谢祖墀：AI 时代企业需要重构组织能力

我们正处在一个新的技术转折点上。 AI的发展，已经不再只是技术部门、讯息部门或数字化部门内部的议题，而正在快速进入企业经营的各个环节之中。 它改变的不只是工具的使用方式，更是企业如何识人、如何沉淀知识、如何配置权力、如何形成判断，以及如何在不确定性中重新建立组织能力。

对企业家而言，问题已经不只是 “要不要用AI”，而是企业在AI时代的核心能力与定位是什么，以及企业应当如何在新的技术条件下重构自身的能力边界。

技术、人才和组织出现新的错位

从过去一年的变化来看，AI带来的挑战并不只是一个技术挑战。 大模型从年更、季更到月更，迭代速度不断加快。 与此同时，愈来愈多一线员工、业务骨干和年轻人开始使用AI。

一个很明显的变化是，个人能力在AI面前变得更加透明。 有些人过去看起来懂业务，但真正需要指挥AI做事时，却暴露出业务理解不足; 也有一些人原本并不具备完整技能，却通过AI快速学习、快速补齐能力。 换句话说，AI正在把组织内部不同人的真实能力更加具体地表现出来。

在这样的背景下，可以看到三条曲线正在同时发生变化：技术曲线快速上升，人才曲线也在上升，而组织曲线往往相对滞后（图1）。 这种错位，正是许多企业AI转型中的关键矛盾。 技术已经可以做很多事情，企业内部也出现了一批能够用好AI的人，但组织未必能够识别、承认和激励这些人，也未必能够把他们的能力转化为组织能力。 结果是，真正会用AI的人可能被忽视，甚至离开组织; 而AI本来可以带来的变革，也停留在个人效率的改善上。

AI 重新定义企业的人才标准

AI首先改变的，是企业识别人才的方式。 过去，一个人的能力往往透过职位、履历、资历、表达能力和资源掌握程度来判断。 但在AI面前，人的真实能力会以更加直接的方式显现出来。

有些人过去看起来熟悉业务，但一旦需要用AI重新拆解任务、表达判断、设定边界，就会暴露出对业务本质理解不深; 也有些人过去并不显眼，表达能力不强，资源也不多，但思考能力很强，一旦拥有算力、工具和真实业务环境，反而能够迅速改造流程、补齐能力，甚至推动新的业务验证。

这意味着，AI时代的人才标准正在变化。 企业不能再完全沿用上一阶段的评价体系来识别新阶段的人才。 尤其在AI转型早期，如果企业简单按照旧标准裁人、减员、优化，很可能把未来最有价值的人才送走。 因为在新的环境下，过去最会写汇报、最会协调资源的人，未必一定最能创造新价值; 而过去看起来不够外显的人，可能恰恰具备用AI放大能力的潜质。 这一点，对很多组织都是一个提醒。

同时，专业人士的价值也不会因为AI而消失。 恰恰相反，真正专业的人如果能够用好AI，其能力可能被放大到新的高度。 普通人也可以用AI生成代码、文档或设计，但如果缺乏专业判断，成果往往难以真正部署、应用和扩展。 AI降低了尝试的门槛，但没有取消专业能力的重要性。 它把专业人士从大量标准化文档和重复劳动中释放出来，使他们有机会更快地完成可验证的方案，并把价值体现在判断、验证和落地上。

人与智能体的新分工 不能绕过管理基础

从这个角度看，只需要几个人或者是几个人便可以做成一家 “大公司” 的可能性，并不完全是幻想。 AI在效率上的提升确实非常明显，少数高能力的人可以完成过去大型团队才能完成的原型、验证和局部开发工作。 但AI并不会凭空创造生产环境，也不会自动承担大规模部署、复杂协同、风险控制和组织责任。 所以严格来说， 所谓 “一人公司” 并不一定是指 “一个人的公司”，更准确地说，应该是少数人便能运作的公司，可能将成为更值得关注的新现象。 企业需要理解的，不是人会不会消失，而是人和智能体之间如何形成新的分工。

