从“一人一岗”到“人+智能体”，这场组织变革该如何应对？

内容来源| 中信出版社 出版

书籍《智在未来》 杨国安 著

责编| 柒排版| 沐言

第 9672篇深度好文：4904字 | 11分钟阅读

你以为AI只是换个工具干活？

不，它正在拆掉你搭了十年的组织架构。

一家200人的营销公司试点“文案+智能体”。

一人一岗变成“一人一助手”后，效率翻倍，但组织却先乱了，原来创意总监靠“派活儿+审稿”管理6人小组，现在智能体能写能改，中间层的分活、校对、初筛全没了价值。

总监不知道该管什么，HR不知道怎么考核“人写了多少、AI改了多少”，剩下那3个“被提效”出来的员工，既转不了岗，也找不到新角色。

岗位还在，流程却废了；人不缺，但中间管理层先慌了。这不是岗位优化，是组织逻辑的深层断点，从分工方式、汇报关系，到绩效体系和晋升通道，全在松动。

企业若只盯着效率，却不动组织这架老机器，“人+智能体”只会变成一场无声的内耗。

现任腾讯集团高级管理顾问杨国安教授在《智在未来》一书中指出，AI对企业的冲击远不止于技术或工具层面，而是对组织运作流程、权力结构和激励体系的深层重构。

组织能否自我更新，正成为决定AI转型成败的真正分水岭。

那我们该怎么做？

一、AIfirst，

增强人而非替代人

“上一代数字化、信息化的时候，很多公司交由CIO来做，因为大家都觉得这是IT的事情，就是把业务‘上云’。这次AI来了，很多公司还交给CIO，发现完全不行。”

Manus联合创始人张涛在访谈中说， “因为AI‘革’的不是IT基础设施的命，而是整个企业运作流程的命。这时候必须企业的‘一号位’，介入，去理解AI的边界，去发起变革。”

通过调研Manus这样的AI原生组织后，杨国安教授强烈地感受到AI正在对组织产生深远的影响。AI原生组织相对于传统组织形态，有以下三大差异。

1.组织，从“一人一岗”变为“人+智能体”

在传统组织中，生产力的最小单元是岗位，由人来完成岗位职责。效率提升依赖于流程优化和个人能力提升。而在AI原生组织中，生产单元被重构为“人+智能体”的组合。

人的价值不再体现在亲自完成多少任务，而体现在能否高效调度智能体、设定正确目标并做出关键判断。

这使得个体生产力和能力被大幅放大，改变了组织内部对人才的定义，同时也对组织管理提出新挑战：不仅要管理“碳基员工”，还要把“硅基员工”也纳入管理范畴。

2.管理，从过程控制转向结果与责任

传统组织依赖流程、制度和层级，对执行过程进行持续管理与监督；而在AI原生组织中，大量执行细节由智能体完成，过程本身不再被精细管控。 管理的重点转而放在目标是否清晰、结果是否可衡量、责任是否可追溯上。

这要求组织及其中的个体具备更强的目标拆解能力和更清晰的责任边界，也要求管理者从监督者转型为规划者。

3.规模，从人力线性增长转向系统优化升级

传统组织的扩张往往意味着招聘更多人、管理更多层级，组织复杂度随规模上升而增加。AI原生组织的扩张更像是系统的升级，通过复用智能体、优化协作机制和提升系统稳定性来实现规模化。

这使得组织能够在保持相对扁平结构的同时，实现非线性的产出增长，人均产值和薪酬回报也会更高。

AI技术进步也带来这样一种论调，即“将来，企业的中层会消失”，因为主管在能力指导、经验传承或者不同任务协调等方面的重要性会降低。但我想请读者换个角度思考：你所在的组织，是不是“中层密集型组织”？

有这样一类组织，他们往往是中大型企业，其中层管理者的价值很大一部分来自盯流程、分任务、管执行。而基于AI智能体的“数字员工”会直接削弱中层的存在感与权力基础。

因此，很多企业出现这样的状况：即便高层支持AI变革，组织内部也容易出现结构性阻力，转型被不断工具化，流于表面。

那么，如何设计合理的激励机制让组织内部有动力做AI转型，组织文化和信任机制如何与技术、业务变革同步升级，这些对于决策者都是考验。

面对AI浪潮，你的企业是在追求“颠覆行业”的宏大叙事，还是致力于寻找高价值的细分场景？

传统互联网产品研发通常经历“需求调研—产品定义—研发上线—迭代”的过程，AI可以怎样优化工作流，建立共创协作的工作方式？

相对成熟、有一定体量的互联网企业，应如何设计组织结构和激励机制，打破认知惯性和路径依赖，建立更符合AI时代的任务导向、自我驱动、敏捷迭代的组织模式？

二、打破组织惯性，

要敏捷也要有体系

美图近年在AI方面取得一系列成果，在行业和资本市场都受到高度关注。

2023年春节前，美图公司创始人吴欣鸿组建团队，日夜不停地钻研彼时Chat GPT背后的大模型技术。在几个月后的美图影像节上，公司推出自研视觉模型和六款AI驱动的产品。

