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      當AI成為聯合創始人,組織會發生怎樣的變化?

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      如果你的初創公司的首位雇員不是人,而是一個AI智能體,會怎么樣呢?這個極富挑戰性的問題,成為了微軟與紐約大學斯特恩商學院技術MBA項目為期一學期合作的焦點。三十名學生被分成六個類似初創公司的團隊,他們被授予使用具備最新智能體功能的微軟365 Copilot的權限,并被要求重新構想,從第一天起就嵌入AI時,工作將如何開展。他們的任務是:打破傳統工作流程,打造 “前沿公司”,探索人機協作的未來。

      我們將 “前沿公司” 設想為不僅僅采用AI,而是圍繞AI構建的組織。這些公司從成立第一天起,就將AI智能體融入到每一項職能中,重新設計工作流程、決策方式和團隊結構,以實現人機協作的最大化。在這個項目的背景下,“前沿公司” 模式促使學生們超越自動化的范疇,去探索在一個將AI作為基礎團隊成員(而非附加元素)的組織中,領導和擴大規模真正意味著什么。

      其結果既振奮人心、富有顛覆性,又發人深省。最為成功的團隊,并非僅借助AI完成任務,還著力挖掘其創意潛能,例如構建組織結構圖、重塑項目演示文稿,甚至提出假設的商業模式,以促使人類領導者做出回應。在此過程中,他們發現了一種新的工作范式,在這種范式中,AI是一個積極主動、不斷進化的團隊成員。

      本文將他們的研究結果提煉為四個變革性主題,這些主題重新定義了我們在AI時代對工作、團隊和領導力的認知。這些觀察到的變化并非孤立存在,而是緊密相連的:工作的發起方式影響著招聘需求,團隊的管理方式塑造了決策過程。它們共同為構建和領導原生AI組織提供了路線圖。

      研究方法

      參與紐約大學斯特恩商學院與微軟合作項目的學生被分成各個團隊,每個團隊都得到一個初創公司的命題,并被要求創建他們的業務。他們可以進入一個虛擬的商業環境,在其中開會、發送電子郵件和創建文檔,并且能夠使用微軟最新的AI功能。初創公司的想法包括一家家用太陽能公司、一個提供個人理財建議的消費類應用程序,以及一家健康與健身可穿戴設備公司。

      該項目分兩個階段展開。首先,學生們使用Copilot模擬啟動一家初創公司,分配管理角色、起草計劃、創建內容并測試工作流程。然后,他們思考一家 “AI先行” 的公司(微軟稱之為 “前沿公司”)未來可能如何運營,為將AI智能體融入到每一項職能中的組織制定藍圖。該項目的目標是探索 “AI智能體助力的未來工作”,并了解如何在商業環境中利用AI。關鍵在于,從頭開始意味著學生們有一個優勢:他們不受任何遺留結構的束縛。

      AI成為首位 “雇員”

      學生們表示,AI很快就成為了團隊的 “首位雇員”,并被用于諸如戰略家和分析師等基礎角色。例如,一個團隊嘗試讓AI根據簡歷分析來設計他們的組織結構圖。其他關鍵任務包括制定市場進入策略、編寫招聘第三方顧問的職位描述、創建財務模型,以及設計品牌手冊和標志。能夠即時獲取廣泛的功能,使得人類創始人可以身兼數職而不會應接不暇,并且能夠處理超出他們核心專業知識范圍的任務。結果是,學生們能夠迅速從想法過渡到執行。無論是低風險還是高風險的決策,首先都會與AI進行商討,這為創業者引入了一種新的決策范式。

      這種轉變對整個創業領域都有著深遠的影響。在初創公司中,許多 “待辦工作” 模糊不清或具有臨時性,對于試圖快速行動的創始人來說,招聘可能會極大地分散他們的精力。AI處理模糊任務并產生切實成果的能力,有助于明確公司的真正需求,為創始人提供更堅實的基礎來開展業務。在早期階段,AI的工作通常足以支持公司以極少的人力運營。

      從中我們可以得到什么啟示呢?AI改變了招聘的考量方式。創始人現在可能不再問我需要招聘誰?,而是問從一開始AI能幫我做到什么程度,還存在哪些差距?這將AI重新定位為一種經濟杠桿,而非成本中心。它能夠實現更精簡的團隊、更快的迭代和原型設計,以及更具戰略性的招聘和擴張。即使公司在未來進行招聘,能夠與AI “聯合創始人” 進行商討,并針對各種交付成果的草稿進行開發(并做出反應),這讓公司有機會了解其真正的需求所在。

