沒有組織的進化，就沒有AI的深層落地

琢磨事的群里，有人甩了這么一張截圖：

這簡直太有意思了，正好接著這個說說AI應用的事。

先說結論：沒有組織的進化，就沒有AI的深層落地。

這就是AI深層應用的最大瓶頸。

今天，AI名義下的各種錘子四處飛舞，但砸的往往都不是釘子。

阻礙AI發揮顛覆性價值的，不是技術本身，而是我們陳舊的組織形態和管理思維。

讓我排的話，這個排在技術前面。

技術的事我個人覺得大致是定的（哪有什么AI瓶頸）。

這種沖突直接表現為社會對AI認知的巨大撕裂，典型的非共識時刻：

一極是站在云端的科學家、理論家和緊隨其后的媒體，在他們的宏大敘事中，AI是開啟新紀元的鑰匙，是即將顛覆人類文明秩序的奇點引擎。

另一極，則是深陷泥濘的產業一線，企業家和實踐者們在現實的商業土壤中反復求索，卻發現這件“神兵利器”處處掣肘、水土不服。

這根本不是“樂觀”與“悲觀”的問題，而是“純粹的生產力邏輯”與“固化的生產關系現實”之間的激烈碰撞。

科學家們看到了AI在理想環境下的極限潛力；企業家們則一頭撞上了自己尚未進化的組織壁壘。

（把能算的事用來做主管判斷，把能分析的事歸結為態度是人類幾大偷懶術之二）

要打破這種僵局，我們要理解一個簡單問題：AI在簡單生產力升級工具之外，更是一面映照出現有組織模式是否過時的“鏡子”，一個對生產關系進行重構的“扳機”。

這正是“智能原生”乃至“無人公司”等文章里試圖探討的核心。

顯然的的突破口并非來自于對AI技術本身的盲目追逐，而是來自于一場由內而外的、以“組織”為核心的自我革命。

這還真是人事。

當生產力邏輯忽略了組織容器敘事必然懸浮

科學家群體，尤其是AI研究的先驅者，他們從第一性原理出發，洞察了這項技術的革命性本質。

大型語言模型（LLM）系列技術的突破，標志著機器獲得了前所未有的理解、生成和推理能力，這是一種范式級別的變革。

在科學家們的理論模型和實驗室環境中，數據是潔凈的，算力是充沛的，目標是明確的。（公網數據成本極低啊）

AI在這樣的“純粹環境”中，展現出指數級的成長潛力和解決復雜問題的驚人能力。

比如OpenAI前任首席科學家Ilya就說：人類能做的，AI終將能做。

媒體作為這一視角的天然盟友和放大器，將這種潛力轉化為激動人心且充滿戲劇性的“奇點”敘事。從“顛覆所有行業”到“AGI威脅論”，媒體的報道成功地將AI推向了公眾注意力的中心。

