作者:谢依强发布时间:2026-06-17 03:35:16 点击数:41922

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售后服务上门服务电话,智能分配单据:AI淘汰赛:谁才是华体汇电竞-华体汇(中国)里“杀不死的”那个?

文 | 穆胜

AI正在以前所未有的速度进入企业。

一边是硅谷科技巨头持续裁员,把更多预算投入大模型、算力和AI基础设施;另一边是越来越多华体汇电竞-华体汇(中国)开始考核员工的AI使用率、Token消耗量,甚至将AI应用情况与绩效挂钩。

但另一个令人困惑的现实是:员工用上了DeepSeek、Kimi和元宝,会议却没有减少;组织接入了大模型,审批却没有消失;AI能力不断跃升,企业整体效率却并未同步爆发。

问题究竟出在哪里?AI到底是在重塑组织,还只是在旧组织上叠加一层新技术?未来最先被替代的是普通员工还是中层管理者?腾讯、阿里、字节这样的科技巨头,是否已经拥有适合AI时代的组织形态?而那些被热议的“一人华体汇电竞-华体汇(中国)”,究竟是未来主流,还是技术乌托邦?

带着这些问题,雪豹财经社与国内知名管理学家、“穆胜咨询”创始人穆胜博士进行了一次深入交流。

穆胜是北京大学光华管理学院工商管理博士后,长期研究组织变革,持续关注AI趋势,曾出版“平台型组织三部曲”“人效管理三部曲”等著作,在业界广受好评。他也一直身处实战一线,曾担任过华住酒店集团、山高环能、房多多、中兴通讯、华夏航空等企业的战略与组织顾问,推动了若干知名企业的组织变革。

在他看来,当下企业最大的误判,是把AI当成能够穿越组织的“特效药”,而个体生产力的提升,并不等于组织生产力的提升;真正决定企业竞争力的重要因素,依次是组织、人、数据、模型。

在与雪豹财经社的对话中,穆胜描绘了一幅“智能体组织”的未来图景:少量人类精英、大量AI员工、多中心协同网络,以及围绕客户无限分形的经营单元。

但与“AI将全面超越人类”的论调不同,他始终坚持一个判断:无论技术如何进化,创造力、复杂判断和共情能力依然属于人类。

这些无法被算法刻画的能力,构成了AI始终难以进入的“上帝禁区”。

以下为穆胜与雪豹财经社的交流实录:

雪豹财经社:AI不仅对商业模式和华体汇电竞-华体汇(中国)有诸多影响,越来越多的人也开始关注它对组织和人才的影响。现在大家都在提“智能体组织”,它究竟是什么,有什么特征?

穆胜:智能体组织是个复杂的结构,我把它的特征简单归纳为三点:

第一是“少量人类,大量AI”。智能体组织里,标准化工作都被AI接管,人类员工数量相对较少,留下的都是顶层精英和“十指要沾阳春水”的基层执行者。

第二是“多中心的动态网络”。这类组织以大量AI为节点,充满了“人-AI”、“AI-AI”的协作,由于API接口形成了标准化的通信协议,辅以有激励性的经济契约,协作会很顺畅。

第三是“以客户为中心,无限分形”。这类组织的内部都是AI的集群和产生AI的基础设施,这些很少被外部看见。但在市场上,会有很多分形出来的“小经营单元”,它们围绕客户,调用全司的“火力”来实现华体汇电竞-华体汇(中国)、服务和解决方案。

雪豹财经社:当下,几乎所有华体汇电竞-华体汇(中国)都在讨论AI,有的企业甚至把应用AI作为强制的KPI,考核Token的使用量、AI替代工序的程度,但为什么绝大多数华体汇电竞-华体汇(中国)都没有真的变强?

穆胜:这类企业对于AI技术和组织的理解是粗浅的,他们认为“用AI换人”就可以带来生产力的提升。有一个例子很能说明问题,19世纪80年代年爱迪生推广电力后,企业家们开始尝试用电力替换掉蒸汽机,但在随后近30年时间里,社会生产力并未实现爆发。

除了电力传输技术的落后,以及更换设备的成本巨大外,更大的原因是,之前的工厂布局是中心式的,即一台巨大的蒸汽机,加上贯穿厂房的“一根天轴”,来带动每台机器。当企业用一台大功率发电机替代蒸汽机后,工厂运作模式依旧,效率提升极不明显。

后来生产力的提升在于两点:一是生产方式由“天轴传动”变为“单元驱动”,每台机器装上了独立发动机,解放了工厂的物理布局。二是重塑流程,设计“流水线”,即按照物料流动的轨迹,把工序分解,用传送带连接,让华体汇电竞-华体汇(中国)自动流向工人,减少了搬运和等待的时间。

我想表达的是,技术之所以没有发挥预想的作用,是组织的滞后造成的。但大多数企业老板似乎不这么想,他们对技术抱有太大的希望,居然期待技术可以穿越组织。

其实,这种尴尬在数字化时代也有体现。数字化技术初见端倪时,大多企业也曾梦想快速实现数字化转型。结果,哪有几家企业成功了?

