Atlassian首席执行官谈人工智能为何未必引发SaaS末日
The Verge AI··作者 Nilay Patel
关键信息
Cannon-Brookes将Atlassian描述为一个通过Jira、Trello等产品呈现出来的统一平台，而不只是互不相关的应用集合。访谈还谈到Atlassian的裁员和公司对不同“技能组合”的需求，同时指出，如果人工智能能够直接读取现有系统中的信息，企业迁移到新平台的吸引力可能会下降。
资讯摘要
Atlassian联合创始人兼首席执行官Mike Cannon-Brookes参加了The Verge的《Decoder》节目，讨论人工智能时代企业软件的未来。他将Atlassian描述为一个帮助企业协作、管理项目、组织内容，并让业务团队和技术团队共享组织知识的平台。按照这一定位，Jira和Trello并不是彼此孤立的产品，而是同一平台的不同呈现形式。这种平台战略使Atlassian处于所谓“SaaS末日”争论的中心，该观点认为人工智能代理可能取代许多传统软件工具，甚至自行构建类似的工作流程。
一个潜在威胁是，人工智能可以读取企业现有系统中的信息，从而降低企业大规模迁移到Atlassian平台的必要性。另一个威胁是，人工智能能够生成定制工具，进而削弱整个企业软件类别的需求。Cannon-Brookes反驳了这种判断，认为设计、人类用户体验和集成产品仍然重要，同时表示人工智能正在提高人们对Atlassian工具的使用。访谈还讨论了Atlassian近期的裁员，以及随着人工智能改变软件公司的运营方式，公司为何需要不同的技能组合。
资讯正文
今天，我要对话的是 Atlassian 联合创始人兼 CEO Mike Cannon-Brookes。
Atlassian 是那种支撑着其他公司运转的企业之一。它开发了 Jira 和 Trello 等重要的平台工具，帮助人们组织和管理大型团队、建立共享的公司信息数据库，并从整体上保障工作的顺利开展。你会听到 Mike 提到，Atlassian 的所有产品实际上都是同一个核心平台的不同表现形式。这一点深刻影响了 Atlassian 自身的组织架构以及这些产品的构建方式。
这一切也意味着，Atlassian 正处于 AI 改变各家公司工作方式的中心地带。AI 工具或许能够查看你使用的各种工具和系统，直接替你读取其中的信息，从而降低企业大规模迁移到 Atlassian 平台的吸引力。又或者，如果你认同所谓的“SaaS 末日”论，AI 可能会直接替你构建所有这些工具，进而摧毁整个软件业务类别。
显然，Mike 对此有很多反驳意见。因此，我们花了相当多的时间讨论设计的价值、人类用户、AI 实际上如何增加了 Atlassian 工具的使用量，以及几年后这一切可能会变成什么样子。
当然，AI 也改变了 Atlassian。和许多其他科技公司一样，Atlassian 在今年早些时候进行了一轮裁员，Mike 表示，他认为公司需要一种不同的“技能组合”。因此，我问 Mike，他心目中的这种技能组合究竟是什么，以及 AI 正在如何改变经营一家软件公司的含义。
但 Mike 也非常坦率地谈到了 AI 做不到的事情，这种态度令人耳目一新。他甚至愿意反驳自己的朋友，比如 Cloudflare CEO Matthew Prince。Prince 刚刚做客本节目，谈到 AI 将消除他所谓的“衡量型岗位”。这期节目聊得很愉快——也要特别感谢 Mike，他是在 Atlassian 位于澳大利亚的大本营录制这期节目的，这意味着他凌晨 5 点就在深入讨论组织架构图。
好了，下面有请 Atlassian CEO Mike Cannon-Brookes。开始吧。
Mike Cannon-Brookes，你是 Atlassian 的联合创始人兼 CEO。欢迎来到 Decoder。
谢谢邀请，伙计。
我非常期待与你交流。我想你现在是在澳大利亚，对吗？
是的。
对你来说，现在已经是明天了。明天会发生什么？
现在是晚上。今天这里天气很好，看起来很漂亮。看来会是非常棒的一天。
在 AI 新闻周期发展到这个阶段，我感觉自己已经可以直接要求别人告诉我明天会发生什么，而且所有人都能理解这个问题背后的紧迫感。Atlassian 正在发生很多事情，你们的产品也在发生很多变化。甚至 SaaS 业务乃至整个企业流程的基本概念，都正在经历巨大的变化。
让我们从最开始说起。我想大家都知道 Atlassian，也知道 Jira。我刚入行时用的是 Trello。请告诉大家，你认为今天的 Atlassian 是一家怎样的公司。
Atlassian 是一个帮助企业跨团队协作和管理工作的平台。我们将企业的业务团队与技术团队连接起来，让任何由技术驱动的组织都能在一个统一平台上处理最具挑战性的工作问题。
对于任何将软件和技术视为核心竞争优势的组织，我们提供了一个覆盖广泛的平台，让它们能够协作处理内容、管理项目，并充分释放团队和组织的知识潜能。这个平台贯穿企业的业务、战略和运营，一直延伸到各个业务领域的服务团队。如今，我们提供的平台规模已经非常庞大。
就今天的工作形态，以及随着企业引入越来越多 AI 后未来的工作形态而言——也许这种说法过于简单——但我一直把 Atlassian 看作一家制造工具、帮助团队弄清楚明天要做什么的公司。Jira 就是一个很好的例子。你不会在 Jira 里真正进行软件工程开发，但 Jira 可以帮助你组织大型软件工程师团队、提交工单，并确定问题和任务的优先级。
很久以前，我也是 Trello 用户。现在，我的人生目标是再也不用任何企业软件。我觉得，如果你能成为坐在头等舱里只用 iPad 的人，那才是真正成功的标志。我正在朝这个方向努力。我不是说自己已经做到了，但这是我的目标之一。
不过，我担任 The Verge 执行编辑时，有一段时间，我的工作说白了就是每天查看 Trello，确保每个人都在正确的时间做正确的事。我也一直认为 Atlassian 的产品就属于这一类：帮助我们组织公司的各种流程。
AI 正在改变其中的一些东西。你对 Atlassian 的这种理解发生变化了吗？这种变化是否因为 AI 而加速？
无论是在 Trello 这样的个人层面、Jira 这样的团队层面，还是通过面向大规模战略与运营的 Strategy Collection 在组织层面，帮助人们了解自己必须完成哪些工作，毫无疑问都是我们业务的重要组成部分。
了解流程进展到了什么阶段——这与其说是关于待办工作，不如说是关于流程。如果把企业看成一个由各种流程组合而成的系统，那么企业中的一切都是某种系统，是所有这些流程集合中的一个环节，而这些流程执行得有多好，就决定了企业的实际表现。这一点的根本并没有改变。这些流程如何运转、同时运行着多少流程，以及如何弄清楚当前发生了什么，也都没有改变。
我们将 Jira 视为人们了解工作的一个参照。当我们这么说时，这其实是个非常有意思的说法，因为正如你所说，工作并不是在 Jira 里完成的。开发人员并不整天待在 Jira 里，营销人员不会，财务人员也不会。Jira 是一个工作流引擎，其中包含高度协作的功能，让团队能够了解自己、同事以及整个组织都在做什么。正因如此，智能体、AI 和其他技术将会加快这些流程。从许多方面来看，它们还会提高某些流程产出的可靠性、质量和一致性。
与此同时，它们也让一些问题变得更加重要：人类发挥作用的地方在哪里？判断力、直觉和人类独有的特质从何而来？发起行动的又是谁？我们的工作就是确保这一切仍然清晰易懂，让人们无论从企业的哪个层级观察，都能知道到底他妈的发生了什么。大家在做什么？我们是否正在成功完成想做的事情？这可能是财务销售交易中的服务职能，也可能是异常审批服务台，需要弄清楚本季度销售过程中批准了多少项例外；还可能是某个工程团队试图弄明白：“到处都有事情在发生。这个月我们构建了什么？或者下个月要构建什么？”要在企业中大规模、大批量地处理所有这些事情，难度都高得惊人。
你们开发的工具有一个比较重要的特性，就是让信息清晰易懂，也就是用户体验。你可能有一个大型数据库，记录销售人员批准的各种例外情况，需要通过仪表板查看公司的经营状况；或者你有大量任务，而 Jira 能让你在不同的抽象层级上查看任意时刻完成了多少任务。