然后故事性就上來了，逼近科幻小說的特征。

這不能說是壞事，它為技術發展提供了想象力的牽引，也為社會變革進行了預熱。

但是，這個宏大敘事的致命缺陷在于它的“懸浮性”。

它沒有腳！

它幾乎完全在生產力的維度上進行推演，卻系統性地忽略了任何生產力都必須依存于特定生產關系這一基本前提。

它描繪了“AI能做什么”的璀璨藍圖，卻沒有回答一個更根本的問題：

什么樣的“組織容器”，才能裝得下如此強大的新生產力？

就像我們無法在馬車道的路網上去運行高速列車一樣，我們同樣無法在傳統的組織架構上去運行智能時代的AI。

參考閱讀：

組織之“體”對AI之“用”的系統性排異

當企業家們聽著宏大敘事，產生了美好憧憬，然后開始比劃的時候，基本百分百會遭遇挫折。

遭遇的挫敗，本質上是可以看成一場陳舊組織形態對新生生產力的系統性排異反應。正如標題所言，沒有組織的進化，就沒有AI的深層落地。

那些看似具體的數據、流程、ROI等問題，都只是這場深層排異反應的表層癥狀。

1.所有數據問題都是組織問題

人們常說“AI的燃料是數據”，并因此將問題歸咎于數據質量差、數據孤島等技術層面。但這完全是本末倒置。

所有數據問題都是組織問題。

（復購率算誰的！）

有點絕對，但我確實就這意思。

數字化的時候類似問題屢見不鮮。

比如一家大型傳統零售商，希望上線一個AI驅動的“千人千面”推薦系統。這個項目很快就會陷入泥潭。

市場部掌握著廣告投放數據，但他們的數據結構是為了衡量曝光和點擊；銷售部掌握著交易數據，但只關心SKU和銷售額；倉儲物流部掌握著庫存和配送數據，其核心KPI是周轉率。

每個部門都像一個“數據煙囪”，為了自身的KPI和利益而生產和守護著自己的“一畝三分地”。

AI系統需要的是一個能將用戶瀏覽、點擊、購買、復購、甚至退貨數據完整打通的用戶畫像，但這在部門墻林立的組織結構中幾乎是不可能完成的任務。

最終，AI項目要么因為吃進去的是割裂、矛盾的“垃圾數據”而產出無用結果，要么就因漫長而昂貴的數據治理而不了了之。與其說是AI需要數據治理，不如說是陳舊的組織模式在持續不斷地“污染”著數據源頭。

2.所有流程問題都來自系統整體性的缺失

將AI工具“嵌入”現有流程，是另一個典型的失敗路徑。

比如： 一家工廠引入了一套先進的AI排產和庫存管理系統，該系統基于實時銷售預測、原材料價格波動和設備健康狀況，給出了一個理論上最優的生產和采購計劃。

然后，就發現這個計劃在現實中卻寸步難行。

生產主管憑借自己二十年的“老師傅經驗”，認為AI的排產計劃過于激進，無視了產線磨合的“默契”；采購部門則因為AI建議的“小批量、多批次”采購模式會破壞與長期供應商的“關系”和折扣而表示反對；質檢部門則抱怨排產變動過于頻繁導致品控標準難以統一。

AI哪有力量搞定各路神仙！妥妥的現實版廟小妖風大，但不是人的問題，對人開戰更會有災難性后果。

在這里，AI作為一個追求“全局最優”的整體性大腦，與一個由無數“局部最優”構成的碎片化流程發生了激烈沖突。

AI的建議觸動了既有的權力結構、工作習慣和人情網絡。

最終結果往往是，這套昂貴的AI系統被員工們以各種理由架空、忽略，變成了一個僅供參觀的“形象工程”。

所以過去做大屏反倒是有市場，形象工程的市場也是市場！

駕馭不了流程，根源在于缺乏一個能夠俯瞰全局、統合所有流程的“整體性”組織視角。

3. 最終表現：不劃算，沒有用！

投入產出比（ROI）的困擾，是上述所有問題的最終體現。

在碎片化的組織認知下，管理者習慣于用“孤立”和“線性”的思維去評估AI的價值。他們會問：“這個AI客服能幫我節省多少人力成本？”“那個推薦算法能提升多少點擊率？”這種評估方式，完全忽視了AI作為“系統性工程”的真正價值，即其帶來的乘數效應。

一個真正有效的AI系統，其價值是系統性的，但回報卻可能體現在其他部門的報表上，這在部門間利益獨立的組織里是無法單維度被衡量和激勵的。

按結果交付是對的，但按結果交付就需要挑戰各種整體性問題。

隔壁吳老二要是中風了，整體性不協調，這么跑步啊。

唯一也必須的突破口：以“組織革命”為核心的整體性重構

既然問題的根源在于組織，那么唯一的突破口也必然始于組織。

我們必須放棄“AI賦能業務”的幻想，轉向AI需要先重構組織的現實。

（講明白這個事非常痛苦和有挑戰的）

這一點上，特斯拉設想的“Unboxed”生產模式提供了一個極具啟發性的范例。

傳統汽車制造業沿用福特發明的流水線模式長達百年，汽車在一個線性移動的傳送帶上被逐步組裝。這是一個典型的、被流程固化的工業時代組織模式。

而“Unboxed”模式則將其徹底顛覆：汽車不再被視為一個整體進行線性組裝，而是被拆解成數個獨立的模塊（如前車身、后車身、電池包等），由高度自治的團隊在不同區域進行并行、同步的組裝，最后像拼樂高一樣“合體”。

