你担心的是“还没有产出”，那第一步就不该是排岗位表，而是定一个小的、能看见结果的目标。比如让小组在一两周内交出一份可用的东西：一个内部流程的 AI 辅助版本、一份客户问题的自动整理，或一个能重复使用的提示词模板。目标要小到九个人里几个人就能做完，又要真到别人愿意用。这样分工才有依据：谁擅长找问题、谁擅长动手做、谁擅长把做法写下来教别人，会在做事过程中自然显出来。这是 AI 对你这处境的推演，不是材料里的现成方案。

出处 1

立正在一期对谈里说，过去的分工按专业划分，是因为一个人不能同时懂设计、做网页、管后台；现在有了 AI，这种专业分工“一定是要打破的”，专业特长可以找 AI、自学或找别人补。他描述的硅谷做法是两个角色：一个像海盗一样往前冲、想方设法拿结果，另一个在后面把拿到的东西固定下来、让它走得更远⁠2。放到你的小组，可以先分“冲”和“固化”两类：有人负责试，有人负责把试出来的做法整理成别人能用的东西。这个角色划分是 AI 借他的说法做的迁移，原话讲的是团队形态，不是九人小组的操作手册。

立正在讲 AI 时代用人时提到，用人单位希望 AI 放大人的杠杆，这就需要人把脑子里的隐性知识——比如决策框架、用户洞察、优先级判断——转成 AI 能直接用的显性知识，表达得越清楚，AI 越能放大杠杆；真正 AI Native 的组织要的不是个人能力突出，而是个人、团队和 AI 一起跑得快、跑得远、跑得正确⁠3。这正好接上你说的“先了解每个人实际的长处”：了解长处的方式，可以不是聊天打分，而是让每个人交一份“我这件事是怎么判断的、怎么教给 AI 的”。这份东西本身就是分工依据，也是小组的第一批资产。

你现在的卡点是“先了解长处再分工”，这个顺序可以调整：先有目标，长处才有比较的尺子。建议三个人第一次正式会议只做一件事——定一个两到四周内能拿出来的具体产出，比如一个内部可用的 AI 工具、一条被跑通的流程，或一次面向全员的分享。产出越具体，后面谁适合做什么就越清楚。

立正在谈 AI 落地时强调，要从真实需求出发，不要做自嗨的项目，并且“做是一回事，go to market 是另一回事”：东西做出来有没有人用，要单独验证⁠1。放到你们小组，就是先找公司里真实存在的、有人愿意用的痛点，而不是先选技术方案。

另外，你提到公司期待是“做工具/流程”还是“先做能力普及”还没定，这个会直接改变分工。如果偏工具，需要有人懂业务场景、有人能动手做；如果偏普及，需要有人会讲、会组织。建议你在第一次会上就把这个期待向公司确认清楚，再定产出。

立正讲管理者新到一个组时，提到一个共性做法：跟足够多的人聊天，因为你能看到的信息有限，只有认识足够多的人才能了解足够多的情况；他还提到要利用好前三个月把 agenda 定下来⁠2。这个经验来自他谈加入新公司、带新组的场景，不是专门讲 AI 小组，但“先了解情况再定方向”这层可以借用。

具体到你这三个人：可以每人聊一次，问的不是“你擅长什么”，而是“你最近用 AI 做过什么、卡在哪、你愿意在这件事上多花时间吗”。这样得到的是行为证据，比自我评价可靠。

同时要问清一件事：组员是额外投入还是可以占用本职时间。这决定你们能承诺多大的产出，也决定分工是按“兴趣”还是按“可投入时间”来排。

如果你们的方向是做出工具或流程，一个可用的起步方式是：把公司里原本在人脑中的判断标准、模板、流程写清楚，变成 AI 可以直接调用的技能或上下文。立正提到，真正 AI Native 的组织要的不是个人能力突出，而是个人、团队和 AI 一起跑得快；这需要人把隐性知识转化成显性知识⁠3。

这可以成为三个人的第一份共同作业：每人负责把自己最熟的一块业务写成一份可复用的说明，再挑其中一块试着让 AI 跑一遍。这样既有产出，也能看出谁更适合做梳理、谁更适合做落地。

另外，立正也提醒，很多企业用 AI 只是把原来占 20% 时间的环节提速，剩下 80% 的流程没变，所以要把整条流程打开，分清人该干什么、AI 该干什么⁠1。你们三个人规模小，更适合先挑一条完整的小流程走通，而不是同时铺开很多方向。