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責編| 賈寧排版| 拾零

第 9349篇深度好文：3970字 | 10 分鐘閱讀

組織管理

筆記君說：

你是否曾為KPI、冗長的匯報鏈條和繁瑣的流程感到疲憊？

你是否覺得，許多管理動作更像是在“補救”人的健忘、分心和局限，而非真正創(chuàng)造價值？

盛大集團、天橋腦科學研究院創(chuàng)始人陳天橋，最近寫了一篇文章。

他認為，我們正站在一個巨大的歷史拐點上。傳統(tǒng)管理的整套邏輯，從KPI到科層制，本質(zhì)上都是為“人腦”這臺生物計算機設(shè)計的“補丁程序”。然而，當擁有永恒記憶、全息認知和內(nèi)生進化能力的AI智能體，開始成為組織的主要執(zhí)行者時，一切都在發(fā)生物理性的改變。

他看到一個根本性的顛覆：未來的企業(yè)變革，不再是基于AI做“更好的管理”，而是“管理”本身的逐步退出。

今天這篇文章，我們將一起看到管理學大廈的基石是如何崩塌的，并探索一個全新的AI-Native（AI原生）組織，究竟會長成什么樣。

希望今天的內(nèi)容，對你有所啟發(fā)。

一、歷史的代償：

管理即“糾偏系統(tǒng)”

管理學大師彼得·德魯克曾說：動蕩時代最大的危險不是動蕩本身，而是延續(xù)昨日的邏輯行事。

今天，我們就站在這樣一個危險的臨界點。

從系統(tǒng)演化的角度來看，管理學本身就不是一個永恒的真理，這并非因為管理學理論本身的缺陷，而是因為它所服務(wù)的對象——碳基生物的大腦在即將被智能體所替代時，管理學存在的前提也會被物理性地移除。

所以，未來的企業(yè)變革不是基于AI的“更好的管理”，而是“管理的退出”。

這不關(guān)乎對錯，這關(guān)乎結(jié)構(gòu)的必然。當執(zhí)行不再依賴生物特征時，基于生物特征構(gòu)建的制度大廈，其歷史使命便已終結(jié)。

現(xiàn)代管理學的大廈，實際上是建立在一片名為“生物局限性”的沼澤之上。過去一百年，我們所推崇的全部管理工具，本質(zhì)上都是為了給人類大腦打上的“補丁”：

我們發(fā)明KPI，并非因為它能精準衡量價值，而是因為人類大腦難以在長周期中鎖定目標，“遺忘”是碳基生物的常態(tài)，我們需要路標；

我們發(fā)明科層制，并非因為它高效，而是因為人類的工作記憶只能處理7±2個節(jié)點，為了避免認知超負荷，我們被迫通過層級來壓縮信息；

我們發(fā)明激勵機制，并非為了創(chuàng)造價值，而是為了對抗生物體天然的動機衰減與熵增。

管理學從未真正提升組織的“智能”。它是一個精密的“糾偏系統(tǒng)”，試圖在人類心智失效之前，用制度鎖定正確性。

當執(zhí)行依賴人類時，企業(yè)是一個為適配大腦缺陷而構(gòu)建的制度容器。

二、智能體的介入：

一種全新的“認知解剖學”

那么，我們要引入的替代者究竟是什么？

請大家注意，當我說“智能體（Agent）”時，我指的不是一個運行速度更快的軟件，而是一種在認知解剖學上與人類完全不同的存在。

如果我們將人類員工與智能體放在解剖臺上對比，你會發(fā)現(xiàn)三處根本性的生理差異：

第一，是記憶的連續(xù)性。

人類的記憶是瞬時且易碎的，我們依賴睡眠重置，上下文經(jīng)常斷裂。

而智能體擁有永恒記憶，它擁有的不是片段的工作流，而是連續(xù)的歷史。它不會遺忘，不需要“交接”，它的每一次推理都建立在全量歷史的基座之上。

第二，是認知的全息性。

人類受限于帶寬，必須通過層級來過濾信息。而智能體擁有全量對齊（筆記俠注：指團隊成員或不同部門對項目目標、任務(wù)范圍、工作標準、時間節(jié)點等關(guān)鍵信息達成全面共識，避免因信息不對稱導致的工作偏差或沖突）能力。