这样快速的响应与坚定的投入决心，使美图在这一轮AI影像竞争中率先卡位，占据先发优势。

回望17年的发展历程，美图多次在技术与形态更迭的窗口期果断下注，完成关键一跃。

在我们的对话中，吴欣鸿回忆起在美图创业之初的2010年，他看到移动互联网趋势，做了美图秀秀手机版，三年后手机版的市场占有率已经超过PC版。

“仅仅三年时间，一个新产品就快速盖过老产品。当下，我们也会有这种感觉，就是智能体是未来的App，是我们必须去拥抱和升级的一个产品形态。如果我们不做的话，三年后就有可能把市场拱手让人。”吴欣鸿说。

时至今日，吴欣鸿始终保持对趋势的高度敏感，以及对市场变化的敬畏。

如果说危机意识决定了是否出发，那么对AI本质的理解，则决定了往哪里去。

AI智能体形态出现之初，吴欣鸿就多次在公开场合和公司内部分享他的思考，“AI智能体的背后是全新的工作流”。他意识到，AI智能体对工作流的改变，不只是提效工具那么简单。

他思考的是一个更深入的问题，这个问题指向美图的组织：当AI全面介入美图的工作流，美图的组织结构会怎么变？该怎么变？

2025年10月，在美图成立17周年的内部讲话中，吴欣鸿向2000多位员工谈到一个现实问题：公司长期积累的不只有能力，还有认知惯性和路径依赖。

这些惯性很大程度上来自成熟组织的机制设计，比如细分职能、标准流程、多层审批等等。 这些设计的本意是降低风险，却在高度不确定的AI时代放大了行动成本。

“固化的工作流程、团队规模扩大后带来的一些不必要的管理与会议、套路化的市场打法，以及我们对全球化体感的局限性等等，都在制约我们的创新速度。”吴欣鸿在内部讲话中说。

他提醒公司的所有人，既要看到亮眼业绩背后仍存在的结构性问题，也要看到外部一些更灵活的创业团队，正在用AI原生工作流以加速度运转。

吴欣鸿决心在公司推动“反惯性”工作流。智能体Robo Neo项目成为第一个试点项目，协作方式出现以下几个特点。

其一，从需求驱动执行转向共识驱动协作。

不再是先梳理完整需求文档再行动，而是以高频反馈替代前置规划，倡导AI原生创业团队那种“拥抱瑕疵”的精神。

其二，压缩决策链路，基于结果而非汇报来做判断。

会议只保留必要的决策功能。小范围快速讨论、当场拍板，使试错成本显著下降。

其三，借助AI扩展个体能力，弱化职能边界。

在Robo Neo项目中，成员相互补位，设计师、研发、PMO（ 项目管理办公室 ）人员都兼任产品经理，由AI承担大量基础性工作，人则聚焦于判断与创造。

其四，强调管理者进入一线承担具体任务，本质上也是在减少管理层级，让信息与决策更贴近真实情况。

基于这套反惯性工作流，团队只用一个月时间封闭开发，就实现全球发行，在零推广的情况下上线首月月活跃用户人数就突破百万。

为了打破路径依赖，美图正全员推进反惯性工作流，倡导“一个人就是一个团队”；

同时，更针对新机会设置了AI创新工作室机制，建立了多个创新工作室，这类工作室的特征是小团队、独立预算、结果导向，组织方式全面对标外部AI原生创业团队。

美图人力资源负责人汪莹介绍，AI创新工作室有单独的激励体系，不同于成熟产品的OKR管理机制，主要采用里程碑管理，以ARR作为考核指标，这也是AI应用创业团队的常见做法。

“虽然我们像外部创业团队一样以ARR论成败，但与外部不同的是，在美图，如果项目未达预期但沉淀了可复用的资产，我们也会认可其价值。这是内部创业相较外部的独特优势。”汪莹说。

