未来已来：AI组织进化论

前言 1
1. 瞻远景：AI时代蓝图展望 2
2. 探前路：AI时代组织如何进化 4
2.1 组织形态：是否会去中心化？还需要总部吗？ 4
2.2 领导力：是否需要CEO？角色如何转变？ 11
2.3 人才管理：AI组织需要怎样的人才？ 13
2.4 考核激励：如何优化激励考核机制？ 16
2.5 组织文化：以人为中心，还是以AI为中心？ 18
3. 看今朝：如何加速向AI组织转型 19
3.1 自上而下的战略推动 19
3.2 自下而上的创新激活 19
结语 21
后记 22

未来已来：AI组织进化论

前言

ChatGPT的问世引发了新一轮的AI热潮，AI正在以不可阻挡之势重塑世界。商业领袖们对AI在降本增效、提升销量方面的价值已初步认可，并慢慢开始思考AI对组织管理的影响。

AI时代的组织能否向去中心化发展？动态边界的网状组织和液态组织能否与科层式组织并存？还需要总部和CEO吗？如何聚集并激励AI先行者？实现上述美好愿景需要怎样的技术、文化、管理变革作为前提？

本报告将与您共同探索AI时代的组织如何进化，以及传统组织如何加速向AI组织转型，共同迎接这一激动人心的未来（参阅图1）。

1. 瞻远景：AI时代蓝图展望

人工智能（AI）作为第四次工业革命的关键角色，正推动人类社会步入全新的智能化阶段。21世纪以来，AI技术高速发展，由半监督机器学习升级到基于多层神经网络的深度学习，再到今天的生成式AI浪潮，通过算法架构创新与史无前例的数据量引发质变，成为AI技术的革命性里程碑。未来，AI的终极目标是通用人工智能（AGI），即让机器模拟甚至超越人脑神经网络的能力，激发无限的创造潜能（参阅图2）。

来源：BCG分析。

历次工业革命的技术变革，都推动了生产力的进化。BCG亨德森智库秉持谨慎乐观的态度，针对AI时代的生产力变革提出三个关键假设。

假设一：未来的AI技术是自动化智能与增强智能的结合，组织内需要碳基人和硅基人共同合作、缺一不可。

自动化智能（Automation Intelligence）：依托AI实现任务的自动执行与自主决策，由AI替代人类；适用于简单的、确定的、重要性低、独立的工作，如AI客服代替部分人工。

增强智能（Augmented Intelligence）：通过AI提升人类的创造、决策等能力，强调以人为中心、AI辅助人类；适用于复杂的、不确定的、重要性高的、需要协调的工作，如AI创意助理辅助人类设计广告，提升效率。

假设二：伴随着技术的发展，AI承担的工作会越来越多；人类生产力将会获得极大解放，并向新兴产业链或能体现人类差异化竞争力的劳动力形态迁移。

假设三：长期来看，人类将更多地出于兴趣和成就感去工作，而非单纯谋生。

在AI技术变革和生产力变革的双重推动下，组织管理也将发生创新迭代。商业领袖需要重新思考，怎样的组织结构和管理方式能够更好地适应和利用AI技术，从而实现更高效的运作和更强的竞争力。

2. 探前路：AI时代组织如何进化

在商业文明的浩瀚宇宙中，组织的进化好比运输工具的革命，是我们探索未知、实现商业目标的载体。传统组织像一架飞机，以稳健的姿态在大气层中翱翔；而AI时代，组织将蜕变为火箭，挣脱引力束缚、冲破云霄，向星辰大海进发。

在AI组织的进化中，组织形态就像火箭的“主体结构”，正如火箭主体结构采用模块化设计理念、适配不同载荷和发射条件，AI组织也可能有多种形态共存，以保持其灵活性，适配不同业务和环境的发展要求；领导力作为组织的“控制系统”，精准把控组织航向，及时纠偏和调整轨道；人才是“动力系统”，为组织创新发展输送源源不断的创造力和生命力；绩效激励与文化则如同“燃料”，要用更高效的燃料充分激发动力系统的性能。本章将从上述五个维度，来畅想AI时代组织管理的创新迭代（参阅图3）。

图3 | AI时代组织如何进化

2.1 组织形态：是否会去中心化？还需要总部吗？

AI时代，模块化技术平台将为AI组织赋能，且多种组织形态可能共存（参阅图4）。具体而言，在AI组织中，我们可能会看到组织的去中心化，集团总部的角色被重新定义。组织的边界更加模糊，自上而下或自下而上地形成更加动态、开放的生态系统。