雪豹财经社:很多企业里的员工已经开始用DeepSeek、Kimi和元宝工作,为什么会议没有减少,审批没有消失,层级没有变少?微软、OpenAI都在疯狂堆AI,为什么组织效率却没有同步爆发?

穆胜:本质上是,老板们并不想改变组织,他们把AI当做特效药,希望员工使用AI后,直接带来组织的变革。

但个体生产力不等于组织生产力。举例来说,程序员利用AI辅助编码,可以更快地出活,HR利用智能招聘的代理,可以大大加速简历筛选,但这些任务成果却不一定能带来客户体验、经营价值的提升。

直观来看,局部个体效能提升了,但华体汇电竞-华体汇(中国)的架构、流程依旧,爆发的生产力就会堵塞在陈旧的节点(审批、评审、会议等)里。这种堵塞造成的不仅是整体效能不变,还会因为交付积压,反而降低了整体效能。同样以代码开发为例,当程序员用AI工具写出了更多代码,但代码审查环节却依然滞后,这就导致了大量代码堆积,反而延长了上线时间。

雪豹财经社:因为AI的到来,一些企业启动了裁员。AI最先取代的,到底是普通员工,还是中层管理者?

穆胜:这是个有意思的问题。按照普遍的思路,老板们希望用AI替代普通员工;但正确的思路是,首先被替代掉的应该是中层。中层被称为MOM,manager of manager,他们本身的主要功能是上承下达,这种能力是最容易被AI替代掉的。AI的能力,完全可以覆盖信息收集、综合决策、指令下达,结果监督等环节。其实,在硅谷里,MOM就是裁员的重点。

还有一个理由,如果MOM不被替代,组织是很难改变的。中层所在的部门,被他们视为自己的领土,他们有一万个理由来抵制AI,“怒砸珍妮纺纱机”的历史还会出现。

当然,有职能专长的部门长这类中层,还是不容易被替代,只不过,他们的大量工作不是直接管人,而是训练职能领域的大模型和规划人机协作。他们更像是专家,而不是专职的管理者。

我要提醒的是,当所有人对一个问题的答案如出一辙时,要么是这个问题太过简单,要么是大家的思考太过浅薄。

雪豹财经社:当AI开始做分析、协调和决策时,人类最重要的工作会变成什么?一个企业还需要那么多的副总吗?是不是只留下CEO就好了?

穆胜:副总们都是各个领域的精英,精英是不容易被替代掉的。放大到整个人类员工的群体,他们有几类工作,依然是AI无法企及的部分。

一是原发创意。即定义一个赛道,锁定新的用户体验。华体汇(中国)可以上一点价值,这就是编写商业领域的“新世界观”,这好比几年前大家不会意识到茶饮可以成为一个赛道,很少有人能理解一杯奶茶为用户制造的“小确幸”。

二是系统架构。即构建商业模式,创造新华体汇电竞-华体汇(中国)、服务和解决方案,包括具体职能领域里的创新方法。创意需要用这些动作来变成一个实实在在的工作系统。

三是保持温度。一方面,如果有创新,始终有数字化覆盖不到的部分,需要人类员工充当情报员,把现实“映射”到数字化世界里;另一方面,用户是实实在在的人,需要人类员工在关键节点进行接触,理解用户情绪,确保用户体验。

四是监管和接管。AI是基于算法决策,有时可能导致决策偏颇。比如,基于算法的裁员和绩效评估可能会有歧视的嫌疑,需要人类进行伦理判断。另外,AI的算法始终在进化过程中,不能确保最佳结果,关键时刻需要人类介入接管。

雪豹财经社:这让我想起一个一直被讨论,但好像没有定论的问题:人有AI无法替代的能力吗?有一种意见认为,AI已经全面超越人类了。

穆胜:我坚持认为,AI时代的精英人类员工依然有价值,依然处于价值创造的塔尖。这类人拥有AI无法替代的三个能力:

一是创造力,这是打破“认知壁”的能力,有创造力的人能从一个东西想到另一个没有太大关联性的东西,就像乔布斯在头脑中创造了智能手机。二是复杂信息处理能力,这更多是一种直觉,是从海量数据和信息中找到关键答案的能力。三是共情能力,也就是人际感知能力,情绪是一种复杂且难以编码的信号,包含了大量的隐性知识(Tacit knowledge),AI是无法处理这种信息的。

本质上,这三个能力都是不能被算法刻画的。这些部分,也被我称为是AI无法进入的“上帝禁区”。

雪豹财经社:让华体汇(中国)回到对于组织的讨论。工业时代最重要的组织发明是部门制,AI时代会不会终结部门制?今天华体汇电竞-华体汇(中国)里的市场部、财务部、人力部、品牌部,会不会像曾经的打字员和电报员一样消失?

