魏浩征/文
近期，麦肯锡发布了名为《智能型组织:AI时代的下一代组织范式》（TheAgenticOrganization：ContoursoftheNextParadigmfortheAIEra）的重磅报告。
该报告将组织形态的演变分为三大阶段：工业时代是层级制与流水线，数字时代是跨职能团队与敏捷迭代，AI时代组织的核心将由“人类+AI智能体”共同组成。工业化时代管理的是人手，数字时代释放的是人脑，AI时代则是人类与AI的复合协作。
这份报告用全球化的视角和系统性研究验证了：AI驱动之下，组织进化的终点将是自驱型组织。对企业来说，这并非仅是多了一个选项，而是必须面对的组织范式革命。
组织范式转移
麦肯锡在上述报告中指出：AI正在带来自工业革命和数字革命以来最大的组织范式变迁。
这个新范式被称为“智能型组织”，其核心是人类与AI智能体（包括虚拟和物理形态）大规模、低成本地并肩创造价值。
这个判断与业界愈发清晰的一个共识高度吻合：未来，极少数顶尖人才与AI协同创造的产出，将超越传统的庞大团队。个体的战略思维与系统认知能力将被AI极度放大，形成“以一当千”的格局。组织本身将演变为一个由人类智慧与AI能力共同驱动的共创型智能体。
这份报告提出的几个结论值得注意。
首先是产出极度集中化：极少数高效能个体在AI放大下，将实现“以一当千”的生产力。过去依靠大规模人口堆叠流程效率的竞争模式将逐步失去优势。
其次是组织形态转变：金字塔式的职能层级正在走向扁平化、网络化和高度自治的团队生态。组织结构不再是静态的编制表，而是动态的任务协作网络。
其三是人机协同新关系：从“人使用工具”变为“人与智能体协同共创”。管理对象从单纯的人，扩展为智能体、工作流与数据资产。领导者的角色也要从监督者转向“经营智能体”的构建者。
其四是竞争力重心迁移：企业从规模与流程效率，迁移到认知能力、数据优势与协同速度。谁能把握认知、组织协同与数据闭环，谁就拥有未来的护城河。
麦肯锡给出的一个具体场景发人深省：2到5人的小团队能够带领并管理50到100个AI智能体，完成端到端的业务目标。这既是未来组织形态的缩影，也是运营效率的量化想象。
智能型组织的支柱
那么，如何系统性构建这样一个组织？麦肯锡在报告中提出了五大支柱。笔者在实践中将其进一步解读为可落地的行动框架重点。
首先是商业模式，企业需要重构竞争优势。
未来企业的优势将来自以下三条并行的路径：通过AI原生渠道实现实时的个性化服务，提升客户的黏性与转化；通过AI优先工作流，把边际成本压近算力成本，实现规模化的低成本交付；构建受保护的“专属数据花园”，形成不可复制的数据护城河，使模型与业务闭环难以被同行复制。
企业将不再被传统行业边界束缚，有望成为满足客户多元需求的生态体。这也是产品/服务公司向生态经济体的进化。
笔者的实践建议是，企业需要重构收入模型，同时将数据产权、隐私合规和模型治理作为进入门槛来经营。
第二是运营模式，企业需要重新定义组织单元。
传统的职能孤岛、部门墙将被彻底打破，组织的基本构建单元变为“以成果为中心的智能团队”。正如自驱型组织的终极形态，每个团队由少数人类成员负责定义目标、监督进程与处理例外事务，日常执行由若干AI智能体承担。组织架构图将进化为动态的任务协作网络图。
笔者的实践建议是，企业需要用“目标—能力—智能体”重塑组织单元；将岗位描述转变为“成果陈述+接口规范”，建立任务编排与分权体系，支持按需弹性编队。
第三是治理机制，企业需要嵌入式、实时的智能治理。
当智能体在运行时，传统的稽核、月报、会议已不能满足治理需求。治理需要嵌入每个工作流：批评者智能体、护栏智能体、指标监控体和人类审批节点共同组成“7x24”小时的实时治理体系，同时确保人类主体保留最终问责权。
笔者的实践建议是，企业可建立“可解释性+回溯链路”的治理基线；将合规要求、风控边界和伦理红线写成可执行的策略模板，植入到工作流中；引入审计日志和模拟沙盘机制，做到可回溯、可复现。
第四是人才与文化，新角色与组织需要达成“底层协议”。
AI不仅改变了工作方式，更改变了对人才的定义。麦肯锡报告指出其中的三类关键角色：M型领导者，跨领域的通才，能整合资源并统领复杂系统；T型解题者，在某一领域有深厚积累，负责处理复杂的例外与深度问题；AI赋能者，一线员工通过AI工具放大影响力，专注于情感连接与高价值的人际互动。
与此同时，企业文化的功能也升级为组织的“免疫系统”，不仅承载企业的价值观，更是保证人机协同在大规模自治中不致失控的道德与行为底线。
笔者的实践建议是，企业要重塑认知能力、系统思维、AI素养等能力模型；通过训练营、跨职能轮岗与“实战沙盘”培养M型与T型人才；把企业文化嵌入操作规范和绩效体系，形成可量化的行为指标。
第五是技术与数据，企业要形成从集中管控到全员参与的动态生态。
