齒輪組織時代結束了

文：王智遠 | ID:Z201440

剛回來路上，我一直在想：

為什么有些公司，一個CEO發條語音，24小時就能從美國、日本等多個國家完成協作？而有些公司，為了一點小事，開了好幾場會，還在爭誰該去聯系代理商。

這不怪員工，不是執行力問題，是操作系統的問題。

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你不能用諾基亞跑微信小程序，也不能用Windows XP運行AI大模型。可很多公司，還在用工業時代的“齒輪咬合邏輯”，去調度一個完全不同“語法”的東西：AI。

什么是“齒輪咬合邏輯”？

工業時代，大多數公司是這么運轉的：層級審批、固定崗位、人工調度。

比如，公司要推一個新產品，第一件事就是開會。CEO召集幾個部門負責人，坐下來討論，你一嘴我一嘴，誰負責什么、誰配合誰、誰支持誰，開完會卻發現誰也沒真正確定下來，只能再開一次會。

這個過程，可能持續幾天，甚至幾周。每個人都有固定職責：市場部只管市場，銷售部只管銷售，財務部只管財務。

如果市場部需要銷售支持？流程又得重新走一遍。

任務靠人安排，信息靠人傳遞，微信群、郵件、會議紀要，經常漏掉關鍵信息，明明做過的事，可能又被重復做一遍。

這種模式，過去幾十年一直這么運轉，好像也沒出什么大問題，但在AI時代，它開始不靈了。效率低、反應慢、溝通難，這些老毛病，現在被放大了。

那AI原生組織是什么樣？

我把它叫“生命體邏輯”。它不靠人一層層安排任務，而是系統自動拆解目標，生成任務，再自動分配下去。

比如，CEO發條語音說：

我要在72小時內，在美國國家啟動新產品。系統收到指令后，馬上開始動作。物流Agent自動鎖定倉庫和場地，群Agent直接調動不同的人，人看到要求后，安排數據Agent去做后續的一切。

整個過程，幾乎非常絲滑地把任務拆分下去。信息是共享的，任務是自動的，決策是分布式的，每個人都能看到最新的進展，也能根據數據做出判斷。這就像一個“活”的系統，自己會動，會協調，會進化。

所以，傳統組織和AI原生組織，最大的區別在哪？

智遠認為，一個是靠“人”運轉，一個是靠“系統”運轉。傳統組織靠命令、靠會議、靠人安排；AI原生組織靠數據、靠協議、靠智能代理自動調度。

如果繼續用老辦法管理新工具，企業會越來越吃力，系統崩潰、反應遲鈍、創新乏力，這些問題會越來越明顯。

所以你看，組織也要升級。要讓信息能實時共享，任務能自動分配，決策不再只掌握在幾個人手里，還要有反饋機制，不斷優化流程。

但問題是，這些升級背后到底靠什么？換幾個企業辦公工具？換個流程？還是換一套決策邏輯？其實，背后要靠組織的“操作系統”。

就像手機要運行App，得先有操作系統一樣；組織要運行AI，也得有一套能兼容它的“系統”。

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那這套系統到底長什么樣？它由哪些關鍵模塊組成？為什么有的組織能跑AI，有的組織一跑就卡？