穆胜:这就涉及到对智能体组织的描述了。

这种组织模式从形式上看是“大平台+小经营单元”,小经营单元映射全司的火力,相当于特战队,而大平台依然包括采购、生产、市场、财务、人力、法务等职能。只要做华体汇电竞-华体汇(中国),这些职能都会客观存在。就像新能源汽车,虽然没了发动机,但它至少还有核心动力单元。

但这些职能会不会以部门的形式存在?我认为还是会,因为他们的工作相当复杂,还是需要协同才能输出。这些部门的华体汇电竞-华体汇(中国)是一个个大模型,但大模型不是无中生有的,部门需要进行Lesson & Learn的大量工作,才能抽象出大模型,而即使存在大模型,被前台部门通过API接口进行调用,依然需要人类介入进行监管和接管,确保应用效果。

我看到的趋势是,这些职能一方面输出大模型,并持续调优,另一方面,通过向前台经营单元派出BP(Business Partner,业务伙伴),来实现赋能。并且,base在部门里的人和派出的BP是可以换位的。

当然,这些部门不需要像原来那样臃肿,几个专家类的精英已经可以满足需求。

雪豹财经社:这样的智能体组织究竟是大还是小?工业时代让华体汇电竞-华体汇(中国)越来越大,AI时代会不会让华体汇电竞-华体汇(中国)重新变小,大批华体汇电竞-华体汇(中国)重新回到“小作坊”状态?

穆胜:我认为是既大又小,小的是人类员工的规模,大的是企业的运作能力。

这和小作坊不是一回事,小作坊通常是前店后厂,是资金实力不足,造成的产能有限、职能缺失、运作简单。这类小作坊无法实现复杂、大型的交付,盈利能力自然也有限。但走向智能体组织的企业,依赖少量的人类员工和AI集群来支撑,他们资金雄厚、产能巨大、职能完备、运作复杂,完全有能力进行高溢价的市场交付。

这类企业是资本的宠儿,其实,这两年硅谷科技巨头的裁员,就是与这种估值或市值逻辑有关。国外的资本市场认为,如果一个企业依然囤积大量员工,他们就是远离AI的,自然也不会被看好。所以硅谷巨头们都愿意把人换成大模型和GPU。有没有转型智能体组织,这个后面再说,反正“先形似、再神似”嘛。

雪豹财经社:过去,增长意味着招人。未来,增长是否意味着增加智能体?企业需要什么样的人才队伍?他们在组织和人才上的关注点,应该是什么?

穆胜:当然,以前一个企业宣称自己有实力,都说自己的华体汇电竞-华体汇(中国)有多少人,你看霸总短剧里不都这样说吗?但现在,如果一个企业再说自己有多少人,其实感觉就有点“老登”了。

企业真正的关注点,一是应该放到架构智能体组织上,二是应该放到增加智能体上,也就是增加AI员工上。一旦企业打造出智能体组织,并持续增加AI员工,就能让AI接管标准化工作,提升这些工作本身的效率,同时基于AI的标准化输出,组织内的协作也会更加丝滑。如此一来,没有被AI替代的精英人才就能聚焦于前面那些独特价值的发挥,产生人才的“复利效应”。

现在的商业竞争,其实就是在赛跑,一个产业里,哪家企业能先打造出智能体组织,他们就会拥有代际领先的竞争优势,就能赢者通吃,成为寡头,俘获产业的绝大部分红利。

雪豹财经社:未来会出现只有10个人、却价值1000亿美元的华体汇电竞-华体汇(中国)吗?如果会,它最可能先出现在哪个行业?