来源：案头研究；专家访谈；BCG分析。

2.1.1 组织如何建设AI能力？

AI将依托模块化技术平台，为组织赋能。该平台由三部分构成：

底座：底层模型。有三种能力建设路径，包括自主开发专有模型、训练现有基础模型、微调现有基础模型。其中，自主开发模型灵活性强，但对成本、算力和人才要求极高，仅适用于以AI为核心业务或超大规模的少数公司；训练或微调现有基础模型因其成本优势将成为主流路线（参阅图5）。

• 平台：模块化AI能力。采用“全人思维”而非“场景思维”构建AI能力，即从人的关键能力出发，打造即插即用的模块化能力，使其像乐高积木一样可以由前端按需调用组合，例如语义理解、情绪识别、对话交互、话术知识库、流程推进、创意生成、数据分析等能力。

前端：硅基人。按照不同工作场景的能力要求，从AI能力平台按需调用能力模块并集成为硅基人，打造敏捷前端。例如，销售硅基人调用语义理解、情绪识别、对话交互、话术知识库、流程推进等能力模块；设计硅基人调用语义理解、对话交互、创意生成等能力模块。

图5 | AI底层模型的三种建设路径

来源：案头研究；BCG分析。
1 Meta的LLaMA使用2048个A100 GPU进行训练，每个GPU的成本约为2万美元。

2 GPT-3的单次训练成本预计约为1200万美元。

3 基于现有模型训练，比完整模型训练强度更小，因而成本更低。

AI模块化技术平台将成为组织降本提效和敏捷创新的利器。一方面，平台从前端提取共性需求转化为模块化服务，集成组合后输送给前端，减少重复性工作，提高跨部门协作效率；另一方面，即插即用的模块化能力可以更快地响应业务需求，实现敏捷反应、快速迭代。

2.1.2 科层式组织还会存在吗？

AI时代，传统的科层式组织在部分场景仍然适用。那些价值链条长、试错成本高、强流程驱动的业务，仍然需要上级进行事前、事中、事后的监督，适合通过科层式组织进行管理，例如供应链部门、生产制造部门等。

但考虑到AI组织信息高度透明、对称，减少了对直接监督的需求，管理宽幅扩大，同时AI可提升人的创造、决策能力，使得领导者与团队成员之间的能力差距缩小，传统科层式组织将进一步扁平化，这意味着组织层级更少、管理幅度更大，且决策更多向下授权（参阅图6）。

图6 | AI时代，科层式组织将进一步扁平化

来源：案头研究；专家访谈；BCG分析。

他山之石：蚂蚁群体的去中心化特征

蚂蚁群体有明确的分工和等级，如蚁后负责繁殖，工蚁负责觅食、筑巢，兵蚁负责保卫蚁巢；其中蚁后在社会等级中地位最高。但蚂蚁的日常活动高度去中心化，不依赖于单一的中央决策。例如，每只工蚁寻找食物的过程都是独立的，可以单兵作战、自主决策；同时工蚁通过传递信息素，吸引周围的蚂蚁前往资源点寻找食物，从而对环境变化快速反应，实现局部协同、高效协作。

行业案例：美的集团推动组织扁平化

美的集团作为数字化转型和AI应用的先行者，在技术赋能下积极推动组织的扁平化发展。

数字化转型后，美的集团逐渐精简管理层级，原则上不超过六层，从上至下为董事长、集团副总裁/事业部总裁、总监、部门负责人、模块负责人（部分适用）、专员。这一组织变革离不开IMIP数字化平台的赋能支撑，该平台将业务进展可视化，降低了管理者的监督难度，管理幅度得以扩大。例如，某事业部下设工艺自动化研究院，有30至40位工程师负责不同的工艺领域，均直接向院长汇报。

同时，在数字化和AI技术赋能下，管理者与团队成员之间的能力差距进一步缩小，基层员工拥有了更多自主决策权。例如，此前一线质检人员经常有无法判断的场景，需要寻求上级指导进而决策；在引入AI质检工具后，一线员工基本可以实现自主检测、自主决策。

在美的打造的扁平组织中，汇报线和决策链条更短，有效提升了组织的决策效率和响应速度，让该集团能够在激烈的市场竞争中灵活应对挑战。

2.1.3 网状组织会更流行吗？

传统组织按职能进行专业化分工，各团队相对独立；网状组织则是自上而下打造的跨垂线自由组合的团队，强调协作融合。前者责任明确，易于管理；后者虽管理复杂度有所提升，但更易于实现敏捷反应与高效创新。

AI时代，市场和客户需求变化更快，组织需快速迭代。同时AI技术带来了新的复杂性，更需要不同背景和能力专长的员工协作解决问题，这些都加强了对网状组织的需求。在AI赋能下，网状组织内、跨垂线间能够更开放、实时地共享信息，快速达成共识，使得AI时代的网状组织运行更高效（参阅图7）。