很多人一說“組織系統”，就會想到墻上貼的架構圖，或者HR手冊里的崗位說明。其實不是，組織操作系統，就像電腦的操作系統一樣，背后真正驅動它運轉的，是四個基本模塊：

信息怎么流動、任務怎么匹配、決策權在誰手里、做完之后有沒有反饋。

這四個部分，決定一個組織是諾基亞，還是iPhone；是“齒輪咬合”的老機器，還是像“神經網絡”一樣自己會動的活系統。

你可能會問：為什么偏偏是這四個部分？因為操作系統，不是你寫在紙上的制度，而是你實際運行的規則。

你買了一臺電腦，說明書上寫“雙核處理器、4G內存”，但你真正用起來，卡不卡、快不快，取決于它的操作系統是不是能協調這些資源。

組織也一樣。決定一個組織跑得快不快，是它背后這四個運行規則，有沒有“熵減到極致”。

先說信息怎么流動。

傳統組織里，信息是“層層上報”的；一線員工發現問題了，要先告訴主管，主管再告訴經理，經理再告訴總監……等傳到高層，已經過了好幾天。

AI原生組織里，信息是“實時共享”的；就像在飛書、釘釘、AI表格里，所有人都能看到最新的數據，誰也不用等誰發郵件。

信息不再是權力的工具，而是協作的基礎。

所以你看，信息互通決定了，一個組織是封閉的機器，還是開放的生命體；換句話說，信息怎么流動，直接決定組織能不能“感知問題”“快速反應”和“自動進化”。

這就像人的眼睛和大腦之間的神經信號，如果信息傳得慢，整個人都會反應遲鈍。

信息能流動了，任務就好分配了。

傳統組織是“人分任務”，靠會議、靠領導安排，容易錯配、漏配、重復配；比如，市場部以為設計組在做海報，設計組以為市場部還沒給需求，結果誰都沒動手，上線時間就耽誤了。

AI原生組織不一樣，任務是“系統配的”。

什么意思呢？

就是系統會根據每個人的能力、狀態、優先級，自動把任務分下去。比如，系統發現張三擅長海報設計，而且他今天任務不多，就會自動把任務推給他。

如果任務緊急，還會提醒他一句：這個優先級高，建議你先處理。整個過程不用開會、不用領導點名，任務就自然流轉了。

就像打車軟件自動派單，不需要你主動去“搶活干”。所以你看，任務怎么分配，不只是“誰來干”的問題，而是整個組織能不能高效運轉的關鍵。

任務分下去了，不代表事情就能推進。真正決定組織能不能跑起來的，還有一個關鍵問題：誰來拍板？

傳統組織的決策權集中在少數人手里。比如，市場部要做一場活動，得等老板點頭；產品要改一個功能，得等總監審批。

AI原生組織的決策權是“分布”的。每個人都可以根據實時數據，做出判斷和行動；就像一個足球隊，不是靠教練喊“傳球”“射門”，而是每個球員根據場上情況自己決定。

說到這兒，我想起一個很典型的例子：2023年抖音春晚的協作方式。

抖音作為合作平臺，負責大量互動任務。他們不是靠一個指揮中心發號施令，而是通過一張系統大屏，讓所有團隊都能實時看到數據、自動響應任務。

比如：

數據組看到某個互動玩法突然爆了，就自動觸發擴容機制；運營組看到某個流量入口點擊率下降，立刻調整推薦策略；技術組看到服務器負載升高，就自動啟動擴容流程；

所有決策不是等“誰來拍板”，而是基于數據自動觸發、快速響應；整個組織像一個“神經網絡”，每個節點都能自己動，還能互相感知。

所以你看，這四個模塊，不是我隨便選的，是組織能不能“動起來、跑得快、進得快”的核心機制。

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既然已經知道AI原生組織系統，由哪幾個關鍵部分構成，那，怎么判斷公司、組織到底是諾基亞還是iPhone呢？

