砍中层、晒代码、AI 当裁判:出门问问的生死转型实验

日期:2025-09-22 15:35:09 / 人气:46


一、绝境触发:上市后的 “双重窒息”

2024 年 4 月,出门问问顶着 “AIGC 第一股” 的光环登陆港交所,却在首份业绩报告中暴露了长期亏损的隐疾。彼时的公司正陷入双重困境:
  • 创新失控的 “造轮陷阱”:创始人李志飞的工程师基因让公司陷入 “万物皆可创新” 的迷局 —— 早年智能手表项目同时押注高通芯片、谷歌系统与自研 AI 算法,试图在硬件形态、底层技术与商业模式上全面突破,最终导致研发复杂度爆表,有限资源被摊薄至极致。
  • 组织僵化的 “层级梗阻”:从决策层到执行层的多层级架构中,总监、经理等中层仅扮演 “任务传声筒” 角色,既不直接创造价值,又割裂了信息传递:老板难辨汇报真实性,员工难悟决策核心诉求,执行偏差与效率损耗成为常态。
在上市后盈利压力的倒逼下,李志飞于 2024 年年中启动 “生死转型”,以 “减法” 与 “AI 化” 为双刃,向积弊开刀。

二、激进破局:三重动作撕裂旧体系

这场转型以 “生存优先” 为准则,通过硬性切割与技术替代,重构公司运转逻辑:
1. 人员与成本的 “手术刀式精简”
  • 规模腰斩:员工总数从近 400 人骤减至不足 200 人,研发团队缩减约三分之二,两类人成为 “被优化者”—— 业务线收缩涉及的冗余人员,以及无法适应新管理模式的 “不适配者”。
  • 开支骤降:2025 年中期研发支出从 5500 万元压降至 3800 万元,薪资成本更是从 4600 万元砍至 2100 万元,降薪与裁员形成成本控制 “双杀”。
  • 中层 “去魅”:直接喊出 “取消中层” 口号,目标斩断 “老板 - 中层 - 员工” 的传导链条,消解层级带来的效率损耗。
2. Coding Agent:AI 主导的 “管理革命”
由李志飞亲手搭建的 Coding Agent 成为转型核心引擎,将技术逻辑植入管理全流程:
  • 工作透明化 “无死角”:从代码编写、修改到功能验证,工程师的每一步操作均被实时记录,“一行行代码比十次汇报更真实”,彻底替代传统口头沟通与进度核查。
  • 跨部门协作 “无壁垒”:市场人员可直接调取代码文件,通过 AI 快速查询 “功能定义”“竞品差异”,以往需一个月对齐的推广点,如今几小时即可落地。
  • 绩效考评 “无主观”:系统自动追踪代码量、上线调用率、营收贡献等数据,AI 直接生成员工工作评估,“不用说服老板,说服 AI 就行”,摒弃传统主观考评模式。
3. 组织形态的 “无层级实验”
以 Coding Agent 为支点,李志飞推动组织向 “扁平化” 极限靠近:
  • 信息直达:老板可跳过中层直接查看一线代码轨迹,研发与市场通过工具实现 “无缝对话”,层级造成的信息差被彻底打破。
  • 任务驱动:协作逻辑从 “对上级负责” 转向 “对任务负责”,所有人围绕具体目标联动,无需中层协调分配。
  • 自然筛选:透明化管理倒逼员工适配 —— 习惯代码私密化、抵触实时监控的人陆续离开,留下能适应 AI 协作节奏的 “目标型员工”。

三、底层逻辑:工程师创始人的 “自我革命”

这场转型的本质,是李志飞用技术思维填补管理短板、修正发展路径的自我突破:
1. 创新观的 “务实转向”
从 “迷恋造轮” 到 “聚焦应用”:硬件端放弃改造产品形态,选择成熟供应链载体;软件端放弃大模型研发,将其视为 “标准化商品”,转而深耕 Agent 等应用层创新,“就像移动互联网时代不造芯片,只做抖音”。
2. 管理短板的 “技术补位”
坦言 “不擅长管人” 的李志飞,用代码逻辑替代人情管理:以 Coding Agent 的 “客观数据” 规避主观判断,用 “实时追踪” 解决中层传导失效问题,将工程师的严谨性注入组织管理。
3. 个人天性的 “定向疏导”
为克制 “爱尝鲜” 的冲动,李志飞将 Coding Agent 打造成 “创新出口”—— 每日投入大量时间打磨工具,通过持续优化满足探索欲,避免资源再次分散。

四、生死考题:成效与争议的激烈碰撞

1. 阶段性 “生存证明”
  • 财务指标亮眼:2025 年中期人均营收从 54.2 万元飙升至 97.8 万元,近乎翻倍,公司接近扭亏转盈。
  • 效率显著提升:跨部门沟通周期缩短 80% 以上,研发问题响应速度提升 3 倍。
2. 未解的 “转型悖论”
  • 组织变革不彻底:“取消中层” 仅停留在 “淡化” 阶段,实际仍有层级存在,无层级目标远未达成。
  • 工具自身绊脚:Coding Agent 频繁出现代码 bug,有时 “修复问题的时间比节省的效率还长”,成为新的效率痛点。
  • 人文争议凸显:被指 “精英主义”,透明化管理被部分员工视为 “监控”,引发归属感缺失问题。
  • 模式验证不足:人均营收增长未能完全归因于 Coding Agent,长期适配性仍需市场检验。

五、转型启示:AI 时代组织变革的 “先驱样本”

出门问问的实验,为科技公司破解 “规模与效率” 难题提供了新范式:以 AI 工具打破层级壁垒、以数据透明替代主观管理、以聚焦核心替代全面扩张,或许是中小企业突围的可行路径。但它也暴露了核心矛盾 —— 技术理性与人文需求的平衡、工具完善与效率提升的同步、理想组织与现实落地的适配,这些问题的答案,仍藏在持续的转型实践中。

作者:天富注册登录平台




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