这对人类管理者来说非常重要。随着企业采用 Atlassian 所开发的这类软件，它们所释放的很大一部分能力，就是让企业能够以更大的规模看清并协调更多事务。
即将出现的转变是：也许以后查看这些数据库的不再是人类；或者这些数据库会被输入经过进一步整合的数据库；又或者 AI 会在不同的抽象层级生成某种其他形式的信息。我知道你们有一款名为 Rovo 的产品，从某些方面来看，它似乎代表着 Atlassian 的新面貌。
接下来的发展路径是什么？最终形态会是什么样子？
毫无疑问，AI 将为许多这类流程提供帮助。它无疑会接管流程中的一些步骤。目前，大多数企业都有某种流程，并且正在利用 AI 将其中某个步骤的 80% 自动化。这里的 80% 未必指推进了总流程 80% 的距离，也可能指覆盖面的 80%。再以你刚才提到的销售交易例外审批流程为例，如果 AI 能处理 80% 的例外情况——比如某位客户希望付款期限是 45 天，而不是 30 天——而且我们能写出一份相对易读的文件，那么 AI 很擅长阅读这份文件，然后判断：“对，这个没问题。”
但总会有客户需要复杂得多的例外安排。他们会说：“我想以这种方式在90天后付款，我还想要这个和那个。”这类情况需要交给人来凭直觉和判断处理。因此，其中80%的工作现在或许可以更轻松地由AI完成，因为AI非常擅长处理我们在这部分业务中的规则，这很好。它将提高流程的速度和质量。
这并不意味着不再需要了解实际情况。企业里仍然需要有人知道：“我们批准了多少例外？”在大多数这类领域，企业会找到更多办法，让自身实现规模化并提高效率，也会找到更多利用AI打造更高质量产品和服务的方法。我经常看到企业以人们意想不到的方式运用AI。这并不只是机械式地提高效率。很多以前根本无法衡量和理解的质量指标，现在都可以被测量和掌握。交易例外审批流程就是一个很好的例子，因为它实际上是一个非常依赖人的流程，通常不是由规则驱动的。规则驱动的部分很容易处理，真正复杂并需要判断的是那些不由规则驱动的部分。
对于这一流程，企业仍然需要了解：“我们是否需要增加参与这一流程的人员？是否需要改变流程？有多少业务正在通过这一流程处理？”你仍然需要做大量工作，了解整个企业内部的工作流转；随着流转量大幅增加，这项工作也会变得更加复杂。
我之所以这么问，是因为接下来我想围绕所谓的“SaaS末日”提出一系列问题。我非常好奇，你认为像Atlassian这样的工具提供商，在前沿模型不断吞噬越来越多能力的情况下，将处于怎样的位置。最终，Claude或许会直接替你完成这些工作。你只要对Claude说：“替我经营公司。”在后端，Claude会消耗大量token，然后替你把一切都处理好。许许多多的人似乎都相信这一承诺。
而你描述的是一条略有不同的路径：工具会因为AI而变得更智能或更强大，同时仍然需要加入大量人类判断；但在任何阶段，都不会有某个前沿模型直接出现并替你经营整家公司。
如果一个前沿模型真的有能力替你经营整个企业，如果它确实能够包办一切，那么即使假设其能力再提升四五年，你的业务也必然相对简单。大多数企业并不简单。它们是由各种规则、合规要求、法律、分布在不同地区的员工以及人类的不一致性——换个说法，也就是人类的创造力——共同组成的全球性集合体。企业要把这一切整合起来，努力为所在行业的客户提供产品和服务，无论这个行业是医疗、大学教育、金融、汽车，还是其他任何行业。
它们还要努力与其他企业竞争。我认为，它们仍然会拥有大量员工；五到十年后，知识工作者和开发者甚至会比现在更多，因为企业执行各种任务以参与竞争的能力将会提升。
几乎所有这些行业的竞争门槛都会提高。你仍然会有大量事情要做。我们认为简单的大多数事情，都会有人替你完成。这就是技术发展的历史。我很喜欢说，AI归根结底就是技术。我们可以用电子表格做什么，可以用互联网做什么，可以在线订购商品做什么……你会想：“亚马逊一出现，我们以后就再也不用去商店了。”但事情并不会这样发展。
我听到有人拿银行网点作类比，我觉得这个例子非常好。大约在2000年前后，手机银行出现时，所有人都认为银行网点已经走到尽头了。银行网点开始关闭。大家以后都不会再去网点了。这是一个相当悲观的前景。至少在澳大利亚是这样。我相当确定美国当时也是如此。
如果你看看过去10年，银行网点的数量其实在增加。人们会说：“咦，这和原来的叙事不符。为什么会这样？”答案是，银行网点确实关闭过。人们确实转而使用网上银行，也确实使用手机App。他们不再拿着护照走进网点，说：“我想给Nilay汇100美元，这是他的资料。”然后把所有信息一一填写下来。
但银行网点已经适应了变化。它们之所以增加，是因为银行网点包含大量客户服务职能。由于银行技术的发展以及各种服务的普及，如今网点提供的服务与25年前完全不同。它们更多是在帮助你处理更高层次的流程和服务，这种程度是过去从未有过的。
事实证明，这对银行来说大概是有利可图的，这也解释了为什么它们会开设新的网点。银行网点的数量正在增加，而这些网点所做的事情，与25年前完全不同。我认为，知识工作者以及其他领域也会出现同样的情况：它们仍然会极其重要。
我看不出这一点会发生改变。
我正在努力争取让Jamie Dimon上节目，弄清楚纽约所有那些Chase Bank网点究竟在做什么，因为我确实不知道。不过这件事我们先放一边。Jamie会来节目。我们会问他，然后把这个问题弄明白。
我之所以要问这些基础性的、关乎存在的问题，是想了解你如何看待Atlassian与企业之间的关系，以及随着我们加入新技术，企业可能会如何变化。我同意你的总体框架：自动化技术进入企业，是一种相当熟悉的现象。但AI还带来了其他变化，它要么让这一过程加速了，要么让它变得更加剧烈。显然，你的企业也正在经历这种变化。你是Atlassian的CEO，而且已经围绕AI做出了一些调整。
现在我想问你Decoder的那些问题。如今Atlassian有多少员工？它的组织结构是怎样的？
我想，我们公开披露的数字是，全球大约有12,000至13,000名员工。可以说，我们采用的是全球化组织架构。我们实行“Team Anywhere”模式，员工可以选择是否来办公室。大约60%的人每周来办公室三天或更多，大约25%的人每周一天也不来。自公司创立以来，我们一直以全球分布式公司的方式运营。从澳大利亚和旧金山起步后，你会逐渐习惯太平洋在某种程度上构成了地理分隔。当时还没有Zoom。过去，我们在会议室里使用巨大的Polycom系统。现在已经不用了。技术进步还是很不错的。
我们的客户遍布全球，员工也遍布全球。我想你可以说，我们在职能上进行组织，内部有很多矩阵式结构。我不知道这是否是你想要的答案。
不，这正是我想要的答案。你所说的“在职能上进行组织，同时有很多矩阵式结构”，具体是什么意思？
我们有首席营收官（CRO）、首席财务官（CFO）。目前我们还有两位首席技术官（CTO）。我们有两个大型产品部门，每个部门都有一位首席技术官和一位首席产品官：一个负责企业及新兴业务，另一个负责团队协作的未来。
我们的产品是以产品集合的形式组织起来的。我们有多组应用，而这些应用都构建在同一个平台之上。我们研发投入的一半以上都用于平台。随着我们不断投入建设单一的Atlassian平台，各个应用在整体建设投入中所占的比例正越来越小。客户雇用我们，是把我们当作覆盖整个企业的平台来帮助他们完成工作，而不是为了使用某一个单独的应用。
这就要求内部采用矩阵式结构。换个角度说，我们并不是每个产品都配备销售人员。销售、客户成功以及现场工程师（FDE）都属于面向客户的职能。他们会根据客户、客户所在地区以及客户的规模和发展程度进行组织。与此同时，我们显然还需要为具体产品配备设计师和产品经理，让他们关注产品的目标。于是，客户的组织方式与产品的组织方式之间，立即就形成了矩阵关系。
我们有一个庞大的平台。所有产品都运行在同一个技术平台上，因此平台团队规模很大。此外，财务、人才管理以及其他职能也都是覆盖面很广的流程。自然地，你最终会形成一些需要协作的领域，必须把相关人员组织起来，而我们通过运营流程来管理这些协作。
你们会使用Atlassian平台来运营Atlassian吗？
会。我们完全运行在Atlassian平台上。我过去常说，我们是战略与运营产品的第一大用户——现在已经不是了——我们用这些产品来了解企业的重点、规模较大的目标、人员、投资和技术系统如何结合在一起，以及所有这些方面哪些进展顺利、哪些出现了问题。我们非常相信Strategy Collection能够帮助我们运营一家大型企业。
