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“未來英偉達會擁有 5 萬名員工，同時會有1億個AI助手輔助?！?/span>

——英偉達（NVIDIA）創(chuàng)始人黃仁勛

生成式人工智能浪潮洶涌而至，不僅在技術端和產(chǎn)業(yè)端掀起升級風暴，更在組織管理領域掀起一場深刻的變革。隨著AI智能體與人類融合，人類突破原有能力邊界，傳統(tǒng)基于人的能力有限假設的管理范式將被徹底顛覆，一場全新的管理范式革命已然拉開帷幕。

魏煒

北京大學匯豐商學院管理學教授

創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)中心主任

智慧企業(yè)信息中心主任

“魏朱商業(yè)模式理論”創(chuàng)始人

01

分工范式：現(xiàn)代組織管理理論的基石

“如無分工，制作一枚大頭針需歷經(jīng)18道工序，1人每日最多產(chǎn)出20枚。然而，經(jīng)過分工后，10人便可日產(chǎn)量達48,000枚?！眮啴敗に姑茉凇秶徽摗分刑峒暗倪@一經(jīng)典案例，曾生動詮釋了分工增進效率的奧秘。

在工業(yè)化浪潮中，分工理論成為企業(yè)組織設計的基礎，其核心思想是將復雜的生產(chǎn)流程拆解為眾多的單一環(huán)節(jié)，由專人負責。該管理范式隱含了一個假設：人的能力是有限的。具體而言，個人能力存在局限，難以精通生產(chǎn)全過程所需的全部技能；同時，學習新技能的速度有限，往往難以適應快速變化的要求。正是“人的能力有限”這一隱含假設，促使組織走向專業(yè)化分工，進而不斷改進工具、發(fā)明機器以提升效率。

從泰勒的科學管理到德魯克的管理理論，從韋伯的科層制到明茨伯格的組織結構，眾多管理理論都在試圖破解同一難題：如何借助分工與協(xié)作，突破個體能力的瓶頸。這些理論誕生的科層制管理、標準化流程、部門劃分等一系列管理機制，構成了現(xiàn)代企業(yè)的基本架構。同時，人類也發(fā)明了各種工具，來適配這些組織管理，旨在提升效率。

02

智慧體：對分工范式基本假設的顛覆

隨著AI技術的快速發(fā)展和廣泛應用，這一隱含假設正在逐漸被打破。當前流行的AI智能體與以往人類發(fā)明的工具截然不同。工業(yè)化和信息化時代的工具雖不斷進化，但仍需人類持續(xù)操作或預設執(zhí)行程序。工業(yè)時代的機械設備，通過標準化動作擴展人的體力邊界和精度邊界。信息時代的自動化系統(tǒng)，本質上是執(zhí)行人類預先設定規(guī)則的工具，不具備超越人類的自主學習和創(chuàng)新能力。而AI智能體擁有的特質，則在于能夠制訂計劃、存儲記憶、調用工具和工作執(zhí)行，相較于傳統(tǒng)工具，更像是擁有超常學習和自主行動能力的“數(shù)字員工”。

正如黃仁勛的預測，未來工作不是人類的孤軍作戰(zhàn)，而是與AI智能體的深度融合，由此形成的“智慧體”，成為新型的工作主體。在智慧體中，人類的創(chuàng)造力、判斷力與AI智能體的高效學習與計算能力相互融合，能夠超越人或者人駕馭工具的能力邊界。在這種情形下，傳統(tǒng)分工理論隱含的“人的能力有限”這一假設將受到極大挑戰(zhàn)。

以酷開科技為例，這是一家運營互聯(lián)網(wǎng)電視內(nèi)容的企業(yè)，它將服務于全球八十多個國家、2億用戶的80人內(nèi)容編輯團隊轉變成了“5人+多智能體”團隊，海報內(nèi)容產(chǎn)量從每天2000張飆升至30000張且100%符合過審。這實質上是引入AI智能體后，組織形態(tài)和管理范式發(fā)生的轉變。傳統(tǒng)模式下，一張內(nèi)容海報需要策劃、設計、制作、審核、投放等多個專業(yè)團隊的分工協(xié)作，各環(huán)節(jié)專業(yè)門檻高，人員難以跨領域。但在新的組織形態(tài)下，人類負責知識庫構建、輸出原始創(chuàng)意、提供必要的決策判斷，而AI智能體則端到端地完成從創(chuàng)意構思到內(nèi)容制作再到內(nèi)容運營的全流程任務，并且沉淀出全新的崗位知識（見圖1）。在這里，人類不再是唯一的工作主體，AI智能體也不再是工具，而是能提供創(chuàng)意靈感、優(yōu)化方案、參與決策的協(xié)作伙伴，二者融合成為任務達成與知識創(chuàng)造的新主體，宛如鋼鐵俠與其智能助理Javis的組合，具備遠超原有個體的能力。

