所有人都在問一個(gè)錯(cuò)誤的問題：AI會(huì)替代哪些崗位?

這個(gè)問題之所以錯(cuò)，不是因?yàn)锳I不會(huì)替代人——它當(dāng)然會(huì)，而是因?yàn)樗炎⒁饬σ蛄隋e(cuò)誤的層次。

崗位是組織架構(gòu)的末梢神經(jīng)，而AI真正顛覆的是中樞系統(tǒng)。

• 你的組織怎么分工、怎么傳遞信息、怎么做決策。

換句話說，大部分企業(yè)還在討論"砍掉哪根手指"，而領(lǐng)先企業(yè)已經(jīng)在重建整個(gè)骨架。

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第一層：職能制組織的底層假設(shè)，被AI擊穿了

我們今天絕大部分企業(yè)的組織架構(gòu)，本質(zhì)上是100多年前的產(chǎn)物。

從福特的流水線到斯隆的事業(yè)部制，再到矩陣式組織，底層邏輯沒變過。

人的認(rèn)知帶寬有限，所以必須按專業(yè)切分部門。

信息在層級(jí)之間傳遞會(huì)衰減，所以需要中層管理者做翻譯和匯總。

整個(gè)組織設(shè)計(jì)，是圍繞人的局限性建造的。

但AI agent的出現(xiàn)，把這兩個(gè)前提同時(shí)擊穿了。

Agent天然跨職能——一個(gè)agent可以同時(shí)處理數(shù)據(jù)分析、文案生成、客戶溝通，它不需要"市場(chǎng)部"和"數(shù)據(jù)部"之間的跨部門協(xié)調(diào)會(huì)。

信息也不需要逐級(jí)上傳——agent可以實(shí)時(shí)把執(zhí)行層面的結(jié)果直接推送給決策者。

McKinsey的State of Organizations 2026報(bào)告指出，傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)性重組、成本削減和扁平化管理，正在產(chǎn)生遞減回報(bào)。

說白了，在舊框架里修修補(bǔ)補(bǔ)已經(jīng)不夠用了。

問題不是你的組織"效率低"——是你的組織設(shè)計(jì)基于一組已經(jīng)不成立的假設(shè)在運(yùn)行。

這就像用馬車時(shí)代的道路規(guī)劃，來管理一座已經(jīng)全是汽車的城市。路不是不夠?qū)?，是整個(gè)交通系統(tǒng)的邏輯變了。

02

第二層：新范式已經(jīng)出現(xiàn)——2到5個(gè)人，管50到100個(gè)agent

McKinsey在2025年底發(fā)了一篇重要文章，叫《The Agentic Organization》。

里面提出了一個(gè)我認(rèn)為會(huì)成為未來十年組織設(shè)計(jì)教科書級(jí)別的模型：在agentic organization中，組織結(jié)構(gòu)將轉(zhuǎn)向小型的、以結(jié)果為導(dǎo)向的agentic team。

一個(gè)由2到5個(gè)跨學(xué)科人類組成的團(tuán)隊(duì)，可以監(jiān)督一個(gè)由50到100個(gè)專業(yè)化agent組成的"agent工廠"，端到端地完成一個(gè)完整流程——客戶onboarding、產(chǎn)品發(fā)布、財(cái)務(wù)結(jié)賬。

這不是概念推演，McKinsey自己已經(jīng)在這么干了。

CEO Bob Sternfels公開表示，McKinsey現(xiàn)在有60000名"員工"——40000個(gè)人類，加上大約25000個(gè)AI agent。

一年半前，這個(gè)數(shù)字還只有幾千個(gè)agent。Sternfels的目標(biāo)是在接下來的一年半里，讓每一個(gè)人類員工都至少配備一個(gè)或多個(gè)agent。

你仔細(xì)想想這個(gè)比例：25000個(gè)agent配40000個(gè)人。這已經(jīng)不是"AI輔助辦公"了，這是workforce composition的根本改變。

而微軟2026年的Work Trend Index給出了一個(gè)更精確的框架來理解人和agent的協(xié)作方式。

他們觀察到人機(jī)協(xié)作正在經(jīng)歷四個(gè)階段的演進(jìn)：

1. Author(你做主，AI幫忙)；
2. Editor(AI出初稿，你來改)；
3. Director(你給spec，AI去執(zhí)行)；
4. Orchestrator(你設(shè)計(jì)系統(tǒng)，多個(gè)agent并行跑，你只處理異常和升級(jí))。

