Uber CTO再掀AI新篇章，告别Token焦虑

还记得那位年初引爆“tokenmaxxing恐慌”的Uber高管吗？当时他透露公司已经提前烧完了2026年给Anthropic旗下Claude Code的预算，在AI圈引发轩然大波。如今，这位Uber首席技术官Praveen Neppalli Naga带着一个截然不同的AI故事回来了——这次不是关于烧钱，而是关于如何把钱花在刀刃上。 Naga透露，Uber已经开始将最优秀的AI工程师派驻到财务、法务、市场、客服、人力资源和采购等部门，先花几天时间“影子跟随”员工，摸清每一个工作流程的细节，然后快速构建并测试软件来优化这些流程。这些为期两周的团队被命名为“Agentic Pods”（智能体小组）。效果相当惊人：一个财务规划流程从15小时压缩到30分钟；财务报告生成从两天缩短到10分钟；营销质量检查从两周锐减到不到一小时。Naga强调，最大的收益从来不是来自加速单个任务，而是围绕AI重新设计整个工作流，砍掉不必要的审批环节，替换老旧软件，帮助人们更快做出决策。 这种做法的本质，是把硅谷风头正劲的“前向部署工程师”（forward-deployed engineer）模式反向用在了企业内部。传统上，这类专家被派到客户现场，帮助客户解决技术问题；而Uber的独特之处在于，把这些AI专家部署到自己公司的业务部门内部，去寻找下一波生产力增长点。Vantortech的首席产品官Peter Wilczynski甚至开玩笑地把这个角色称为“后向部署工程师”（Rearward Deployed Engineer），形容这些工程师深入企业运营腹地，围绕AI重构整个工作流程，而非简单地加速单个任务。 对于中国跨境电商卖家和出海创业者来说，这个案例的启示意义不小。很多团队在引入AI时，往往陷入“工具思维”——买一堆AI软件，让员工在原有流程上“加速”，结果效果有限。Uber的做法则展示了一种更根本的路径：让懂AI的人先彻底理解业务，再从头设计流程。这种“AI原生”的流程再造，才是释放生产力红利的关键。尤其对于正在经历降本增效的跨境卖家而言，与其纠结于某个环节的自动化，不如像Uber那样，派一支精干小队深入核心业务链路，用两周时间做一次“AI流程体检”，往往能发现意想不到的优化空间。