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陈天桥最新观点:下一个10年,管理退出

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责编| 贾宁排版| 拾零

第 9349篇深度好文:3970字 | 10 分钟阅读

组织管理

笔记君说:

你是否曾为KPI、冗长的汇报链条和繁琐的流程感到疲惫?

你是否觉得,许多管理动作更像是在“补救”人的健忘、分心和局限,而非真正创造价值?

盛大集团、天桥脑科学研究院创始人陈天桥,最近写了一篇文章。

他认为,我们正站在一个巨大的历史拐点上。传统管理的整套逻辑,从KPI到科层制,本质上都是为“人脑”这台生物计算机设计的“补丁程序”。然而,当拥有永恒记忆、全息认知和内生进化能力的AI智能体,开始成为组织的主要执行者时,一切都在发生物理性的改变。

他看到一个根本性的颠覆:未来的企业变革,不再是基于AI做“更好的管理”,而是“管理”本身的逐步退出。

今天这篇文章,我们将一起看到管理学大厦的基石是如何崩塌的,并探索一个全新的AI-Native(AI原生)组织,究竟会长成什么样。

希望今天的内容,对你有所启发。

一、历史的代偿:

管理即“纠偏系统”

管理学大师彼得·德鲁克曾说:动荡时代最大的危险不是动荡本身,而是延续昨日的逻辑行事。


今天,我们就站在这样一个危险的临界点。


从系统演化的角度来看,管理学本身就不是一个永恒的真理,这并非因为管理学理论本身的缺陷,而是因为它所服务的对象——碳基生物的大脑在即将被智能体所替代时,管理学存在的前提也会被物理性地移除。


所以,未来的企业变革不是基于AI的“更好的管理”,而是“管理的退出”。

这不关乎对错,这关乎结构的必然。当执行不再依赖生物特征时,基于生物特征构建的制度大厦,其历史使命便已终结。

现代管理学的大厦,实际上是建立在一片名为“生物局限性”的沼泽之上。过去一百年,我们所推崇的全部管理工具,本质上都是为了给人类大脑打上的“补丁”:


我们发明KPI,并非因为它能精准衡量价值,而是因为人类大脑难以在长周期中锁定目标,“遗忘”是碳基生物的常态,我们需要路标;


我们发明科层制,并非因为它高效,而是因为人类的工作记忆只能处理7±2个节点,为了避免认知超负荷,我们被迫通过层级来压缩信息;


我们发明激励机制,并非为了创造价值,而是为了对抗生物体天然的动机衰减与熵增。


管理学从未真正提升组织的“智能”。它是一个精密的“纠偏系统”,试图在人类心智失效之前,用制度锁定正确性。


当执行依赖人类时,企业是一个为适配大脑缺陷而构建的制度容器。

二、智能体的介入:

一种全新的“认知解剖学”

那么,我们要引入的替代者究竟是什么?


请大家注意,当我说“智能体(Agent)”时,我指的不是一个运行速度更快的软件,而是一种在认知解剖学上与人类完全不同的存在。


如果我们将人类员工与智能体放在解剖台上对比,你会发现三处根本性的生理差异:


第一,是记忆的连续性。


人类的记忆是瞬时且易碎的,我们依赖睡眠重置,上下文经常断裂。

而智能体拥有永恒记忆,它拥有的不是片段的工作流,而是连续的历史。它不会遗忘,不需要“交接”,它的每一次推理都建立在全量历史的基座之上。


第二,是认知的全息性。


人类受限于带宽,必须通过层级来过滤信息。而智能体拥有全量对齐(笔记侠注:指团队成员或不同部门对项目目标、任务范围、工作标准、时间节点等关键信息达成全面共识,避免因信息不对称导致的工作偏差或冲突)能力。

它不需要通过部门周会来同步信息,整个组织的知识网络对它实时透明。它看到的是全局,而非盲人摸象般的局部。


第三,是进化的内生性。


人类的动力依赖于多巴胺和外部奖赏,容易衰减。而智能体的行动源于奖励模型(用于评估智能体生成的回答质量,引导模型生成更准确、有用、符合伦理和价值观的内容)的结构张力。它不需要被“哄”着工作,它的每一次行动都是为了让目标函数收敛。


这不是更强的员工,这是基于不同物理法则运转的新物种。

三、基石的崩塌:

当新物种遇到旧容器

现在,当我们把这种具备“连续记忆、全息认知、内生进化”的新物种,强行塞进为人类设计的旧管理容器时,会发生什么?


