AI智能体作为首位雇员：重塑初创公司的人机协作与未来工作范式

想象一下，如果你的新创企业的第一位“成员”并非人类，而是一个人工智能代理，这将会引发怎样的革命？这一极具挑战性的问题，构成了微软与纽约大学斯特恩商学院技术MBA项目为期一学期合作的核心。三十名学生被划分为六个模拟初创公司的团队，他们获得了搭载最新智能体功能的微软365 Copilot的使用权限，并被要求重新构思，当AI从成立首日便深度嵌入时，工作将如何演变。他们的使命是：打破传统工作流程，创建“前沿企业”，深入探索人机协同的未来前景。

“前沿企业”被定义为不仅仅采纳AI，而是围绕AI构建的组织架构。这些公司从诞生之初，就将AI智能体整合到每一项职能中，重新设计工作流程、决策机制和团队结构，以实现人机协作的最大化效益。在此项目背景下，“前沿企业”模式推动学生们超越自动化思维，去探究在将AI视为核心团队成员（而非附加工具）的组织中，领导力与规模扩张的真正内涵。

研究结果既令人振奋、具有颠覆性，又发人深省。最为成功的团队不仅借助AI完成任务，还着力挖掘其创意潜能，例如构建组织结构图、重塑项目演示内容，甚至提出假设性商业模式，以激发人类领导者的回应。在此过程中，他们发现了一种全新的工作范式，其中AI是一个积极主动、持续进化的团队伙伴。

本文将他们的研究成果提炼为四个变革性主题，这些主题重新定义了我们在AI时代对工作、团队和领导力的认知。这些观察到的变化紧密相连：工作的发起方式影响着招聘需求，团队的管理方式塑造了决策过程。它们共同为构建和领导原生AI组织提供了行动路线图。

研究方法

参与纽约大学斯特恩商学院与微软合作项目的学生被分成多个团队，每个团队获得一个初创公司命题，并 tasked with creating their business. 他们可以进入一个虚拟商业环境，在其中进行会议、发送电子邮件和创建文档，并且能够使用微软最新的AI功能。初创公司的想法涵盖了一家家用太阳能企业、一个提供个人理财建议的消费类应用程序，以及一家健康与健身可穿戴设备公司。

该项目分两个阶段推进。首先，学生们利用Copilot模拟启动一家初创公司，分配管理角色、起草商业计划、创建内容并测试工作流程。随后，他们思考一家“AI先行”的公司（微软称之为“前沿企业”）未来可能如何运营，为将AI智能体深度融入每一项职能的组织制定蓝图。该项目的目标是探索“AI智能体助力的未来工作”，并理解如何在商业环境中高效利用AI。关键在于，从零开始使学生们摆脱了任何遗留结构的束缚。

AI成为首位 “雇员”

学生们表示，AI迅速成为了团队的“首位雇员”，并被应用于战略家和分析师等基础角色。例如，一个团队尝试让AI基于简历分析来设计他们的组织结构图。其他关键任务包括制定市场进入策略、编写招聘第三方顾问的职位描述、创建财务模型，以及设计品牌手册和标志。能够即时获取广泛功能，使得人类创始人可以身兼多职而不至于应接不暇，并且能够处理超出他们核心专业知识范围的任务。结果是，学生们能够快速从创意阶段过渡到执行阶段。无论是低风险还是高风险的决策，首先都会与AI进行商讨，这为创业者引入了一种全新的决策范式。

这种转变对整个创业生态产生了深远影响。在初创公司中，许多“待办工作”模糊不清或具有临时性，对于试图快速行动的创始人来说，招聘可能会极大地分散他们的精力。AI处理模糊任务并产生切实成果的能力，有助于明确公司的真实需求，为创始人提供更坚实的基础来推进业务。在早期阶段，AI的工作通常足以支持公司以极少的人力资源运营。

从中我们得到的启示是：AI改变了招聘的考量方式。创始人现在可能不再问“我需要招聘谁？”，而是问“从一开始AI能帮我做到什么程度，还存在哪些能力缺口？”这将AI重新定位为一种经济杠杆，而非成本中心。它能够实现更精简的团队、更快的迭代和原型设计，以及更具战略性的招聘和扩张。即使公司在未来进行招聘，能够与AI“联合创始人”进行商讨，并针对各种交付成果的草稿进行开发和调整，这让公司有机会洞察其真正的需求所在。

观察到的最显著转变之一，是工作如何从静态文档转向动态对话。学生们安排实时会议，与AI讨论作为概念“种子”的背景信息，以便AI能够专注于起草实际的报告或演示文稿。这改变了工作体验：不再是打开一个应用程序然后从零开始，而是从与Copilot的对话开始。正如一名学生所说：“我有了一个想法，就可以直接对Copilot说出来，它会为我生成一个草稿。这真正帮助我启动了工作进程。”

这种对话式工作模式，被其中一个团队称作“每项任务的结对编程”，它不仅提升了产出效率，还减轻了人们面对全新任务时的畏难情绪。一个小组使用AI制作了一份投资者演示文稿，然后在会议上讨论缺少哪些关键见解，以及如何针对不同受众调整内容。AI负责执行，人类提供见解。这意味着人类的角色发生了变化。学生们不再是严谨的内容创作者，而是既成为了创意发散者（提供粗略、无结构的起点），又成为了筛选优化者（指导、编辑和完善AI生成的草稿）。学生们表示，基于AI的工作感觉更像是与同事协作，而不是使用软件工具。

