一个OPC的真实案例:AI如何重构猎头行业的生产关系

作者：常云磊连续创业者｜穹窿智库CEO

长期服务企业家与高管。 结合华为管理实践，以跨界对标方法研究战略创新、组织变革与数智化转型。并系统探索从 SEO 到 GEO 的新一代内容与增长策略。

过去两年，在不同城市、不同产业，与创业者、企业负责人、投资人、专业服务从业者的密集交流中，一个现象反复出现，却长期没有被认真讨论。

越来越多的人，事实上已经在“独立运转”，
却仍然被迫以“组织”的方式生存。

他们拥有判断力、经验、行业理解和客户信任，却被卡在一个尴尬的位置上：

• 不再适合传统公司

• 却又无法真正成为一家公司

他们不是没有能力，而是能力与组织形态发生了错配。

OPC（One Person Company），正是在这样的现实张力中让一个可能性变成实现路径。

但 OPC 并不是一个概念问题。
真正重要的是：

它解决的，究竟是哪一类行业、哪一种结构性困境？

下面，我讲一个近期发现的一个真实案例。经OPC创业者张先生同意，做个隐私处理，但其核心洞察均保留下来了。

不是为了讲“一个人如何创业”，而是借它，去看一场正在发生的生产关系重构。

一、行业的第一个误判：猎头是“卖信息”？

在与多位猎头合伙人、HRD、业务负责人反复沟通后，一个共识逐渐清晰。

企业并不是为“简历”付费，也不是为“候选人名单”付费。

他们真正购买的，是一件更隐性的东西：

判断失败的风险转移。

这意味着，猎头行业的价值基础，从来不在信息差。

而在三件事上：

• 对岗位真实需求的理解

• 对候选人长期行为模式的判断

• 对错配后果的承担意愿

这是一个极其重要的判断，因为它直接否定了一个流行叙事：

猎头 ≠ 信息中介。

猎头，本质上是一种“替企业承担判断风险的专业服务”。

二、行业的结构性困境：为什么人越多，效果越差？

如果价值不在信息，那为什么行业的主流组织方式，却越来越“工业化”？

在访谈中，一个现象反复被提及：

• 大型猎头公司规模不断扩张

• 单人产出却没有同步提升

• 客户满意度反而波动加剧

问题不在努力程度，而在结构本身。

第一，信息在组织中被层层损耗

JD 从客户到候选人，往往要经过：客户 → 合伙人 → 项目经理 → 顾问 → 助理

每一层，都在“理解、转述、再加工”。

最终呈现出来的候选人画像，已经偏离了最初的真实需求。

第二，判断被流程稀释

初筛交给初级顾问，关键判断被切割成流程节点。

真正有判断力的人，反而接触不到原始信息。

第三，组织规模放大了错误

一旦判断出错，错误会沿着流程被反复复制。

修正成本极高，但责任却被不断稀释。

这是一个典型的悖论：

知识密集型行业，却被工业化组织方式反噬。

三、关键转折：AI出现后，结构开始松动

这个 OPC 创业者，并不是一开始就想“一个人干”。

他的转折点，来自一次非常具体的反思。

在一个关键项目中，他发现：最终的判断结论中，80% 的依据，来自他最早期阅读 JD 与候选人信息时形成的直觉。

后续团队的大量工作，并没有显著提高判断质量。

与此同时，大模型开始进入真实业务场景。

他第一次意识到一个可能性：

是否可以把“信息处理”和“初步分析”，彻底外包给系统？

让人，只保留最终判断权与结果责任？

这不是效率问题，而是生产关系的问题。

四、OPC 的真正起点：清空中低价值判断环节

OPC的核心，并不是“一个人做所有事”。

恰恰相反。它的逻辑极其克制：

AI 负责认知与流程，人负责判断与责任。

围绕这一原则，他搭建了一套高度结构化的大模型工作流。

1. 岗位理解模块

大模型拆解 JD 的显性需求与隐性约束，输出：

• 能力优先级

• 潜在冲突点

• 用人风险提示

避免一开始就“理解错问题”。

2. 候选人认知模块

对履历做语义级分析，而非关键词匹配，生成：

• 成长轨迹模型

• 决策风格判断

• 稳定性与风险信号

这一模块，基本替代了原本 3–4 名初级顾问的工作。

3. 判断对齐模块

岗位模型与候选人模型对齐，给出：

• 推荐

• 谨慎

• 高风险

并明确理由。

判断不被替代，而是被显性化。

4. 人的唯一职责

创业者本人只做三件事：

• 与客户确认真实需求

• 与候选人深度对谈

• 对最终结果负责

判断权与责任，始终集中在同一个人身上。

五、他到底在挣什么钱？

他的价值主张是：明确放弃了传统猎头的收费方式。

不按简历数量，不按流程节点。

只为一件事收费：

判断的可信度。

具体表现为：

• 高于市场均价的成功费

• 明确失败定义与补偿机制

• 极低的边际成本

没有团队扩张压力，没有组织冗余。

单位时间产出与净利润率，反而高于中型猎头机构。

六、真正的独特优势，不在 AI

这个案例的优势，从来不只是“用 AI 早”。

而在三点叠加：

1. 判断权高度集中

2. AI 放大好判断，而不是平庸流程

3. 商业模式与能力结构高度一致

他挣的钱，正好来自他最不可替代的那一部分。

七、从个案到趋势：谁才是真正的“被淘汰者”？

他的这个OPC模式，并不是猎头行业的特例。

它揭示的是一个更广泛的趋势：

在服务密集型行业中，真正被大模型淘汰的，
不是个人，而是依赖多人协作完成认知工作的旧组织结构。

咨询、法律、家族办公室、投研、培训……
逻辑完全一致。

当大模型截断了中低价值判断链，组织规模，不再等于判断质量。

结语：当判断力，比规模更稀缺

OPC 不是创业捷径，而是一种更诚实的结构。

它迫使人直面一个问题：你真正不可替代的是什么？

当不确定性成为常态，当决策本身成为稀缺能力，组织的边界，必然要被重新书写。

当然我并不鼓吹OPC创业，它不适合所有人。

但对那些真正拥有判断力的人来说，它正在成为一种不可回避的答案。

不是因为他们想“一个人干”，而是因为在 AI 时代，

他们终于可以只为自己真正该负责的那一部分，承担全部责任。