图7 | AI时代，网状组织为何会更流行？

来源：案头研究；专家访谈；BCG分析。

他山之石：人类大脑的网状运行机制

人类大脑的神经网络是一个高度分布式的系统，由860亿神经元通过突触相互连接形成，通过神经元之间的交互实现信息处理和决策。这种网络结构允许大脑快速调整神经元之间的连接方式，以灵活适应不断变化的环境；同时支持不同脑区之间的交流协同，完成更复杂的认知和思考活动。

行业案例：京东引入网状组织激发创新活力

京东在企业内部搭建任务市场，开发了线上任务管理平台，以此激活网状组织。内部任务市场的本质是打破工作和职位一一对应的固化关系，将一个个工作（job）分解成一个个任务（task），同时将一个个职位（position）拆解成一个个角色（role），在全公司范围内实现任务和角色的多对多匹配。基于数字化平台赋能，实现任务发布、分配、执行、评价的全环节可视化和智能化。

任务发布：需求方可面向全公司发布任务，并明确人才需求，实现信息公开透明。

不同，比如在某产品开发项目中是算法工程师，在某用户体验设计项目中可能是领队。

任务执行：任务进展可视化，便于需求方管理；任务团队内部可更加开放地共享知识和信息，快速达成共识。

• 任务分配：AI系统可基于人才标签精准匹配和推荐；同时员工可结合能力特长自由组队，在不同团队中的角色和职能也可以有所反馈评价：任务完成后，需求方和任务团队内部互相评价，形成多维、动态的人才标签。

这种数字化和AI技术赋能下的网状组织，通过灵活的任务与人才匹配机制，能够解决大量缺少对口资源的创新型任务，快速统筹资源以响应市场变化，激发人才的创新活力。

案例来源：《哈佛商业评论》中文版，《中国式管理探索：拉姆·查兰管理实践奖获奖案例集》。

2.1.4 组织还需要边界吗？

AI时代，人类工作更加以兴趣为导向，且AI降低了各项专业活动的门槛，员工更有机会通过信息共享打破信息壁垒与部门墙。在这样的趋势下，员工可基于共同的目标、自下而上地形成“边界模糊、流动性强”的液态组织。这种组织形态打破了传统的刚性组织结构，赋予组织和人才更多共融共生的机会，尤其适用于创新业务开发。

要想充分激活液态组织的活力，需要弱化组织边界，在制度层面给予员工自主创新的动力和自由度。例如，巧用OKR工具，通过设置有挑战性的目标来延长能力边界，充分调动自下而上的工作热情；类似谷歌公司创立的20%自由时间制，要允许员工拿出一定比例的工作时间来研究自己感兴趣的项目，鼓励创新探索（参阅图8）。

来源：案头研究；专家访谈；BCG分析。

行业案例：“通往AGI之路”社区基于液态组织打造首届AI春晚

“通往AGI之路”是国内知名的开源AI知识库，同时也是连接AI学习者、实践者和创新者的社区。2024年以来，该社区基于无边界组织完成了AI春晚、“离谱村”短片等多个共创项目。

社区成员提出打造首届AI春晚的想法后，线上社区一呼百应，300多位AI爱好者志愿参与。发起人成为该项目负责人，结合项目成员的能力特长进行分组并分配任务。在项目推进过程中，关键项目信息（如项目计划、节目单、进度跟踪等）基于飞书平台在成员间实时共享。节目的全部制作环节，从脚本、分镜、图片、视频、音乐到剪辑，都最大程度发挥了AI的价值，降低门槛并大幅提高产出效率。

基于共同目标汇聚的液态组织，让团队成员成为主动的“负责人”而非被动的“打工者”，得以充分激发创新活力。最终，300余位共创者历时30天打造的首届AI春晚，获得了超过20万的播放量。这不仅仅是非营利性组织的管理创新，也是企业组织未来的一个发展方向。如今液态组织已在许多企业内部初现雏形，并将伴随AI应用的深化和工作的兴趣属性提升而持续扩大影响力。

2.1.5 AI组织还需要总部吗？

传统集团组织的总部有三大职能——引领、管控与赋能，而AI时代则需要小而精的总部。所谓“小”，AI组织信息透明且决策更加去中心化，减少了直接监督的需求，同时依托AI可实现规模化、个性化的共享服务，因此总部的管控和赋能职能可以适当弱化。所谓“精”，AI时代市场竞争更激烈，且技术投资规模更大，因此需要强化总部的引领职能，包括战略制定、资源分配、重大事项决策等顶层设计。

2.2 领导力：是否需要CEO ？角色如何转变？

传统组织中，CEO像是交响乐队中的指挥，注重自上而下的领导和按章办事。而AI组织具有明显的去中心化特征，需要CEO发挥“爵士领导力”，最大限度激发组织的创新活力（爵士领导力专题研究请见《当爵士乐遇见<道德经>：“自时代”的领导力新解》）。