通过AI创新工作室机制，美图将AI原生组织的生产方式嵌入公司内部，而不是寄希望于整体组织一次性转型，降低了大规模组织变革带来的复杂性与冲击，也提高了创新密度。

AI时代，吴欣鸿理想中的美图组织“既要敏捷，又要有体系”。

“敏捷，意味着反套路，保持敏锐的用户洞察，对行业变化敏感，并且敢于取舍；有体系，意味着构建能托举敏捷运作和创新探索的后台支撑和人才机制，持续激发美图团队的组织活力。”

美图的经验提示我们，在数智技术快速发展的时代，长期竞争优势来自组织层面把新技术不断转化为新工作方式的能力。这种能力的建立，既需要企业领导者的洞察与变革的决心，也需要在组织层面，为试错、共创与快速验证留出空间。

在AI时代，企业最伟大的作品，其实就是那个能够不断自我更新、加速进化的组织。

三、“自上而下”和“自下而上”并举

在传统企业，IT往往被视为支持性职能，负责系统建设和技术交付，而业务部门则专注于市场、产品和经营目标。

在数字化尚处于信息化、自动化阶段时，这种分工尚可维系；但进入AI落地时代，这一模式开始显露出明显的局限性。

AI并非简单的工具升级，而是一种会重塑业务流程、决策方式乃至组织分工的技术体系，天然要求更深度的业务参与和更明确的责任归属。

AI落地过程中，资源投入大、周期长、不确定性高，且往往会触及既有流程和人员分工的调整。

如果仍沿用“业务提需求，IT来实现”的传统协作方式，结果往往是需求被层层转译、技术方案脱离真实场景，最终很可能造成系统上线了，但业务用不起来的局面。

更现实的情况是，一旦AI项目被视为IT部门的考核指标，在业务部门既缺乏投入动力，又难以为项目结果承担责任时，AI就很容易停留在试点或演示层面。

只有业务部门真正成为AI项目的推动主体，资源配置、决策权和责任机制围绕业务场景和价值设计，AI才有可能跨越从技术可行到业务可用的鸿沟。

“美的是一个鼓励大家尝试新事物的企业。方洪波董事长有大方向上的敏锐度，他经常说：我虽然在技术方面不专业，但总觉得数字化、智能化是未来的方向。”美的集团企业数字平台应用中心总监周晓玲说。

2024年7月，周晓玲牵头，提交了一份AIGC战略规划给集团执委会。集团执委会由9位高管组成，是集团重大事项的决策层。执委会围绕这份规划做了一系列“红蓝对抗”，即从支持和反对两方面充分辩论验证。

最终，这份规划使AIGC上升到集团战略高度。

美的成立了AIGC战略小组，张小懿任组长，集团副总裁兼智能家居事业群总裁、集团副总裁兼首席技术官、集团副总裁兼首席人才官、库卡首席技术官等高管都在其中。

这个集结了集团决策者、技术“一号位”和业务“一号位”的小组主导AI战略落地，使AI不再是IT部门的专项工程，而是直接进入集团最高决策视野的“一号工程”。

从这个决策小组的组合也能看出，美的力求从组织层面破解“IT与业务两张皮”的问题，这是大量企业在推进数字化、智能化改革过程中反复遭遇却始终难以根治的顽疾。

从表面上看，这是技术部门与业务部门之间的协同问题；但在智在未来更深层次上，它反映的是企业内部权责结构、决策机制与激励体系没有为新技术的深度介入做好准备的问题。

美的破解“IT与业务两张皮”的核心机制是sponsor负责制，这一制度在十几年数字化变革中延续至今。sponsor在美的集团内部的角色为推动人，通常由业务事业部负责人担任。

这一角色在AI落地中非常关键，首先需要和技术团队一起找业务场景，明确具体的落地方向，还要调动最适合的人才参与项目，做跨部分协调合作。

结语

AI不会替代人，但会用AI的组织终将替代不用AI的组织。然而，技术本身并不构成护城河，真正的分水岭在于，组织能否打破认知惯性、重构协作方式、建立与之匹配的激励机制。

美图用“反惯性工作流”证明， 敏捷与体系可以并存；美的那套延续十几年的sponsor负责制则告诉我们，业务一号位躬身入局，才是破解“两张皮”的关键。

回到杨国安教授在《智在未来》中的判断：技术红利属于那些能够持续自我更新的组织。当“人+智能体”成为基本生产单元，管理者的使命不再是管控过程，而是设计系统、明确责任、激发共创。

唯有把AI转化为新的工作方式，企业才能在这场变革中真正“智在未来”。

*文章为作者独立观点，不代表笔记侠立场。

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