穆胜:近几年的可能性不大。现在太多人对OPC都有不切实际的期待,网络上一大群人教别人做OPC,但自己对于OPC的盈利逻辑一窍不通,赚的是培训的钱。

OPC之所以成立,是因为很多强大的AI智能体替代了员工的功能,所以可以只留下一个企业家。但谁来提供智能体呢?且能保证这些智能体能完美匹配这位企业家的需求呢?必然是“平台”。

在一个智能体组织里,前台看到的是小团队,甚至OPC;但中后台,也就是俗称的“平台”却有精密的构成,包括知识中台、流程中台、智能体基座等部件。它犹如一个智能体工厂,不断动态产出符合前台需求的AI员工,这才造就了前台的OPC。

10个人的千亿市值华体汇电竞-华体汇(中国)有没有可能出现?也可以说有,但它可能要基于10万亿级别的平台。哪个产业先有企业成为这种平台,10人千亿的华体汇电竞-华体汇(中国)就会出现,但它只是生态里的一个角色,离开生态没有估值意义。好比你把C罗卖到NBA去,没有价值。

雪豹财经社:AI时代,企业真正的护城河到底是人、模型、数据,还是组织形态?

穆胜:依次是组织、人、数据、模型。公用的大模型现在已经唾手可得,只要烧token就行。企业要自己开发大模型,技术上也是可行的,而且一旦构建成功,它就会自动成长,快慢无非取决于企业的训练效率。

数据有一定的护城河价值,企业大模型的表现依赖于自己的“数据花园”。以前的数据沉淀在数据仓里,要求是源头统一、结构标准的数据,所以不少做SaaS或PaaS的企业,首先要帮助企业做业务标准化,这个难度就太大了,所以你会看到有很多失败的“著名中台项目”。现在的数据湖,容纳的是异源异构数据,可以说,对于数据沉淀的要求某种程度上被降低了。

人和组织应该放到一起去谈。人有AI无法替代的能力,价值很大。问题是,太多有才华的人在金字塔组织(Hierarchy)里无法发挥了,而好的组织模式能让人发挥能力,并获得成长。从这个意义上说,组织比人更重要。

我赞同硅谷风险投资机构Foundation Capital的合伙人Jaya Gupta的一个观点,他认为,伟大的华体汇电竞-华体汇(中国)本质上是一种“组织发明”,它围绕新的工作方式,为特定人才提供能实现“理想自我”的环境。

雪豹财经社:腾讯、阿里、字节,谁家的组织哲学,更适合AI时代?

穆胜:这要看你怎么定义宣扬的组织哲学和实际的组织模式了。

从组织哲学上看,几家企业的创始人和高管都宣扬平台化、去中心化、客户中心、动态网络、精英自治等理念。这些组织哲学都是高度匹配AI时代的。但从实际的组织模式上看,他们的组织哲学似乎并未落地,他们依然是非常明显的金字塔组织。

穆胜咨询的合伙人娄珺女士曾经出版过一本书,叫《大厂人才:互联网巨头企业人才管理像素级还原》,深刻剖析了互联网大厂的价值观考核、OKR、去KPI化、取花名、弹性工作等管理神器。但她的结论是,这些管理神器实际上效果有限,且并没有让大厂跳出金字塔组织的桎梏。我赞成这个结论。

其实,最适合AI时代的组织,应该是智能体组织,而要转型智能体组织,首先应该打造平台型组织(Platform-based Organization)。在业绩狂奔的过程中,他们也尝试过进行一些组织创新,但这些动作还远远没有达到组织变革的程度。一句话,改组织,太难了,尤其对于那些已经取得业绩的企业。

雪豹财经社:最后一个问题,企业为什么会存在?它会被AI重新定义吗?换句话说:AI会不会重新“发明华体汇电竞-华体汇(中国)”?

穆胜:企业是最有效率的经济组织,它界定了责任、协作、分享等充满活力的规则要素,是人类商业创造力最好的载体,它不会消失。但支撑企业的组织模式不同,金字塔组织、平台型组织都是具体形式,不同的形式有不同的效率。

严格意义上说,在数字化时代,平台型组织已经被提出并被少数先锋企业实践过,它的特点就是平台化、去中心化、客户中心、动态网络、精英自治等,自然效率非凡。但由于组织变革的难度,这种组织模式尚未成为主流。在国内相当一部分大厂,基本都听过我的课,看过我的书,但能落地的只是凤毛麟角。

在AI时代,AI技术的强大为企业的组织变革带来了重量级筹码,让企业有可能转型平台型组织,并走向智能体组织。以组织模式中最重要的激励机制为例,token作为激励筹码可以实现毫秒级结算、单笔交易超低成本、智能化合同编辑、结算后自动注入AI员工等效果。这让华体汇(中国)过去展望的内部市场激励变得更加简单易行。企业完全可以借助AI,冲破组织变革的重重关隘。