爵士乐相较于古典乐最明显的特质之一是创作的去中心化。其表演乐曲的即兴创作并非完全是乐团领队一人的意志，或在领导者的“授意”和严谨指挥下进行，而是一种去中心化、人人可为、人人愿为的共同创新，因此爵士乐团所产生的创新能量更为巨大。

不过，去中心化的爵士乐团并非完全自治、肆意即兴，而是由爵士乐团的灵魂人物—往往是乐团召集人兼领队——作为“隐形掌舵人”。爵士领导力具备四大特征，值得AI组织中的CEO借鉴（参阅图9）：

图9 | 在去中心化的AI组织中，CEO需发挥爵士领导力

来源：案头研究；专家访谈；BCG分析。

• 把控全局：领队聚焦高阶规划，凭借丰富的实战经验和全面的专业沉淀，制定表演框架并把控全局，如演奏风格、配器方式、和弦主题等“交响化”规划。

精心组队：领队在演出前精心挑选团队成员，深入了解每位乐手的喜好风格和弹奏习惯，合理搭配团队，将对的人放在对的位置上。

授权自治：演奏中将舞台交给团队成员，让每位乐手在既定框架下尽情创作，交替solo，焕发光彩；做到充分授权，权予能者。

催化引导：领队在排练中帮助释放乐手的个人特色和团队的音乐张力，恰如CEO需要定期监督并为团队提供反馈引导。

另一方面，在AI赋能下，CEO的功能角色也将发生转变。传统组织中CEO的主要角色有业务发展、组织人才、外部沟通和自我投资四大类，其中部分角色在AI赋能下可以简化，而部分角色在AI时代的重要性显著提升（参阅图10）。

图10 | AI组织中的CEO角色将发生哪些转变？

来源：案头研究；BCG分析。

首先，伴随着更激烈的市场竞争，CEO的战略规划与顶层设计功能至关重要；其次，AI组织对人才密度要求更高，且关键人才是驱动组织转型和创新的重要引擎，因此CEO应着重为战略性业务及管理团队储备关键人才；第三，文化重塑在AI组织转型阶段十分重要，塑造并影响组织文化，有助于支撑战略与目标落地；第四，在与利益相关方沟通方面，虽然数字分身可以替代部分劳动密集型的沟通工作，但在与利益相关方建立信任、达成共识、判断权力动态方面仍需CEO更多投入；第五，在市场和技术高速变化的时代，CEO需持续学习迭代，不断拓宽知识和能力维度，方能保持竞争力。

他山之石：科幻电影中去中心化组织的领导定位

在《黑客帝国》系列电影中，人类反抗机器的抵抗组织Zion具有典型的去中心化特征。Zion由多个船只和任务小组组成，但并没有等级森严的领导体系。由于每个自由战士（个体）都训练有素并具备专长，在执行任务时每个船只（团队）和自由战士（个体）都被赋予高度的自主性，可以独立决策而非依赖一个集中的领导层。而Morpheus作为抵抗组织的关键领导者，他的领导方式更倾向于做组织的引领者，包括塑造组织的核心价值观、启发和激励成员、协调关键决策，而不是直接命令和控制。这种领导方式最大化激活组织潜能，实现快速敏捷反应。

2.3 人才管理：AI组织需要怎样的人才？

2.3.1 人才结构：还是金字塔型吗？

AI时代，人才结构将由传统的“金字塔型”逐步向“松树型”演进，使得员工能够更高效地完成任务，同时最大化每一层级人才的价值（参阅图11）。

图11 | AI组织的人才结构与人才密度

来源：案头研究；专家访谈；BCG分析。

短期：AI组织从0到1转型阶段，人才结构或将呈现倒钻石型。该阶段AI技术和硅基人能力有限，且组织普遍秉持着试水的心态，先试点AI应用再逐步推广，因此硅基人主要的作用是辅助或替代基层员工，且越是基层，替代效应越强。

长期：AI组织从1到N成熟阶段，人才结构或将呈现松树型。伴随硅基人能力提升和AI应用在组织内的全面推广，各层级的碳基员工规模均有缩减。对于高层和中层，由于碳基员工减少，呈现为更收敛的金字塔结构；而基层的替代效应更强，最基础的工作可完全由硅基人替代，整体碳基人规模小于中层，呈现为更扁更窄的梯形结构。在这一阶段，许多人才的职业发展起点不再是基层，而是从中层开始。

