Atlassian高管：AI超级用户可提升团队56%采用率

Atlassian首席人员与AI赋能官Avani Prabhakar透露，在一个五到七人的团队中，若存在一名AI“超级用户”，整个团队的AI采用率和使用率可提升56%。公司将每周使用AI高级功能超过40次以改变工作流程的员工定义为超级用户，并进行身份追踪。

Prabhakar认为，企业应将AI视为一种人员转型。部署AI本身并不难，大型企业的痛点往往在于安全、治理和成本。为此，Atlassian每个团队都制定了“AI工作协议”，明确界定AI的使用场景与禁令。例如，产品研究人员禁止将公司信息输入AI工具，招聘人员则需明确区分自身决策与AI决策的边界。

在成本控制上，Atlassian为每位员工分配基于角色的月度AI津贴，即“AI钱包”。一旦超额，员工需申请额外额度并说明用途及对工作流的改善。Prabhakar强调：“不要奖励令牌的使用量，只需监控它，因为这会驱动非常错误的行为。”

更大的节省来自Atlassian的内部上下文层Teamwork Graph。该图谱整合了知识、对话、人员、资产和代码。数据显示，让Claude仅搜索该图谱，使令牌使用量减少了48%，准确率提高了44%。

Prabhakar指出，将AI使用与绩效挂钩是“一个非常糟糕的开端”，这会促使员工钻空子。企业也不应单独组建首席AI官团队，或在尝试前强制要求商业案例，以免扼杀实验精神。她主张：“投资回报率（ROI）是一个结果，而不是入场费。”

Atlassian按任务、技能和角色的顺序推进AI应用。目前，AI的好处主要体现在任务和workflow层面，任何声称AI已取代某个角色的说法都是“AI垃圾”。

在技能层面，Prabhakar领导的行为科学家团队与斯坦福大学合作的实验发现，毕业生的AI辅助决策有效性比高级管理者高出19%。在角色层面，公司为因AI改变工作方式的设计师创建了“设计技术专家”新职业类别，并启动了约30个由五到六人负责的新项目，其中工程师构建原型，设计师提交代码。

Atlassian拥有约12,000名员工，分布在全球3,000多个城市，实行无办公场所强制规定，倡导书面、异步沟通。这种习惯为AI提供了更好的语境。

Prabhakar目前将60%到70%的时间用于客户工作，致力于打造“客户零号”故事：即在内部实验并编写操作手册，随后推广给大型企业。对于职业发展，她建议追随带来快乐的事物并在学习过程中掌握AI，“不要因为恐惧而做出职业选择。”