內(nèi)容來源| 中信出版社 出版

書籍《智在未來》 楊國安 著

責(zé)編| 柒排版| 沐言

第 9672篇深度好文：4904字 | 11分鐘閱讀

你以為AI只是換個工具干活？

不，它正在拆掉你搭了十年的組織架構(gòu)。

一家200人的營銷公司試點“文案+智能體”。

一人一崗變成“一人一助手”后，效率翻倍，但組織卻先亂了，原來創(chuàng)意總監(jiān)靠“派活兒+審稿”管理6人小組，現(xiàn)在智能體能寫能改，中間層的分活、校對、初篩全沒了價值。

總監(jiān)不知道該管什么，HR不知道怎么考核“人寫了多少、AI改了多少”，剩下那3個“被提效”出來的員工，既轉(zhuǎn)不了崗，也找不到新角色。

崗位還在，流程卻廢了；人不缺，但中間管理層先慌了。這不是崗位優(yōu)化，是組織邏輯的深層斷點，從分工方式、匯報關(guān)系，到績效體系和晉升通道，全在松動。

企業(yè)若只盯著效率，卻不動組織這架老機器，“人+智能體”只會變成一場無聲的內(nèi)耗。

現(xiàn)任騰訊集團高級管理顧問楊國安教授在《智在未來》一書中指出，AI對企業(yè)的沖擊遠不止于技術(shù)或工具層面，而是對組織運作流程、權(quán)力結(jié)構(gòu)和激勵體系的深層重構(gòu)。

組織能否自我更新，正成為決定AI轉(zhuǎn)型成敗的真正分水嶺。

那我們該怎么做？

一、AIfirst，

增強人而非替代人

“上一代數(shù)字化、信息化的時候，很多公司交由CIO來做，因為大家都覺得這是IT的事情，就是把業(yè)務(wù)‘上云’。這次AI來了，很多公司還交給CIO，發(fā)現(xiàn)完全不行?！?/p>

Manus聯(lián)合創(chuàng)始人張濤在訪談中說， “因為AI‘革’的不是IT基礎(chǔ)設(shè)施的命，而是整個企業(yè)運作流程的命。這時候必須企業(yè)的‘一號位’，介入，去理解AI的邊界，去發(fā)起變革?！?/p>

通過調(diào)研Manus這樣的AI原生組織后，楊國安教授強烈地感受到AI正在對組織產(chǎn)生深遠的影響。AI原生組織相對于傳統(tǒng)組織形態(tài)，有以下三大差異。

1.組織，從“一人一崗”變?yōu)椤叭?智能體”

在傳統(tǒng)組織中，生產(chǎn)力的最小單元是崗位，由人來完成崗位職責(zé)。效率提升依賴于流程優(yōu)化和個人能力提升。而在AI原生組織中，生產(chǎn)單元被重構(gòu)為“人+智能體”的組合。

人的價值不再體現(xiàn)在親自完成多少任務(wù)，而體現(xiàn)在能否高效調(diào)度智能體、設(shè)定正確目標并做出關(guān)鍵判斷。

這使得個體生產(chǎn)力和能力被大幅放大，改變了組織內(nèi)部對人才的定義，同時也對組織管理提出新挑戰(zhàn)：不僅要管理“碳基員工”，還要把“硅基員工”也納入管理范疇。

2.管理，從過程控制轉(zhuǎn)向結(jié)果與責(zé)任

傳統(tǒng)組織依賴流程、制度和層級，對執(zhí)行過程進行持續(xù)管理與監(jiān)督；而在AI原生組織中，大量執(zhí)行細節(jié)由智能體完成，過程本身不再被精細管控。 管理的重點轉(zhuǎn)而放在目標是否清晰、結(jié)果是否可衡量、責(zé)任是否可追溯上。

這要求組織及其中的個體具備更強的目標拆解能力和更清晰的責(zé)任邊界，也要求管理者從監(jiān)督者轉(zhuǎn)型為規(guī)劃者。

3.規(guī)模，從人力線性增長轉(zhuǎn)向系統(tǒng)優(yōu)化升級

傳統(tǒng)組織的擴張往往意味著招聘更多人、管理更多層級，組織復(fù)雜度隨規(guī)模上升而增加。AI原生組織的擴張更像是系統(tǒng)的升級，通過復(fù)用智能體、優(yōu)化協(xié)作機制和提升系統(tǒng)穩(wěn)定性來實現(xiàn)規(guī)?；?。