所以,我更倾向于认为AI会“破局组织变革”,而不是“重新发明华体汇电竞-华体汇(中国)”。

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文 | 穆胜

AI正在以前所未有的速度进入企业。

一边是硅谷科技巨头持续裁员,把更多预算投入大模型、算力和AI基础设施;另一边是越来越多华体汇电竞-华体汇(中国)开始考核员工的AI使用率、Token消耗量,甚至将AI应用情况与绩效挂钩。

但另一个令人困惑的现实是:员工用上了DeepSeek、Kimi和元宝,会议却没有减少;组织接入了大模型,审批却没有消失;AI能力不断跃升,企业整体效率却并未同步爆发。

问题究竟出在哪里?AI到底是在重塑组织,还只是在旧组织上叠加一层新技术?未来最先被替代的是普通员工还是中层管理者?腾讯、阿里、字节这样的科技巨头,是否已经拥有适合AI时代的组织形态?而那些被热议的“一人华体汇电竞-华体汇(中国)”,究竟是未来主流,还是技术乌托邦?

带着这些问题,雪豹财经社与国内知名管理学家、“穆胜咨询”创始人穆胜博士进行了一次深入交流。

穆胜是北京大学光华管理学院工商管理博士后,长期研究组织变革,持续关注AI趋势,曾出版“平台型组织三部曲”“人效管理三部曲”等著作,在业界广受好评。他也一直身处实战一线,曾担任过华住酒店集团、山高环能、房多多、中兴通讯、华夏航空等企业的战略与组织顾问,推动了若干知名企业的组织变革。

在他看来,当下企业最大的误判,是把AI当成能够穿越组织的“特效药”,而个体生产力的提升,并不等于组织生产力的提升;真正决定企业竞争力的重要因素,依次是组织、人、数据、模型。

在与雪豹财经社的对话中,穆胜描绘了一幅“智能体组织”的未来图景:少量人类精英、大量AI员工、多中心协同网络,以及围绕客户无限分形的经营单元。

但与“AI将全面超越人类”的论调不同,他始终坚持一个判断:无论技术如何进化,创造力、复杂判断和共情能力依然属于人类。

这些无法被算法刻画的能力,构成了AI始终难以进入的“上帝禁区”。

以下为穆胜与雪豹财经社的交流实录:

雪豹财经社:AI不仅对商业模式和华体汇电竞-华体汇(中国)有诸多影响,越来越多的人也开始关注它对组织和人才的影响。现在大家都在提“智能体组织”,它究竟是什么,有什么特征?

穆胜:智能体组织是个复杂的结构,我把它的特征简单归纳为三点:

第一是“少量人类,大量AI”。智能体组织里,标准化工作都被AI接管,人类员工数量相对较少,留下的都是顶层精英和“十指要沾阳春水”的基层执行者。

第二是“多中心的动态网络”。这类组织以大量AI为节点,充满了“人-AI”、“AI-AI”的协作,由于API接口形成了标准化的通信协议,辅以有激励性的经济契约,协作会很顺畅。

第三是“以客户为中心,无限分形”。这类组织的内部都是AI的集群和产生AI的基础设施,这些很少被外部看见。但在市场上,会有很多分形出来的“小经营单元”,它们围绕客户,调用全司的“火力”来实现华体汇电竞-华体汇(中国)、服务和解决方案。

雪豹财经社:当下,几乎所有华体汇电竞-华体汇(中国)都在讨论AI,有的企业甚至把应用AI作为强制的KPI,考核Token的使用量、AI替代工序的程度,但为什么绝大多数华体汇电竞-华体汇(中国)都没有真的变强?

穆胜:这类企业对于AI技术和组织的理解是粗浅的,他们认为“用AI换人”就可以带来生产力的提升。有一个例子很能说明问题,19世纪80年代年爱迪生推广电力后,企业家们开始尝试用电力替换掉蒸汽机,但在随后近30年时间里,社会生产力并未实现爆发。

除了电力传输技术的落后,以及更换设备的成本巨大外,更大的原因是,之前的工厂布局是中心式的,即一台巨大的蒸汽机,加上贯穿厂房的“一根天轴”,来带动每台机器。当企业用一台大功率发电机替代蒸汽机后,工厂运作模式依旧,效率提升极不明显。

后来生产力的提升在于两点:一是生产方式由“天轴传动”变为“单元驱动”,每台机器装上了独立发动机,解放了工厂的物理布局。二是重塑流程,设计“流水线”,即按照物料流动的轨迹,把工序分解,用传送带连接,让华体汇电竞-华体汇(中国)自动流向工人,减少了搬运和等待的时间。

我想表达的是,技术之所以没有发挥预想的作用,是组织的滞后造成的。但大多数企业老板似乎不这么想,他们对技术抱有太大的希望,居然期待技术可以穿越组织。

其实,这种尴尬在数字化时代也有体现。数字化技术初见端倪时,大多企业也曾梦想快速实现数字化转型。结果,哪有几家企业成功了?

