OpenClaw 在企業(yè)中的落地困境與破局之道正在引發(fā)熱議。本文通過深度實踐和團隊調(diào)研，揭示了一個關(guān)鍵現(xiàn)象：當(dāng)企業(yè)將這款A(yù)I工具視為個人玩具而非團隊基礎(chǔ)設(shè)施時，90%的嘗試終將失敗。

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最近我發(fā)了一條關(guān)于 OpenClaw 的視頻，主要是講這段時間用“龍蝦”實操的一些真實感受。

很多人可能已經(jīng)看到了，如果還沒看，可以先看一下視頻，我把一些實際遇到的問題都講得比較直白。

視頻發(fā)出去之后，有不少人私信我，基本都在問一件事：

為什么現(xiàn)在很多公司都在上 OpenClaw，但真正用起來的團隊好像不多？

有些公司剛開始很熱鬧，大家都在討論 AI；

過了一段時間，再問就變成一句話——還在試。

這段時間我也一直在觀察這個事情，一邊自己用“龍蝦”跑流程，一邊跟幾家正在嘗試落地的團隊聊了不少，慢慢發(fā)現(xiàn)一個挺有意思的現(xiàn)象：

OpenClaw 在公司里用得好不好，其實一開始的方式就已經(jīng)決定了一半。

有些團隊一開始就走在正確的路徑上，越用越順；有些團隊從第一步就偏了，最后很容易變成擺設(shè)。

今天這篇文章，我就把這段時間看到的一些真實情況，還有一些實操后的感受，系統(tǒng)講一講。

如果你們公司最近也在考慮怎么把 AI 真正用起來，可能會有點參考價值。

很多公司第一步就走錯了：把它當(dāng)成個人工具

很多公司在剛接觸 OpenClaw 的時候，其實都是一個很自然的做法：先讓大家試試。

聽起來沒問題，但現(xiàn)實情況往往是這樣發(fā)展的。

團隊里會有一兩個人比較感興趣，開始研究怎么裝、怎么跑任務(wù)、怎么調(diào)提示詞，甚至有人會自己花錢買 token 去試。

但過一段時間你再去看，會發(fā)現(xiàn)一件事：真正持續(xù)在用的人，其實沒幾個。

原因我一開始也沒太想明白，直到后來和幾個團隊聊多了，再加上自己用“龍蝦”折騰了一段時間，慢慢發(fā)現(xiàn)這里面有兩個非?，F(xiàn)實的問題。

第一個就是成本。

OpenClaw 這個東西，如果只是偶爾試試，其實感覺不到什么，但只要開始真的跑任務(wù)，token 消耗是非?？斓摹?/p>

我的一個朋友前段時間嘗試把一些工作流程丟給 AI 跑，一周下來，token 就花了七千多。

這個數(shù)字如果是公司在承擔(dān)，其實還好，但如果是個人在承擔(dān)，大部分人都會開始收著用。

一旦開始收著用，很多真正能產(chǎn)生價值的嘗試就不會發(fā)生。

第二個就是設(shè)備。

很多人電腦配置本身就一般，一旦涉及到復(fù)雜一點的流程，或者需要跑比較久的任務(wù)，很容易卡住，甚至直接報錯。

這種體驗如果持續(xù)幾次，其實很容易讓人放棄。

我自己用“龍蝦”的時候，其實也遇到過類似情況。有一次跑一個流程，中間卡住了兩次，重新來一遍還要重新消耗 token，那種感覺其實挺真實的——不是不想用，而是用起來有點累。

所以很多公司最后就變成一個很典型的狀態(tài)：

公司說自己已經(jīng)在用 AI 了，但團隊其實沒有真正用起來。

真正跑起來的團隊，都做了一件事

后來我發(fā)現(xiàn)，那些 OpenClaw 用得比較順的團隊，基本都有一個共同點。

他們沒有把這件事交給員工自己解決，而是公司先把底層環(huán)境搭好了。

最常見的一種做法，是公司統(tǒng)一搭服務(wù)器，然后按部門或者小組去分虛擬機。

一臺服務(wù)器上可以跑多個實例，每個小組都有自己的環(huán)境。這樣既不會互相影響，也方便管理。

一開始我其實沒有特別意識到這件事的重要性，但后來聊的團隊多了，就發(fā)現(xiàn)差別真的挺明顯。

當(dāng)環(huán)境是公司統(tǒng)一搭好的時候，很多問題會自然消失。

大家不用再自己折騰安裝環(huán)境，也不會出現(xiàn)有人能跑有人跑不動的情況。

token 的消耗也可以統(tǒng)一管理，公司也更容易接受這件事情持續(xù)發(fā)生。

更重要的一點是，團隊對這個工具的認知會發(fā)生變化。

如果是員工自己裝的工具，它更像是一個“個人嘗試”；但如果是公司統(tǒng)一部署的環(huán)境，它就更像是工作系統(tǒng)的一部分。

這種感覺其實差別挺大的。

很多 AI 工具在剛出來的時候，看起來像是個人效率工具，但如果真的要在公司里發(fā)揮作用，慢慢都會變成一種基礎(chǔ)設(shè)施。

OpenClaw 其實也在經(jīng)歷這個過程。

AI 真正開始有價值，是團隊一起用的時候

還有一個變化，是我這段時間感覺特別明顯的。

真正用起來的團隊，很少是一個人在用 AI，而是一群人一起在用。

一開始大家其實都是在試，各種場景都會有人去探索。有的人研究提示詞，有的人試自動流程，有的人去想能不能把某一類工作直接交給 AI。

慢慢地，這些經(jīng)驗就開始在團隊里流動。

有人跑通一個方法，其他人很快也能跟著用；

有人踩過一個坑，團隊里基本就不會再有人重復(fù)踩。

這種感覺，其實跟一個人自己摸索完全不一樣。

一個人用 AI，更像是在探索邊界；

一群人用 AI，效率會突然開始往上走。

我后來也慢慢理解，為什么有些團隊一開始用得一般，但過一段時間之后，突然就順了起來。

因為他們已經(jīng)不是在“試工具”，而是在積累一套自己的用法。

當(dāng)這些東西開始沉淀下來，AI 才會真正變成生產(chǎn)力的一部分。

最后的話

這段時間用“龍蝦”折騰下來，我其實有一個越來越清晰的感受：很多公司現(xiàn)在不是不會用 AI，而是一開始就把它用錯了。

OpenClaw 如果只是讓員工自己研究，很容易變成一個偶爾打開的工具；

但一旦變成團隊一起用的能力，它的價值就會完全不一樣。

所以最后其實就一句話：OpenClaw 不是個人工具，而是團隊基礎(chǔ)設(shè)施。

公司如果先把環(huán)境、算力和成本托住，再讓團隊一起探索，AI 才有可能真正跑起來。

本文來自公眾號：柳星聊產(chǎn)品 作者：柳星聊產(chǎn)品