拆解AI智能體三大失敗陷阱，零一萬物馬杰談組織轉型的生死線

受 訪|馬杰 零一萬物聯(lián)合創(chuàng)始人

采 訪|齊卿

2025年被認為是AI Agent（智能體）的發(fā)展元年。OpenAI 董事長Bret Taylor在近期的一次訪談中談到，AI智能體不僅僅是一個工具，而是真正成為企業(yè)中的一個角色，企業(yè)只有理解智能體，才有資格參與AI時代的競爭。

Bret Taylor指出，很多企業(yè)已經(jīng)在探索AI智能體在組織中的應用，但可能大多數(shù)企業(yè)將其視為一個助手，而不是一個“角色”，二者之間的差異可以參考表 1所示的內容。在Bret Taylor看來，企業(yè)應用AI智能體存在三大失敗陷阱，分別是：

1.企業(yè)運用AI智能體生成方案，但不允許它做出決策。

2.企業(yè)在業(yè)務流程中整合AI智能體，但不愿拆除落后的舊流程。

3.沒有部門為AI智能體的結果負責，一切問題都歸咎為模型問題。

表 1 助手與智能體的差異

企業(yè)如何理解AI智能體對組織帶來的深遠影響，組織內部署AI智能體如何避免失敗陷阱，如何重構人機協(xié)同的邊界？

本篇《AI轉型啟示錄》專欄文章，我們邀請了零一萬物的聯(lián)合創(chuàng)始人馬杰，從大模型從業(yè)者的角度，就上述問題展開探討。

AI將對企業(yè)組織結構帶來根本性變革

中歐商業(yè)評論（以下簡稱CBR）：AI對企業(yè)組織會帶來哪些改變？

馬杰：AI對生產(chǎn)的組織方式，包括組織本身的變革都會產(chǎn)生很大影響。現(xiàn)在明確能看到的是企業(yè)用AI做降本增效，但這不是唯一路徑。AI的核心價值在于把重復性腦力勞動替代掉，同時解決結構性人才短缺問題。

以化工行業(yè)為例，它們需要既懂專業(yè)又能做銷售的復合型人才，這類人才在化工行業(yè)人才市場上是非常稀缺的。而AI模型的引入可將初級銷售人員快速賦能為領域專家，從而提升整體銷售效率。這種結構性能力補充將成為AI在傳統(tǒng)行業(yè)應用的核心價值。

從單個企業(yè)來看，大家可能會擔心AI帶來的崗位替代、裁員等問題。但我們要將眼光擴展到全行業(yè)，就會看到AI真正的創(chuàng)新場景在“增強”而非“替代”。例如當前醫(yī)療、教育等領域存在大量專業(yè)能力缺口，如果用AI輔助基層醫(yī)生和教師，我們可以惠及大量的學生、病人，這能產(chǎn)生比替代重復崗位更大的社會價值。

未來的組織形態(tài)可能徹底改變。金字塔結構可能轉型為全員領導模式：人類負責目標制定、資源分配和結果驗收，具體執(zhí)行完全由AI完成。這種組織變革的速度和程度尚需探索，但底層邏輯已經(jīng)顯現(xiàn)——人與AI的分工將重構管理架構。

AI時代組織進化的邏輯

CBR：在您看來，AI原生組織應具備哪些特征？

馬杰：真正的AI原生組織尚未出現(xiàn)，但形態(tài)已可預見：每個部門只需人類領導負責戰(zhàn)略決策，具體執(zhí)行完全由AI代理完成。這種組織不是簡單的人機協(xié)同，而是重構了管理范式——人類轉型為目標架構師，AI成為執(zhí)行引擎。

組織進化將經(jīng)歷三個階段：（1）助手模式（AI輔助具體任務）；（2）副駕駛模式（人機共同決策）；（3）自主代理模式（AI全流程閉環(huán)）。當前處于第一階段向第二階段的過渡期，三年內可能看到原生組織雛形。

管理架構面臨根本挑戰(zhàn)：當AI能完成全流程執(zhí)行，傳統(tǒng)的KPI體系將失效。新的管理范式需要建立“目標-資源-驗收”的三角體系，重點考核戰(zhàn)略制定質量和資源調配效率，而非執(zhí)行過程控制。

CBR：AI智能體在組織管理中將扮演何種角色？

馬杰：由于智能體的出現(xiàn)，未來組織可能呈現(xiàn)“一人一部門”的極簡形態(tài)，管理者管理的是智能體。管理者應將智能體視為組織的一部分，對它們設定目標、分配資源并驗收結果，具體執(zhí)行由智能體完成。這種去中心化組織形式將極大釋放個體創(chuàng)造力，但對管理者的戰(zhàn)略規(guī)劃與AI協(xié)作能力提出更高要求。盡管完全實現(xiàn)尚需時日，但組織形態(tài)的漸進式演變已悄然開啟。

