在很多程序员最关心的职业困境里，大家都会问：“为什么AI编码工具已经很强大了，可是我的公司里用的人却寥寥无几？”知乎上有人问过类似的问题，底下有个高赞回答说：技术的扩散不是闪现，而是遵循一条漫长而曲折的S曲线。今天我就结合经典创新扩散理论、一些大公司的真实案例，以及我在行业里观察到的细节，告诉你为什么AI工具不会一夜之间“满地开花”，以及我们该如何在扩散的不同阶段找到自己的落脚点。

正如埃弗雷特·罗杰斯在《创新的扩散》中指出：“创新被社会接受的过程，并不是瞬间发生的，而是遵循可识别的规律。”他把技术普及分成五类人：创新者、早期采用者、早期大众、晚期大众和落后者。很多AI编码工具的故事就是这样：一开始，只有极少数前沿程序员尝试，在GitHub Copilot刚发布时，全球只有几万开发者在使用。可是当微软和OpenAI进一步推动，把它嵌入Visual Studio Code和Azure生态后，才逐步跨过“鸿沟”，走向更大范围。一个朋友的公司，起初内部黑客马拉松上大家都在玩，但领导并不重视。直到有一个团队用AI工具把交付速度提升了30%，才被管理层正式采纳为推荐工具。这就是关键转折。所以，如果你要推动AI工具落地，先找一个合适的试点场景，用数据证明价值，而不是喊口号。

彼得·德鲁克曾说过：“文化会在早餐时吃掉战略。”AI工具的扩散，不仅是技术问题，更是组织学习与文化的问题。有一家金融公司，工程师个人很喜欢用AI生成代码，但代码审查环节严格，自动生成的代码常常被退回，理由是“可追溯性不足”。起初，团队把责任都推给工具，觉得AI靠不住。直到他们重构了评审标准，明确哪些模块允许AI辅助，哪些必须由人工主导，并且建立了知识沉淀的Wiki，才真正发挥出AI的生产力。换句话说，技术能否扩散，取决于组织是否敢于调整流程。你如果想推动，不要直接让全员一起用，而是先和代码评审人沟通，建立一套新的协作规则。

《跨越鸿沟》的作者杰弗里·摩尔提醒我们：不同群体之间存在信息落差，不能想当然地以为一个城市的流行会自动扩散到另一个城市，一个团队的熟练会自动传递到另一个部门。有家能源企业，上海研发中心的程序员已经大量使用AI工具，每周内部分享交流，效率大幅提升。但同一集团在中东的分部，几乎无人知晓。并不是因为工具不好，而是因为缺少系统培训和工具落地的渠道。等他们引入集中化培训，派人做内部讲解之后，扩散才真正发生。所以，如果你希望工具能走向长尾，先设计一个“分阶段渗透路线”：试点、推广、制度化，而不是幻想自然扩散。

当然，这种路径并非万能。在一些对合规要求极高的场景，比如医疗系统的嵌入式设备，或者航空航天的关键控制软件，AI生成代码短期内就难以普及。因为在这些场景下，哪怕一次小小的错误都可能带来灾难。正因如此，这些行业会走得更慢，它们需要比别的行业更多的验证、更多的安全审查。我们要承认扩散的边界，而不是盲目套用同一条曲线。

如果只做一件事，我建议你先用“技术采用五分位”的方法，画像你的行业和公司：你们处于创新者、早期采用者，还是已经进入早期大众？然后，针对不同位置，设计你的落地动作。如果你在创新者阶段，先找试点；进入早期采用者阶段，重点放在文化和流程重构；等到早期大众阶段，再推动制度化、规模化。想更进一步，就要学会用数据讲故事，用真实案例说服管理层，而不是停留在个人体验。

你有没有遇到过类似情况？也许你个人已经在偷偷用AI工具提高效率，但公司层面仍然抗拒。欢迎在评论里分享，也许你的故事能成为别人突破的灵感。合十。如夜话，至此。