这也帮助，对于企业而言，AI的本质之一，是组织能否跟上技术和人才的变化。 过去企业数字化转型已经积累了不少经验，但今天AI对组织提出的新要求更高。 许多企业过去没有清晰的SOP，也没有足够多可供判断正误的数据。 要让AI做事，企业首先需要知道事情应该怎么做，也需要知道什么是做对、什么是做错。

如果一个任务在半年内都无法教会一个大学生，那么它大概率也很难直接交给AI完成。 AI不能绕过管理基础，相反，它会把企业管理基础薄弱的问题更加直接地暴露出来。

这也是为什么不少企业在AI应用上会出现个人有效、组织无效的现象。 个人用AI写材料、做会议纪要、查资料、生成初稿，往往会觉得效率提升明显; 但当企业希望AI真正带来生产力变化、业务模式变化或价值链重构时，结果却远不如预期。 原因不在于AI没有价值，而在于企业没有把AI放进真正创造价值的流程之中，也没有围绕AI重塑组织和生产关系。

AI 转型必须转化为组织能力建设

从组织角度来看，企业至少需要重新思考三个关键问题。 第一，知识如何沉淀。 企业内部大量经验过去存在于老师傅、优秀店长、优秀销售、资深管理者的脑中，如果这些经验不能被萃取、整理、表达和流通，AI就缺少真正可用的养料。

第二，权力如何配置。 如果讯息被层层保护，决策权没有适当下放，一线员工即便拥有AI，也难以做出有效判断。 第三，贡献如何被承认。 那些默默把SOP写出来、把经验结构化、把AI真正用起来的人，必须被组织看见，并获得相应激励。

因此，AI转型最终会触及企业内部两个核心变量：信息是否充分流动，决策权是否被适当地配置。 如果一个企业内部信息高度隔绝，权力高度集中，AI转型往往只能从关键决策者和组织认知开始改变。 相反，如果企业内部知识流动较好，决策机制也比较清晰，那么企业就可以在业务过程中推动岗位、流程和人的协同调整。 不同类型的企业，包括外企、民企和国有企业，其AI组织转型路径自然不会完全一样。

不同类型企业需要不同的 AI 转型路径

在国有企业中，这一问题尤其具有现实意义。 国资系统的企业往往具备较强执行力，也承担着更复杂的责任边界，同时面对数据安全、组织架构、人才更新和管控体系等多重约束。 因此，国有企业的AI转型不能只停留在工具应用层面，而需要从认知改变、顶层设计、路线图规划和应用落地平台建设等方面系统推进。 透过投资机构、产业平台和开放合作机制，国有企业也可以把AI转型从单个企业的探索，扩展为更大范围的实践网络。

对大型企业而言，组织DNA也需要被重新审视。 决策权、激励机制、信息传导和组织架构，是AI时代企业能否真正转型的关键要素。 领导者是否给予核心团队足够授权，AI转型贡献者是否得到恰当激励，知识和绩效信息是否能够被有效表达和传递，组织架构是否适应快速变化的技术环境，这些问题比单纯部署某个模型或购买某个工具更加重要。

我在博斯公司（Booz & Company）工作的时候，我们发展出了不少的管理理论。 但我个人认为，最受企业界重视和最具应用价值的是 “组织DNA”（Org DNA）的理论。 就像生物DNA 的双螺旋结构由四种核苷酸分子的不同组合所决定一样，企业DNA由组织架构、决策权、讯息传导和激励机制四个基本要素组成，这些基本要素通过无数种组合方法形成企业的独特性。 根据博斯公司的研究，企业DNA有这七种类型：

韧力调整型组织（The Resilient Organization）：这种企业非常灵活，能迅速适应外部市场的变化，但同时又能始终坚持清晰的经营战略，并围绕它开展业务。

随机应变型组织（The Just-In-Time Organization）：这种企业对变化不能始终做到未雨绸缪，但仍然能在必要时显示出 “随机应变” 的能力，而且不会失去企业发展的大方向。

军队型组织（The Military Precision Organization）：通常由少数有经验的高层管理团队领航，主要借助企业领导层的意志和远见卓识取得成功。 企业有能力制定并执行极好的战略，有些时候还会反复执行。

消极进取型组织（The Passive-Aggressive Organization）：这种企业看上去很协调，好像没有任何冲突，这是一种决策一致，但无法得到实施的企业。