我最喜欢问企业软件CEO的问题之一，就是他们本人使用企业软件的程度有多高。你个人有多常使用你们自己的产品？
非常频繁。
你对团队提出的第一大功能需求是什么？
我通常提出的第一大功能需求是持续的界面一致性。我想，人们大概会把它归入这个类别。我对设计和一致性有点吹毛求疵。我们希望最终实现设计上的最终一致性，而在过去五年里，我们已经取得了长足进展。过去两年里，我们在这方面确实达到了世界一流水平。通常，这是我最大的关注领域，因为我经常使用我们的许多产品。也正因为如此，我会在平台各处切换，寻找这样的改进机会：这个功能在这里是这样实现的，而那边的实现方式更好。我们正在努力让这种最终一致性覆盖广泛的产品范围。
我使用我们的网页浏览器 Dia。我认为，如今 Atlassian 有 96% 到 97% 的员工会定期使用 Dia。我的意思是，他们每天都会使用，所以我每天确实会在上面花很多很多很多个小时。我们是在为自己构建一款网页浏览器，因为我们已经到了这样一个阶段：我们觉得，“对于知识工作者来说，这东西本来就应该更好。”我们已经打造出了世界上最适合知识工作者的浏览器——至少我会这样认为——而且它正在变得越来越好。请继续关注后续进展。
所以，是的，我可以说，没有哪一个 24 小时的时间段会过去而我完全不用我们的某款产品。现在，我甚至怀疑有没有哪一个六小时的时间段会过去而我不使用我们的某款产品。
我稍后想谈谈 Dia，因为我对那笔收购非常好奇。显然，我们在 The Verge 对 The Browser Company 进行了非常深入的报道。那对你们来说是一笔规模很大的收购。
暂且把这个问题放到一边，我尤其好奇的一点是：平台与运行在平台上的产品之间，究竟有什么区别。再说一次，这种说法可能有些过于简化，但听起来，你们有一个很大的能力层，而这些产品则以不同方式体现这些能力，不过它们都运行在同一个核心平台上。
你是这样理解的吗？
是的，完全如此。我们必须构建一个统一的研发平台——无论是我们与 AI 网关交互的方式、聊天的工作方式，还是自动化、身份、日志记录、治理、合规和内容分类的工作方式；无论是我们的主页还是搜索引擎的工作方式，都是如此。还有许许多多其他技术能力也必须实现共享。
然后是位于更上层的下一层能力，而客户希望它们以相同的方式运行。无论我是在 Confluence、Jira、Loom 还是 Service Collection 中，自动化都不应该因为所处的位置不同而有所区别。这非常昂贵，也非常困难，需要投入大量时间，但它能为客户带来巨大的价值和忠诚度。大多数供应商都不会尝试这样做。他们根本就不会尝试。
再往上一层，同样很重要，那就是操作的一致性，以及内容如何混合。不同应用之间的操作和流程可以彼此混合。如果我在 Jira 里打开一个 Confluence 页面，我希望它给人的感觉像是一个 Confluence 页面，但我又希望它位于 Jira 之内。我不想离开 Jira 去打开它。我只想读完、关闭，然后继续进行。有很多工作是在 UI 层面完成的，也可以说是一种可重新组合性，如果你愿意这样理解的话。
最后，每个应用都必须完成自己的工作。如果你把企业软件混在一起，最终会陷入一片地狱。人们已经很多次尝试过这样做。你需要一个工具来完成一项工作。你拿起螺丝刀、锤子或锯子时，希望感觉这个东西能够完成你雇用它来完成的任务。界面的设计就是为了帮助你完成那项任务。这就是这些工具之间在界面层和交互层上的区别。
这些因素结合在一起，正是我们面临许多设计挑战的地方。比如说，我们的聊天层 Rovo 非常出色。我认为它是全球最好的企业聊天产品之一，至少非常接近这个水平。我们的客户也一直这么说。“你们怎么会比某个知名品牌还好？”Rovo 在评估和测试中的表现之所以更好，有很多原因。我认为，这并不是因为我们打造了一个基础 LLM——认为关键在于此，是一种错误的思路。
不过，如果你是为了使用 Rovo 本身而进入产品中的 Rovo，那当然很棒。你有一个问题要问，想要搜索所有内容，没问题，你可以进入一个专门的界面。如果你身处 Loom、Jira 或 Service Collection 中，只是想打开聊天、提一个问题，那么你希望它理解你当前所处的上下文，同时又希望这一操作在整个平台上保持一致。这就是我们努力为客户提供的体验。
我在节目中经常反复说的一句话是：如果你向我描述你们的组织结构图，我就能告诉你们 80% 的问题。公司的结构会以某种方式，自然而然地导致某种内部政治。
“我们拥有为完成某项工作而设计的产品”和“我们拥有一个包含核心能力的平台”之间的张力，大家已经相当熟悉了。
嗯。
也许你的产品团队会想要一些目前还不存在的平台能力，或者不同团队会分别需要彼此不同的平台能力。你们如何打破这种僵局？又如何作出这些决定？
我们有多种不同的方式来处理这件事。首先，也是最重要的一点，我想说，我们有一位以平台为中心的 CEO，同时也是联合创始人，他会从平台的角度进行思考。《Thinking in Systems》是我最喜欢的一本书，伙计。我每张办公桌上都放着一本。
大家必须共同把平台放在首位，然后再去解决一系列问题。这并不意味着通用化一定会胜出，但这意味着，当你进行取舍时，必须投入额外的精力和时间，让一切以平台为中心，并真正运转起来。而这是一项永无止境的任务。如果把CEO看作负责协调所有职能的裁判，那么让CEO具备平台思维会很有帮助。他们知道我最终会把事情引向何方，所以我们最终也会走到那里。
其次，我们把设计作为一个非常、非常高级别的职能。我们在设计方面投入巨大。我们的首席设计官向我汇报，并且是我们执行团队的一员。如今，公司里还有三位、四位、五位曾任首席设计官的人，他们来自其他非常大型的企业，其中一些企业的规模比我们还大。我们在设计和体验方面投入巨大。尤其是在AI时代，这一点实际上变得越来越重要，尽管Claude Design之类的东西可能会告诉你相反的观点。我不这么认为。实际上，我认为，就软件的设计和使用体验而言，如果构建软件的成本下降了，那么质量和差异化就体现在体验和设计上，而这并不是一件容易做到的事。它需要大量的品味和判断力。
最后，我认为，在组织中需要解决问题的地方，我们并不害怕以不寻常的方式把职能组合起来。最近的一个例子可能是，我们的内部IT和工程职能现在向首席人事官汇报，而我还把这两个职位合并了，这种做法很不寻常。“为什么是人力资源在管理IT？这完全说不通。”
但我认为，就目前而言，这其实说得通，因为我们需要持续推动业务内部转型。比如，如果我审视AI，以及如何让公司更加原生地采用AI，最终会得到两堆项目。一堆项目与人才有关：我们需要如何改变和培养现有员工，让他们使用这些技术，并以某些方式思考。我面临着巨大的人才问题。要想保持竞争力，招聘、培养、培训和改变员工都非常困难。
我还面临着巨大的系统问题。我需要改变内部系统，使其具备MCP服务器。我需要确保一切都可以运行。我需要确保我们完成所有这些系统变更，从而让AI得以推广。我们要如何管理Token的消耗？这里面涉及大量的系统变更。
结果，我不得不裁决一大堆这样的问题：“这是人才问题，还是系统问题？”正如我所说，这种划分其实没有意义。通常，答案是：这个问题60%属于人才，40%属于系统；而另一个问题的比例则正好相反。所以，我把它们全都放进了公司内部的同一个职能部门。现在，我们负责在内部应用AI的系统变更和人才变更都归属于同一职能，这种安排多少有些奇怪。
负责交付笔记本电脑的人和负责薪酬管理的人属于同一个团队，但考虑到我们目前需要对业务做出的改变，这样的安排实际上是合乎逻辑的。究竟是什么样的三年长期规划需要改变？当有需要时，我们会围绕必须解决的问题和组织目标来安排团队结构。
这是一个很好的切入点，因为我正想问问你们的这位高管。我记得，你们负责HR的人员如今正式头衔是“首席员工与AI赋能官”。这个头衔相当特别。你刚才提到，随着业务系统需要改变，公司所需人才的构成也会发生变化，而这种情况正在成为现实。今年3月，你们裁掉了大约10%的员工。我看了你在Loom上发布的相关视频。
你在视频中说，你们并不一定是在用AI取代员工，而是已经确定公司所需的技能组合发生了变化，因此打算主动做出调整。