步入AI时代，各层级人才的能力要求有所转变，头部人才密度极高，中基层人才密度亦将逐步提升。具体而言：

• 高层：AI顶级专家和具备战略思维的核心高管；负责确定战略路径、技术路径、变革路径，高效分配AI资源，并平衡硅基人与碳基人的关系；人才密度极高。

中层：既熟悉业务，又理解AI技术与应用；擅长将业务与AI应用进行紧密链接，充分调用AI能力提效。

基层：在明确的顶层规划下高效执行，并能够识别和反馈一线业务问题，如校正硅基人产出，处理硅基人尚无能力处理的复杂问题等。

2.3.2 人才培养：还需要轮岗吗？

AI组织中，跨部门流动与轮岗会更频繁。一方面，AI技术将帮助员工在新岗位上快速上手、补齐短板，支撑更频繁的轮岗；另一方面，AI工具可根据员工特点提供定制化的职业发展建议与学习材料，更好地激发员工成长潜力。

值得一提的是，优秀校招生或将从中层开始培育。在远期的松树型人才结构中，基层员工将侧重于业务执行和识别、反馈一线业务的问题，整体人才需求量大幅减少。优秀校招生将有机会借助AI能力，从中层开启职业生涯，搭配适当的下放历练，更快地获得成长，并在更高的平台上发挥重要作用。

具体而言，AI可帮助校招生快速获取中层所需的部分关键能力。

• 知识获取：中层需熟练掌握行业动态、公司流程、业务逻辑等信息和知识。基于自然语言处理（NLP）、深度学习等技术，AI可快速获取信息，并通过建立知识图谱将零散的信息结构化，便于员工理解与掌握知识。

专业技能：中层需具备更强的专业能力，以监督和指导基层工作。基于多模态技术和各类增强智能类应用，校招生和中层员工的能力差距将大幅缩小。

决策能力：中层需具备复杂情境下的决策能力，包括项目规划、资源与优先级分配等。AI可以提供决策树、模拟预测等工具，帮助员工评估不同决策的影响，从而快速做出有效决策。

• 风险识别：中层需把控业务进度，识别潜在风险并做出预案。AI可进行数据挖掘与集成，并实时监控业务流程，提示异常行为；特别是当AI具备推理分析能力后，可进一步解析业务的因果关系，识别潜在风险。

但中层岗位所需的领导力，如沟通能力、团队建设、冲突解决、树立威信、个人魅力等，AI赋能的帮助有限，而这也将成为未来人才的差异化竞争力之一，需重点培养和考察。

2.3.3 关键人才：需储备哪些碳基人才？

三类碳基人才将在AI组织中发挥关键作用：

• AI领航者——顶尖AI专家：负责AI战略制定、技术方向把控、技术创新与风险评估等；如首席人工智能官（CAIO）等高层，对人才要求极高。

• AI设计师——技术与业务复合型人才：负责搭建底层模型、模块化AI能力平台，并结合特定用例设计AI产品与工具。AI设计师有六个关键角色，其中以算法工程师为核心，多为中层人才（参阅图12）。AI组织在转型阶段对此类人才需求量大，到成熟阶段因部分人才可硅基化，对碳基人的需求量会回归中等水平。

变革专家——管理与技术复合型人才：推动组织的流程再造与管理变革；负责AI的内部宣贯，推动部门与个人应用新技术。变革专家多为中高层人才，AI组织对此类人才的需求量保持在中等水平，成熟阶段亦需要此类人才来持续推进管理变革。

图12 | AI设计师有六个关键角色，负责AI能力部署与AI产品开发

来源：案头研究；专家访谈；BCG分析。

行业案例：某国内领先大模型团队的关键人才储备

某国内领先大模型研发团队，自主开发底层大模型，并侧重B端行业应用。我们可从组织架构中窥见其人才储备的策略。首先是业界大牛作为AI领航者，该团队的AI首席科学家有着极高的技术权威性和行业影响力，曾为海外知名AI教授、IEEE Fellow；负责大模型顶层设计、技术路线研判，是该大模型团队的灵魂人物。其次是AI设计师负责模型开发与应用落地，底层架构工程师、算法工程师等技术人才为中流砥柱，人数占比约80%。同时，因业务洞察对应用侧至关重要，需要产品经理和行业专家梳理业务逻辑，跨越业务和算法的鸿沟。正是这些关键人才支撑着该团队不断推进技术创新与扩大行业应用。

2.4 考核激励：如何优化激励考核机制？

2.4.1 考核会更智能吗？

在AI赋能下，组织的绩效考核将更为智能。首先，AI可帮助制定更合理的KPI指标。AI通过数据分析，能够找到影响组织核心业务目标的根因，并注意考核指标和战略目标的链接。更为重要的是，AI可提高组织和个人的KPI表现。AI可以将组织内碳基人的最佳实践复制下来，形成辅助碳基人的生产工具或硅基人；同时，AI可实时监测KPI，并提供专业的绩效提升建议。