系统性的排异反应开始了。那些曾经支撑现代企业的五大基石,正在从“必要的保障”异化为“智能的束缚”:


KPI的崩塌:从“导航”变为“天花板”。

我们要KPI,原本是因为人类容易迷路。但对于时刻锁定目标函数的智能体而言,死板的KPI指标反而限制了它在无限解空间中寻找更优路径的可能性。

这就好比你给自动驾驶汽车画死了一条轨道,却期待它能躲避突发的障碍。


层级结构的崩塌:从“过滤器”变为“阻断器”。


我们要层级,原本是因为人类大脑处理不了太多信息。

但对于能处理千级上下文的智能体,层级结构不再是过滤器,而成了阻碍数据自由流动的“血栓”。在智能网络中,任何中间层都是对信息的无谓损耗。



激励机制的崩塌:从“动力源”变为“噪音”。


用外在激励去驱动智能体,就像试图用糖果去奖励万有引力一样,是无效且滑稽的。它不需要多巴胺,它需要的是精准的数据反馈。


长期规划的崩塌:从“地图”变为“模拟”。


我们要五年规划,是因为我们无法在高频变化中维持长周期的推演。但在智能体手中,静态的战略地图被实时的世界模型模拟所取代。

既然能每秒钟推演一万次未来的可能性,为什么还要死守那张半年前打印出来的旧地图?


流程与监督的崩塌:从“纠偏”变为“冗余”。


传统的监督机制,原本是为了盯着人别犯错。但在智能体内部,理解即执行,感知即行动。监督不再基于对执行过程的怀疑,而是基于对目标定义的再校准。

四、终极形态:

AI-Native(AI原生)企业的五项根性定义

如果抛弃了这些生物学的拐杖,一家真正的AI原生企业,它的终极形态究竟长什么样?


这不再是关于一家公司应该购买什么软件,而是关于一家公司应该以何种生物学形式存在。真正的AI原生企业,必须在基因层面完成以下五项重写:


1.架构即智能(Architecture as Intelligence)


传统企业架构是社会学产物,旨在解决人际摩擦。而AI原生的架构是计算机科学产物。


整个组织本质上是一个巨大的、分布式的计算图。

部门不再是权力的领地,而是特定功能的模型节点;汇报线不再是行政命令的通道,而是高维数据流转的总线。企业架构的设计目标,从“管控风险”转变为“最大化数据吞吐与智能涌现”。


2.增长即复利(Growth as Compounding)


传统增长依赖线性的人力堆叠,边际成本随规模递增。AI原生增长依赖认知复利。


智能体的核心特征是“零边际学习成本”。一次成功的边缘案例处理,其实验结果会瞬间同步给全网智能体。

企业的估值逻辑将彻底改变——不再取决于公司人数的规模,而取决于认知结构复利的速度。


3.记忆即演化(Memory as Evolution)


没有记忆的智能只是算法,拥有记忆的智能才是物种。


传统企业的记忆是离散且易碎的“死数据”。AI原生企业必须拥有一个可读写、可进化的长期记忆中枢。

所有的决策逻辑、交互历史与隐性知识,都被实时向量化,沉淀为组织的“潜意识”。这是企业实现时间结构(笔记侠注:在管理学中,“时间结构”通常指的是一段时间内工作任务、活动或资源分配的组织方式,它反映了时间在不同任务、目标或阶段上的分布和安排)的基础,也是智能跨越时间进行自我演化的前提。


4.执行即训练(Execution asTraining)


在旧范式中,执行是消耗过程,价值交付即终点。在AI原生范式中,执行是探索过程。


不存在单纯的“执行部门”,所有部门本质上都是“模型训练部门”。每一次业务交互,都是对企业内部“世界模型”的一次贝叶斯更新(笔记侠注:一种基于贝叶斯定理的统计方法和思维模式,用于在已有知识或信念的基础上,根据新出现的证据或数据逐步调整和优化对事件概率或假设的估计)。业务流即训练流,行动即学习。


5.人即意义(Human as Meaning)


这是企业伦理的重构。人类从“燃料”的角色中退出,升维为“意图策展人”与“认知架构师”。


智能体负责在无限的解空间中解决“如何做”的问题,进行路径的极值优化;而人类负责处理那些不可计算的模糊性——定义“为何做”,定义审美、伦理与方向的价值函数。

智能负责扩展可能性的边界,人类负责裁定方向的意义。

结语:智能的黎明

站在新时代前沿,陈天桥说:当管理退出,认知升起。

管理学不会消失,但它将第一次真正建立在智能的地基之上,而非生物学的废墟之上。

AI文明,正在浮现。

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*文章为作者独立观点,不代表笔记侠立场。

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