时停时进型组织（The Fits-and-Starts Organization）：这种企业内有许多人都非常聪明、才华横溢而且积极进取，但他们常常不能一起朝同一个方向努力。

过度膨胀型组织（The Outgrown Organization）：企业的扩张超出了组织模式的负荷，导致运转不灵。 企业机构过于庞大和复杂，少数高层管理人员已经无法再有效控制企业，大部分的组织潜力无法发掘。

过度管理型组织（The Overmanaged Organization）：受多层管理的拖累，该类企业容易陷入“分析瘫痪”（analysis paralysis）的困境。 即便企业确实取得进步，也是事倍功半，效率低下。

中间层重新定义

因为企业之间存在不同的DNA，所以他们在通过AI作出改变时，他们应该采用的手段和优先级也会有所不同。 企业的领导人必须清楚知道自己的组织DNA是那一类型，而特别设计一套最适合自身企业的方法。

在重新审视组织DNA的过程中，组织中哪些人更重要，也会发生变化。 《华尔街日报》近期一篇文章指出，AI将扩大已掌握与未掌握AI的人之间的差距。 对企业高管而言，核心问题是：在AI时代，企业需要怎样的能力与组织结构？ 过去，企业中价值较高的人可能是熟悉流程、负责上传下达、了解组织惯例的人。

但在AI时代，真正重要的人可能会重新分布。 一类是顶部的企业家和关键决策者，他们决定企业方向、价值观和底层判断; 另一类是一线最优秀的业务人员，他们的经验一旦被AI吸收，就可能被复制到整个组织。 相反，单纯承担讯息转发、材料汇总和流程协调功能的中间层，其价值会被重新定义。

人与AI的新分工将重塑企业竞争优势

AI还会带来超级个体的出现。 一个原本没有编程经验的人，可以用自然语言搭建报表或小程序; 一个员工可以借助AI完成过去需要多人协同的工作; 一个项目组也可能从多人分工变成少数人主导。 在这种情况下，管理跨度、组织层级和项目组织方式都会发生变化。 但这并不意味着人会被简单替代，而是组织需要重新定义人与AI、人与人之间的分工。

这里需要特别强调的是，AI并不能替代人的全部能力。 人的判断、情绪价值、跨学科沟通、复杂关系处理、伦理判断和价值选择，仍然至关重要。 AI可能替代的是任务，是流程中的一部分能力，而不是完整的人。 事实上，愈是在AI广泛应用的情况下，人与人之间的真实交流、信任、情感连接和价值判断，愈不能被忽视。

从更深层次看，AI时代的企业组织不应只追求单点效率最优。 如果企业只是把某个环节效率提升20%或50%，但产品和服务并不真正被客户需要，企业仍然难以获得竞争力。 因此，企业家需要跳出供给思维，转向价值链思维，重新审视自身DNA、核心能力、客户需求以及未来趋势。 AI可以帮助企业节流，也可以帮助企业开源，更可能帮助企业形成颠覆式创新。 但前提是，企业必须知道自己是谁、从哪里来、要去哪里，以及如何走过去。

所以，AI时代企业真正需要重构的，不只是技术系统，而是组织能力。 技术曲线会继续上升，人才曲线也会继续上升。 企业能否在新一轮竞争中真正获得优势，关键在于组织能力是否能被有效提升。 换句话说，谁能够将技术、人才、知识、流程、权力和文化重新组合成新的组织能力，谁才最有可能在AI时代形成真正的竞争优势。

更进一步看，AI的价值并不只是提升单点效率，而是为企业提供了一次重新改造工作流的机会。 过去很多企业的流程，是围绕职能分工、层级审批和经验判断建立的; 而AI正在推动流程从“人找讯息、人做判断、人来流转”，转向 “数据自动流动、智能辅助决策、人机协同执行”。

因此，AI并不只是一个技术工具，而是企业重塑业务流程、管理机制和组织运行方式的重要契机。 真正能够穿越AI时代的企业，不是简单地使用AI，而是能够把AI嵌入关键工作流程，并借此推动组织能力的系统性跃迁。

*本文由高风咨询公司CEO谢祖墀博士撰写，于2026年5月21日发表在香港《灼见名家》网站。