行业案例：家居电商Wayfair通过AI优化KPI设计

美国最大的家居电商平台Wayfair利用AI重新审视其销售丢失（lost sales，指未能实现的潜在销售）背后的根因，进而优化KPI设计。此前，Wayfair使用“单品的销售丢失”来衡量销售策略的有效性。但AI通过数据分析发现，在50%-60%的情况下，单品的销售丢失是因为该客户购买了同类别的其他单品。这一洞察促使Wayfair将KPI重新设计为“同一产品类型的销售留存”。借助新的、更为合理的KPI，Wayfair能够结合客户偏好进行更有效的产品推荐，包括产品特征、价格、发货时间等，从而提升销售表现。

行业案例：赛诺菲利用AI为绩效提升输出建议

赛诺菲（Sanofi）作为全球领先的医药公司，在AI应用方面也展现出前瞻性。赛诺菲与第三方合作开发了AI应用Plai，全球约10,000名管理者可通过Plai应用查看KPI。该平台可提供公司业务的360度全景图，显示不同KPI之间的相关性，还可识别绩效差距，并基于实时交互提出绩效提升建议。

例如，当Plai预测某个产品可能会出现缺货情况时，会及时通知供应链、销售等相关部门，员工可以对AI提问：“大概多久会出现缺货情况？对整体销售目标是否有影响？如何解决缺货问题？”AI工具通过与员工交互输出绩效提升建议，帮助其快速且有效地应对业务挑战。

2.4.2 如何激励AI先行者？

未来的AI组织需要碳基人和硅基人共同合作，那么如何激励碳基人中的AI先行者，促使其训练出更高能的硅基人并扩大硅基人应用，将成为管理层需要思考的重要课题。

研究认为，在AI组织中，碳基人与硅基人将逐渐形成价值创造与分配的正向循环。AI组织会基于碳基组织和个人的差异化贡献，分配硅基人创造的收益，包括成本节降、额外产出等（参阅图13）。

来源：案头研究；专家访谈；BCG分析。

• 面向碳基组织：核心是要激励其投入开发与训练硅基人的资源。若为自动化硅基人，可结合自动化渗透率分配其收益，以加速AI替代；若为辅助型硅基人，可结合使用方评价分配硅基人收益，促进硅基人的性能优化和迭代。

面向碳基员工：组织需要金牌碳基员工为训练硅基人贡献最佳实践，并不断迭代，因此需要给予最大分配倾斜；而其他碳基员工重在推广AI应用，可视AI赋能后的绩效提升效果分配。

2.5 组织文化：以人为中心，还是以AI为中心？

在人工智能的浪潮中，组织正站在转型的十字路口，需要重塑企业文化。文化上既要拥抱AI带来的积极变革，激发创新和提升效率，也要警惕和规避可能伴随AI而来的负面效应。管理层应着重培育六大文化要素，以此作为企业文化转型的灯塔。

创新：随着AI承担大部分重复性工作，碳基员工（尤其是行业专家）可聚焦创造性议题的思考、促进创新。

持续学习：技术高速发展倒逼碳基员工持续学习新技能和新技术，关注成长发展，以保持自身竞争力。

• 透明：AI可促进信息共享，推动知识的沉淀和互通，打破部门墙，营造公平透明的工作氛围。

• 协作：AI帮助不同部门和不同员工更好地理解彼此的工作，促进跨领域协作；同时，人与AI协作将成为新的时代主题。

以人为中心：强调利用增强式AI，关注人的价值，保持碳基员工的职业认知，降低“被取代”的不安全感。

• 认知多样性：过度依赖AI会导致产出相似、缺乏创造力，因此认知多样性和挑战权威的精神尤为重要。

这些要素将成为AI组织文化的基石，亦是激发组织创新力和凝聚力的关键，支撑组织在变革的洪流中乘风破浪，稳健前行。

3. 看今朝：如何加速向AI组织转型

AI时代宛若一片璀璨的星辰大海，铺展开一幅充满无限可能的壮丽图景。高瞻远瞩的企业管理者们应尽早开启向AI组织转型的航程，推动组织在激烈的市场竞争中占据先机。为加速AI转型，需要自上而下的战略推动与自下而上的创新激活双管齐下。

3.1 自上而下的战略推动

首先需要明确的是，组织的AI转型是“一把手工程”。考虑到“被替代”的不安全感，部门或个人层面推广AI应用均存在阻力，需要CEO自上而下推动。CEO应发挥引领作用，将AI转型作为企业战略的核心，确保从顶层设计到执行层面都能得到充分的支持和资源配置。

其次，组建变革团队。在CEO之下设立一个变革管理部门，确保该部门能级足够高、具有足够的权威性和影响力。该部门将作为连接高层战略和基层执行的桥梁，负责AI应用的内部宣贯，制定AI转型的具体计划并推动变革实施。

