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