它不需要通過部門周會來同步信息，整個組織的知識網(wǎng)絡(luò)對它實時透明。它看到的是全局，而非盲人摸象般的局部。

第三，是進化的內(nèi)生性。

人類的動力依賴于多巴胺和外部獎賞，容易衰減。而智能體的行動源于獎勵模型（用于評估智能體生成的回答質(zhì)量，引導模型生成更準確、有用、符合倫理和價值觀的內(nèi)容）的結(jié)構(gòu)張力。它不需要被“哄”著工作，它的每一次行動都是為了讓目標函數(shù)收斂。

這不是更強的員工，這是基于不同物理法則運轉(zhuǎn)的新物種。

三、基石的崩塌：

當新物種遇到舊容器

現(xiàn)在，當我們把這種具備“連續(xù)記憶、全息認知、內(nèi)生進化”的新物種，強行塞進為人類設(shè)計的舊管理容器時，會發(fā)生什么？

系統(tǒng)性的排異反應(yīng)開始了。那些曾經(jīng)支撐現(xiàn)代企業(yè)的五大基石，正在從“必要的保障”異化為“智能的束縛”：

KPI的崩塌：從“導航”變?yōu)椤疤旎ò濉薄?br/>

我們要KPI，原本是因為人類容易迷路。但對于時刻鎖定目標函數(shù)的智能體而言，死板的KPI指標反而限制了它在無限解空間中尋找更優(yōu)路徑的可能性。

這就好比你給自動駕駛汽車畫死了一條軌道，卻期待它能躲避突發(fā)的障礙。

層級結(jié)構(gòu)的崩塌：從“過濾器”變?yōu)椤白钄嗥鳌薄?/strong>

我們要層級，原本是因為人類大腦處理不了太多信息。

但對于能處理千級上下文的智能體，層級結(jié)構(gòu)不再是過濾器，而成了阻礙數(shù)據(jù)自由流動的“血栓”。在智能網(wǎng)絡(luò)中，任何中間層都是對信息的無謂損耗。

激勵機制的崩塌：從“動力源”變?yōu)椤霸胍簟薄?/strong>

用外在激勵去驅(qū)動智能體，就像試圖用糖果去獎勵萬有引力一樣，是無效且滑稽的。它不需要多巴胺，它需要的是精準的數(shù)據(jù)反饋。

長期規(guī)劃的崩塌：從“地圖”變?yōu)椤澳M”。

我們要五年規(guī)劃，是因為我們無法在高頻變化中維持長周期的推演。但在智能體手中，靜態(tài)的戰(zhàn)略地圖被實時的世界模型模擬所取代。

既然能每秒鐘推演一萬次未來的可能性，為什么還要死守那張半年前打印出來的舊地圖？

流程與監(jiān)督的崩塌：從“糾偏”變?yōu)椤叭哂唷薄?/strong>

傳統(tǒng)的監(jiān)督機制，原本是為了盯著人別犯錯。但在智能體內(nèi)部，理解即執(zhí)行，感知即行動。監(jiān)督不再基于對執(zhí)行過程的懷疑，而是基于對目標定義的再校準。

四、終極形態(tài)：

AI-Native（AI原生）企業(yè)的五項根性定義

如果拋棄了這些生物學的拐杖，一家真正的AI原生企業(yè)，它的終極形態(tài)究竟長什么樣？

這不再是關(guān)于一家公司應(yīng)該購買什么軟件，而是關(guān)于一家公司應(yīng)該以何種生物學形式存在。真正的AI原生企業(yè)，必須在基因?qū)用嫱瓿梢韵挛屙椫貙懀?/p>

