每家公司都需要一个「首席龙虾官」

默认 2026-04-02 12:31 
摘要:

文章探讨了企业中AI智能体(Agent)的应用现状,指出多数企业使用Agent的效果不佳,并非技术问题,而是缺乏专门的CLO(首席龙虾官)角色。文章强调CLO在推动组织变革、提高Agent应用效率方面的重要性,并预测CLO将成为企业标配。同时,文章指出CCO不仅是一个内部岗位,还将催生一个全新的服务品类。

大家好,我是粉象闪闪哥,前阿里妈妈创始成员。

前两天,管理团队在讨论一件让我有点沮丧的事:

我们很早就开始推动各个团队用龙虾(Agent)做业务提效。结果发现,真正养好的团队凤毛麟角。大多数人装上之后,还是用聊 ChatGPT 的方式在用,最多就是问问问题、生成个文案,离真正的业务提效差得远。

这个问题困扰了我一段时间。最近想清楚了:不是人的问题,是缺一个角色。

龙虾遍地,但大多数企业养不好

自从 OpenClaw 一类的 Agent 框架涌现以来,阿里、腾讯、字节,每家大厂都在发布自己的 Agent 产品。但现实是残酷的——

根据 Gartner 的最新预测,到 2027 年,超过 40% 的 AI 智能体项目会被取消。麦肯锡的全球调研发现,88% 的企业已经在使用 AI,但仅 31% 推进了企业级规模化部署,近三分之二仍处于试点阶段。

更扎心的一个数字——

只有 1% 的企业,真正达到了 AI 应用成熟阶段。99% 的企业,还停在"会聊天"这一步。

这不是技术问题,是组织问题。

这背后有三层原因:

  1. 工具会用,但找不到场景——不知道哪个业务环节可以用龙虾来做
  2. 找到场景,但搭不出方案——无法把业务问题翻译成 Agent 流程
  3. 方案有了,但推不动团队——组织惯性、流程壁垒、思维定式

44% 的组织过去一年仅对 5% 以下的员工进行了 AI 再培训。这不是员工不努力,是没有人专门负责这件事。

我们的结论:需要一个 CCO

聊到最后,管理团队得出一个大胆但现实的结论:

每家公司,除了 CEO、COO、CTO 之外,可能还需要一个 CCO——首席龙虾官(Chief Claw Officer)。

这个角色的职责很清晰:

  • 贴近各个业务团队,了解真实的业务流程和效率卡点
  • 用龙虾帮每个团队解决具体问题,而不是给一个通用方案
  • 推动公司围绕 Agent 进行流程改造、规范优化和管理调整
  • 最终让整个公司完成 To-Agent 的适配

分短期和长期来看:

短期:做流程优化、工作优化、业务优化,让龙虾对业务提效。比如跨境电商团队,可以用龙虾覆盖从选品、运营上架到价格监控、广告优化的全链路。

长期:让整个公司完成面向 Agent 的转型,重构组织的运转方式。

CCO 会成为行业标配配

这个判断不是一家之言。

IBM 2025 年对全球 2300 家企业的调研显示,已有 26% 的企业设立了 Chief AI Officer,两年前这个数字只有 11%。PwC 的数据更激进——68% 的美国企业现在已有首席 AI 或数据官,而 2019 年这个比例只有 22%。LinkedIn 数据显示,这类职位在过去五年增长了约三倍

有人会问:Agent 能力普及了,CCO 不就没用了吗?

不会。

CCO 的核心价值不是"会用龙虾",而是推动组织变革。龙虾技能可以普及,但组织惯性消除不了。传统流程、部门壁垒、思维定式——这些不会因为工具变了就自动消失。

这类角色历史上从来没有因为"技术普及了"就消失。技术越普及,推动组织适应技术的人反而越重要。

我的判断:CCO 会从大胆想法变成行业标配,就像 CTO 曾经也是大胆想法一样。

CCO 不只是内部岗位,更是一个新的服务品类

CCO 这个概念同时催生了两件事:

1. 企业内部的新岗位——大公司设专职 CCO,中型公司由内部懂技术的人兼任。

2. 一个全新的服务行业——中小企业和传统行业(制造业、零售、汽车、服务业)的老板大多没有技术背景,很难直接推动龙虾落地。但这些行业有大量可以被 Agent 提效的场景,他们需要以外包、顾问、咨询形式出现的 CCO。

这个逻辑和当年"企业 IT 外包"、"财务外包"、"法务顾问"的演化路径完全一致。后者的市场规模,往往远大于前者。

下一个最大的 ToB 市场,不是卖 AI 工具,而是帮企业用好 AI 工具。

做 CCO 不需要你是行业专家

这里有个误区要纠正:做 CCO 不需要在某个行业有多深的积累。

以汽车 4S 店或电话销售为例,即便你对汽车一窍不通,也可以这么做:

  1. 把销售人员与客户的沟通录音和聊天记录收集起来
  2. 让大模型与 Top Sales 的记录做比对分析
  3. 找出销售环节的改进点,分析成交和不成交的原因
  4. 输出可执行的销售技能提升方案

这套打法可以复用到任何销售型业务。

广告投放也是一样。即便你对媒体买量不熟悉,只要介入客户的历史数据,用龙虾重新建模、分析每次投放的表现、给出优化建议,就可以帮客户实现投放 ROI 的最大化。

真正稀缺的能力是:快速找到效率卡点,判断这个卡点能不能用龙虾解决,然后落地交付。

行业经验是加分项,不是门槛。只要在客户的业务里深度共创一段时间,熟悉其流程和业务逻辑,就可以开始创造价值。

写在最后

AI 工具的渗透有一个规律:

  • 早年"会用 Excel"是竞争力,后来有了数据分析师,再后来有了数据团队
  • 早年"会做网站"是稀缺技能,后来有了 IT 部门
  • 现在"会用龙虾"是个人竞争力,下一步就是 CCO,再下一步是公司级 Agent 基础设施

现在最好的投资路径,不是去学 AI,而是在你已经深耕的领域里,叠加龙虾能力,成为那个懂流程又能落地的稀缺人。

如果你的公司还没有一个能帮你推动龙虾落地的人,现在是时候认真考虑了。

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