圖1：互聯(lián)網(wǎng)電視企業(yè)引入智能體與員工融合

03

智慧體范式：組織的重新定義與創(chuàng)構

人類與AI的深度融合，正在引發(fā)組織的重新定義和創(chuàng)構。智慧體的加入，使企業(yè)不再依賴職能的精細劃分，而是根據(jù)任務需求，靈活創(chuàng)構新組織。這一轉變預示著一場管理范式革命的展開，即從分工范式轉變?yōu)橹腔垠w范式。

智慧體是一種全新的組織基本單位，展現(xiàn)出四個典型特征：

• 深度融合。智能體與人類的融合建立在深度互動和雙向反饋的基礎上。智能體憑借海量數(shù)據(jù)和計算能力，為人類決策提供支持；人類則以創(chuàng)造性思維和策略性判斷，為智能體執(zhí)行指明方向。

• 動態(tài)適應。傳統(tǒng)的工具與人類協(xié)作主要是按照預定程序執(zhí)行任務。而AI智能體具備自我適應與調整的能力，能在不同任務、不同環(huán)境中，主動發(fā)現(xiàn)問題并為人類提供新的解決方案。

• 決策共創(chuàng)。智慧體是人類與智能體進行決策共創(chuàng)的主體。智能體基于計算和分析能力，為人類提供決策支持；人類則依據(jù)理性直覺、情感認知和價值觀，確保決策結果符合環(huán)境和任務要求。這種決策共創(chuàng)方式，使智慧體成為高效、準確、富有創(chuàng)新力的決策單元。

• 群體協(xié)同。智慧體并非孤立存在，而是與其他智慧體形成交易結構。通過知識共享和能力互補，多個智慧體可以協(xié)同解決復雜問題。

天虹零售的智能化轉型實戰(zhàn)，生動印證了上述特征。天虹基于通用大模型和零售領域數(shù)據(jù)，訓練出“百靈鳥”零售垂直模型，并構建多個智能體應用，與人類員工融合協(xié)作。營銷人員能夠與智能體對話互動，獲取市場趨勢洞察，并共同完成創(chuàng)意設計。在線上導購場景，導購智能體可自主識別顧客需求，并向人類員工提供個性化的營銷建議，幫助員工優(yōu)化互動策略，提高轉化率。在經(jīng)營分析層面，人類員工可以與指標智能體互動，獲取AI的決策建議（見圖2）。上述各場景均體現(xiàn)了人與AI的深度融合、動態(tài)適應和決策共創(chuàng)，表現(xiàn)出超越原有個體的智慧。同時，多個智慧體能夠形成協(xié)同，打通彼此能力，并持續(xù)將新知識與最佳實踐沉淀到平臺中。

圖2： 天虹的百靈鳥AI實踐

相較于人類個體，智慧體突破了三種局限：首先是能力局限。人類受限于生理局限與專業(yè)化分工，難以快速獲取新能力，而智慧體通過人機融合可以實現(xiàn)能力延展；其次是創(chuàng)新局限。傳統(tǒng)創(chuàng)新方法依賴個人的靈感和經(jīng)驗，如設計類創(chuàng)新，不確定性高且制作呈現(xiàn)速度慢。智慧體將人類的創(chuàng)造力與智能體的記憶、分析、規(guī)劃、執(zhí)行能力相結合，全面地探索創(chuàng)新可能，顯著提高創(chuàng)新的效率和成功率；第三是協(xié)作局限。傳統(tǒng)組織需要通過正式的規(guī)章制度和非正式的人際關系協(xié)調行動，這種協(xié)作機制的效率受限且成本高昂。智慧體之間則可通過數(shù)據(jù)共享和實時互動實現(xiàn)高效協(xié)同，極大降低協(xié)作成本。