请你详细谈谈这一点。是什么让你认为：“AI已经发展到足够成熟的程度，以至于我们所需的技能组合已经不同了”？为了让减少10%的员工变得有效，或者说值得这样做，你们对业务系统做了哪些改变？
我们必须从外部环境说起。过去一段时间以来，科技行业所处的环境一直是持续招聘、持续增长。但市场对这种做法的看法已经发生了变化。因为长期以来，我们管理业务变化的方式之一，就是在不同领域招聘人员。假设你手里有红点和蓝点，然后你说：“我们需要更多绿点。”你只要说：“接下来一段时间我们要把绿点都招进来，直到人员构成达到平衡。”你可以用这种方式进行管理，但首先，这条路已经不可行了。
其次，我们业务中有一些领域——比如AI基础和相关领域——
等等，其实我能不能先问一个问题？你描述的有点像每家科技公司在疫情期间都在做的超额招聘，你的意思是，那种情况已经结束了吗？
是的。人们会按照当时自己所了解的最佳决策速度来招聘，也会受到他人鼓励去这么做。希望他们不会只是看着周围的人行动，但我知道，很多CEO确实会观察身边的人，然后说：“我也应该这么做。”我一直认为，这种选择往往并不明智。
至于超额招聘，我不好说。疫情前，我们只有几千名员工。我的意思是，我们现在的规模大概是疫情前的四倍，或者三倍，我也说不准。再说一次，我们的业务仍在加速增长。上个季度，我们在70亿美元的年度化营收规模基础上实现了约30%的增长，这是我们大约两年来最快的增速。客户正在选择进一步加快发展。
我只是想更清楚地理解你所说的“不能只招一大批绿点”。我听很多同行说过：“那段时间，我们能招多少人就招多少人。”听起来，你们当时的经历并不完全是这样，但在某种程度上确实有相似之处。
确实有相似之处，但有些时期确实应该这么做。而当前这三到四年的时期并不是这样的阶段。这是我首先想说明的一点，因为接下来你就需要思考，我们该如何改变技能组合。
我们有大量内部项目来推动这件事。与此同时，我们也有一些增长非常、非常快的领域，尤其是我们的 AI 产品和服务，以及企业销售业务。这些领域表现良好，我们希望继续加大投入。当你需要进一步投资某些领域时，就会面临非常艰难的选择：你会说，“我需要继续投资这两个领域，但无法让整体规模以显著的方式增长。我必须管理好组织在这期间的转型。”这会带来许多非常困难的抉择。
我们仍在这些领域大力招聘，以改变人员的技能结构，但你还要考虑需要以多快的速度完成这一转变。我一直说，这并不意味着要取消任何“内部培训项目”——关于 AI 的采用和使用，我之所以把这个词加上引号，是因为实际情况更接近学习、实践、分享和相互学习。它不太像传统学习与发展（L&D）那样，“我坐下来上一堂如何完成这件事的课”，但这并不意味着培训项目没有作用。这些因素共同发挥作用：过去两年里，我们大幅改变了业务，使其真正成为全球领先的 AI 产品开发企业。毫无疑问，这是一个快速推进的过程，我们正努力尽可能快地到达目标，并保持领先。
我从许多和你处境相似的 CEO 那里听到的一种看法是：“我们资深员工的价值提高了。”目前市场上面向资深软件工程师的职位招聘信息更多了。正如你所说，判断力和品位非常重要，而工具也许只能替你把那些东西构建出来。
我想了解你对设计的看法。让我们所有的设计师都能够直接交付代码，这一想法对很多人来说非常有吸引力。还有第三种观点认为，产品经理的职责将涵盖一切，而所有这些角色最终都会相互碰撞。
随着越来越多的人具备完成其他岗位工作的能力，你们具体确定了怎样的技能组合？在这种经典的三足鼎立格局中，你们又是如何确定优先级的？
人们很容易对这些事情形成非常二元的看法。我觉得有件事很有趣：如果你把一名工程师、一名设计师和一名产品经理放进同一个房间，他们都会坐在那里说：“老兄，做你这份工作真惨。你的工作要消失了。”我会说：“啊，这大概就是答案了。”
可以肯定的是，如今写代码的人比以往任何时候都多得多，其中包括从制作原型到真正交付代码的产品经理和设计师。顺便说一句，如今这样做的市场营销人员、财务人员和人力资源人员也多得多。他们编写并交付的代码建立在两件事之上。第一，是一个具备工程稳健性的支撑平台，能够扩展，并向客户交付符合欧洲法规、满足数据驻留要求的解决方案，同时还要遵守 X 国等国家的法律限制，以及其他相关要求。
那场并未发生的 SaaS 末日：Atlassian CEO Mike Cannon-Brookes
你必须构建一个技术环境，使其能够以客户所需的安全程度交付给客户。这是一个并不简单的问题。你不可能只是靠“vibe coding”（凭感觉编程）就解决它。如果我是在为自己家里的某件事凭感觉编写解决方案，那没问题，只要它好用就行；如果出了问题，我再去修复。但如果我是在为一家大型组织做这件事，就需要围绕它设置其他控制措施和规则。
其次，这些领域的专业化并不会消失。不同领域所需的人类判断，体现为各种角色的边界正在相互融合。他们能够多做一点其他人的工作。我有很多设计师，现在能够交付可以运行的代码原型，而不只是图片，或以模型图形式呈现的“假原型”。这很好。不过，我仍然经常看到他们坐在 Figma 里进行设计。
我也有很多工程师每天都在 Cursor、Claude Code 或其他类似工具中编写功能、构建产品，他们能够比过去做更多设计工作。但这并不会取代对另一类工作的需求。它会提高整体软件的质量。如果你愿意这样理解，它还会加快人们之间的协作速度。如果每个人都理解彼此的角色，他们就能更快地展开更加充分的对话。他们工作的专业化程度反而会提高，变得更加鲜明，这一点非常、非常重要。
构建平台的能力——这个说法接下来可能会被过度使用——会变得更加重要。举个本周的例子，我们的一名设计师写了一篇有趣的博客文章，介绍我们现在如何为内部设计系统提供 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）和 CLI（command line interface，命令行界面）。我们拥有一个屡获殊荣的设计系统 atlassian.design。它完全公开，我们会发布设计系统的全部内容。
我一直认为，在设计岗位上，50%的工作是构建我们的设计系统，并让它保持可扩展、灵活且可构建；另外50%的工作，则是解决设计领域最棘手的5%问题。因为他们负责构建平台的那一半工作——过去可能是模板和设计文档，而现在则是 CLI 和 MCP，让公司内部能够按照我们希望的方式进行设计，使设计保持一致和连贯——本身就是一个非常难以构建的问题。
然而，当他们这样做时，就能释放数千名、甚至接近数万名工程师的能力，让他们构建出设计更好的产品。与解决“帮我处理一下这个界面”相比，他们在构建设计系统时产生的杠杆效应要高得多。安全领域也是如此。客户支持和客户服务实际上也一样。如果把修复漏洞看作一个能够减少客户服务需求的平台，那么这个岗位中越来越多的工作，就需要用于构建那些可扩展的模板、平台和方法，让其他职能部门能够在其基础上开展工作，从而完成相应的事情。
如果一名产品经理通过“氛围编程”（vibe coding）来开发某项功能，也就是说，只是在某种代码生成工具里不断尝试，而且这个功能并不涉及基础设施、不需要扩展，那么这样做没什么问题。它应该能够利用我们的整套设计系统。但事实证明，开箱即用的方案并不太可行。我们刚刚在内部推出了 MCP 和 CLI，目前已经迭代到 V4；它们能够出色地理解我们的设计系统，因此设计师可以持续演进这套系统，而正在构建的功能也能继续在协调性和一致性方面符合客户预期。这整体上为我们带来了巨大的杠杆效应，但并不是一件轻而易举的事。这并不意味着设计师、工程师或产品经理将会消失。我认为这些岗位一个都不会消失。
我总开玩笑说，《Decoder》归根结底是一档讨论组织架构的节目。这意味着，我想我已经知道未来五年这档节目会关注什么了，因为在 AI 的推动下，我们即将迎来历史上一些最奇怪的组织架构。
Cloudflare 的 Matthew Prince 最近刚刚做客这档节目。我们深入讨论了他在《华尔街日报》发表的一篇评论文章。他在文中说：“我要解雇公司里所有负责衡量工作的人，因为我可以用 AI 取代他们。AI 可以查看我的所有系统，替我完成全部审计工作；我们也将减少中层管理人员，因为他们真正做的其实就是衡量和审计，而 AI 可以完成这些工作。”另有报道称，Mark Zuckerberg 希望 Meta 内部某些地方的管理者能够借助 AI 管理 50 人的团队。在我看来，这似乎不是什么好主意，不过我们可以拭目以待。
