AI代理进入职场后，人们每天还会做什么？

近日，硅谷风投机构Andreessen Horowitz（a16z）联合创始人Ben Horowitz在社交平台X（原Twitter）发文称，想理解这个问题，可以先看Databricks的实践。公开资料显示，a16z曾于2013年领投Databricks A轮融资。

Ben Horowitz在文中表示，Databricks给出的答案是：AI不会让所有人成为工程师，反而会让更多人走向“管理者”角色。

在他看来，Databricks堪称“硅谷最不为人熟知的成功故事”之一。该公司年化营收已超过70亿美元，增速达到80%；在AI转型（AX）方面，其内部实践也提供了颇具参考价值的样本。

Ben Horowitz称，三年前，Databricks平台上的几乎所有工作都还需要人工介入；而现在，平台内的代理查询量已经超过人工查询量，代理日均创建的数据库数量也已超过1700万个。

他同时强调了“记录系统”（System of record）的重要性。在其定义中，记录系统是企业对核心信息进行正式存储和管理的基础设施。

Ben Horowitz转述Databricks CEO Ali Ghodsi的观点称，AI面临的核心问题不是智能不足，而是缺乏语境。对企业而言，关键在于把原本只存在于资深员工脑海中的公司知识、权限体系和评估标准，沉淀为代理可以读取和调用的记录。

Databricks披露的内部测试显示，在将企业自有知识体系接入代理后，回答准确率可由约50%提升至84.5%。

随着AI代理不断扩散，组织结构的变化也愈发明显。Ben Horowitz指出，20世纪的大多数企业采用的是金字塔式结构，中层管理者承担着信息上传下达的职责；而当这类职能越来越多地被AI接手后，一线员工就能够绕过层级，直接获取所需信息并推进工作。

他举例称，在Rivian，一名并不懂SQL的财务分析师借助Databricks基于自然语言的数据分析工具Genie，为CFO制作了营收看板。

不过，组织究竟会扁平到何种程度，业内并无一致看法。Jack Dorsey认为，层级和中层管理会阻塞信息流；而Ali Ghodsi则认为，即便信息传递者减少，负责培养人才和设定优先级的管理者依然不可或缺。

Ben Horowitz进一步表示，工程师的工作方式正越来越像管理者：先界定问题范围，再把任务拆分后交给多个编程代理处理，最后对产出进行审阅。他将这一变化称为“第二次管理者革命”。这并不意味着管理会消失，而是意味着由专业管理层垄断管理职能的时代正在结束。

在他看来，当竞争对手普遍调用同一批AI模型时，真正决定竞争力的关键不再只是模型本身，而是谁掌握了数据。

Ben Horowitz还表示，只有把判断依据以及人工修订记录持续沉淀到自有记录系统中的企业，在切换到新模型时才不会丢失既有积累。仅仅“拥有数据”并不足以构成护城河，更重要的是，企业能否利用这些数据比竞争对手更快完成迭代和改进。

他最后写道，未来几十年里，人们在职场中的工作，将是“所有那些仍然没有答案的事情”。