AI在重塑企業(yè)決策權

CBR：人工智能的應用，對企業(yè)決策權會帶來哪些變化？數(shù)據(jù)科學家的話語權，會不會超越傳統(tǒng)業(yè)務高管？

馬杰：AI的崛起正在重塑決策權分配。在成熟協(xié)作模式下，AI可獨立完成重復性任務，人類則專注于戰(zhàn)略規(guī)劃與創(chuàng)造性決策。然而，顛覆性創(chuàng)新仍需依賴人類的直覺與靈感，AI在隨機性探索領域存在天然局限。這種分工不是靜態(tài)的，未來企業(yè)需構建動態(tài)決策矩陣，根據(jù)任務復雜度靈活調整人機協(xié)作深度。

數(shù)據(jù)科學家的角色會發(fā)生轉變，從技術實施者升級為“業(yè)務翻譯官”。核心價值不再是模型開發(fā)，而是搭建業(yè)務需求與技術能力的轉換橋梁。最終話語權仍歸業(yè)務部門，但溝通效率決定轉型成敗。

AI的應用，會使企業(yè)迎來超級員工時代,AI將個體效能提升十倍級。但這不是簡單的效率游戲，而是創(chuàng)造新的價值維度——普通員工能承擔專家級工作，中小企業(yè)可獲得巨頭級能力。

在AI時代，企業(yè)如何思考戰(zhàn)略？

CBR：面對AI的到來，企業(yè)可以從哪些角度思考戰(zhàn)略轉型？

馬杰：企業(yè)在AI時代需重新審視戰(zhàn)略定位。AI并非獨立的競爭優(yōu)勢，而是滲透至各領域的生產(chǎn)力工具。未來企業(yè)競爭將聚焦于“AI+領域知識”的深度融合能力。以化工行業(yè)為例，率先引入AI優(yōu)化銷售流程的企業(yè)可通過成本結構變革搶占市場先機。企業(yè)轉型需注重業(yè)務與AI能力的協(xié)同，而非單純追求技術先進性，業(yè)務專家與AI團隊的協(xié)作將成為關鍵成功因素。

企業(yè)轉型的核心是“業(yè)務+AI”而非“AI+業(yè)務”。每個行業(yè)的競爭本質不變，AI只是新的生產(chǎn)力工具。就像所有現(xiàn)代企業(yè)都完成了數(shù)字化，未來成功企業(yè)都將是AI化的，但決勝關鍵仍在業(yè)務本身。

與互聯(lián)網(wǎng)時代不同，AI轉型必須同步考慮技術可行性和成本結構。企業(yè)家的新必修課是預判技術演進曲線，在技術成熟度與商業(yè)回報間找到平衡點。企業(yè)家可以參考李開復博士提出的TC-PMF框架。與傳統(tǒng)的“產(chǎn)品-市場契合度（PMF）”框架不同，TC-PMF框架強調，技術（T）與成本（C）必須與產(chǎn)品（P）和市場（M）深度融合，形成動態(tài)平衡。AI技術的引入不僅是工具升級，更是對商業(yè)模式的重構。企業(yè)需在技術可行性、經(jīng)濟性與市場需求之間找到最優(yōu)解。例如，醫(yī)療AI領域需平衡算法精度、算力成本與臨床價值，這種多維權衡將決定技術落地的成功與否。

AI智能體正從輔助工具進化為組織中的"新角色"，能夠獨立決策并執(zhí)行任務，這將徹底重構人機協(xié)作模式。企業(yè)若想成功應用AI智能體，必須避免將其僅視為效率工具、固守舊流程或推諉責任等三大陷阱，而應積極擁抱組織變革。

在組織變革之后，企業(yè)如何有效開展適合AI時代的復合型人才培養(yǎng)，我們將在之后的文章中繼續(xù)探討。歡迎讀者繼續(xù)關注我們的專欄。

《中歐商業(yè)評論》與中歐商業(yè)在線攜手開啟“2025 AI 轉型啟示錄”系列調研，針對AI原生組織及其進化路徑、當下企業(yè)在 AI 應用領域的實際狀況、組織變革的前沿實踐，以及 AI 時代人才培養(yǎng)的關鍵策略與路徑展開深入探討，敬請持續(xù)關注本刊公眾號，精彩內容將陸續(xù)呈現(xiàn)。