你处于什么位置？你倾向于传统的组织架构，还是那些大胆激进的构想？对你来说，这些因素是如何整合到一起的？
我想说，这两个人我都非常熟悉。我的看法肯定比他们更审慎，也更贴近我认为未来世界实际会呈现的样子。人们很容易拿极端案例来说事。某个地方是否有人管理着 50 人的团队？当然有。他们是否高效？也许吧。人们总会提到 Jensen Huang。他显然非常高效，人也很好。他管理公司的方式非常不同寻常。但这种方式能否规模化并被复制？我不确定。如果让一整批大型企业全都采用这种方式运作，我不确定它们作为一个整体是否反而会取得更差的结果。
商业运作的一部分在于可扩展性和一致性，也在于组织结构能够被人理解和管理，而不需要具有独特天赋的人在企业内部流动时，才能弄懂某种非常奇特的架构。我认为，不同岗位之间将出现更多融合，人们也会具备处理多种不同技能领域工作的能力。我猜他们会变得更加通才化。岗位的边界将逐渐模糊，与周边岗位相互交融。比如，产品经理可以多做一些营销工作，也可以多承担一些工程工作。
这一点几乎适用于各个方面。与以前相比，财务人员现在或许也能承担更多法律相关工作。他们可以借助智能体理解我们内部的法律框架，这很好。但我认为，这并不会改变岗位本身，只是可能让团队的职能范围变得更广。我总体赞同 Zuck 的看法：组织结构会变成一个横向更宽的三角形，一个更厚实、更宽大的三角形。公司会变得更宽，因此层级也会更少。
总体而言，这是一个正确的趋势。但团队真的会扩大到 50 人吗？那样一来，每名管理者的管理跨度可能只有三个人，组织深度大概也只有三层左右。如果每一层都乘以 50，仅有两级汇报关系就会涉及 2,500 人，我会对此表示怀疑。这可能不是一种普遍情况。至于“衡量者”（measurers）这个说法，我不太理解。我不知道是否真有人能坐在知识型工作岗位上说：“我的职责、我的目标就是衡量事物。我只是拿着尺子四处走，然后说：‘这是一英尺。’”
我知道，很多岗位——我明白 Matthew Prince 想表达什么——最终产生的实际成果确实变成了衡量。但我认为，我们进行衡量是有目的的，而且我们会设法弄清楚如何让这项工作更具可扩展性。我看待这个问题的方式可能略有不同。工作可以分为两类。如果想简化组织，可以把企业内部的岗位分成受供给约束的岗位和受需求约束的岗位，也就是受输入限制和受输出限制的岗位。
但一个岗位究竟受到什么约束？可以比较营销或技术等创造性职能与法律或客户服务职能。法律和客户服务属于受输入限制的职能。如果我部署大量 AI，并不会突然得到更多合同。无论是审阅保密协议或租约，还是试图了解公司在某些领域的法律立场，进来的合同数量并不会因此增加，但我或许能借助 AI 更快处理这些工作。通过各种系统，我可以提高完成这些工作的效率。对于这一类岗位，你几乎可以审视企业流程中的每一个环节，然后判断它属于受输入限制的职能。
我会采用不同于受输出限制职能的方式来管理这类岗位。以营销或工程为例，除非产品路线图上已经没有任何事项可做——在我从业 25 年的经历中，从未听任何工程团队说过：“实际上，我们已经完成了路线图上的所有工作，请再给我们一些接下来要做什么的想法。”任何一家拥有庞大客户群的软件开发公司都不可能这么说。他们的产出和创造力，受限于自身发起工作的能力，以及组织人员、流程和其他一切要素的能力，而这正是 Atlassian 平台所提供的功能。这才是他们的限制因素，而不是人类创造想法的能力。未来，在员工总数中，受输入限制的职能和领域所占比例可能会下降，而创造性的、受输出限制的职能所占比例则会提高。
这在多大程度上取决于人类的聪明才智、创造力和想象力？这是一种可能的发展方向。随着时间推移，事情很可能会这样转变并形成趋势。但这需要的时间会比人们想象的长得多。科技行业的人总爱说：“明年一切都会变成这样！”结果往往要花 10 年才能实现，不过它终究会实现。我非常喜欢这个说法，一直想着在网上发篇长文谈谈。我这里借用了另一位朋友的话。过去我们常谈论“信息不对称”：某些人掌握了多少别人不知道的东西，而这些信息就是其权力或优势的来源。
我确实认为，我们正在走向——他说出这个词时，我真的像被闪电击中一样——“想象力不对称”。我们正在从信息不对称转向想象力不对称。在团队、工作和企业中，你创造和思考的能力将成为远比获取信息、控制信息和理解信息更重要的竞争优势。与信息有关的那部分能力会变得很廉价，而这正是 LLM 最擅长的事情。它们不擅长的是想象。它们没有决定创办 Atlassian。世界上有哪家公司是由 LLM 创办的？一家都没有。
Anthropic 已经让一台自动售货机失败地运营了好几年。得了吧。
但这件事仍然需要一个人说：“这就是我们要做的事。今天就让我们试试怎样把自动售货机运营失败。”
他们当时可能正站在一台自动售货机前，因为机器没有吐出糖果而破口大骂，于是说道：“我要用 AI 把这件事做得更好。”大概这些公司面对每一个问题时都是这样思考的：盯着一台自动售货机，然后琢磨怎么用 AI 解决。必须有人先说：“我们去做吧。”他们还必须编写一大堆东西，创建自动售货机的运营代码并进行尝试。通过这次科学实验，我们所有人都学到了很多。
让我问你另一个 Decoder 的固定问题，然后我想把这一切应用到企业软件和 SaaS 领域正在广泛发生的变化上。另一个我会问每位嘉宾的 Decoder 问题是：你如何做决策？你的决策框架是什么？
有人告诉我你会问这个问题。我当时说：“这个问题也太宽泛、太开放了。”
我会说，我是通过大量交谈来做决策的。公司内部的人肯定也会这么评价我。我认为，从不同角度讨论问题非常重要。我喜欢让别人发言，也喜欢把所有信息汇集起来。当然，我相信总会有一个时刻，我们必须停止讨论，直接朝某个方向前进。不过对我来说，比如何做决策更重要的是，我非常愿意向人们解释这些决策。在 Atlassian，我们有一条价值观：“我们是一家开放的公司，不说废话。”我一直告诉大家，这并不意味着事事透明。作为员工，你无权要求了解每项决策背后的所有细节。把所有幕后过程都展示出来并没有用，只会让人应接不暇，也无助于我们快速行动。
我们的确有责任向员工清楚说明为什么要做出某项决定，并解释这个决定本身。这是管理者在培养人才、帮助员工成长方面所能做的最重要的事情之一：不能只说“我们要向左走”，而应该说：“我们认真考虑过，也研究了不同的选项。我们考虑过直行、向右和向左，并权衡了各自的利弊。最终我们决定向左走，原因如下。”人们之所以经常不这样做，是因为有人会不喜欢这个决定。我一直都这么说。刚才你提到我们在3月对人才结构作出的调整；为了经营好这家公司，我们不得不做出许多艰难的决定。我希望确保我们始终以最清楚、最简单的方式向员工解释这些决定，不加任何粉饰，直接说明我们为什么这样决定，以及决定的具体内容是什么。
我非常不喜欢那种企业邮件：从头到尾读完后，我只会想：“所以你到底想说什么？这里写了一大堆话。”我会直接说：“这就是我们要做的事。我们需要调整技能结构，原因如下。”在解释决定，尤其是艰难决定时，你应该表现出适当的同理心，但也不应该指望所有人都会喜欢它。我们会做出许多艰难的决定。我敢肯定，对公司里的某项决定，可能有60%的人持某种看法，7%的人认为这是个非常好的决定，40%的人则认为这是个糟糕透顶的决定。作为领导者，我们通过解释自己的决定，清楚说明为什么以及如何做出决定，来建立信任。希望这样也能改善决策过程。我总说，送到我办公桌上的决定，都是“总统级决策”。我记得好像是 Obama 这么称呼的：当支持与反对的权衡是51比49时，这就是它为什么会来到我的办公桌上。
如果我们有90%的把握知道该怎么做，那么这个决定一开始就不应该送到我的办公桌上。我接手的只应该是艰难的决定。这才是一家运转良好的公司。任何领导者都应该处于这种状态。如果一个决定显而易见，为什么还需要交给你？而这些艰难决定也因此需要更多思考和更充分的解释。这一点可能比我们用来做决策的任何框架都更加重要。
让我对上述说法施加一些压力，检验一下它是否站得住脚。你把 Atlassian 描述成一个平台，而一家组织的大量决策、数据和能力都集中在这个平台中。“我们接下来要做什么？要怎么做？这样做有效吗？”