上述局限被打破，使智慧體能夠端到端地完成任務。所謂端到端，即智慧體獨立完成從任務輸入到最終產(chǎn)出的完整工作，無須中間環(huán)節(jié)的分工協(xié)作。在傳統(tǒng)組織中，一項任務往往被分解為多個專業(yè)化環(huán)節(jié)，不同崗位負責不同步驟，這種分工雖提升了單個環(huán)節(jié)效率，卻也產(chǎn)生大量溝通協(xié)調成本，以及與之配套的管理成本。智慧體通過整合原本分散的專業(yè)能力，自主完成全流程工作。仍以內(nèi)容海報生產(chǎn)為例，傳統(tǒng)模式下需要設計、審核、運營等多個團隊接力完成一個海報上架，每個交接環(huán)節(jié)都可能產(chǎn)生信息損耗和時間延遲。而在智慧體組織中，這些分散的工作環(huán)節(jié)被整合為一個連貫的端到端任務，直接面向內(nèi)容庫和終端用戶，端到端地完成內(nèi)容遴選。這種形式不僅提升了效率，還徹底消除了分工和協(xié)作的摩擦成本。能夠端到端完成任務，是智慧體能夠突破傳統(tǒng)組織管理范式的核心所在，原本基于流程設計的管理范式轉變?yōu)榛谌蝿請鼍霸O計的管理范式。這促使企業(yè)重新思考新的組織形態(tài)與管理范式，以及如何提升智慧體的能力、如何優(yōu)化智慧體之間的協(xié)同，這些問題都指向AI時代管理實踐的新領域。

當智慧體成為組織的基本單位，企業(yè)的形態(tài)將發(fā)生革命性變化。此前，即便是完成數(shù)字化轉型的組織，決策和執(zhí)行的主體仍然是人類，數(shù)字化系統(tǒng)實際是約束者，使人類在標準化的數(shù)據(jù)模型中開展工作。而在智能化組織中，智慧體成為決策和執(zhí)行的主體，能夠自主完成任務、持續(xù)學習進化，并通過互動創(chuàng)造新知識和能力。如圖3所示的智慧體組織形態(tài)和運作機制。

圖3：以智慧體構建的新型組織形態(tài)

以智慧體為基本單位構建的組織，最顯著的特征是實現(xiàn)資源的充分流動。傳統(tǒng)組織中的人員、技術、知識等資源往往被固定在特定部門，跨部門調配需要協(xié)調過程，此機制效率受限于信息傳遞和決策鏈條。而在新型組織中，資源被重新定義為可自由流動的能力模塊，每個智慧體都能根據(jù)企業(yè)決策者或外部利益相關者的任務需求，快速獲取和整合所需的能力。例如，當智慧體需要特定的專業(yè)知識時，可以從企業(yè)知識庫中學習，或者與具備該能力的智慧體建立臨時的協(xié)作關系。傳統(tǒng)組織邊界被徹底打破，組織的層級關系和邊界將不斷變化，組織形態(tài)不再是靜態(tài)架構，而是一個資源不斷流動和重組的系統(tǒng)，此靈活性使組織能敏捷把握新機會，保持創(chuàng)新活力。

智慧體引發(fā)的變革，也將從根本上改變原有組織管理方式。智慧體無須通過固定分工和層級來整合資源、協(xié)調行動，它們基于共同目標自主決策，以實時互動來優(yōu)化行動方案。此協(xié)調機制無須詳細預設規(guī)則，而是根據(jù)情境不斷調整和完善。創(chuàng)構此新型組織，需要構建全新的支撐體系，該體系既包括必要的技術基礎設施，也包括建立有利于智慧體協(xié)同的機制。在系統(tǒng)層面，需要構建“大模型基礎設施層+語義統(tǒng)一的知識數(shù)據(jù)層+智能體管理平臺+智慧體編排層”的四層架構。以生成型大模型和辨識型小模型構建的基礎設施，既具備通用任務和內(nèi)容理解能力，也能實現(xiàn)領域專有知識理解和專業(yè)問答，解決專業(yè)領域的幻覺問題、回答不準確的問題和輸出不可控問題。語義統(tǒng)一的知識數(shù)據(jù)層實現(xiàn)了不同來源數(shù)據(jù)的整合和理解，為智慧體的協(xié)同提供信息基礎。智能體管理平臺負責AI智能體能力構建、任務分配和性能優(yōu)化。智慧體編排層則支持智慧體間的動態(tài)協(xié)作，使其能夠根據(jù)任務需求靈活創(chuàng)造與協(xié)同。

智慧體組織也需新管理范式與之匹配，既要保證智慧體的獨立決策能力，又要確保整體行動的一致性。既要發(fā)揮智慧體在標準化任務中的效率優(yōu)勢，又要保持探索創(chuàng)新的空間。新管理范式仍可基于“目標/計劃—組織—領導—激勵—控制”五類管理職能進行探討（見表1）。