這使得組織能夠在保持相對扁平結(jié)構(gòu)的同時，實現(xiàn)非線性的產(chǎn)出增長，人均產(chǎn)值和薪酬回報也會更高。

AI技術(shù)進步也帶來這樣一種論調(diào)，即“將來，企業(yè)的中層會消失”，因為主管在能力指導(dǎo)、經(jīng)驗傳承或者不同任務(wù)協(xié)調(diào)等方面的重要性會降低。但我想請讀者換個角度思考：你所在的組織，是不是“中層密集型組織”？

有這樣一類組織，他們往往是中大型企業(yè)，其中層管理者的價值很大一部分來自盯流程、分任務(wù)、管執(zhí)行。而基于AI智能體的“數(shù)字員工”會直接削弱中層的存在感與權(quán)力基礎(chǔ)。

因此，很多企業(yè)出現(xiàn)這樣的狀況：即便高層支持AI變革，組織內(nèi)部也容易出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性阻力，轉(zhuǎn)型被不斷工具化，流于表面。

那么，如何設(shè)計合理的激勵機制讓組織內(nèi)部有動力做AI轉(zhuǎn)型，組織文化和信任機制如何與技術(shù)、業(yè)務(wù)變革同步升級，這些對于決策者都是考驗。

面對AI浪潮，你的企業(yè)是在追求“顛覆行業(yè)”的宏大敘事，還是致力于尋找高價值的細分場景？

傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品研發(fā)通常經(jīng)歷“需求調(diào)研—產(chǎn)品定義—研發(fā)上線—迭代”的過程，AI可以怎樣優(yōu)化工作流，建立共創(chuàng)協(xié)作的工作方式？

相對成熟、有一定體量的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，應(yīng)如何設(shè)計組織結(jié)構(gòu)和激勵機制，打破認知慣性和路徑依賴，建立更符合AI時代的任務(wù)導(dǎo)向、自我驅(qū)動、敏捷迭代的組織模式？

二、打破組織慣性，

要敏捷也要有體系

美圖近年在AI方面取得一系列成果，在行業(yè)和資本市場都受到高度關(guān)注。

2023年春節(jié)前，美圖公司創(chuàng)始人吳欣鴻組建團隊，日夜不停地鉆研彼時Chat GPT背后的大模型技術(shù)。在幾個月后的美圖影像節(jié)上，公司推出自研視覺模型和六款A(yù)I驅(qū)動的產(chǎn)品。

這樣快速的響應(yīng)與堅定的投入決心，使美圖在這一輪AI影像競爭中率先卡位，占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢。

回望17年的發(fā)展歷程，美圖多次在技術(shù)與形態(tài)更迭的窗口期果斷下注，完成關(guān)鍵一躍。

在我們的對話中，吳欣鴻回憶起在美圖創(chuàng)業(yè)之初的2010年，他看到移動互聯(lián)網(wǎng)趨勢，做了美圖秀秀手機版，三年后手機版的市場占有率已經(jīng)超過PC版。

“僅僅三年時間，一個新產(chǎn)品就快速蓋過老產(chǎn)品。當(dāng)下，我們也會有這種感覺，就是智能體是未來的App，是我們必須去擁抱和升級的一個產(chǎn)品形態(tài)。如果我們不做的話，三年后就有可能把市場拱手讓人?！?/strong>吳欣鴻說。

時至今日，吳欣鴻始終保持對趨勢的高度敏感，以及對市場變化的敬畏。

如果說危機意識決定了是否出發(fā)，那么對AI本質(zhì)的理解，則決定了往哪里去。

AI智能體形態(tài)出現(xiàn)之初，吳欣鴻就多次在公開場合和公司內(nèi)部分享他的思考，“AI智能體的背后是全新的工作流”。他意識到，AI智能體對工作流的改變，不只是提效工具那么簡單。

他思考的是一個更深入的問題，這個問題指向美圖的組織：當(dāng)AI全面介入美圖的工作流，美圖的組織結(jié)構(gòu)會怎么變？該怎么變？

2025年10月，在美圖成立17周年的內(nèi)部講話中，吳欣鴻向2000多位員工談到一個現(xiàn)實問題：公司長期積累的不只有能力，還有認知慣性和路徑依賴。

這些慣性很大程度上來自成熟組織的機制設(shè)計，比如細分職能、標準流程、多層審批等等。 這些設(shè)計的本意是降低風(fēng)險，卻在高度不確定的AI時代放大了行動成本。

“固化的工作流程、團隊規(guī)模擴大后帶來的一些不必要的管理與會議、套路化的市場打法，以及我們對全球化體感的局限性等等，都在制約我們的創(chuàng)新速度?！眳切励櫾趦?nèi)部講話中說。