      工作始于對話

      觀察到的最顯著的轉變之一,是工作如何從靜態文檔轉向動態對話。學生們安排實時會議,與AI討論作為概念 “種子” 的背景信息,以便AI能夠專注于起草實際的報告或演示文稿。這改變了工作體驗:不再是打開一個應用程序然后從零開始,而是從與Copilot對話開始。正如一名學生所說:“我有一個想法,就可以直接對Copilot說出來,它會為我生成一個草稿。這真的幫助我開啟工作。”

      這種對話式工作模式,被其中一個團隊稱作 “每項任務的結對編程”,它不僅提升了產出效率,還減輕了人們面對全新任務時的畏難情緒。一個小組使用AI制作了一份投資者演示文稿,然后在會議上討論缺少哪些見解,以及如何針對不同受眾調整內容。AI負責執行,人類提供見解。這意味著人類的角色發生了變化。學生們不再是嚴謹的內容創作者,而是既成為了創意發散者(提供粗略、無結構的起點),又成為了篩選優化者(指導、編輯和完善AI生成的草稿)。學生們表示,基于AI的工作感覺更像是與同事協作,而不是使用軟件。

      一個團隊發現,雖然AI非常擅長生成各種標志選項,但團隊必須利用他們對品牌和目標受眾的理解來選擇合適的標志。從創作者到啟發者和篩選者的這種轉變有著深刻的影響。這表明,未來最有價值的技能將是塑造和引導AI輸出的能力。領域專業知識、批判性思維和編輯判斷力成為新的超級能力。當自然語言成為新的用戶界面時,重要的不再是知道點擊哪個菜單或編寫什么公式,而是清晰地表達你需要什么,然后評估AI提供的內容。知道如何溝通,即清楚地表達意圖和期望的結果,將成為未來備受珍視的技能組合。這對公司內部的文化建設產生了巨大的連鎖反應:傳統觀念里,過度溝通往往被視作高效工作流程的阻礙,因而不受待見。

      這個主題的另一個方面是,文檔本身可能相對于對話變得次要。與智能體的AI持續對話意味著團隊不再想著用Word文檔做計劃、用電子表格做預算、用PowerPoint做提案,而是專注于相互討論想法和問題,同時讓AI創建文檔。并且這些文檔可以在會議中途進行查看,以了解團隊是否喜歡他們討論的方向。內容存在于對話中,AI會根據需要為你生成不同的文檔。在AI時代,建立上下文至關重要:每一次記錄的會議或對話都為AI未來將主導的上下文做出貢獻。由于AI生成初稿,人類貢獻的價值在于只有人類才能做的事情:建立上下文、感知細微差別、應用上下文并賦予意義。這將人類的角色從執行者提升為協調者,從而改變了工作的社會契約。

      人類知識的作用

      將人類視為啟發者和篩選者的這種觀點表明,人類知識的作用發生了轉變。學生們無需在他們從事的每一項任務中都成為深度專家,因為他們可以借助AI的力量來補充自己的知識。

      話雖如此,他們也表達了擔憂,即AI的自信可能會造成一種虛假的安全感,如果他們不具備相應的知識,就不一定能夠評估。有幾次,AI的輸出忽略了細微差別或包含了誤導性的數據,就像一個過于自信的初級分析師。

      他們強調 “Copilot需要提出挑戰,而不僅僅是迎合” 這一理念。一名學生分享道:“你必須成為專家。你必須是那個說‘這是對的,這是錯的’的人,你必須是那個做出最終決定的人。”

      核心的積極成果是,AI極大地降低了決策成本。一個考慮營銷方法的團隊讓AI預測如果他們將預算從活動轉移到在線廣告上的結果,AI迅速生成了一個粗略的比較,而傳統上這需要大量的努力。這種近乎即時的智能使得探索各種替代方案變得更廉價、更快速,并使人類能夠專注于利用自己的知識來評估大量快速生成的想法。團隊可以更頻繁地問 “如果…… 會怎樣?”,因為AI可以立即分析各種情景。在AI時代,保持好奇心沒有代價。

