AI进入企业工作之后，一个很现实的问题逐渐出现：懂AI的人越来越多，但真正能把AI放进日常工作的普通员工，应该从哪里开始？
对于很多非技术岗位来说，问题并不是完全没有AI工具可以使用，而是不知道哪些工作适合交给AI，也不知道怎样把一个具体任务拆成可以执行的步骤。
96AI增长圈第8期关注的，就是这一层问题。
本期课程继续围绕OpenClaw展开，但相比单纯介绍工具本身，更重要的落点是：如何把AI自动化带回普通岗位，让非技术员工也能找到自己的使用场景。
96AI增长圈第八期-《淄博赛博龙虾节》
第8期为什么继续关注普通岗位？
在此前的课程内容中，96AI增长圈已经涉及AI员工、多AI协同等不同方向。
到了第8期，内容进一步落到普通员工。这里的变化很明显：从“AI能够做什么”，继续往下走到“普通员工自己的工作里，应该从哪里开始”。
对于企业而言，这一步很重要。
因为AI真正进入日常办公之后，使用者并不只是老板、技术人员或者专门负责AI项目的人。行政、运营以及其他普通岗位，同样会面对大量重复的信息处理和办公任务。
因此，AI自动化能否被普通员工理解和使用，也是企业AI应用继续往下落地时需要面对的问题。
96AI增长圈创始人-沈乐主讲
普通员工上手，不需要先从复杂场景开始
第8期对应的选题资料明确将这一阶段定位为普通员工低门槛使用AI自动化。
这里的“低门槛”并不是说任何工作都可以直接自动化，也不是说完全不需要人工判断。它更强调一个起点：从员工自己最熟悉的重复工作开始。
因为员工对自己的工作最了解。他知道哪些事情每天都在做，哪些步骤反复出现，也知道最终结果应该是什么样。
这些工作经验，恰恰是AI自动化能够进入岗位的重要基础。
先找到一项重复工作，再考虑AI怎么参与
比如一个普通员工每天都需要处理资料，不要一开始就设定“我要用AI改造资料处理流程”。
可以先问几个简单的问题：这项工作每天都会出现吗？每次处理的步骤是不是比较接近？输入资料是什么？最终需要交付什么结果？哪些步骤比较机械？哪些地方必须自己判断？
把这些问题回答清楚之后，再去观察AI能够参与哪一步。
这也是第8期内容与单纯工具教学之间的一个区别。重点不是记住多少工具，而是知道工具应该放进哪项工作。
OpenClaw带来的一个观察角度
从第8期课程主题来看，OpenClaw继续作为AI自动化相关内容的重要载体。
但对于普通员工来说，真正值得关注的并不只是“这个工具有什么功能”，更值得关注的是：它能不能进入自己正在做的任务？
如果一项工作已经被拆成几个清楚的步骤，那么AI就有了比较明确的介入位置。
例如资料输入、内容整理、信息归纳、结果输出和人工检查，这些都是具体的工作节点。把工作拆成节点之后，再看AI能够参与什么，就比直接研究工具功能更容易理解。
普通岗位使用AI，还需要保留人的位置
AI自动化并不等于完全不需要员工参与。尤其是企业办公场景中，最终结果仍然需要符合实际业务要求。
因此，一条比较清楚的工作链路应该包括：
任务输入 → AI辅助处理 → 结果输出 → 人工检查 → 最终使用。
其中人工检查不是多余步骤，相反，它是普通岗位使用AI自动化时需要提前设计的一部分。
如果任务出现异常，或者输入信息不完整，员工还需要及时介入。因此，所谓低门槛使用，真正降低的是技术理解和操作的门槛，而不是取消岗位人员的责任。
从“会用AI”走向“会找任务”
对于普通员工来说，AI学习可能存在一个误区：把“会不会使用AI”等同于“知道多少工具”。
但工作中的AI应用，更重要的一项能力其实是：能不能找到一个适合AI参与的任务。
知道自己的工作有哪些重复环节，能够把任务拆成几个步骤，知道什么结果算合格，同时能够判断哪些地方必须人工检查，这些能力逐渐形成之后，AI工具才真正有了使用位置。
96AI增长圈第8期关注的，就是这一层变化
从第6期的AI员工，到第7期的多AI协同，再到第8期普通岗位上手，课程内容呈现出比较清晰的递进关系。
第8期并不是重新解释AI员工是什么，也不是再次把多AI协同作为主要内容，而是继续往普通员工的日常工作里深入。
它回答的是一个更加具体的问题：
一个没有技术背景的普通员工，怎样从自己的工作出发，找到第一项可以尝试AI自动化的任务？
答案并不复杂：先找到自己最熟悉的重复工作，再把它拆成清楚的步骤，判断AI可以参与哪里，同时保留必要的人工检查。
对于正在关注淄博AI办公实战的企业和员工来说，这种思路可能比单纯了解工具名称更值得关注。
AI真正进入企业办公，并不一定从一个很大的项目开始。很多时候，就是从员工每天已经做了很多遍的一件小事开始。