所谓“SaaSpocalypse”的核心观点就是：我们不需要你们漂亮的用户界面，也不需要你们的设计操作界面，更不需要不同产品之间保持一致的设计。我们只需要你们的数据。如果我让 Codex 直接处理你们数据存储中的内容，那么这些数据是否位于同一个平台上甚至都不再重要。你完全可以使用15家不同供应商的产品，AI 会自行创建某种中间件，读取并整合所有数据，而效果会非常好。事实上，你的企业还可能借此实现真正有意义的跨越式发展。
我最喜欢的一个例子来自上一个时代。我以前总会邀请 UiPath 的 Daniel Dines 上节目。他的做法不是推动你的医疗账单系统现代化，而是直接造出机器人，替你操作 Windows 3.1。这可以说是如今每家 AI 公司都在兜售的理念的早期版本，也就是：“与其对后端进行现代化改造，花费巨资迁移系统，不如让我们的机器人直接操作你那些糟糕透顶的老旧数据库，再为你呈现一个全新的用户界面。”这就是一种版本的“SaaS 末日”。
确实如此。
我认为很多企业都会面临这种局面。你打算如何推动整个 Atlassian 转型来应对它？因为 Atlassian 销售的很多东西都围绕着升级：升级整个平台，使用一款产品之后再使用所有产品，采用整个平台，让整个企业实现现代化。但另一种答案却是：每个月只要 200 美元，你只需把 token 拉满，就能一路进入未来。
这个问题的答案包含很多不同层面。我猜你说的是“无头化”的世界。我常说，无头化就是无脑化。两者实际上完全是一回事。对于一家软件供应商来说，这样做就是在慢慢投降。我说这话非常谨慎，因为这同样是一个需要细致分析的问题。我们拥有全球使用最广泛的 MCP 服务器之一。我们刚刚为它推出了一次重大升级，从头到尾全部重写。每天都有数百万人大量使用它，效果非常出色。除了 MCP 服务器之外，我们还推出了三四款 CLI，它们的使用量同样高得惊人。
让不同任务能够互操作，对于客户完成工作而言非常、非常重要。这一点我完全赞同。然而，使用我们的 MCP 服务器和 CLI 的客户实际上增长得更快。他们会在 Jira 中创建更多 issue，席位数量增长得也更快。我们已经在公开的财报电话会议上披露过这一点，我记得增速至少快了 5%。他们的 ARR 增长速度，是那些不使用我们 CLI 和 MCP 服务器的客户的两倍。使用这些工具的客户增加 Atlassian 支出的速度，比以往还要快。这样的世界，我完全相信。
不过，当我听到“无头化”这个词时，我想到的却是：这将成为我们唯一的生存方式，我们只销售一个 MCP 服务器。这正是其中“无脑”的部分，因为那样一来，你的软件实际上就毫无价值了。如果你真的只有一个数据库，那也无所谓。如果你的界面烂透了——而且我认为很多企业软件的界面确实糟糕、糟糕、糟糕透顶——
所以，我才会问每一位企业软件公司的 CEO，他们自己是否使用自家的产品。这个问题真正想问的是：“你们的界面到底有多难用？”
我非常喜欢录一段 Loom 视频，然后说：“各位，这根本说不通。”如果你一次又一次地处理这种繁琐但必要的细枝末节，最终就能打造出出色的界面。这也正是为什么每天都有数千万人醒来后开始使用我们的软件。
我之前谈到的对设计和体验的投入，恰恰与那种做法背道而驰。现实世界与那些看法大相径庭。再过几年，我们就会知道谁是对的。Atlassian 平台的运作方式，并不是要成为一个包揽一切的单一平台。我可能是唯一一个会对客户——包括规模极其庞大的客户——说“不要把所有东西都集中到我的平台上”的 CEO。我不认为这对 CIO 来说是一项可行的战略，真的不可行。
我们的平台具有高度连接性，而且历来如此。Jira、Confluence、Trello 和 Service Collection 的作用之一，就是与许许多多其他应用程序交互。随便查看 Jira 中任何一个已经推进了一段时间的工作事项，里面都会充斥着指向 Workday、Salesforce、ServiceNow 和 Figma 的链接，以及指向源代码、Google Drive 和 Teams 的链接。正是这些链接构建了我们的上下文图谱。我们之所以拥有全球最出色的上下文图谱，是因为我们一开始就拥有大量链接，而且过去 10 年来，我们一直需要理解如何与其他应用程序协同合作。
从本质上讲，我们的应用程序与你的其他 IT 系统和技术体系高度连接。我们不想成为一个“控制塔”。这个比喻很愚蠢。每一位 CIO 都听过这样的承诺：“相信我们就好，所有问题都交给我们处理。”但这种做法从未奏效。我认为它永远也不会奏效。技术世界的现实是，你拥有的东西只会越来越多——
“一旦把 AI 加进来，也许这次就能奏效了。”
“不。”
现在兜售的说法正是如此：你现在拥有了一个强大的智能编排层，它最终将实现这个梦想。
三分蛇油，两分胡扯。现实是，如果构建得当，它确实能帮助所有应用程序更好地协同工作，这一点毫无疑问。看看 Figma 和 Atlassian。我们建立了深度合作伙伴关系，大量使用彼此的 MCP 服务器。借助这两个平台，我们能够为营销团队、设计师和技术团队构建比以往更好的解决方案，因为我们能够以前所未有的方式理解彼此的数据，并在工作流的不同环节解决问题。
如果你正在进行深度设计工作，你就会待在 Figma 里，因为它提供的是一种视觉化体验。如果你需要把这些设计与具体工作关联起来，并进一步了解如何查找相关内容，那么流程就会回到我们的领域。我们希望尽可能让这些跨平台旅程无缝衔接。我们不想成为控制塔，而是想成为一个四通八达的地铁站。我们希望成为 Union Square，成为城市广场。我们希望有很多条线路经过这里，并希望尽可能为客户带来最佳体验。
我记得我们在财报电话会上公布的数据是 98%。在使用我们 MCP 服务器的人当中，超过 98% 也会使用用户界面，而且这一点并没有改变。能够更快地完成工作，并不意味着我就会停止使用用户界面。如果你持续投入，拥有出色的界面和体验，并且解决的是更高层次的问题，那么看看我们围绕智能体应用推出的功能：Claude、Codex 以及其他各种智能体运行平台，如何在 Atlassian 的世界里运作，反过来又如何让 Atlassian 融入它们？
一种工作方式是，我打开 Claude，对它说：“去处理这个工作项。”它会使用我们的 MCP 服务器获取该工作项，再利用我们的 teamwork graph 获取与这个工作项相关且必需的全部上下文，从而以尽可能低的成本，为完成这项工作创造最大的成功机会。这当然会成为人们的一种工作方式，Claude 会将这个工作项推进到下一个阶段。非常棒。
但还有很多人会从 Jira 开始，然后说：“把这个工作项发送给 Claude。”看板会告诉他们，这个工作项正在运行和处理中。他们所处的界面就是专门为这项任务打造的——还是用锯子、锤子和螺丝刀来打比方，这个界面就是为他们正在做的事情而设计的。它需要能够在 Jira 内部识别出“Claude 需要你处理”。你可以打开 Claude，告诉它需要做什么，然后把任务交给它。
大多数人并不使用 Claude，也不使用 Codex。我拜访的每一家客户都有一大堆智能体运行平台在运转。他们会有自己内部开发的平台，也会采用两家、三家甚至四家供应商的产品。大多数人并不会只选择其中一个。它们都非常出色，进步速度也都在你追我赶。我们的工作是把这一切整合到一个协调统一的界面中，理解你的智能体会话、人工会话和工作，并将企业中的所有应用程序连接成一张巨大的图谱，让你能够从整个体系中获得极为出色的答案。
这需要在界面上投入大量资源。这很难，需要时间，也需要优秀的设计与体验人才，还需要重视品位的产品经理和工程师。这是一项绝非微不足道的挑战。我确实认为，很多人正在回避这项挑战，而我不认为他们最终会有好结果。我不认为人们最终会把 CLI 当作终端工具来使用。
你不认为聊天机器人会是最终的用户界面吗？
不，我不认为聊天机器人是最终答案。我们在 1970 年就已经从 CLI 身上认识到了这一点。我们现在还不知道答案，所有人都在探索未来的界面会是什么样。这并不意味着聊天不会成为其中的一部分。问题只是：“这个世界要在哪里运转？”你刚才谈到了 Dia。Dia 就是一个很好的例子：我们试图为知识工作者打造一种由 AI 驱动的体验，它以他们所熟悉的世界为基础，同时又充满魔力、与众不同，而不是把他们从熟悉的世界里抽离出来，扔进一个聊天机器人界面。