換句話說：能不能像體檢一樣，給組織的操作系統打個分？看看它到底能不能兼容AI？

這個問題，很多人老板也在問自己。一位企業創始人給我講了一個特別簡單的判斷方法，叫“四項線模型”。這四個線，是組織運行背后的四個關鍵特征：

信息透明度、任務自動化程度、決策分布水平、反饋響應速度

它們合起來，就能看出一個組織是“工業時代的齒輪咬合系統”，還是“AI時代的神經網絡系統”。

對于信息透明度，你可以理解成一件事，一件事，到底多久能被大家知道。

低版本組織里，信息“層層上報”，像蝸牛一樣慢，高版本組織里，信息是“實時共享”的，像5G一樣快。

判斷一個組織信息透明不透明，其實很簡單：是不是所有人都能看到關鍵數據？是不是不需要等會議、等郵件，就能知道最新進展？是不是出了問題，大家能第一時間感知到？

如果答案是“否”，那組織信息透明度就偏低，系統版本就不高。

第二個是：任務自動化程度。

你可以理解成一件事，是不是經常靠開會來分任務。AI原生組織的任務分配，靠系統，系統根據能力、狀態、優先級，自動把任務分下去。

判斷一個組織任務自動化程度高不高，也可以問幾個問題：

任務是不是經常靠開會來分配？有沒有系統自動提醒“誰適合做這件事”？是不是經常出現“任務沒人做”或者“任務重復做”的情況？

如果答案是，那你還在用“諾基亞系統”分配任務。

至于決策分布水平，你可以理解成：是不是什么事都要等領導點頭。

低版本組織里，做什么都要審批。高版本組織的決策是“分布”的，每個人都能根據數據做判斷，而不是等命令。

判斷一個組織的決策機制是不是分布式的，可以問幾個問題：基層員工能不能根據數據做決定？經常出現“任務卡在審批環節”？每次出問題，都要等老板來拍板？

答案“是”，那組織的決策機制，還停留在工業時代。

第四個是：反饋響應速度。你可以理解成一件事，做完之后有沒有閉環？能不能自動優化？低版本組織的反饋是“延遲”的。一個項目做完了，開個復盤會，大家說說“哪里做得不好”，但已經結束了。

高版本組織反饋是“實時”的，系統自動追蹤數據，發現問題馬上調整，不需要等會議。

判斷一個組織有沒有反饋閉環，可以問幾個問題：

是不是每次都“做完就完”，沒人總結？是不是出了問題，等很久才能調整？是不是有自動化的數據追蹤和反饋機制？

如果你的答案是“是”，那你組織的反饋機制，還不足以支撐AI的運行。

寫到這里，我想起一個很有意思的案例。

前幾個月去河南，參觀胖東來的電影院。他們的做法很有意思；電影開演前，他們會在每個座位旁邊放一個二維碼，只要你掃碼，就能馬上填寫對影院服務的反饋。

系統實時收集這些信息，工作人員也能馬上看到問題，如果你提的建議有價值，還有可能當場給你免單。

你看，這就是一個典型的“高版本組織”。他沒有換工具，也沒有換人，而是換了一套系統的“語法”。

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那這套“系統語法”，自己公司怎么學？很簡單，你不用靠口號、也不用換流程，甚至都不用請顧問。

智遠建議有三點：

一，先意識到一件事：不是人不行，是系統不行。

很多老板一遇到問題，第一反應就是換人。但其實不是員工不聰明、不努力，而是系統太卡頓。

就像你不能讓一個不會開車的人開火箭，也不能讓一群聰明人，在一個“卡頓”的系統里高效協作。

組織升級的第一步，是換邏輯怎么換？先從信息場開始。看看有沒有關于協同的內容，可以放到表格、文檔、協作空間里。

哪怕是一個小項目、一個小組、一個小流程，先用新的方式跑一遍。跑通了，就知道哪里卡、哪里順、哪里要改。

第二步，靠“系統語法”的重新設計。

我接觸一家消費品公司。他們想用AI做新品推廣，但發現根本跑不動。后來他們做了三件事：

把所有關鍵數據放在一張表里，所有人隨時可看；用AI表格自動分任務，不再靠開會安排；上線后實時追蹤用戶反饋，系統自動優化內容。

結果，從策劃到上線，比以前快了不少倍。所以你看，不是換了AI模型，也不是換了團隊，而是系統版本升級了

系統一升級，效率就上來了，這很好理解。但更讓人驚訝的是：人也變了。

變在哪？

一，人從“執行者”變成了“感知者”，傳統組織里，人是被動執行命令的；AI原生組織里，人的判斷來自于信息的實時流動和快速反饋。

二，人從“被動響應”變成了“主動進化”，看到用戶反饋不好，自己就能改文案；看到任務匹配到自己，直接就能干；這不是“人變勤快了”，而是“系統讓人能做決定”。

要說第三個，我認為是人從被管理變成被激發，AI原生組織里，信息透明，人就愿意參與；決策權下放了，人就有責任感。

好了，一口氣說這么多，組織真正的升級，不是換人、不是換流程，而是換一套“能讓人動起來”的系統邏輯。希望我講得夠通俗、夠清楚。