人工智能的职场未来：更像 OpenClaw 而非 OpenAI

在各家企业内部，人们正争先恐后地采用他们能接触到的每一种人工智能工具。

从董事会和高管自上而下地发布运营转型指令，到知识型员工唯恐落后而奋力追赶，全球范围采纳人工智能的热情已达到白热化程度。

与以往的技术周期不同，这次其影响范围远超技术人员。每一位使用电脑的员工都对人工智能充满好奇。他们听说像 OpenClaw 这样的工具，能够提升他们的影响力，并神奇地处理所有业务需求。

例如，人们正在设置全天候运行的 Telegram 聊天机器人，用以在每次工作会议前推送简报、自动筛选邮件，并定期生成市场分析。这些成果好得令人难以置信，但事出有因——它们伴随着大多数员工并未真正关注的实际风险。

风险

起初急于求成的心态，最终将导致公司为维护所有这些系统而投入过量的人力。

这会给公司带来额外的人力成本负担，而这些人力本可以用于核心业务。同时，我们才刚刚开始遇到的数据泄露问题，其造成的潜在损失也必须计算在内。

对于普通公司而言，这意味着将出现数十种内部开发、东拼西凑的人工智能解决方案，而这些方案将不可避免地出现故障。由此产生的混乱将需要工程团队付出巨大努力来收拾残局。

与此同时，安全团队将不得不手忙脚乱地确保没有发生任何数据泄露，并保障公司的专有数据安全无虞。而一旦恶意行为者成功实施入侵，这些公司将遭受重大的财务损失。

尽管世界各地的公司都因安全风险而明确警告不要使用此类工具，但许多用户仍急于获得人工智能带来的生产力提升，以至于他们在像 OpenClaw 这样的高风险平台上，拼凑出一堆混乱的工具组合。

从数据泄露、内部系统暴露于公网，到 Telegram 机器人被入侵，人们被人工智能的前景深深吸引，以至于他们愿意让首席信息安全官（Chief Information Security Officer, CISO）担惊受怕，只为换取效率上的些许提升。

然而，问题在于：研究表明，人工智能正在加剧工作强度，而非减轻工作负担。它非但没有减轻工作量，反而促使人们（通常是在无人要求的情况下）自愿承担更多任务和额外的工作。

在建筑行业，人人都想兼得“好、便宜、快”，但公认的法则是三者最多只能取其二。我想说的是，这一定律同样适用于人工智能基础设施。

OpenClaw 的易用性让人们相信他们可以三者兼得。但考虑到其中存在的安全隐患和脆弱的连接，他们搭建的系统远称不上“好”。

另一方面，将公司绑定在单一的主流模型供应商上虽然能保障团队安全，但代价是降低工作效率，并严重限制其可操作的范围。

尽管 OpenAI 和 Anthropic 将继续推出阶跃式的改进，例如每月收费100美元的 Managed Agents 或 Codex，但它们仍未能满足人们完成工作时的真正需求。

这一点至关重要，因为出于实际需要和新鲜感渐失，普通知识型员工将逐渐远离 ChatGPT 和 Claude。这些人工智能巨头过于专注于构建自身强大的生态系统，并且心态过于保守，不愿让用户真正连接所有他们赖以完成工作的工具。

弥合差距

那么，我们该何去何从？潘多拉的魔盒已被打开，无论是否具备技术背景，每个人都在拼凑自己心目中最佳的人工智能助手，且往往不顾商业风险。

企业需要找到这样的工具：既拥有 OpenClaw 的灵活性和易用性，又具备真正的企业级安全护栏，并能对其业务所依赖的公司数据、凭证和工具进行可控、安全的访问。

我们每个月都看到，随着新的人工智能工具进入视野，以及针对特定工作流程或行业的产品推出，整个行业都可能迅速发生转变或转型。人工智能最初的承诺——生产力、效率和安全——依然有效。要实现这三大目标，人们需要建立贯穿不同基础设施、连接工作与工具的途径。

未来属于那些能够弥合企业需求与人工智能前沿能力之间差距的全球性公司。

试图利用合适的人才在内部进行构建可能会浪费团队数年时间，因此，寻找合适的平台和合作伙伴将是首席信息安全官（CISO）和首席技术官今年需要做出的最重要的战略决策。除此之外，别无他法。

本文作者是 Crafting 公司的首席执行官兼联合创始人，该公司致力于为自主代理和工程师提供企业级基础设施。他曾是 Meta、Uber 和 Discord 的早期工程领导者。