同时，储备关键人才。管理层需明确AI组织在转型过程中所需的关键人才，包括AI领航者（如首席人工智能官）、AI设计师（底层架构工程师、算法工程师、软件开发工程师、产品经理、业务/行业专家、治理专家）、变革专家等，推动人才盘点，识别人才缺口并进行定向招募。这将为组织的AI转型提供坚实保障。

3.2 自下而上的创新激活

当然，只有自上而下的推动是远远不够的。成功的AI转型还需要激发员工的创造力和主动性，促使员工成为AI转型的积极参与者，自发探索AI的应用潜力，为AI转型注入源源不断的动力。

第一，在AI先行者团队试点，发挥鲶鱼效应。选择对AI接受度高、转型意愿强的团队作为先行者，同时确保试点项目复杂度低、风险可控。试点项目的成功，不仅能够展现AI应用的价值和潜力，还能发挥鲶鱼效应，促进整个组织对AI的积极态度，激励更多团队探索AI应用。

第二，激活液态组织，鼓励自主创新。倡导并支持员工自发、自下而上驱动的AI创新项目，为那些对AI充满热情的员工提供一个自由聚合和协作的平台。管理自由度是创新的催化剂，组织要在制度层面为员工提供必要的自由工作时间保障，并通过OKR工具设置有挑战性的目标，让员工的创造力成为推动AI转型的强劲动力。

第三，重塑员工技能，为创新赋能。提供系统化培训，帮助员工进行AI时代的技能提升与重塑，更好地适应AI时代的发展要求。包括但不限于以下几个关键领域：

• AI知识和素养：学习AI概念和基本原理，例如如何应用AI工具，如何编写和优化提示词（prompt）。

数据分析和决策：如何理解和提炼AI生成的洞察信息，从而提高决策的质量和效率。

• 商业敏锐度：将AI输出与业务目标进行关联，认识到AI的局限性，判断AI输出是否稳健可靠。

以人为本：运用AI洞察满足人的诉求，强化同理和共情能力，以人为中心地设计AI系统的界面与体验。

• 合规性评估：针对AI生成的洞察信息，评估其道德合规性以及是否存在偏见。

结语

AI时代的宏伟蓝图正在我们面前徐徐展开。商业领袖们需要深思，在这场技术革新的浪潮中，如何通过管理模式的创新迭代重塑企业竞争力？本报告畅想了AI时代组织进化的方向，从组织形态到领导力的转变，从人才管理的革新到考核激励的创新，再到文化的重塑，以期为商业领袖们提供启迪。

未来已来，站在时代发展的十字路口，期望更多有远见卓识的管理者能够将思考转化为行动，以开放的心态和坚定的信念，加速组织AI转型的步伐，成为AI时代的先行者。充分激发组织的创新活力，迎接一个更加智能、高效、开放的组织新纪元！

后记

关于人工智能未来的争议持续存在，且主要围绕着两个问题展开：其一，通用人工智能（AGI）何时会出现？其二，AGI的出现对人类意味着什么？目前业界存在四个主要的学派1 ，且均有世界顶尖的人工智能专家支持（参阅图14）。

图14 | 关于人工智能未来争议的四个主要学派

如果超人类水平的人工智能出现，会是一件好事吗？

技术怀疑主义者（Techno-Skeptics）：达到或超越人类智能水平的AI在可预见的未来（百年内）不会实现。

数字乌托邦主义者（Digital Utopians）：AGI会发生且绝对是一件好事；相信AI会在人类的绝对控制下创造价值，解决人类社会许多现有问题。

人工智能有益运动支持者（Members of the Beneficial-AI Movement）：AI发展应该以确保其对人类有益为前提，人类需制定相应的规范和措施，提高“结果是好事”的可能性。

卢德主义者（Luddites）：反对人工智能，认为其会导致大规模失业和社会不稳定，并最终掌控、甚至消灭人类。

本研究的观点基于“人工智能有益运动支持者”学派，认为AGI在未来数十年将会实现，且AI将在人类的可控范围内发展。对组织而言，部分任务和职能条线有可能实现完全自动化和硅基化，通常是数据密集的、简单的、重复的、重要性低的、独立的工作，如客服工作。但组织的整体结构仍将由人类与AI共同构成，需要协作共赢。原因有三：其一，对于特定任务而言，AI难以完全超越人类，人机协作的增强智能可能更有效，如理解情感、颠覆式创新等；其二，战略目标、组织架构等顶层设计仍然需要人类在系统中定义；其三，组织需要人类对AI伦理道德等问题进行监管。