所以，Dia 就是那个浏览器。你们收购了一家名为 The Browser Company 的公司。他们开发产品时，我们曾花大量时间关注 The Browser Company。起初，他们打造的是一款面向消费者的产品。后来，随着我们报道 Dia 及其产品战略，他们所开发的东西更像是一个操作系统，这一点逐渐变得清晰起来。
这些讨论和报道中的大部分——主要由我的同事 David Pierce 完成——都发生在 Google 搜索流量下滑的同时，而浏览器作为信息和文档查看器这一概念本身，也正在经历重大变化。如果你认为 Chrome 的首页打开后就是 Google，然后 Google 会把你带到一堆网页，那么实际上，在这两个环节之间，Google 有很多自己的构想，而这些构想正在改变网络流量的走向。
但与此同时，Web 作为一种应用运行环境，可以大幅提升 AI 智能体的能力，因为所有应用都位于智能体能够访问和操作的地方。当时，这显然引发了爆炸式的影响。就在我们交谈的时候，Meta 推出 Muse 大概才一两周。Muse 的强大之处在于，Mark Zuckerberg 通过云端和网页浏览器，为每个人提供了 8GB 内存和 8GB 存储空间。
现在，你拥有了一个智能体，它可以直接替你使用网页浏览器。这非常强大，Amazon 对此极为愤怒，并且已经屏蔽了这个网页浏览器。你们拥有 Dia，是因为需要控制应用层，还是因为有比这更宏大的目标？
不，不，不，不是这样。有两点非常重要，需要理解。当技术颠覆发生时，其中一个结果是，我们所有人都会在界面栈中向上移动一个层级。现在已经没有多少人在 DOS 或操作系统层面展开竞争了。在现代互联网世界里，沿界面栈向上移动的一种方式，就是转向浏览器。随着我们越来越习惯以这种方式学习和工作，过去位于应用内部的功能会转移到浏览器中。
第二个最大的变化是——通常情况下，发生改变的是人们的习惯。知识工作者，包括你、我和所有人，一生中有 80% 的时间都在浏览器里度过，但我们并不是一直在阅读文章。当然，我们有时会这么做。我们也不是在浏览网页，而是在使用应用。我们使用 Gmail 和 Google Calendar，开着 Slack；我们使用 Atlassian 平台、自己的各种应用以及 Salesforce；我们观看 Loom 之类的视频，并围绕这些视频来回互动。这一组标签页已经不再是一组网页，而是一组底层蕴含着强大能力的文档和应用。
我们正尝试以一种全新的形态重塑网页浏览器，服务于那些在应用中工作、每天有 80% 到 90% 的时间都开着浏览器并将其作为主要操作界面的知识工作者。他们希望能以更好的方式管理这些应用，并跨应用完成工作。浏览器拥有一些令人难以置信的能力，可以实现这一点。
这要求我们对 SaaS 应用有非常深入的理解，而我们确实如此；也要求我们对企业安全有非常深入的理解，而我们同样如此；还要求我们不去追逐消费级用户。Chrome 和 Safari 之所以采用现在这样的设计，是因为它们必须服务所有人，从五岁的孩子到 100 岁的老人。这些用户从事的工作相关知识型任务较少，更多是在浏览网页、娱乐或处理其他事务。这并不是说在企业任职的知识工作者偶尔不会看 YouTube 或 Facebook，但这些并不是他们工作的目的。我们相信，自己能够打造更出色的浏览体验和工作体验。
我们曾为这款产品提出过一种宣传说法：我们打造的不是浏览器，而是一个“行动者”（doer）。两者完全不同。我们是在帮助你完成事情，而不是帮助你被动浏览。这也正是产品中会有标签页、分屏、固定标签页、群组、AI 和动态标签页组等功能的原因。比如，我们为你所用文档提供的实时标签页组，就是一个很好的例子。
Dia 中的文档实时标签页组会向你展示相关文档。如果你愿意这么理解，它会跨越任何内容应用，自动为你打开和关闭标签页，无论是 Google Drive、Confluence 还是 SharePoint。对于你使用的任何包含文档的应用，如果有人评论了某份文档或与你共享文档，你的浏览器就会自动打开相应标签页。如果你已经在其他地方处理完了，浏览器也会自动关闭该标签页，因为这些标签页代表的就是你目前正在处理的文档集合。拉取请求或其他类似内容也是如此。
然后，我们在此基础上加入 AI。AI 能够以令人难以置信的方式改变我们使用这些知识型应用的方式。浏览器掌握着你所做一切的完整历史记录；它拥有技能，也具备运行 AI 的能力。你可以用 Dia 制作《扫雷》，甚至可以让 Dia 根据你过去一周完成的任务制作一款《扫雷》游戏。它会在浏览器底层启动一台计算机，运行大量代码生成任务，然后为你创建一个应用，让你根据过去一周已经完成的任务来玩《扫雷》。我并不认为这是一个非常实用的应用，但它能够做到这一点，本身就令人惊叹。
Dia 最受欢迎的功能是 Morning Brief。它能够以极高的准确度理解你今天需要做什么，并通过出色的设计品质和使用体验，在每天早晨弹出时带来愉悦感；人们对此感到震撼，甚至常常心存疑虑。我的 Morning Brief 大约在 45 分钟前打开了。这是一项设计挑战。
这是一支非常出色的设计团队。他们正在思考我们使用最频繁的应用界面，并同时面向知识工作者和 AI 时代对其进行重新构想。它能以一种让企业安全部门愿意说“这是个好主意，我信任它”的方式，访问你电脑上打开的每一个 SaaS 应用。这是我们一年前开始承担的使命，也是 The Browser Company 三年前踏上的征程，而它如今已经可以实际使用。Windows 版随时都会正式推出，目前已进入测试阶段，很快就会全面上线；在 Mac 上，已经有大量用户每天使用它，而且人数还在不断增长。
正如我所说，我们长期以来一直在报道这款产品。我很高兴它在你们这里找到了归宿。
不过，关于向技术栈上层迈进、进入下一个用户界面层级这件事，我想再追问一下。你也可以说，网络浏览器早就实现了这一点。Windows 恰恰因为网络浏览器的出现而受到了颠覆。iMac 之所以能取得成功，只是因为当时用电脑能做的最有趣的事情就是上网。Mac 上有了网络浏览器之后，许多应用得以摆脱 Windows 二进制程序，转变为 Web 应用，继而成为云应用，直到如今的云端生产力应用。
Web 作为应用运行环境，可能比以往任何时候都更具活力、更加重要。它就是你所描述的那个地方：所有应用都存在于其中，而专门为工作设计的定制浏览器确实非常重要。但与此同时，我还是想问：这不是早就已经发生了吗？你们真的在向技术栈上层迈进，还是仅仅在打造一款更加定制化的网络浏览器？抑或是 AI 正以某种其他方式改变这一切？
AI 正在改变这一点。AI 让我们有能力帮助你理解自己需要完成哪些工作，而不仅仅是查看你的浏览历史。AI 最强大的能力之一，也是人们普遍没有充分理解的一点是……LLM 生成内容的能力已经广为人知。我可以说：“给我讲一个老爸笑话。”然后它就会生成一个，并以数据流的形式逐个输出 token。
但对于我们这样的应用供应商——也就是试图为客户打造工具、产品和解决方案的人——更重要的是 AI 阅读文本而非书写文本的能力，因为我们第一次可以理解文本的含义。我们能够理解一个页面、一条评论或一段文字究竟在讲什么。随后，我们就能在应用层面作出选择，而这是以前从来做不到的。过去，Word 并不知道你正在写什么样的文档。当它提示“看起来你正在写一封信”时，那功能其实烂透了，体验也非常糟糕。如今，它已经能够以极高的准确度判断：“你是在写信、博士论文、高中作文，还是大学论文？”然后，它可以相应地调整并改变自己的界面。
Dia 和 AI 的能力在于理解你正在浏览什么、正在做什么，能够深入各个应用获取内容，再把这些内容调取出来，为你提供管理日常的工具。Morning Brief 会查看你的日历、消息工具和文档工具，以非常智能的方式告诉你今天要做什么，就像你把所有内容都交给我，然后说“安排好每天的事项”一样。如今，它会阅读数百万字的内容来生成这份简报，并利用大量智能，为你提供一个非常简单的体验：告诉你今天最重要的事情，而这些事情与这个星球上的其他任何人都完全不同。