表1 管理范式比較：傳統(tǒng)組織vs智慧體組織

在原分工范式下，傳統(tǒng)組織將不同管理職能賦予不同的職能部門，使各部門專注于特定任務，如計劃部門專注于規(guī)劃、運營管理部門確保日常執(zhí)行和控制等。這種職能分工雖然提高了專業(yè)化水平，卻也帶來信息壁壘問題。各職能部門?；谧陨韺I(yè)視角做決策，難以形成對業(yè)務的整體認知，同時部門間協(xié)調成本較高?？梢灶A見，在智慧體范式中，這種職能邊界將被打破，出現(xiàn)一體多能的主體，將原本分散在不同職能部門的知識與信息、決策能力、執(zhí)行能力加以整合，形成一個具備多管理職能的智慧體。例如，一個面向業(yè)務的智慧體可以同時承擔業(yè)務規(guī)劃、資源調配、項目管理和執(zhí)行監(jiān)控等多重職能。這種一體多能的特點使得組織管理更加靈活高效，既能大幅度降低跨部門的協(xié)調成本，也能根據(jù)業(yè)務全貌作出更優(yōu)決策。

基于以上對新管理范式的探討，我們認為管理者需要回到企業(yè)價值創(chuàng)造的本質進行思考，無須過多關注企業(yè)管理流程。管理者的角色從控制者轉變?yōu)槠髽I(yè)內(nèi)部生態(tài)的培育者，重點是創(chuàng)造有利于人類與智能體共同發(fā)展的環(huán)境，促進知識的創(chuàng)造和創(chuàng)新的涌現(xiàn)?？傮w而言，這需要一套新的實踐方法。

04

變革實踐：智慧體組織的構建之道

在智能時代，企業(yè)轉型不僅是技術革新，也包括組織架構和管理范式的深度重構。為了在變革中成功，企業(yè)需要按照以下三個步驟構建新的組織體系。

第一步，企業(yè)在引入智慧體時，需要確定切入點。不同業(yè)務場景對智慧體需求各異，選擇容易標準化和規(guī)?；膽脠鼍笆顷P鍵。如從智能編程、智能客服、智能營銷等領域開始，這些場景能夠迅速提升效率并帶來可觀的效果。選擇合適的切入點要兼顧到技術可行性、收益空間，以及對現(xiàn)有組織架構的沖擊最小。企業(yè)應避免一開始就大規(guī)模推廣，而是選定能夠快速見效且不會造成過大組織調整的試點項目。

第二步，構建智慧體，形成人類與智能體的協(xié)作體系。企業(yè)需要從技術、組織和人才三個層面構建智慧體能力。技術層面，企業(yè)需要引入AI大模型基礎設施和智能體平臺，如本文提及的“大模型基礎設施層+語義統(tǒng)一的知識數(shù)據(jù)層+智能體管理平臺+智慧體編排層”四層架構，或者直接引入適用的企業(yè)AI應用服務商。組織層面，企業(yè)須建立有效的人機協(xié)作機制。傳統(tǒng)的組織結構依賴于固定的崗位與分工，而在智慧體組織中，角色和責任將更加靈活。企業(yè)需要設定崗位智慧體并賦權，賦予清晰的任務和人類員工與智能體協(xié)作的場景。人才層面，未來的員工不僅要具備專業(yè)能力，還要能夠與AI智能體共同工作，理解智能體的邏輯并善于利用其優(yōu)勢并將二者融合為一個整體。因此，企業(yè)需要為員工提供AI素養(yǎng)的培訓，幫助他們適應新型的工作方式。

為充分理解構建智慧體的場景，可以從兩個維度進行判斷，即任務的復雜性和創(chuàng)新性。任務復雜性體現(xiàn)為對知識和技能要求的規(guī)模和整合程度。簡單任務通常只需要運用單一或少量的知識和技能，而復雜任務則需要綜合運用多種知識和技能。任務創(chuàng)新性則反映了對創(chuàng)造性思維的需求程度。創(chuàng)新性弱的任務主要遵循既定模式和流程執(zhí)行，而創(chuàng)新性強的任務則需要探索新方法，甚至創(chuàng)造新知識。這種創(chuàng)新會體現(xiàn)在問題定義、方案設計或執(zhí)行方式等多個環(huán)節(jié)。