      它還將低風險事務性決策的負擔向下轉移給AI:對于對整個團隊價值較低的主題,學生們可以使用AI來進行頭腦風暴。參與項目的學生中,有些人實際管理經驗有限,但他們發現自己能夠提出重要的戰略建議,因為AI提供了數據,甚至給出了推理。這表明可能會出現層級結構的扁平化。決策可以變得更加分散:更接近一線的人員可能會做出以前需要 “向上匯報” 的決策,因為他們有AI生成的見解作為支持。因此,人與人之間的對話也變得風險更高,可能更有意義:事務性的對話主題已被委托給人機交互界面。

      人機團隊的動態變化

      也許該項目最具突破性的見解,是AI如何重塑團隊動態。由于AI負責執行任務,團隊規模更小,行動更快。學生們描述了一種 “多智能體網絡”,其中不同的AI智能體處理不同的領域,如客戶關系管理、日程安排、財務等,而人類則充當指揮者,協調這些智能體并做出最終決策。其理念是每個智能體可以有自己的角色、知識和視角,因此對每個智能體技能的整合變得至關重要。

      這種模式顛覆了傳統的團隊結構。不再是人們使用多種工具,而是人們管理許多使用工具的AI“工作者這意味著工作模式從人類直接運用機器進行勞動,轉變為人類借助數字勞動力,而數字勞動力再利用機器來完成工作。一種新的工作流程由此建立。

      將AI視為數字勞動力也引發了新的問題。如何讓AI智能體入職?如何衡量其績效?學生們設想了一個未來,在這個未來中,AI智能體根據績效被 “雇傭”、“培訓”,甚至 “晉升”。他們設想了一個內部可重用智能體庫,就像一組數字顧問,團隊可以按需部署。公司可能會維護AI智能體活動的儀表板,例如完成的任務數量、準確率、需要人類干預的次數等。如果一個AI表現不佳(例如給出太多錯誤答案或團隊很少使用),經理可能會決定 “重新培訓” 它,甚至 “停用” 它。相反,如果一個AI智能體確實在創造價值,公司可能會更廣泛地部署它。

      學生們甚至提出了內部智能體市場的想法:如果一個團隊開發出了一個出色的AI工作流程,例如處理費用報告,那么這個流程可以分享或出租給其他團隊,實際上將其視為一個數字承包商。雖然學生們清楚地知道AI智能體不是人類,也不應被視為人類,但他們認識到,作為一種新型勞動力,需要新的指標和管理系統來與之有效協作。

      AI重新定義為一種勞動力,而不僅僅是一個功能,對領導力有著深遠的影響。這表明,管理AI將成為一項核心能力,需要在協調、監督和道德治理方面具備新技能。

      紐約大學斯特恩商學院與微軟的合作,讓我們得以一窺一個迅速崛起的現實:AI增強型組織。它表明,AI不僅僅可以是一個生產力工具,還可以是一個隊友、一個戰略家,甚至是一個聯合創始人。這并非遙不可及的未來愿景,而是當下已經在重塑工作本質、創新方式和競爭優勢的現象。學生們的經歷為領導者如何駕馭這一變革提供了清晰的藍圖。

      要實現這一愿景,所需的不僅僅是技術。它需要思維方式的轉變,從將AI視為工具,轉變為將其視為合作者。它需要新的技能、新的結構,以及思考工作的新方式。當我們站在這一變革的邊緣時,有一點很明確:未來的工作不會建立在關于工作的過時假設之上。這促使我們思考一個關鍵問題:倘若今日是工作史的起始之日,我們會如何規劃工作方式?

      J.P. 埃格斯(J.P. Eggers)、莎拉·瑞安(Sarah Ryan)、阿萊克西亞·坎邦(Alexia Cambon)、賈里德·斯帕塔羅(Jared Spataro)| 文

      J.P. 埃格斯是紐約大學斯特恩商學院創業學教授。莎拉·瑞安是紐約大學斯特恩商學院風險加速項目主任。阿萊克西亞·坎邦是微軟Copilot與未來工作研究負責人。賈里德·斯帕塔羅為微軟負責工作場景人工智能業務的首席營銷官。

      周強 | 編校

      根據JATO Dynamics的報告,今年4月,比亞迪在歐洲賣出7231輛純電動車,超過特斯拉,被業內稱為“分水嶺時刻”。 正值IAA2025 慕尼黑車展期間,本期新增長100問我們來一同看看:中國車是怎么悄悄“殺”進歐洲腹地的?中國車有哪些突圍式打法?


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