这需要大量 AI 才能实现，也需要连接到你所有的 SaaS 应用。浏览器已经登录了这些应用，因此可以完成这些操作。整个过程在本地进行，不是在云端，而是在你的设备上进行。过去我们完全做不到这一点：理解“你昨天看过的这 10 份文档中，这是你今天需要处理的那一份，因为我知道你明天的日历上要做这件事，还有这些事情也要做。这是我们今天最重要的任务，让我帮你开始处理它。让我为你起草一些笔记，帮你处理那份文档，帮你完成一些事情。”这些都是以前绝对不可能实现的。
最后，它还能理解你与哪些人互动。在这么多对话和计算中，人往往被排除在外。你可以把 Dia 想象成一个迷你 CRM，它会根据你的浏览习惯不断更新。这个比喻有点奇怪，但它实际上确实在做这件事——这是它在浏览器内部完成的众多工作之一，也正是为什么它给出的答案如此出色。它知道你和我并不熟悉，也知道我和我的工程负责人非常熟。如果那个人向我提出某件事，它会持续维护一个关于人际关系的上下文图谱，涵盖你所有的 SaaS 应用，再通过复制、标准化并利用 AI 处理这些信息。这一切都有助于理解哪些任务对我来说真正重要。
它可以查看 LinkedIn，了解你是谁，然后说：“你今天要做的面试准备，应该把它提升到优先事项的顶端。Nilay 是个重要的人。”这些事情它都会替你完成，而且还能帮你——
你能把这些内容放进 Dia 的系统提示词里吗？这样人们来找我聊天时就会知道这一点。直接把它硬编码进去，你得让它优先处理。
我们会看看能不能认识一些人。但这很难，而且使用 Dia 的人不应该需要了解其中任何技术细节。整个体验应该只是以一种美好、愉悦的方式开启一天。我们希望让你对这一天拥有更多平静、掌控感和安心，而不是因为 AI 感到压力。把这些事情交给我们，让我们把它们做好；我们只需要从你的工具和应用中，为你提供所需要的答案。
这也不意味着你会减少对这些工具和应用的使用。我不会因为使用 Dia 就停止使用 Slack，也不会因为使用 Dia 就停止使用 Confluence。它通过了解这些工具中的内容，帮助我理解接下来需要做什么。它会交叉参考我的 LinkedIn、Salesforce、Microsoft Teams 对话和会议记录，在早上以及一天当中替我完成这些工作，然后告诉我：“这是你接下来要做的事。这是最重要的事情。”它还提供了一个界面，让我能够以希望称得上令人愉悦的方式组织和归类这些任务。Dia 的体验美观而简洁，其中有许多令人喜爱的细节，让人每天使用起来都很享受。我们正在大力推进这一使命。
我可以提出一个意外的问题吗？在我看来，你显然非常清楚 AI 应该如何在企业中运作，以及人们应该如何使用你的工具来完成工作：让 AI 增强你的工具，并通过你的浏览器来呈现这些工具。你在这方面有明确的重点，我很欣赏这一点。
但在公司的另一边，也就是消费者领域，我一直认为，人们讨厌 AI、对此感到愤怒，部分原因在于那些末日论者说我们有 10% 的概率会全部死掉、我们的工作也会全部消失；但另一个原因是，目前并没有什么真正出色的产品。至少从我听到的你对企业场景的描述来看，消费端没有那么强的一致性和明确重点。你认为即将出现某种出色的消费级 AI 产品，能够像你在企业领域那样有明确的重点吗？因为在我看来，这似乎正是缺失的那一块。
既是，也不是。说“是”，是因为如果你回顾技术颠覆的历史，就会发现，真正经历这场颠覆而发展起来的产品，往往并不是与这场颠覆呈线性关系的产品。想想智能手机时代——我们每天都会拿起智能手机 100 次，别告诉我你不会。当 iPhone 问世时，我们都为其中零零碎碎的新功能感到兴奋。我们没有想到：“天哪，那个相机功能会带来 Instagram 这样的现象。”我们也没有想到，GPS 会催生 Uber，让我可以叫到交通工具。这些产品都是技术变革带来的结果。
别误会，iPhone 是一门了不起的生意，但那些服务以及生活方式的变化并不是来自 iPhone 本身，而是来自它所支持的应用，比如 Uber、Instagram，以及你在手机上喜欢的其他任何东西。它可以是一款游戏，也可以是任何东西。人们需要一段时间去摆弄这种形态、理解其中的各种要素。直到 iPhone 6，Uber 才出现，因为它只需要技术变得更好，然后就有人说：“等等，我们可以用手机叫一辆车，让它直接出现在面前？”没错，我们可以告诉你车在哪里，可以建立足够的信任，也可以构建一整套服务层。
我怀疑其中一部分会出现在 AI 领域。我们需要继续探索，而我对 Muse 团队也相当了解。它就是一个非常出色的应用案例。类似的东西还有很多很多。有一家我孩子们很喜欢的公司叫 Tolan，它制作的是带有个性的好莱坞式 AI agent 聊天机器人。科技行业的人可能会说：“啊，那不就是在 OpenClaw 外面套了一层皮吗？”但孩子们会说：“这是一个我可以互动的角色。”这是一种非常棒的、具有好莱坞心理学色彩的游戏角色。我们才刚刚开始看到这类应用。
未来五年，这些应用类别将会令人无比兴奋。我怀疑，理解这一切所需的时间会比我们想象的长得多；我们还要发展到 GPT-6，理解记忆和各种 harness，并把所有这些东西整合起来。最终可能不会是 OpenClaw，而会是某种让 agent 在生活的特定领域中呈现出来的形态。所以，是的，面向消费者的产品仍在不断出现。
其次，我认为答案中“不”的那一部分在于：AI 不是一种产品，而是一项技术。它是一件技术。如果它只是让你生活中的一切变得稍微好一点，你甚至不会注意到自己在使用 AI，而这其实正是它的美妙之处。你可以整天使用 Dia，却意识不到它运用了多少 AI。就像 Morning Brief 这个功能一样，它真的非常好。我每天早上都会查看它，这是我们迄今打造过的用户参与度最高的功能之一。它只会告诉你：“我认为你今天需要做的三件事在这里。你今天的安排是这样。要我帮你为这件事做准备吗？”然后你会说：“好，帮我准备那件事。”
你不需要知道它是 AI。我们也不会告诉你它是 AI。我们并没有刻意试图隐藏这一点，这不是什么秘密，但你需要获得出色的体验。你并不在乎幕后运行着 LLM、tokens、gateways 以及数量庞大的技术。你只想知道今天早上必须完成的三件事是什么。而如果你因此建立了信任，那就很好。
说到数据中心之类的东西，难点在于，人们想要的是这些体验，而他们获得的体验会让他们非常愉悦、非常满足，也会让他们感到更加平静和快乐。他们只是不一定会意识到自己在使用 AI。我一直对这里的人说，每次你用 iPhone 拍照时，背后都有多得惊人的 AI 处理在进行，以便让照片看起来更好。多得惊人。与 10 年或 20 年前相比，我手机上的照片看起来漂亮得不可思议。我需要知道这一点吗？不需要。我只想把镜头对准我的孩子，按下快门，然后希望照片看起来不错。这就是优秀的技术：当它消失在幕后时，才真正发挥作用。在企业领域或面向消费者时，技术就应该如此。企业中的人没有理由还要忍受糟糕的技术。
这一点是一致的，但我未必会知道自己正在使用 AI。它只会成为一种出色的产品体验，就像 Dia 一样告诉你：“这是你今天必须完成的三件事。”而且它还说对了。
光是描述我与 Apple 相机团队讨论如何在这些照片中使用 AI 的过程，就足以占满本节目另外整整一个小时，而我们现在没有这个时间。
Mike，这次交流非常精彩。Atlassian 接下来有什么计划？大家应该关注哪些事情？
我们将在——我都不太敢说——一个多星期后，也就是 10 天后，公布大量消息。我们每年举办两次大会，10 天后将在阿姆斯特丹举行 Team 26 EU 大会，届时每个产品集合都会有公告。毫无疑问，你们会看到许多神奇的 AI 功能，它们会悄无声息地完成工作并消失。你甚至不需要知道自己正在使用这些功能。Dia 将发布，Teamwork Collection 也将发布。Loom 还会推出许多非常出色的功能。我们还没谈到 Loom，而它在 AI 时代将发挥巨大作用。Loom 的代理式应用还有很多，其中一部分已经上线。我们还要感谢与 Cursor 团队的合作——我们共同打造了一些非常出色的 Cursor 和 Loom 功能。10 天后将有许多令人兴奋的内容与大家见面。
我们很快还得再请你来聊聊一年后企业软件会变成什么样，因为我确信它一定会发生变化。非常感谢你参加《Decoder》。
谢谢你的邀请。谢谢，兄弟。
来源与参考
收录于 2026-09-29