基于上述兩個維度，我們可以構建四類不同的智慧體（見圖4）：第一類是高復雜—高創(chuàng)新型智慧體，典型應用場景如科研領域。在生命科學研究等前沿領域，此類智慧體既可處理海量復雜的數(shù)據(jù)，也可設計創(chuàng)新實驗方案，探索未知領域。第二類是高復雜—低創(chuàng)新型智慧體，如在工程建設場景中，此類智慧體可整合復雜的技術方案，但主要按照成熟的標準和流程執(zhí)行。第三類是低復雜—高創(chuàng)新型智慧體，如在創(chuàng)意廣告領域，雖工藝流程相對簡單，但需創(chuàng)造性思維來打造具有吸引力的內(nèi)容。第四類是低復雜—低創(chuàng)新型智慧體，如安防監(jiān)控，智慧體可精準、海量地執(zhí)行常規(guī)任務。此分類有助于組織思考不同類型智慧體所需的知識、能力和人機融合方式，構建出匹配不同任務特點的智慧體。

圖4：以復雜性—創(chuàng)新性分類構建智慧體

第三步優(yōu)化協(xié)同機制。傳統(tǒng)的組織協(xié)作往往是層級化和靜態(tài)化，而在智慧體組織中，企業(yè)需要設計新的協(xié)同機制，以支持智慧體的動態(tài)組合。首先，企業(yè)需要建立數(shù)據(jù)與知識共享機制，讓不同的智慧體能夠共享信息、相互學習，推動組織整體效能的提升。同時，企業(yè)還需設計靈活的組織架構，以支持智慧體在不同場景下的快速配置與調整。例如，團隊可以根據(jù)項目需求迅速組建或解散，確保資源的高效利用。其次，企業(yè)需要完善績效評估和激勵機制。人類員工與AI的協(xié)作須得到有效激勵，這不限于單個智慧體的業(yè)績評估，還包括整個團隊通過協(xié)作產(chǎn)生的知識成果。因此，企業(yè)應建立以協(xié)同創(chuàng)新為核心的評估體系，以鼓勵團隊間的合作和知識共享。

目前支撐智慧體組織的基礎設施正在快速完善，構建智慧體的實踐將越來越簡單和常見。以編程場景為例（見圖5），在傳統(tǒng)模式下，軟件開發(fā)需要專業(yè)程序員通過需求分析、代碼編寫、測試部署等多個環(huán)節(jié)的分工協(xié)作。而一款名為Devin的AI編程應用，定位于“首個能自主編程的AI工程師”，能夠與企業(yè)內(nèi)任何非技術人員融合，端到端地將用戶需求轉化為可運行的代碼、自主完成調試、測試等工作。組織無須再配置專門的軟件開發(fā)團隊與內(nèi)部管理機制，價值創(chuàng)造將更回歸到需求本質。同時Devin還能將開發(fā)經(jīng)驗轉化為可復用的知識資產(chǎn)，支持組織內(nèi)的知識共享和能力復用。此類實踐即是前文所述構建智慧體路徑的體現(xiàn)：從提升效果可觀的應用場景切入，引入AI應用或基礎設施，支撐起智能體與員工的協(xié)作融合，此后持續(xù)優(yōu)化協(xié)同機制，以帶動組織能力的質變和進化。

圖5：編程場景的變革實踐

AI時代的企業(yè)運營會是如下景象：AI軟件公司提供智慧體基礎設施，各行各業(yè)的企業(yè)基于這些能力，快速打造符合戰(zhàn)略目標的智慧體交易結構。管理者負責設計智慧體能力結構和優(yōu)化協(xié)作機制，確保其持續(xù)學習進化。每個智慧體都能自主完成任務，并共享經(jīng)驗和知識，推動整體能力提升。企業(yè)運營的核心將是以工程學的方法，持續(xù)設計、構建和組織各類智慧體，成為采用智慧體范式構建的AI原生型企業(yè)。

展望這場AI時代的管理革命，成功者會是那些深度融合AI與管理，建立新型管理范式的企業(yè)，這是企業(yè)在智能時代保持競爭力的必經(jīng)之路。正如達爾文所說：“物競天擇，適者生存”在這場范式革命中，主動擁抱變化、全面推進轉型的企業(yè)，終將贏得未來。

文章轉載自《清華管理評論》2025年第3期

文章合作者：

張鵬程 華中科技大學管理學院管理學教授

馬勇斌 北京大學匯豐商學院MBA

王子陽 西安交通大學物流科創(chuàng)融合發(fā)展與研究中心副教授