雪豹财经社:很多企业里的员工已经开始用DeepSeek、Kimi和元宝工作,为什么会议没有减少,审批没有消失,层级没有变少?微软、OpenAI都在疯狂堆AI,为什么组织效率却没有同步爆发?

穆胜:本质上是,老板们并不想改变组织,他们把AI当做特效药,希望员工使用AI后,直接带来组织的变革。

但个体生产力不等于组织生产力。举例来说,程序员利用AI辅助编码,可以更快地出活,HR利用智能招聘的代理,可以大大加速简历筛选,但这些任务成果却不一定能带来客户体验、经营价值的提升。

直观来看,局部个体效能提升了,但华体汇电竞-华体汇(中国)的架构、流程依旧,爆发的生产力就会堵塞在陈旧的节点(审批、评审、会议等)里。这种堵塞造成的不仅是整体效能不变,还会因为交付积压,反而降低了整体效能。同样以代码开发为例,当程序员用AI工具写出了更多代码,但代码审查环节却依然滞后,这就导致了大量代码堆积,反而延长了上线时间。

雪豹财经社:因为AI的到来,一些企业启动了裁员。AI最先取代的,到底是普通员工,还是中层管理者?

穆胜:这是个有意思的问题。按照普遍的思路,老板们希望用AI替代普通员工;但正确的思路是,首先被替代掉的应该是中层。中层被称为MOM,manager of manager,他们本身的主要功能是上承下达,这种能力是最容易被AI替代掉的。AI的能力,完全可以覆盖信息收集、综合决策、指令下达,结果监督等环节。其实,在硅谷里,MOM就是裁员的重点。

还有一个理由,如果MOM不被替代,组织是很难改变的。中层所在的部门,被他们视为自己的领土,他们有一万个理由来抵制AI,“怒砸珍妮纺纱机”的历史还会出现。

当然,有职能专长的部门长这类中层,还是不容易被替代,只不过,他们的大量工作不是直接管人,而是训练职能领域的大模型和规划人机协作。他们更像是专家,而不是专职的管理者。

我要提醒的是,当所有人对一个问题的答案如出一辙时,要么是这个问题太过简单,要么是大家的思考太过浅薄。

雪豹财经社:当AI开始做分析、协调和决策时,人类最重要的工作会变成什么?一个企业还需要那么多的副总吗?是不是只留下CEO就好了?

穆胜:副总们都是各个领域的精英,精英是不容易被替代掉的。放大到整个人类员工的群体,他们有几类工作,依然是AI无法企及的部分。

一是原发创意。即定义一个赛道,锁定新的用户体验。华体汇(中国)可以上一点价值,这就是编写商业领域的“新世界观”,这好比几年前大家不会意识到茶饮可以成为一个赛道,很少有人能理解一杯奶茶为用户制造的“小确幸”。

二是系统架构。即构建商业模式,创造新华体汇电竞-华体汇(中国)、服务和解决方案,包括具体职能领域里的创新方法。创意需要用这些动作来变成一个实实在在的工作系统。

三是保持温度。一方面,如果有创新,始终有数字化覆盖不到的部分,需要人类员工充当情报员,把现实“映射”到数字化世界里;另一方面,用户是实实在在的人,需要人类员工在关键节点进行接触,理解用户情绪,确保用户体验。

四是监管和接管。AI是基于算法决策,有时可能导致决策偏颇。比如,基于算法的裁员和绩效评估可能会有歧视的嫌疑,需要人类进行伦理判断。另外,AI的算法始终在进化过程中,不能确保最佳结果,关键时刻需要人类介入接管。

雪豹财经社:这让我想起一个一直被讨论,但好像没有定论的问题:人有AI无法替代的能力吗?有一种意见认为,AI已经全面超越人类了。

穆胜:我坚持认为,AI时代的精英人类员工依然有价值,依然处于价值创造的塔尖。这类人拥有AI无法替代的三个能力:

一是创造力,这是打破“认知壁”的能力,有创造力的人能从一个东西想到另一个没有太大关联性的东西,就像乔布斯在头脑中创造了智能手机。二是复杂信息处理能力,这更多是一种直觉,是从海量数据和信息中找到关键答案的能力。三是共情能力,也就是人际感知能力,情绪是一种复杂且难以编码的信号,包含了大量的隐性知识(Tacit knowledge),AI是无法处理这种信息的。

本质上,这三个能力都是不能被算法刻画的。这些部分,也被我称为是AI无法进入的“上帝禁区”。

雪豹财经社:让华体汇(中国)回到对于组织的讨论。工业时代最重要的组织发明是部门制,AI时代会不会终结部门制?今天华体汇电竞-华体汇(中国)里的市场部、财务部、人力部、品牌部,会不会像曾经的打字员和电报员一样消失?

