在我们每周一次的创始人”围炉夜话”中，我和A将“提升效率”列为了明年的工作目标之一。这时，X突然发问：“我们说的效率，到底是什么？”一句话，让我们陷入了沉思。

重新定义效率

其实，从公司成立之初，我们就对效率充满信心。我们的一大出发点就是借助技术的力量，将传统1:5的人房比（每位客服支持的房源数）提升到1:50。这是我们构建公司模式的基础。但如今，我们意识到，仅仅依靠初期的效率优势已不足以支撑我们更大的愿景。

效率贯穿了公司运营的每个环节：销售增长曲线、员工技能提升、业务熟练度、团队协作水平等，所有这些都在一定程度上反映着效率。 然而，若要为效率下一个明确且可衡量的定义，它必须能够体现两个关键点：

  1. 面向业务和客户的处理能力。
  2. 商业价值的转化能力。

因此，我们将效率落地为一个具体指标：“平均七天每房销售毛利率”。

面临的战略挑战

尽管我们取得了显著的增长，但一些关键问题正在制约着我们进一步提高效率的步伐。主要包括：

  1. 对自然流量的过度依赖，限制了房源的增长和渠道多样化。
  2. 供应链响应缓慢，上房速度滞后，导致30%的房源积压在排队池中。
  3. 随着房源增长，服务质量有所下滑，影响了客户体验。

这些挑战直接暴露了我们战略上的短板，因此，我们为明年制定了三大核心目标：

  1. 可持续增长： 改善流量渠道，提升房源获取的效率和多样性。
  2. 供应链优化： 加速上房流程，减少积压和处理时间。
  3. 高效运营： 通过技术和流程优化，提高团队整体的生产力。

在此基础上，我们将这些宏观目标分解为具体的子目标，确保每个团队都能明确自身的任务方向并有效执行。

效率提升的根本：铺好轨道

速度快并不总是好事。如果轨道铺得不够稳，再快的火车也可能脱轨。我常提醒团队：运营的速度再快，技术和系统才是我们不偏离轨道的保障。

只有铺好轨道，效率提升才能真正实现价值，而不是带来更多问题。

AI 时代：生产力革命的另一页

从2022年开始，生成式 AI（Generative AI）因大语言模型（LLM）的突破，成为技术发展的新热潮。这一现象有些像工业革命初期：蒸汽机的发明带来了生产力的指数级提升。如今，LLM 同样赋予了软件开发和业务推理以指数级的能力。

这一趋势的影响超越了传统的技术变革。回顾以往，无论是互联网的普及还是移动端的崛起，虽然带来了新的应用场景，但开发者的工具和方式却没有本质改变。而在 Gen-AI 时代，开发者的生产工具已经发生了巨大的变化，个体效率的提升打破了传统能力的边界，推动了问题解决能力的拓展和创新。

技术与效率：传承与未来

软件开发的历史长河中，涌现了无数伟大的计算机科学家和工程师，他们发明了编程语言和框架，为开发者赋能。例如 Ruby on Rails，通过 1:5 的效率模型重新定义了 Web 应用开发。这些技术框架的核心目标，就是让更多人获得解决问题的能力，从而提高工程效率和商业价值的转化。

而今天，生成式 AI 进一步承接了这一使命：不仅推动了个体效率的提升，还为技术和业务之间架起了新的桥梁，释放了前所未有的潜力。

The future is already here — it's just not very evenly distributed. 
- William Gibson

展望未来，我们必须认识到，今天选择的工具、系统和策略，将决定明天的效率边界。效率不仅是一个指标，更是一种心态、一种纪律，也是指引我们实现可持续增长的北极星。

前路虽有挑战，但只要轨道铺好，我们就能跑得更快、更远。