技术能力不再是IT部门的专利。AI使业务人员能直接创建自动化、管理数据和构建工作流。组织需要构建智能体网格平台，并采用动态寻源（open-sourcing、best-of-breed组合）策略，避免依赖单一供应商。
笔者的实践建议是，企业可以建立低代码/无代码平台、数据中台与大模型运营平台（MLOps），并配合接口规范（API-first），实现内外技术组件像搭乐高一样组合使用；并把安全、合规、成本与供应商多样性纳入平台设计。
争议与选择
从理论走向实践的路上存在着几个关键的争议点。厘清这些争议，有助于帮助企业降低变革风险、加速落地。
争议一：企业的管理中层最终会消失，还是实现了角色的进化？
一种观点认为，在扁平化、智能体自主协作的组织中，传统的管理中层将失去价值。另一种观点则强调，中层在战略承接与文化传导上的功能依然至关重要，无法被完全替代。
笔者认为“传声筒”和“监督员”式的传统中层管理岗位将急剧减少，但“教练型”“边界设定者”和“赋能型”中层角色将大量涌现。换言之，中层不是消失，而是重塑为更高价值的连接器与赋能者。
争议二：企业组织的进化路径究竟是构建全新的原生组织，还是采用渐进式混合的方式推进？
一种是从零开始试验及构建AI原生组织，另一种则是在既有业务中寻找场景，逐步注入AI。两条路径并存。
麦肯锡建议采取“灯塔域”策略：选择具有高可见性和技术可行性的业务领域做破坏式试点，进行颠覆性的AI原生重构，打造样板；同时，在全公司系统性建设五大支柱能力，形成可复制的实践模板。
实践证明，这种“特区制+全域能力建设”，既能快速示范，也能降低整体风险。
争议三：企业是追求群体智慧的涌现，还是通过AI实现工具化“降本”？
AI超级员工能24小时工作、无情绪波动、可无限复制，还能快速适配多国语言环境，并且，AI边际成本持续降低；而人力成本相对固定，但简单地把AI当成裁员与降本工具，是短视且危险的做法。
我坚持认为两者是完全可以统一的：真正的降本来自于价值升维，把人的时间从重复性任务释放出来，投入到更高价值的创造性工作与协同中，从而实现“更少的人做更多、更高价值的事”。将AI视为简单的人力替代工具，是对这一革命性技术的最大误解。组织应当把群体智慧的涌现作为核心目标，把成本优化作为结果而非唯一目的。
企业可以通过堆积木的方式，实现AI从降本到增效的转变，精准定位各部门的关键绩效指标（KPI）。当公司数据与行业数据形成闭环，配合优质AI智能体，这才是企业未来的护城河，与传统模式有本质区别。
实操框架：哪里先动、怎么动
面对这场变革，企业家和高管应当如何起步？
下面提及的三个步骤可以直接落地。
第一步是确立“一号位工程”，需要企业CEO亲自领跑。这绝非技术负责人或人力资源负责人可以独立完成的项目，而是企业的战略重塑工程，需要CEO亲自推动：明确战略愿景、设定优先级、调动资源、并承诺在治理与激励上做出结构性改变。
第二步是选定“灯塔域”，先试点，后复制。企业高管需要回答这些问题：哪个业务场景既能体现AI带来的边际改进，又足够可见以推动组织变革？企业高管需要在这个领域大胆重构权责与工作方式，做出可测量的成果与治理样本，作为全公司推广的模板。
第三步是聚焦三大核心转变。在麦肯锡五大支柱基础上，笔者认为下面三个“心法”更容易上手。
首先是运营层面，企业管理者要把管理的重心从监督、管控人的行为，转向设计工作逻辑、定义预期成果与接口，实现从“管人”到“理事”的转变。
其次是文化层面，企业要构筑“免疫系统”，把企业价值观和风控底线写成“可执行的规则”，内嵌到工作流与智能体策略中，形成组织与AI的自动约束机制。
最后是能力层面，管理者要坚持“动态寻源”，以开放生态的思路构建技术能力，追求“为我所用”，而非盲目追求“为我所有”，把供应商的多样性、可替换性与成本控制纳入长期采购与技术战略。
对希望能尽快付诸实践的企业高管来说，以下是一份简洁的落地检查清单：CEO签署并公开“一号位”变革声明，成立跨职能变革指挥部；选定1—2个“灯塔域”，定义目标与KPI（时间窗口为6—12个月）；建立智能体网格平台，支持低代码、数据接入、模型管理与审计链路；设计并上线实时治理模块，包含护栏策略、异常报警与人类审批回路；重塑人才画像与激励机制，增加AI素养、认知能力与跨域协作能力的考核权重；
启动文化训练与伦理准则写入，把可执行的行为准则放入合同、绩效与晋升规则中；实施供应商多样化策略，把“可替换性”作为采购条款的一部分。
我们正在见证历史性时刻：先进的生产关系，终于迎来了最先进的生产力。智能型组织不是一个华而不实的管理新词，而是AI时代组织形态的终极答案——它已经从理论走向了现实。
对于那些看清趋势并果断行动的企业家与高管，这将是打造巨大竞争优势的黄金期。对于犹豫不决的观望者，淘汰他们的可能不是某一个竞争对手，而是时代本身。
时代提出了选择题，请企业家们务必慎重且迅速地作答。
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