穆胜:这就涉及到对智能体组织的描述了。

这种组织模式从形式上看是“大平台+小经营单元”,小经营单元映射全司的火力,相当于特战队,而大平台依然包括采购、生产、市场、财务、人力、法务等职能。只要做华体汇电竞-华体汇(中国),这些职能都会客观存在。就像新能源汽车,虽然没了发动机,但它至少还有核心动力单元。

但这些职能会不会以部门的形式存在?我认为还是会,因为他们的工作相当复杂,还是需要协同才能输出。这些部门的华体汇电竞-华体汇(中国)是一个个大模型,但大模型不是无中生有的,部门需要进行Lesson & Learn的大量工作,才能抽象出大模型,而即使存在大模型,被前台部门通过API接口进行调用,依然需要人类介入进行监管和接管,确保应用效果。

我看到的趋势是,这些职能一方面输出大模型,并持续调优,另一方面,通过向前台经营单元派出BP(Business Partner,业务伙伴),来实现赋能。并且,base在部门里的人和派出的BP是可以换位的。

当然,这些部门不需要像原来那样臃肿,几个专家类的精英已经可以满足需求。

雪豹财经社:这样的智能体组织究竟是大还是小?工业时代让华体汇电竞-华体汇(中国)越来越大,AI时代会不会让华体汇电竞-华体汇(中国)重新变小,大批华体汇电竞-华体汇(中国)重新回到“小作坊”状态?

穆胜:我认为是既大又小,小的是人类员工的规模,大的是企业的运作能力。

这和小作坊不是一回事,小作坊通常是前店后厂,是资金实力不足,造成的产能有限、职能缺失、运作简单。这类小作坊无法实现复杂、大型的交付,盈利能力自然也有限。但走向智能体组织的企业,依赖少量的人类员工和AI集群来支撑,他们资金雄厚、产能巨大、职能完备、运作复杂,完全有能力进行高溢价的市场交付。

这类企业是资本的宠儿,其实,这两年硅谷科技巨头的裁员,就是与这种估值或市值逻辑有关。国外的资本市场认为,如果一个企业依然囤积大量员工,他们就是远离AI的,自然也不会被看好。所以硅谷巨头们都愿意把人换成大模型和GPU。有没有转型智能体组织,这个后面再说,反正“先形似、再神似”嘛。

雪豹财经社:过去,增长意味着招人。未来,增长是否意味着增加智能体?企业需要什么样的人才队伍?他们在组织和人才上的关注点,应该是什么?

穆胜:当然,以前一个企业宣称自己有实力,都说自己的华体汇电竞-华体汇(中国)有多少人,你看霸总短剧里不都这样说吗?但现在,如果一个企业再说自己有多少人,其实感觉就有点“老登”了。

企业真正的关注点,一是应该放到架构智能体组织上,二是应该放到增加智能体上,也就是增加AI员工上。一旦企业打造出智能体组织,并持续增加AI员工,就能让AI接管标准化工作,提升这些工作本身的效率,同时基于AI的标准化输出,组织内的协作也会更加丝滑。如此一来,没有被AI替代的精英人才就能聚焦于前面那些独特价值的发挥,产生人才的“复利效应”。

现在的商业竞争,其实就是在赛跑,一个产业里,哪家企业能先打造出智能体组织,他们就会拥有代际领先的竞争优势,就能赢者通吃,成为寡头,俘获产业的绝大部分红利。

雪豹财经社:未来会出现只有10个人、却价值1000亿美元的华体汇电竞-华体汇(中国)吗?如果会,它最可能先出现在哪个行业?

