最大AI转型实验：扎克伯格想裁掉Meta60%团队，结果出乎意料

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在前几天，路透社专题解密了全球最大社交平台Meta的AI转型。

这是一个值得今天所有企业家了解的AI转型的现实案例。

Meta的创始人我们已经比较熟悉，扎克伯格，在今年年初，小扎推动了一个代号叫“Project OT”的组织转型计划。

也就是借助于AI降本增效，把原来10—20人的团队变成3—5个人的AI团队，打破传统的岗位边界，大家统一用AI协同工作，大幅减少人员，整个组织变得更加扁平、高效。

在计划中，理想状态是要把Meta现有团队压缩60%，也就是只留下40%的人。

说实话，这套方案并不离谱，甚至我觉得，未来大量企业都会朝这个方向走。

在AI时代，如果一家公司还需要10个人做过去10个人的工作，那才应该感到紧张。

Meta也确实取得了成果，像用AI写代码后，内部代码量同比增加了220%，Meta也在5月完成了10%的组织瘦身。

但随后的问题来了，这些代码真正最终变成新功能，到达用户手里的变化，只增加了36%，同时，重大技术事故增加了40%，员工救火的时间增加了70%。

Meta也被迫取消了接下来的AI转型计划。

但是，Meta在这一轮AI转型过程中的得失，给了我们一个价值千金的AI转型实践课。

AI能给我们带来什么结果？

同时，AI也会出现哪些我们可能还没有意识到的新问题？

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首先，Meta证明了一件事：AI可以解决企业过去最贵的问题“干活”。

坦率来说，过去几十年研究企业效率的专家学者，本质上都在问同一个问题，怎么让人多干活？

因为人的时间是有限的，生产能力很贵。

所以，企业才逐步出现流程管理、标准化、绩效考核、管理制度。

但AI今天正在改变这件事，越来越多任务都可以交给AI来完成，那么，组织规模缩小，我觉得几乎是没有悬念的事情。

科技投资人拉斯·特维德还做过一个非常激进的预测，到2050年前后，AI可以承担99.9%的脑力劳动跟80%的体力工作，也就是今天必须由人亲手完成的工作都会被AI接走。

Meta的行动也证明了AI能带来更高的产出，团队可以被削减，不需要那么多人。

但随后，新的瓶颈就出现了，做东西的速度提高，不等于把东西变成结果的速度也能提高。

就像Meta的内部测试中，AI写出来的代码提高了220%，但创造的结果并没有相应变得那么高。

因为这些代码哪些能上线？有没有安全漏洞？跟原有系统会不会冲突？出了问题谁知道改，又变成了新的问题。

就像一家工厂，原来一天生产100个零件，后面的质检、装配、包装正好能处理100个。

现在产能翻了3倍，一天能生产300个，但后面的流程还是只能解决100个，到了第二天，仓库爆了，第三天大家不是在生产，而是在返工、吵架。

所以，我觉得Meta展现了一个AI时代的重要变化：

过去企业缺的是执行能力，未来缺的是消化执行的能力。

什么叫消化？

选择什么值得做，判断什么是对的。

然后，把不同部门、不同流程的工作连接起来，检查结果，处理异常，最后把它真正变成客户价值。

这会是一个越来越值钱的能力，也是企业AI转型最大的效率瓶颈。

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那么，按照这个逻辑往下推，未来AI会让公司越来越小，但不一定越来越简单。

这可能会是企业在AI转型中最容易看错的地方。

什么意思呢？

AI越强，一个人能干的活越多，需要的人就越少，同时，管理层级当然也会越少。

于是公司越来越扁平，成本越来越低，效率越来越高。

但实现它有一个前提，人数减少，不代表组织复杂度按照同样比例下降。

就像一个管理者过去可能干五件事，汇总信息、分派任务、判断质量、协调目标、培养员工。

前两件事AI接手了，这个岗位可能不需要了。

但剩下三件事情怎么办呢？

它的功能不会因为岗位消失而自动消失，如果没人管，它以返工、事故、投诉跟客户流失的方式再重新回来。

也就是当AI接替了一部分工作内容，中间某个环节的效率提高了，但连接它的环节，整个工作流程也要随着变化，企业就需要搭建新的责任结构。

麦肯锡在讨论AI时代的组织的时候，提出了一个非常有意思的理论。

AI可能让组织越来越扁平、越来越灵活，但工作越流动，企业反而越需要把责任边界设计清楚，否则所谓的灵活很容易直接变成混乱。

所以，我越来越觉得AI转型会分为上下半场。

上半场是什么？

怎么让更少的人，完成更多工作。

企业不提高效率，AI就失去了很大一部分商业价值。

并且，未来AI继续进步之后，它完全可能重新推进更小的团队、更少的层级跟更多Agent。

这件事大概率会发生在绝大多数企业身上，一家过去500人的公司，也许真的不需要过去那么多人，未来可能200个人就能做得更好。

一个优秀员工带着几个AI、agent，真的有机会干过去一个小团队的活，我们今天叫OPD。

这个趋势没有必要抵抗。

企业真正应该害怕的，不是AI把岗位拿走，而是对手已经让AI干活了，自己还在用过去的方式完成同样的事。

但下半场的问题更加重要：

怎么重新设计一家由更少的人跟更多AI共同组成的组织？

什么意思呢？

以前组织设计的基本单位是“人”，以后一定会变成人+AI+工作流。

相应的，一个岗位就会变成，什么事由人来负责，什么AI可以自己做，什么AI可以做但必须让人来判断，AI犯错以后谁来修改，谁来负责，甚至绩效指标都得变。

在这里，企业推动AI转型的顺序就会变了，

先看AI能消灭什么工作，再看什么岗位可以消失，先重构流程，再重构层级，先把新的责任设计清楚，再把旧的人拿掉。

这里改变的就不是某一个工作任务，而是重新设计流程、岗位、管理幅度、决策权、绩效指标、人才体系。

否则就很容易出现一个非常尴尬的结果，AI确实省下了更多人，但最后剩下的300个人，天天忙着处理AI制造出来的新工作。

这也是Meta这次AI转型最值得我们记住的地方，它展示给我们的，不是AI转型失败了。

相反，它让我们看到了AI在工作效率上的突出表现，我们能够用更少的人，更低的成本做更多的事。

但同样，AI越有效，组织重构越迫切。

当所有人都能做得更多以后，真正困难的就是怎么让这些“更多”真正变成最终的结果，这也我一直提醒大家的地方。

责任编辑| 罗英凡

图片均来源于AI

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