的发展元年。OpenAI 董事长Bret Taylor在近期的一次访谈中谈到，AI智能体不仅仅是一个工具，而是真正成为企业中的一个角色，企业只有理解智能体，才有资格参与AI时代的竞争。

　　Bret Taylor指出，很多企业已经在探索AI智能体在组织中的应用，但可能大多数企业将其视为一个助手，而不是一个“角色”，二者之间的差异可以参考表 1所示的内容。在Bret Taylor看来，企业应用AI智能体存在三大失败陷阱，分别是：

　　企业如何理解AI智能体对组织带来的深远影响，组织内部署AI智能体如何避免失败陷阱，如何重构人机协同的边界？

　　本篇《AI转型启示录》专栏文章，我们邀请了零一万物的联合创始人马杰，从大模型从业者的角度，就上述问题展开探讨。

　　马杰：AI对生产的组织方式，包括组织本身的变革都会产生很大影响。现在明确能看到的是企业用AI做降本增效，但这不是唯一路径。AI的核心价值在于把重复性脑力劳动替代掉，同时解决结构性人才短缺问题。

　　以化工行业为例，它们需要既懂专业又能做销售的复合型人才，这类人才在化工行业人才市场上是非常稀缺的。而AI模型的引入可将初级销售人员快速赋能为领域专家，从而提升整体销售效率。这种结构性能力补充将成为AI在传统行业应用的核心价值。

　　从单个企业来看，大家可能会担心AI带来的岗位替代、裁员等问题。但我们要将眼光扩展到全行业，就会看到AI真双赢彩票 双赢彩票网站正的创新场景在“增强”而非“替代”。例如当前医疗、教育等领域存在大量专业能力缺口，如果用AI辅助基层医生和教师，我们可以惠及大量的学生、病人，这能产生比替代重复岗位更大的社会价值。

　　未来的组织形态可能彻底改变。金字塔结构可能转型为全员领导模式：人类负责目标制定、资源分配和结果验收，具体执行完全由AI完成。这种组织变革的速度和程度尚需探索，但底层逻辑已经显现——人与AI的分工将重构管理架构。

　　马杰：真正的AI原生组织尚未出现，但形态已可预见：每个部门只需人类领导负责战略决策，具体执行完全由AI代理完成。这种组织不是简单的人机协同，而是重构了管理范式——人类转型为目标架构师，AI成为执行引擎。

　　组织进化将经历三个阶段：（1）助手模式（AI辅助具体任务）；（2）副驾驶模式（人机共同决策）；（3）自主代理模式（AI全流程闭环）。当前处于第一阶段向第二阶段的过渡期，三年内可能看到原生组织雏形。

　　管理架构面临根本挑战：当AI能完成全流程执行，传统的KPI体系将失效。新的管理范式需要建立“目标-资源-验收”的三角体系，重点考核战略制定质量和资源调配效率，而非执行过程控制。

　　马杰：由于智能体的出现，未来组织可能呈现“一人一部门”的极简形态，管理者管理的是智能体。管理者应将智能体视为组织的一部分，对它们设定目标、分配资源并验收结果，具体执行由智能体完成。这种去中心化组织形式将极大释放个体创造力，但对管理者的战略规划与AI协作能力提出更高要求。尽管完全实现尚需时日，但组织形态的渐进式演变已悄然开启。

　　CBR：人工智能的应用，对企业决策权会带来哪些变化？数据科学家的话语权，会不会超越传统业务高管？

　　马杰：AI的崛起正在重塑决策权分配。在成熟协作模式下，AI可独立完成重复性任务，人类则专注于战略规划与创造性决策。然而，颠覆性创新仍需依赖人类的直觉与灵感，AI在随机性探索领域存在天然局限。这种分工不是静态的，未来企业需构建动态决策矩阵，根据任务复杂度灵活调整人机协作深度。

　　数据科学家的角色会发生转变，从技术实施者升级为“业务翻译官”。核心价值不再是模型开发，而是搭建业务需求与技术能力的转换桥梁。最终话语权仍归业务部门，但沟通效率决定转型成败。

　　AI的应用，会使企业迎来超级员工时代,AI将个体效能提升十倍级。但这不是简单的效率游戏，而是创造新的价值维度——普通员工能承担专家级工作，中小企业可获得巨头级能力。

　　马杰：企业在AI时代需重新审视战略双赢彩票 双赢彩票网站定位。AI并非独立的竞争优势，而是渗透至各领域的生产力工具。未来企业竞争将聚焦于“AI+领域知识”的深度融合能力。以化工行业为例，率先引入AI优化销售流程的企业可通过成本结构变革抢占市场先机。企业转型需注重业务与AI能力的协同，而非单纯追求技术先进性，业务专家与AI团队的协作将成为关键成功因素。

　　企业转型的核心是“业务+AI”而非“AI+业务”。每个行业的竞争本质不变，AI只是新的生产力工具。就像所有现代企业都完成了数字化，未来成功企业都将是AI化的，但决胜关键仍在业务本身。

　　与互联网时代不同，AI转型必须同步考虑技术可行性和成本结构。企业家的新必修课是预判技术演进曲线，在技术成熟度与商业回报间找到平衡点。企业家可以参考李开复博士提出的TC-PMF框架。与传统的“产品-市场契合度（PMF）”框架不同，TC-PMF框架强调，技术（T）与成本（C）必须与产品（P）和市场（M）深度融合，形成动态平衡。AI技术的引入不仅是工具升级，更是对商业模式的重构。企业需在技术可行性、经济性与市场需求之间找到最优解。例如，医疗AI领域需平衡算法精度、算力成本与临床价值，这种多维权衡将决定技术落地的成功与否。

　　AI智能体正从辅助工具进化为组织中的新角色，能够独立决策并执行任务，这将彻底重构人机协作模式。企业若想成功应用AI智能体，必须避免将其仅视为效率工具、固守旧流程或推诿责任等三大陷阱，而应积极拥抱组织变革。

　　在组织变革之后，企业如何有效开展适合AI时代的复合型人才培养，我们将在之后的文章中继续探讨。欢迎读者继续关注我们的专栏。