他提醒公司的所有人，既要看到亮眼業(yè)績背后仍存在的結(jié)構(gòu)性問題，也要看到外部一些更靈活的創(chuàng)業(yè)團隊，正在用AI原生工作流以加速度運轉(zhuǎn)。

吳欣鴻決心在公司推動“反慣性”工作流。智能體Robo Neo項目成為第一個試點項目，協(xié)作方式出現(xiàn)以下幾個特點。

其一，從需求驅(qū)動執(zhí)行轉(zhuǎn)向共識驅(qū)動協(xié)作。

不再是先梳理完整需求文檔再行動，而是以高頻反饋替代前置規(guī)劃，倡導(dǎo)AI原生創(chuàng)業(yè)團隊那種“擁抱瑕疵”的精神。

其二，壓縮決策鏈路，基于結(jié)果而非匯報來做判斷。

會議只保留必要的決策功能。小范圍快速討論、當(dāng)場拍板，使試錯成本顯著下降。

其三，借助AI擴展個體能力，弱化職能邊界。

在Robo Neo項目中，成員相互補位，設(shè)計師、研發(fā)、PMO（ 項目管理辦公室 ）人員都兼任產(chǎn)品經(jīng)理，由AI承擔(dān)大量基礎(chǔ)性工作，人則聚焦于判斷與創(chuàng)造。

其四，強調(diào)管理者進入一線承擔(dān)具體任務(wù)，本質(zhì)上也是在減少管理層級，讓信息與決策更貼近真實情況。

基于這套反慣性工作流，團隊只用一個月時間封閉開發(fā)，就實現(xiàn)全球發(fā)行，在零推廣的情況下上線首月月活躍用戶人數(shù)就突破百萬。

為了打破路徑依賴，美圖正全員推進反慣性工作流，倡導(dǎo)“一個人就是一個團隊”；

同時，更針對新機會設(shè)置了AI創(chuàng)新工作室機制，建立了多個創(chuàng)新工作室，這類工作室的特征是小團隊、獨立預(yù)算、結(jié)果導(dǎo)向，組織方式全面對標外部AI原生創(chuàng)業(yè)團隊。

美圖人力資源負責(zé)人汪瑩介紹，AI創(chuàng)新工作室有單獨的激勵體系，不同于成熟產(chǎn)品的OKR管理機制，主要采用里程碑管理，以ARR作為考核指標，這也是AI應(yīng)用創(chuàng)業(yè)團隊的常見做法。

“雖然我們像外部創(chuàng)業(yè)團隊一樣以ARR論成敗，但與外部不同的是，在美圖，如果項目未達預(yù)期但沉淀了可復(fù)用的資產(chǎn)，我們也會認可其價值。這是內(nèi)部創(chuàng)業(yè)相較外部的獨特優(yōu)勢?！蓖衄撜f。

通過AI創(chuàng)新工作室機制，美圖將AI原生組織的生產(chǎn)方式嵌入公司內(nèi)部，而不是寄希望于整體組織一次性轉(zhuǎn)型，降低了大規(guī)模組織變革帶來的復(fù)雜性與沖擊，也提高了創(chuàng)新密度。

AI時代，吳欣鴻理想中的美圖組織“既要敏捷，又要有體系”。

“敏捷，意味著反套路，保持敏銳的用戶洞察，對行業(yè)變化敏感，并且敢于取舍；有體系，意味著構(gòu)建能托舉敏捷運作和創(chuàng)新探索的后臺支撐和人才機制，持續(xù)激發(fā)美圖團隊的組織活力?！?/p>

美圖的經(jīng)驗提示我們，在數(shù)智技術(shù)快速發(fā)展的時代，長期競爭優(yōu)勢來自組織層面把新技術(shù)不斷轉(zhuǎn)化為新工作方式的能力。這種能力的建立，既需要企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的洞察與變革的決心，也需要在組織層面，為試錯、共創(chuàng)與快速驗證留出空間。

在AI時代，企業(yè)最偉大的作品，其實就是那個能夠不斷自我更新、加速進化的組織。

三、“自上而下”和“自下而上”并舉

在傳統(tǒng)企業(yè)，IT往往被視為支持性職能，負責(zé)系統(tǒng)建設(shè)和技術(shù)交付，而業(yè)務(wù)部門則專注于市場、產(chǎn)品和經(jīng)營目標。

在數(shù)字化尚處于信息化、自動化階段時，這種分工尚可維系；但進入AI落地時代，這一模式開始顯露出明顯的局限性。

AI并非簡單的工具升級，而是一種會重塑業(yè)務(wù)流程、決策方式乃至組織分工的技術(shù)體系，天然要求更深度的業(yè)務(wù)參與和更明確的責(zé)任歸屬。

