我是创始人，也是在 Microsoft 工作十年的工程师。以下是我会聘请来领导 AI 下一阶段的人。

事件核心：发生了什么

曾任微软工程负责人、参与 Power BI 平台创建工作的 Rob Collie 在 Business Insider 发表观点文章。他在微软工作了 13 年，后来创办了自己的数据与 AI 咨询公司。他观察到，过去两年多数企业对 AI 的采用方式存在偏差：直接购买 AI 软件并未带来预期的业务变革，而大多数公司也不具备自研大语言模型的必要性或条件。

Collie 认为，当前阶段的可行路径，是将现成的商业 LLM 视为“乐高积木”，通过技术手段接入公司内部数据、业务流程和软件系统——本质上是把通用模型塑造成懂行情的“新员工”。他特别提出一个“crafters”群体概念：这些人是公司里搭建关键电子表格、编写自动化脚本、维护业务仪表盘的非专业开发者。据他估计，大约每 16 个员工中就有 1 人具备这种特质，人数甚至超过职业程序员。

为什么重要

这篇观点切中了当前企业级 AI 落地的一个核心矛盾：技术供给充沛，但业务适配不足。AI 行业的注意力长期停留在模型参数、算力规模和开源闭源之争，而 Collie 把话题拉回到组织内部——真正能释放 AI 价值的，不是再训练一个模型，而是构建一套“把正确上下文喂给正确模型”的系统。这种思路对微软、OpenAI、Google 等厂商的企业级 AI 销售策略也是一种侧面验证：API 和预训练模型越来越便宜，竞争焦点正在从卖模型转向帮企业做定制化集成。

同时，他提出的“crafters”概念重新定义了 AI 时代的人才优先级。相比高薪雇佣 AI 研究员，企业更迫切的需求是找到那些既懂业务、又愿意用技术解决实际问题的“内部发明家”。AI 降低了编程门槛，这类人群的产出潜力被显著放大。

对用户/开发者/创作者的影响

对企业决策者而言，这篇文章提供了一个反主流的判断依据：在启动自研大模型或大举采购 AI 软件之前，先盘查公司内部已有的数据工具使用者和业务流程自动化案例。订阅制 AI 产品和 API 调用只是起点，真正的投资应放在连接层和上下文工程上。

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对开发者与数据专业人士来说，信号同样清晰：将 LLM 接入企业系统的工程能力（检索增强生成、工作流编排、数据管线）正在成为最稀缺的技能。而对那些被 Collie 称为“crafters”的非专业技术人员——比如全公司都依赖其 Excel 模型的财务分析师、运营专员——AI 辅助编程让他们有望从“会用工具”升级为“构建工具”的人，这可能是一条不需要转岗就能深度参与 AI 变革的职业路径。

值得关注的后续

一是 Collie 的新书《Fair Game》将于 2026 年 8 月 11 日出版，书中是否会给出识别和培养“crafters”的具体方法论，值得企业管理者关注。

二是“vibe coding”与企业内部工具结合的实际案例是否会增多——这关系到 AI 编程助手类产品在非专业开发者群体中的渗透速度。

三是大模型厂商的企业服务是否会从提供模型转向提供“业务上下文接入”的基础设施，例如更成熟的知识库工具、连接器或自动化平台。目前公开信息显示，这仍是行业探索中的方向，尚未形成标准化产品。

来源：Business Insider