這套方案的野心絕不僅僅是提升生產效率，它本質上是一場深刻的組織革命。

為了實現這種并行生產，特斯拉必須從產品設計之初就將組織協同、供應鏈、機器人自動化等所有要素作為一個“整體”來考慮。

傳統的、按工序劃分的線性部門被打破，取而代之的是圍繞“模塊”組織的、跨職能的、高度整合的團隊。

這種組織形態，天然就是為最大化機器人和AI的效率而生的。它消除了傳統流水線的物理和組織瓶頸，讓數據可以在各個模塊間無縫流動，為AI進行全局調度和優化提供了完美的“溫床”。

結果還未知，但至少說明：Tesla認識到為了迎接AI和自動化帶來的終極生產力，必須先重構生產組織本身。

參見：

非典型的突破口

如果說前面說的非共識是典型的，每當新技術來的時候都有，那么面對需要采取的措施則絕對是非典型的，和過去很不一樣，比如：

1.從“整體性認知”出發，建立新的組織哲學。領導者必須率先完成從“管理者”到“系統架構師”的角色轉變。他所要設計的，不再是一個分工明確的職能機器，而是一個能夠自我學習、自我進化的“智能有機體”。

我們沒有這么劇烈的干過這活，組織的事千年一系，變化真的不大，此前最大的也就是流水線。

2.從職能孤島到任務導向的“積木式”組織。學習現代軟件企業的組織模式，如Spotify的“部落（Tribe）”和“小隊（Squad）”模型。每個小隊都擁有一個端到端的業務模塊（如音樂推薦、用戶播放列表），團隊成員包括了產品、開發、測試、數據分析等所有必要角色。這種組織方式，天然保證了“誰生產數據，誰使用數據，誰對數據質量負責”，從根本上解決了數據割裂問題。

這就是數據和智能角度的阿米巴。

3.當組織就位，數據與流程自然“歸順”。當一個以“整體性”為核心的新式組織建立起來之后，我們才能真正“駕馭”數據和流程。此時，數據不再是需要費力去“治理”的對象，而是新組織形態下業務流程自然而然產生的“高質量血液”。流程也不再是需要AI去費力“適應”的障礙，而是被重新設計用來最大化數據采集效率和AI決策效率的“血管網絡”。

先有健康的“身體”（新組織），才會有流暢的“血液循環”（數據與流程），這是一個不可逆的因果關系。

參見：

典型共識需要非典型突破口

當前社會對AI的巨大“非共識”，本質上是一場關于“范式”的沖突：

究竟是應該讓代表未來的生產力去削足適履，適應我們陳舊的組織模式；還是我們應該鼓起勇氣，砸碎舊的組織枷鎖，去創造一個能配得上未來生產力的新容器？

答案是唯一的。

為什么是唯一的，因為你不干他也干，那就終究會回到這里。

依賴于修修補補、期望AI能奇跡般地在舊土壤里開出新花，是一種危險的“工具幻覺”。這只會讓我們在無盡的試點和掙扎中耗盡資源和信心，最終得出“AI不過如此”的錯誤結論。

真正的、非典型的突破口，掌握在那些敢于向自身開刀的變革者手中。

他們明白，AI競賽的終局，比拼的不是誰的算法更先進，而是誰的組織更具“整體性”和“智能原生性”。這不是一場技術革命，而是一場深刻的管理革命和認知革命。

當我們不再將目光局限于AI本身，而是轉向審視和重構我們自己時——就像特斯拉重新思考汽車制造的每一個環節那樣——那扇通往智能時代的大門，才會真正為我們敞開。

這場變革的陣痛是劇烈的，也很讓人煩躁，但穿過陣痛，我們將迎來一個以全新的組織形態駕馭強大AI，從而實現價值指數級增長的真正黎明，而“無人公司”正是這場組織革命的終極形態。

參見：

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