Ramp首席执行官Eric Glyman：AI落地的关键不是模型，而是开箱即用的工作台
Ramp首席执行官Eric Glyman称，公司内部已有99%的员工日常使用AI，但大多数人卡在“用不好”而非“模型不够好”，根本问题在于配置复杂、操作反直觉——终端配置、MCP服务器、各自摸索，让AI变成了少数技术用户的特权。为了解决这一问题，Ramp团队推出了Glass产品，让每位员工在入职第一天就拥有一个预配置好的AI工作台：通过SSO连接各类集成，内置350多个由同事构建的可复用技能，支持持久记忆和定时自动化流程。
glass的逻辑是，“一个人优化的流程，全团队立刻复制共享”，从而把零散的AI技巧变成组织资产。Glyman强调，未来竞争的核心，是“能否让每个员工都有效使用AI”，而先行自主构建这类基础设施的公司，将积累竞争对手无法复制的复利优势。
来源：公开信息
ABAB AI 解读
这句话真正点出的是“AI平权”的关键节点：模型能力已经足够好，但人与组织的行为摩擦成了新瓶颈。当企业依赖员工自己搭建终端、管理服务器、手动配置上下文，AI就退化成“极客插件”，而不是真正的工作层基础设施。Glass这种“预配即用”产品，实质是在把AI从“个人工具箱”变成“组织操作系统”。
更深层看，这说明企业和AI之间的分层正在重新定义。过去大厂把AI做成“计算器”，现在像Ramp这样的公司将它们包装成“工作台和共享技能库”，把技术、权限、流程与数据共同绑定到组织之上。这种结构会加速“AI资本化”——即企业已经开始把AI使用效率，作为衡量人力资本回报的新维度。
从长期结构看，真正赢家将是那些“把AI深度嵌入组织惯性”的公司，而不是“只在某个部门用AI”的公司。当流程、记忆和自动化都跨团队沉淀下来，企业的知识记忆不再依赖少数明星员工，而是活在共享工作台里；这会让组织从“依赖人脑”走向“依赖AI+规范流程”，从而形成类似“人力复利 × 智能复利”的复合优势。