1.架構(gòu)即智能（Architecture as Intelligence）

傳統(tǒng)企業(yè)架構(gòu)是社會學產(chǎn)物，旨在解決人際摩擦。而AI原生的架構(gòu)是計算機科學產(chǎn)物。

整個組織本質(zhì)上是一個巨大的、分布式的計算圖。

部門不再是權(quán)力的領(lǐng)地，而是特定功能的模型節(jié)點；匯報線不再是行政命令的通道，而是高維數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的總線。企業(yè)架構(gòu)的設(shè)計目標，從“管控風險”轉(zhuǎn)變?yōu)椤白畲蠡瘮?shù)據(jù)吞吐與智能涌現(xiàn)”。

2.增長即復利（Growth as Compounding）

傳統(tǒng)增長依賴線性的人力堆疊，邊際成本隨規(guī)模遞增。AI原生增長依賴認知復利。

智能體的核心特征是“零邊際學習成本”。一次成功的邊緣案例處理，其實驗結(jié)果會瞬間同步給全網(wǎng)智能體。

企業(yè)的估值邏輯將徹底改變——不再取決于公司人數(shù)的規(guī)模，而取決于認知結(jié)構(gòu)復利的速度。

3.記憶即演化（Memory as Evolution）

沒有記憶的智能只是算法，擁有記憶的智能才是物種。

傳統(tǒng)企業(yè)的記憶是離散且易碎的“死數(shù)據(jù)”。AI原生企業(yè)必須擁有一個可讀寫、可進化的長期記憶中樞。

所有的決策邏輯、交互歷史與隱性知識，都被實時向量化，沉淀為組織的“潛意識”。這是企業(yè)實現(xiàn)時間結(jié)構(gòu)（筆記俠注：在管理學中，“時間結(jié)構(gòu)”通常指的是一段時間內(nèi)工作任務(wù)、活動或資源分配的組織方式，它反映了時間在不同任務(wù)、目標或階段上的分布和安排）的基礎(chǔ)，也是智能跨越時間進行自我演化的前提。

4.執(zhí)行即訓練（Execution asTraining）

在舊范式中，執(zhí)行是消耗過程，價值交付即終點。在AI原生范式中，執(zhí)行是探索過程。

不存在單純的“執(zhí)行部門”，所有部門本質(zhì)上都是“模型訓練部門”。每一次業(yè)務(wù)交互，都是對企業(yè)內(nèi)部“世界模型”的一次貝葉斯更新（筆記俠注：一種基于貝葉斯定理的統(tǒng)計方法和思維模式，用于在已有知識或信念的基礎(chǔ)上，根據(jù)新出現(xiàn)的證據(jù)或數(shù)據(jù)逐步調(diào)整和優(yōu)化對事件概率或假設(shè)的估計）。業(yè)務(wù)流即訓練流，行動即學習。

5.人即意義（Human as Meaning）

這是企業(yè)倫理的重構(gòu)。人類從“燃料”的角色中退出，升維為“意圖策展人”與“認知架構(gòu)師”。

智能體負責在無限的解空間中解決“如何做”的問題，進行路徑的極值優(yōu)化；而人類負責處理那些不可計算的模糊性——定義“為何做”，定義審美、倫理與方向的價值函數(shù)。

智能負責擴展可能性的邊界，人類負責裁定方向的意義。

結(jié)語：智能的黎明

站在新時代前沿，陳天橋說：當管理退出，認知升起。

管理學不會消失，但它將第一次真正建立在智能的地基之上，而非生物學的廢墟之上。

AI文明，正在浮現(xiàn)。

未來決定現(xiàn)在，未來將發(fā)生什么，決定現(xiàn)在要做什么。未來包括了：AI文明、AI科學、哲學、政治、經(jīng)濟。

正是在這個時代背景下，筆記俠推出了中國首個面向企業(yè)家的PPE（政治、經(jīng)濟、哲學）課程。宗旨是讓大家回到?jīng)Q策的源頭，重構(gòu)我們的底層認知邏輯，擁有未來5年的決策底牌。

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*文章為作者獨立觀點，不代表筆記俠立場。

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