關(guān)鍵不是把所有工作都推到最高階，而是leader要有能力判斷——哪種工作流匹配哪種協(xié)作模式。

這就是Frontier Firm的定義：不是用了多少AI，而是多有意識(shí)地設(shè)計(jì)人機(jī)協(xié)作方式。

同時(shí)，全新的人類角色正在涌現(xiàn)：

1. Agent Supervisor(agent的管理者)；
2. Eval Owner(定義agent成功標(biāo)準(zhǔn)的人)；
3. Exception Handler(處理agent搞不定的異常情況)；
4. Human-in-the-Loop Reviewer(關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的人類審核者)。

每一個(gè)部署的agent都需要一個(gè)named owner。

管理的本質(zhì)正在從"管人"變成"orchestration"——協(xié)調(diào)人、AI agent和自動(dòng)化系統(tǒng)，朝著共同目標(biāo)前進(jìn)。

這需要五種能力：系統(tǒng)思維、校準(zhǔn)過的授權(quán)、輸出解讀、治理設(shè)計(jì)和適應(yīng)性領(lǐng)導(dǎo)力。

過去一百年，管理學(xué)研究的核心問題是"如何讓人高效協(xié)作"。

未來十年，這個(gè)問題變成了"如何讓人和agent高效協(xié)作"。這不是同一個(gè)問題的延伸，是一個(gè)全新的問題。

03

第三層：67%的AI落地效果取決于組織系統(tǒng)，不取決于你買了什么工具

如果你只看一個(gè)數(shù)據(jù)，看這個(gè)。

Microsoft Work Trend Index 2026的核心發(fā)現(xiàn)：AI實(shí)際產(chǎn)出的67%由組織因素決定——文化、管理者支持、人才管理實(shí)踐，只有32%來自個(gè)人能力。

再看分布：只有19%的AI用戶處于"Frontier Zone"，也就是個(gè)人能力和組織成熟度互相強(qiáng)化的狀態(tài)。

50%在中間地帶摸索。還有10%處于"blocked agency"——這些人個(gè)人AI能力很強(qiáng)，但被組織系統(tǒng)卡死了。

這10%是最值得警惕的信號(hào)。

你公司里最會(huì)用AI的那批人，很可能正在被你的組織架構(gòu)困住。

他們的能力釋放不出來，不是因?yàn)楣ぞ卟粔蚝?，是因?yàn)槟愕膮R報(bào)線、審批流程、KPI體系還活在2019年。

這些人如果走了，不是因?yàn)樾匠?，是因?yàn)橹舷ⅰ?/p>

Accenture也發(fā)現(xiàn)了同樣的斷層：86%的C-suite計(jì)劃在2026年增加AI投入，但只有32%實(shí)現(xiàn)了持續(xù)的企業(yè)級(jí)AI影響，而且僅有27%的員工表示他們真的愿意把任務(wù)委托給AI agent。

錢在花，工具在買，但組織沒有變。這就是為什么AI投入和AI產(chǎn)出之間存在一條巨大的鴻溝。

我的判斷是：未來三年，會(huì)出現(xiàn)一波被我稱為"組織架構(gòu)重寫"的浪潮。

不是過去那種咨詢公司畫個(gè)新的組織框框圖的重組，而是從底層回答：當(dāng)我的workforce一半是人一半是agent，組織的基本單元是什么?管理層級(jí)還需要幾層?決策權(quán)怎么分配?人的價(jià)值到底在哪?

大部分企業(yè)還在把a(bǔ)gent硬塞進(jìn)為純?nèi)祟愒O(shè)計(jì)的組織架構(gòu)里。

這就像當(dāng)年企業(yè)把網(wǎng)站塞進(jìn)"市場(chǎng)部"下面一樣——你以為它是個(gè)工具，其實(shí)它是一次結(jié)構(gòu)性變革。

那些今天就開始重新設(shè)計(jì)"人機(jī)混編小隊(duì)"的企業(yè)，三年后回頭看，會(huì)發(fā)現(xiàn)自己獲得了一種不可復(fù)制的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

不是技術(shù)優(yōu)勢(shì)，是組織優(yōu)勢(shì)。因?yàn)榧夹g(shù)誰都能買，但一個(gè)能讓人和agent真正協(xié)同創(chuàng)造價(jià)值的組織系統(tǒng)，只能一步一步練出來。

AI能夠重塑組織形態(tài)、優(yōu)化協(xié)作模式，但企業(yè)的頂層規(guī)劃、戰(zhàn)略抉擇與風(fēng)險(xiǎn)把控，終究需要人來主導(dǎo)與負(fù)責(zé)。

后續(xù)我也會(huì)持續(xù)分享AI商業(yè)決策、Agent落地等實(shí)戰(zhàn)干貨。如果大家想要做業(yè)務(wù)增長(zhǎng)診斷、商業(yè)模式設(shè)計(jì)，或是系統(tǒng)學(xué)習(xí)AI商業(yè)思維，歡迎一起交流探討。