穆胜:近几年的可能性不大。现在太多人对OPC都有不切实际的期待,网络上一大群人教别人做OPC,但自己对于OPC的盈利逻辑一窍不通,赚的是培训的钱。

OPC之所以成立,是因为很多强大的AI智能体替代了员工的功能,所以可以只留下一个企业家。但谁来提供智能体呢?且能保证这些智能体能完美匹配这位企业家的需求呢?必然是“平台”。

在一个智能体组织里,前台看到的是小团队,甚至OPC;但中后台,也就是俗称的“平台”却有精密的构成,包括知识中台、流程中台、智能体基座等部件。它犹如一个智能体工厂,不断动态产出符合前台需求的AI员工,这才造就了前台的OPC。

10个人的千亿市值华体汇电竞-华体汇(中国)有没有可能出现?也可以说有,但它可能要基于10万亿级别的平台。哪个产业先有企业成为这种平台,10人千亿的华体汇电竞-华体汇(中国)就会出现,但它只是生态里的一个角色,离开生态没有估值意义。好比你把C罗卖到NBA去,没有价值。

雪豹财经社:AI时代,企业真正的护城河到底是人、模型、数据,还是组织形态?

穆胜:依次是组织、人、数据、模型。公用的大模型现在已经唾手可得,只要烧token就行。企业要自己开发大模型,技术上也是可行的,而且一旦构建成功,它就会自动成长,快慢无非取决于企业的训练效率。

数据有一定的护城河价值,企业大模型的表现依赖于自己的“数据花园”。以前的数据沉淀在数据仓里,要求是源头统一、结构标准的数据,所以不少做SaaS或PaaS的企业,首先要帮助企业做业务标准化,这个难度就太大了,所以你会看到有很多失败的“著名中台项目”。现在的数据湖,容纳的是异源异构数据,可以说,对于数据沉淀的要求某种程度上被降低了。

人和组织应该放到一起去谈。人有AI无法替代的能力,价值很大。问题是,太多有才华的人在金字塔组织(Hierarchy)里无法发挥了,而好的组织模式能让人发挥能力,并获得成长。从这个意义上说,组织比人更重要。

我赞同硅谷风险投资机构Foundation Capital的合伙人Jaya Gupta的一个观点,他认为,伟大的华体汇电竞-华体汇(中国)本质上是一种“组织发明”,它围绕新的工作方式,为特定人才提供能实现“理想自我”的环境。

雪豹财经社:腾讯、阿里、字节,谁家的组织哲学,更适合AI时代?

穆胜:这要看你怎么定义宣扬的组织哲学和实际的组织模式了。

从组织哲学上看,几家企业的创始人和高管都宣扬平台化、去中心化、客户中心、动态网络、精英自治等理念。这些组织哲学都是高度匹配AI时代的。但从实际的组织模式上看,他们的组织哲学似乎并未落地,他们依然是非常明显的金字塔组织。

穆胜咨询的合伙人娄珺女士曾经出版过一本书,叫《大厂人才:互联网巨头企业人才管理像素级还原》,深刻剖析了互联网大厂的价值观考核、OKR、去KPI化、取花名、弹性工作等管理神器。但她的结论是,这些管理神器实际上效果有限,且并没有让大厂跳出金字塔组织的桎梏。我赞成这个结论。

其实,最适合AI时代的组织,应该是智能体组织,而要转型智能体组织,首先应该打造平台型组织(Platform-based Organization)。在业绩狂奔的过程中,他们也尝试过进行一些组织创新,但这些动作还远远没有达到组织变革的程度。一句话,改组织,太难了,尤其对于那些已经取得业绩的企业。

雪豹财经社:最后一个问题,企业为什么会存在?它会被AI重新定义吗?换句话说:AI会不会重新“发明华体汇电竞-华体汇(中国)”?

穆胜:企业是最有效率的经济组织,它界定了责任、协作、分享等充满活力的规则要素,是人类商业创造力最好的载体,它不会消失。但支撑企业的组织模式不同,金字塔组织、平台型组织都是具体形式,不同的形式有不同的效率。

严格意义上说,在数字化时代,平台型组织已经被提出并被少数先锋企业实践过,它的特点就是平台化、去中心化、客户中心、动态网络、精英自治等,自然效率非凡。但由于组织变革的难度,这种组织模式尚未成为主流。在国内相当一部分大厂,基本都听过我的课,看过我的书,但能落地的只是凤毛麟角。

在AI时代,AI技术的强大为企业的组织变革带来了重量级筹码,让企业有可能转型平台型组织,并走向智能体组织。以组织模式中最重要的激励机制为例,token作为激励筹码可以实现毫秒级结算、单笔交易超低成本、智能化合同编辑、结算后自动注入AI员工等效果。这让华体汇(中国)过去展望的内部市场激励变得更加简单易行。企业完全可以借助AI,冲破组织变革的重重关隘。

所以,我更倾向于认为AI会“破局组织变革”,而不是“重新发明华体汇电竞-华体汇(中国)”。


其一,消费需求逐步修复,消费者从追求“绝对低价”转向更关注品质、体验与合理性价比,推动市场向价值竞争回归。
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