本研究谨作抛砖引玉，期待更多观点碰撞与交流，进而描绘出人工智能未来更清晰的轮廓与图景！

关于作者

阮芳是波士顿咨询公司（BCG）董事总经理，全球资深合伙人，BCG组织与人才专项中国区负责人，BCG亨德森智库中国区联席负责人。

严慎予是波士顿咨询公司（BCG）董事总经理，全球合伙人，BCG X中国区负责人。

俞晨骜是波士顿咨询公司（BCG）董事总经理，全球合伙人。

唐卓俊是波士顿咨询公司（BCG）合伙人，BCG组织与人才专项中国区核心领导。

王秋萌是波士顿咨询公司（BCG）咨询顾问。

关于BCG亨德森智库

BCG亨德森智库是波士顿咨询公司（BCG）的战略智库，致力于采用远见卓识来探索和开发新颖的商业、技术和科学领域的宝贵洞察。亨德森智库邀请商业领袖进行思维碰撞式的讨论和实验，以拓宽商业理论和实践，并从业务内外汲取转化创新理念。如需了解更多详细信息，请登录bcghendersoninstitute.com。

关于BCG X

BCG X是波士顿咨询公司（BCG）的数字化构建与设计部门。这一全新部门汇聚近3,000名技术专家、数字化构建专家和设计师，致力于协助企业客户加速数字化转型，并实现科技及商业方面的创新。

我们将加速发展BCG深厚的行业与职能专长，整合先进技术知识与志存高远的企业家精神，以协助组织实现大规模创新。

我们的端到端全球团队横跨不同专项领域，与客户密切协作，共同打造锐意创新的颠覆性产品、服务与业务，助力客户解锁新的可能性，制胜未来。

通过建立集数字化构建、商业战略与能力加速于一体的综合组织，BCG X超越商业咨询与技术供应商所能单独创造的价值，为客户提供独有的工具组合以加速促进其数字化转型之旅，实现1+1>2的效果。

关于波士顿咨询公司

波士顿咨询公司（BCG）与商界以及社会领袖携手并肩，帮助他们在应对最严峻挑战的同时，把握千载难逢的绝佳机遇。自1963年成立伊始，BCG便成为商业战略的开拓者和引领者。如今，BCG致力于帮助客户启动和落实整体转型，使所有利益相关方受益——赋能组织增长、打造可持续的竞争优势、发挥积极的社会影响力。

BCG复合多样的国际化团队能够为客户提供深厚的行业知识、职能专长和深刻洞察，激发组织变革。BCG基于最前沿的技术和构思，结合企业数字化创新实践，为客户量身打造符合其商业目标的解决方案。BCG创立的独特合作模式，与客户组织的各个层面紧密协作，帮助客户实现卓越发展，打造更美好的明天。

如需获得有关BCG的详细资料，请发送邮件至：GCMKT@bcg.com。

如欲了解更多BCG的精彩洞察，请关注我们的官方微信账号：BCG波士顿咨询；BCG数智港；“BCG洞察”小程序；BCG微信视频号。

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未来已来：AI组织进化论

目录

未来已来：AI组织进化论

前言

1. 瞻远景：AI时代蓝图展望

2. 探前路：AI时代组织如何进化

2.1 组织形态：是否会去中心化？还需要总部吗？

2.1.1 组织如何建设AI能力？

2.1.2 科层式组织还会存在吗？

图6 | AI时代，科层式组织将进一步扁平化

他山之石：蚂蚁群体的去中心化特征

行业案例：美的集团推动组织扁平化

2.1.3 网状组织会更流行吗？

他山之石 ：人类大脑的网状运行机制

行业案例：京东引入网状组织激发创新活力

2.1.4 组织还需要边界吗？

行业案例：“通往AGI之路”社区基于液态组织打造首届AI春晚

2.1.5 AI组织还需要总部吗？

2.2 领导力：是否需要CEO ？角色如何转变？

他山之石 ：科幻电影中去中心化组织的领导定位

2.3 人才管理：AI组织需要怎样的人才？

2.3.1 人才结构：还是金字塔型吗？

2.3.2 人才培养：还需要轮岗吗？

2.3.3 关键人才：需储备哪些碳基人才？

行业案例：某国内领先大模型团队的关键人才储备

2.4 考核激励：如何优化激励考核机制？

2.4.1 考核会更智能吗？

行业案例：家居电商Wayfair通过AI优化KPI设计

行业案例：赛诺菲利用AI为绩效提升输出建议

2.4.2 如何激励AI先行者？

2.5 组织文化：以人为中心，还是以AI为中心？

3. 看今朝：如何加速向AI组织转型

3.1 自上而下的战略推动

3.2 自下而上的创新激活

结语

后记

关于作者

关于BCG亨德森智库

关于BCG X

关于波士顿咨询公司

他山之石：人类大脑的网状运行机制

他山之石：科幻电影中去中心化组织的领导定位

BCG-人工智能行业：未来已来，AI组织进化论