AI落地過程中，資源投入大、周期長、不確定性高，且往往會觸及既有流程和人員分工的調(diào)整。

如果仍沿用“業(yè)務(wù)提需求，IT來實現(xiàn)”的傳統(tǒng)協(xié)作方式，結(jié)果往往是需求被層層轉(zhuǎn)譯、技術(shù)方案脫離真實場景，最終很可能造成系統(tǒng)上線了，但業(yè)務(wù)用不起來的局面。

更現(xiàn)實的情況是，一旦AI項目被視為IT部門的考核指標，在業(yè)務(wù)部門既缺乏投入動力，又難以為項目結(jié)果承擔(dān)責(zé)任時，AI就很容易停留在試點或演示層面。

只有業(yè)務(wù)部門真正成為AI項目的推動主體，資源配置、決策權(quán)和責(zé)任機制圍繞業(yè)務(wù)場景和價值設(shè)計，AI才有可能跨越從技術(shù)可行到業(yè)務(wù)可用的鴻溝。

“美的是一個鼓勵大家嘗試新事物的企業(yè)。方洪波董事長有大方向上的敏銳度，他經(jīng)常說：我雖然在技術(shù)方面不專業(yè)，但總覺得數(shù)字化、智能化是未來的方向。”美的集團企業(yè)數(shù)字平臺應(yīng)用中心總監(jiān)周曉玲說。

2024年7月，周曉玲牽頭，提交了一份AIGC戰(zhàn)略規(guī)劃給集團執(zhí)委會。集團執(zhí)委會由9位高管組成，是集團重大事項的決策層。執(zhí)委會圍繞這份規(guī)劃做了一系列“紅藍對抗”，即從支持和反對兩方面充分辯論驗證。

最終，這份規(guī)劃使AIGC上升到集團戰(zhàn)略高度。

美的成立了AIGC戰(zhàn)略小組，張小懿任組長，集團副總裁兼智能家居事業(yè)群總裁、集團副總裁兼首席技術(shù)官、集團副總裁兼首席人才官、庫卡首席技術(shù)官等高管都在其中。

這個集結(jié)了集團決策者、技術(shù)“一號位”和業(yè)務(wù)“一號位”的小組主導(dǎo)AI戰(zhàn)略落地，使AI不再是IT部門的專項工程，而是直接進入集團最高決策視野的“一號工程”。

從這個決策小組的組合也能看出，美的力求從組織層面破解“IT與業(yè)務(wù)兩張皮”的問題，這是大量企業(yè)在推進數(shù)字化、智能化改革過程中反復(fù)遭遇卻始終難以根治的頑疾。

從表面上看，這是技術(shù)部門與業(yè)務(wù)部門之間的協(xié)同問題；但在智在未來更深層次上，它反映的是企業(yè)內(nèi)部權(quán)責(zé)結(jié)構(gòu)、決策機制與激勵體系沒有為新技術(shù)的深度介入做好準備的問題。

美的破解“IT與業(yè)務(wù)兩張皮”的核心機制是sponsor負責(zé)制，這一制度在十幾年數(shù)字化變革中延續(xù)至今。sponsor在美的集團內(nèi)部的角色為推動人，通常由業(yè)務(wù)事業(yè)部負責(zé)人擔(dān)任。

這一角色在AI落地中非常關(guān)鍵，首先需要和技術(shù)團隊一起找業(yè)務(wù)場景，明確具體的落地方向，還要調(diào)動最適合的人才參與項目，做跨部分協(xié)調(diào)合作。

結(jié)語

AI不會替代人，但會用AI的組織終將替代不用AI的組織。然而，技術(shù)本身并不構(gòu)成護城河，真正的分水嶺在于，組織能否打破認知慣性、重構(gòu)協(xié)作方式、建立與之匹配的激勵機制。

美圖用“反慣性工作流”證明， 敏捷與體系可以并存；美的那套延續(xù)十幾年的sponsor負責(zé)制則告訴我們，業(yè)務(wù)一號位躬身入局，才是破解“兩張皮”的關(guān)鍵。

回到楊國安教授在《智在未來》中的判斷：技術(shù)紅利屬于那些能夠持續(xù)自我更新的組織。當(dāng)“人+智能體”成為基本生產(chǎn)單元，管理者的使命不再是管控過程，而是設(shè)計系統(tǒng)、明確責(zé)任、激發(fā)共創(chuàng)。

唯有把AI轉(zhuǎn)化為新的工作方式，企業(yè)才能在這場變革中真正“智在未來”。

*文章為作者獨立觀點，不代表筆記俠立場。

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