AI 赋能第三期：AI 已进入 11 人的日常工作，第四期让它稳定、可复制

第三期项目即将结束，11 名学员全部把 AI 用进了真实工作，并已经把 AI 变成固定工作方式。共产出 36 个正式 Skill，覆盖法务、风控、财富、支付、设计、技术、财务、人力等部门；其中 10 个可按统一口径折算工时，每月合计约释放 127 小时，约合 0.75 个 FTE。

第三期学员是主动报名、愿意持续投入的种子用户，这一期证明了「真实任务 + Skill 沉淀」的方法有效。第四期将把成功标准从「做出多少 Skill」改为「稳定使用、质量验收、第二人复用」，并与公司 BetterBuddy 平台做更深绑定。

每月合计约释放 127 小时，约合 0.75 个 FTE（Full-Time Equivalent），即折合多少个全职人力的工作量。

我们不按「AI 跑得多快」记账，而是按整件工作记账：过去人工做一次要多久，现在 AI 跑一次加人工检查要多久，一个月发生几次。

进入计算的 Skill 必须四个数齐全，且前后是同一件事、同一范围。最近一次统一诊断（2026-08-20）覆盖当时台账的 29 条记录，从中找到适合计算的 10 条，进入计算；其余或缺频次、或前后范围不同、或属于「新增能力、交付周期缩短」这类本就不该折算成人工工时的价值。此后新增和修正的 Skill 尚未纳入计算，项目组正按结项新数据复算；数据补齐后，可计算项预计增至 17—20 个、覆盖 9—10 位学员。

所以「10 个」反映的是数据完备度，不是价值排名。另外 20 多个里，有做出了过去做不了的事的，有把交付周期从周压到天的——它们有价值，只是不能硬折成工时。

10 个可计算 Skill 的月释放合计约 95—159 小时，取中位约 127 小时——取中间值而不取平均值，是为了不被个别特别高或特别低的数字带偏，结果更保守；按每月 168 标准工时折算：

通俗地说，这些工作分散在 7 位学员身上，每月合计腾出约 127 小时，相当于一个全职员工四分之三个工作月。

这些时间分散在不同岗位，且尚未扣除 Skill 建设和维护投入——它说明一批重复劳动正在交给 AI，不构成减少 0.75 个编制的依据。

1. 入选

   以业务专家、骨干员工为条件，由所在部门负责人推荐。
2. 验收

   每个 Skill 至少完成 3 次真实运行，保留人工复核和错误记录；高风险任务必须检查 AI 的变更范围。
3. 复用

   成熟 Skill 指定维护人，验证第二个使用者能独立跑通；与 BetterBuddy 做更深绑定，成熟 Skill 优先迁移到 BetterBuddy 上运行。
4. 衡量

   分开记录成果数、稳定使用、错误流出、第二人复用。