前线小队压到2人，小飞却说大公司先别动

小飞过去十余年一直在做一件事：帮企业去掉层级和部门。自组织、合弄制、青色组织，他都落地过，鹿客、XMind 是操盘案例。现在他把重心转向 AI 原生组织转型，在《AI 炼金术》里和徐文浩、任鑫聊了一场，聊到最后，他自己给出的判断是「朝气蓬勃的一片混乱」。

这场对话的张力在于，一边是正在「纯正地」拆组织的操盘手，一边是持续追问背锅和分钱的质疑者。两边都没让步。

管理者被反掉了，但没人接手他的活

小飞引用 Jack Dorsey 的判断：科层制的本质是一套信息路由协议。Zappos、Spotify squad 这些实验为什么失败？因为在反对管理的同时，把管理者一并反对掉了，却没人接手管理者承担的信息汇总与分发职能。组织一变大，效率就往下掉。

小飞自己补了两条历史阻碍。一是链路长度，芯片要十几道工序，汽车周期一到两年，这类长链路天然需要专业分工。二是分钱，过去小组自治走到分配环节就失效，因为 key manager 仍拿显著更高的薪酬。

AI 让这两条第一次有了松动。一堆 agent 立起来，相当于瞬间拥有各行业的专业选手，懂技术的产品经理配上 AI 就能一人闭环；而 CEO 也第一次有了改分配逻辑的动力——看着月薪 2 万、AI 用得好、在前线创造价值的同学，再看月薪五六万还在用 Excel 码数字的同学，「今天要发奖金，要发得公平」成了真实需求。

真伪只看一个指标：闭环运转周期

操盘层面，小飞称正在陪企业去掉层级和部门，前线小队从 8–12 人压到 2–4 人。这会动摇 99% 建立在层级与部门之上的管理制度，从一张打车发票的报销到战略制定，全都要重来。

他判断真伪只用一个指标：闭环运转周期是否提效，而不是每个岗位声称「我用了 AI」。反例是某科技巨头中国区，既学 pod 又学 squad，原有科层汇报线「全都有」，员工知道命门捏在谁手上，内部消耗反而更大。

鹿客的案例是把 HR 三支柱拆成 HARO。HRBP、COE、SSC 被重新定位，社保发工资这类标准动作留在中后台交给 AI；前台新设 HARO（human AI resource office），把人与 AI 放在一起管理，DRI 由既懂技术、做过战略又创过业的 CAIO 担任，在业务流里扮演 FDE 角色。配套动作是「全体起立重新坐下」的全员 review 和管培生项目，把前线 AI 用得好的年轻员工先捞出来。人才观只剩两条：AI 杠杆与业务闭环能力。

他还用一家不到 100 人、正式放弃飞书的公司说明问题：飞书服务于人类协同，不原生支持 agent。

背锅比分钱更严肃

徐文浩的质疑很具体。他所在公司允许产品经理、设计师直接改代码，但不敢让他们发布：一是判别能力不足，二是出了问题背不了锅，最终仍回退到原职能线——研发上线出 bug、采购下错价、广告投错钱。分工没有消失，人的注意力带宽有限。

更尖锐的一句是：AI 只是花钱就能买到的 commodity，效率翻倍不等于收入翻倍。「没有更多的钱可以分，只有更多的人可以裁」的时候，背锅其实比分钱更实际也更严肃。

小飞的回应是 owner 制度。任何 agent 都必须有一个 owner，把它当成还不太听话、能力不够、老犯错的实习生，由 owner 兜底；小错误就调 agent 而不追责，严重问题专事专办。

分配上他举了一家公司的结构：把提供 agent 的部分归为中后台，中后台从管理输出转为 agent 供应，团队赚 1 万块先按比例分给中后台、其余归前台。另有公司给搓 agent 的人加 30% AI 津贴，用的人 token 和薪水也涨，先不算功劳，因为算不清。

DIY 三步，和大公司先待着

小飞给出的转型三步是：

1. 画出 value chain，画不出就会顺理成章回到职能部门分工；
2. 先搭好自己的 agent team，释放个人时间精力；
3. 找系统制约点——「这瓶水的流速不取决于你最宽的地方，取决于最窄的地方」。

他点出企业通病：在擅长的宽处猛加 AI，窄处既不识别也不管。

边界也很清楚。小飞只聚焦 150 人以内、成立三年以内、业务本身 AI native 的公司。大组织「非常难非常难」，既得利益者为什么要让位。徐文浩那句「没有更多的钱可以分，只有更多的人可以裁」，和小飞那句「朝气蓬勃的一片混乱」，其实指向同一个当下。