1000个Builder正在用96小时做产品，我们想聊聊Demo之后的事

1000名创造者，96小时，一场正在北京发生的AI创造实验。 8月27日，北京国家会议中心二期展厅4，SheNicest 2026「烈变」夏季千人黑客松进入深度创作阶段。 近千名来自技术、产品、设计、硬件、影像等不同领域的创造者聚集在同一个空间里。 从一个想法开始，组队、讨论、开发、测试、迭代，并试图在短短96小时里，把脑海里的“如果”真正变成一个可以运行、可以演示的Demo。 现场同时推进着AI原生应用、Agent、智能硬件、游戏、AIGC影像等不同方向的项目。 有人刚写下第一行代码，有人还在重新定义问题，也有人已经开始不断推翻自己的第一版方案。 这也正是黑客松最有意思的地方： AI让“做出来”变得越来越快，但真正决定一个产品能不能成立的，依然是你发现了什么问题，又如何把技术真正放进现实。 而在今天上午的 Workshop 现场，360AI业务发展部，HackingClub 民间黑客组织及AikerWorld 人才社区发起人胡晓娜，把这个问题又往前推进了一步： 当AI从一个人的开发工具，真正进入一家企业之后，会发生什么？ 从“一个人用AI”到“一家公司用AI”，是完全不同的一回事 上午10点，Workshop 分享区已经坐满了观众。 主持人在开场时提到了一个非常真实的困惑： 一个人使用AI做工作流、做产品的时候，可能觉得非常顺畅； 但当同样的AI进入一个真正的组织架构，事情就完全不同了。 这也成为胡晓娜当天分享《AI Native组织实践：企业如何用AI重做一遍》的起点。 现场不少参与者本身就在使用各类AI开发和办公工具，也有人已经开始尝试把AI带进企业实际工作。 胡晓娜给出了一个非常明确的判断： 对今天的企业来说，AI已经不是“要不要上”的选择题，而是“什么时候上”的时间题。 过去企业选择OA、CRM或者SaaS，可以考虑换不换、什么时候换。 但AI带来的并不只是一次软件升级。 当过去需要三天完成的任务，被压缩到几十分钟；当过去需要一个团队完成的工作，开始能够由“一个人+一组AI”完成，企业之间的效率差距就会被迅速拉开。 所以真正的问题已经变成： 当你的竞争对手开始用AI获得指数级效率提升，而你的组织还按照原来的方式运转，“保持不变”本身，就意味着加速落后。 买了AI、员工也在用，为什么组织还是没有变快？ 这是很多企业正在经历的现实。 员工开始用AI写文案、做PPT、查资料，个人效率明显提高。 但一个市场人员原来一天写完一篇稿，现在40分钟写完，后面的审核、排版、审批、发布仍然按照原来的流程运行。 结果就是一篇稿子还是需要一天才能发出去。 工具快了，流程没变。 个人快了，协作没变。 AI能执行更多任务，岗位边界没变。 信息已经可以秒级获取，决策仍然需要层层上报。 企业做了很多AI试点，却没有把经验沉淀成下一次还能使用的组织资产。 胡晓娜在现场把这种状态总结得非常直接： “如果你的AI项目不需要改任何一个流程、调任何一个岗位，甚至动一个审批节点，那你做的不是AI Native，而是AI Cosplay。” 看起来用了AI，不代表真正成为了一家AI原生企业。AI Native真正改变的，是工作本身，是工作范式的变革。 AI Native，不是让员工多一个工具，而是重新设计一条业务链 那么，一家企业到底应该怎样开始？ 胡晓娜把企业AI转型划分成了三个阶段： 第一阶段，是工具赋能。 先找到一个足够具体的切口。 但这个切口不能只是“让员工自己试试AI”。 它最好满足几个条件： 高频、重复、可量化、能够判断价值。 不是简单让市场人员“写文章更快”，而是去思考市场这个岗位从产品信息获取、内容生产、营销传播，到线索沉淀、销售反馈，哪些职能可以真正被AI重构。 第二阶段，是工作流自动化。 让AI从完成一个孤立任务，开始进入上下游业务流程。 比如一次市场活动获取30条客户线索之后，AI可以继续完成初步沟通、客户判断和信息整理，再将有效商机交给销售，并持续追踪后续转化。 这个时候，市场人员看到的不再只是“活动来了多少人”，而是线索最终有没有转化为业务。 部门之间原来清晰的边界，也开始发生变化。 第三阶段，才是真正的组织原生。 企业开始围绕“人+AI”重新定义岗位、流程、协作机制和组织结构。 人不再亲自完成每一步执行，而是越来越多承担目标定义、判断、决策和结果验收。 AI则开始承接大量执行、流转、协同和信息处理工作。 也就是说，AI真正进入企业之后，改变的最终不是一个岗位，而是整套组织运行方式。 对今天的Builder来说：做出Demo之后，下一步是什么？ 这也是今天这场分享放在 SheNicest 千人黑客松现场格外有意思的原因。 黑客松正在验证一件事情， AI正在大幅降低“从想法到产品”的门槛。 过去可能需要产品、设计、前端、后端共同完成的事情，现在两三个人，甚至一个人借助AI，就有机会快速做出第一版Demo。 但胡晓娜也提醒现场正在创业、正在做产品的Builder， 产品做出来，并不代表商业真正开始。 一个AI创业项目可能很快拥有自己的“数字CTO”“数字产品经理”“AI Coding团队”。 但接下来依然要面对找客户、做销售、运营、交付以及团队协作。 如果每一个智能体都只是各自完成自己的任务，它们仍然只是一堆孤立的工具。 真正的问题是 怎么让这些“数字员工”彼此协作起来？ 线下公司可以让销售、市场、产品一起开会。 未来的AI原生公司，则需要通过目标、工作流、知识库和反馈机制，让多个Agent围绕同一个结果持续协作。 执行有反馈，复盘有沉淀，经验进入知识库，数据继续进入下一轮工作。 只有形成闭环，AI才真正从个人能力变成组织能力。 从“会回答”走向“能把活干完” 分享中，胡晓娜也介绍了360围绕企业AI落地进行的一系列实践，以及纳米 Work 正在探索的新一代智能体工作方式。 过去的AI更多像“顾问”，你提出问题，它给出答案。 而Agent正在让AI从“会回答”进一步走向“会执行”。 未来企业需要的不只是一个聊天入口，而是一套真正能够被派活的AI工作系统——企业提出目标，AI拆解任务、调用工具、持续执行，再把结果交给人验收。 同时，对企业来说，仅仅“能干活”依然不够，还必须解决多模型调度、成本、安全、权限、工作记忆以及知识沉淀等问题。 胡晓娜在现场总结了一句话， “简单的问题便宜化，复杂的问题专业化。” 不同任务匹配不同模型和专家能力，才能让企业在AI能力和实际成本之间找到更合理的平衡。 在具体业务里，这支AI专家团队可以成为老板的经营智囊、销售的客户助手、产品的研发伙伴，也可以进入市场、HR、办公等真实场景。 分享现场，不少观众不断拿起手机记录PPT。分享结束后，主持人也笑着问：“这个PPT可以发给我们吗？我觉得大家疯狂在拍照。” 96小时之后，真正的挑战才刚刚开始 SheNicest 把1000位Builder放进同一个空间，用96小时完成一次极限的“从0到1”。 8月30日，这些刚刚诞生的产品将进入最终Demo Day。 但对于AI创业者和企业来说，从一个Demo走向真正的业务、从一个AI工具走向真正的人机协同组织，显然是一场更长的实验。 这也是Aiker World社区持续关注和推动的方向。