一个团队发现，虽然AI非常擅长生成各种标志设计选项，但团队必须利用他们对品牌和目标受众的深刻理解来做出最终选择。从创作者到启发者和筛选者的这种转变影响深远。这表明，未来最有价值的技能将是塑造和引导AI输出的能力。领域专业知识、批判性思维和编辑判断力成为新的核心竞争力。当自然语言成为新的用户界面时，重要的不再是知道点击哪个菜单或编写什么公式，而是清晰地表达你需要什么，然后评估AI提供的内容。知道如何有效沟通，即明确表达意图和期望的结果，将成为未来备受珍视的技能组合。这对公司内部的文化建设产生了巨大的连锁反应：传统观念里，过度沟通常被视为高效工作流程的阻碍，因而往往不受欢迎。

这个主题的另一个方面是，文档本身可能相对于对话变得次要。与智能体的持续AI对话意味着团队不再局限于用Word文档做计划、用电子表格做预算、用PowerPoint做提案，而是专注于相互讨论想法和问题，同时让AI根据需要创建文档。并且这些文档可以在会议中途进行实时查看，以验证团队是否赞同他们讨论的方向。内容存在于对话中，AI会根据需求为你生成不同的文档。在AI时代，建立上下文至关重要：每一次记录的会议或对话都为AI未来将主导的上下文做出贡献。由于AI生成初稿，人类贡献的价值在于只有人类才能做的事情：建立上下文、感知细微差别、应用语境并赋予意义。这将人类的角色从执行者提升为协调者，从而改变了工作的社会契约。

将人类视为启发者和筛选者的这种观点表明，人类知识的作用发生了根本性转变。学生们无需在他们从事的每一项任务中都成为深度专家，因为他们可以借助AI的力量来补充自己的知识储备。

话虽如此，他们也表达了担忧，即AI的自信可能会造成一种虚假的安全感，如果他们不具备相应的领域知识，就不一定能够准确评估输出。有几次，AI的输出忽略了细微差别或包含了误导性的数据，就像一个过于自信的初级分析师。

他们强调“Copilot需要提出挑战，而不仅仅是迎合”这一理念。一名学生分享道：“你必须成为专家。你必须是那个判断‘这是对的，这是错的’的人，你必须是那个做出最终决定的人。”

核心的积极成果是，AI极大地降低了决策成本。一个考虑营销方法的团队让AI预测如果他们将预算从线下活动转移到在线广告上的可能结果，AI迅速生成了一个粗略的比较分析，而传统上这需要投入大量的精力。这种近乎即时的智能使得探索各种替代方案变得更廉价、更快速，并使人类能够专注于利用自己的知识来评估大量快速生成的想法。团队可以更频繁地询问“如果……会怎样？”，因为AI可以立即分析各种情景。在AI时代，保持好奇心几乎没有代价。

它还将低风险事务性决策的负担向下转移给AI：对于对整个团队价值较低的主题，学生们可以使用AI来进行头脑风暴。参与项目的学生中，有些人实际管理经验有限，但他们发现自己能够提出重要的战略建议，因为AI提供了数据支持，甚至给出了推理过程。这表明可能会出现组织层级结构的扁平化。决策可以变得更加分散：更接近一线的人员可能会做出以前需要“向上汇报”的决策，因为他们有AI生成的见解作为支持。因此，人与人之间的对话也变得更具实质性，可能更有意义：事务性的对话主题已被委托给人机交互界面。

也许该项目最具突破性的见解，是AI如何重塑团队动态。由于AI负责执行任务，团队规模可以更小，行动更快。学生们描述了一种“多智能体网络”，其中不同的AI智能体处理不同的专业领域，如客户关系管理、日程安排、财务分析等，而人类则充当指挥者，协调这些智能体并做出最终决策。其理念是每个智能体可以有自己的角色、知识库和视角，因此对每个智能体技能的整合变得至关重要。

这种模式颠覆了传统的团队结构。不再是人们直接使用多种工具，而是人们管理许多利用工具的AI“工作者”。这意味着工作模式从人类直接操作机器进行劳动，转变为人类借助数字劳动力，而数字劳动力再利用机器来完成工作。一种全新的工作流程由此建立。

将AI视为数字劳动力也引发了新的管理问题。如何让AI智能体入职？如何衡量其绩效？学生们设想了一个未来，在这个未来中，AI智能体根据绩效被“雇佣”、“培训”，甚至“晋升”。他们设想了一个内部可重用智能体库，就像一组数字顾问，团队可以按需部署。公司可能会维护AI智能体活动的仪表板，追踪例如完成的任务数量、准确率、需要人类干预的次数等指标。如果一个AI表现不佳（例如给出太多错误答案或团队很少使用），经理可能会决定“重新培训”它，甚至“停用”它。相反，如果一个AI智能体确实在创造显著价值，公司可能会更广泛地部署它。

学生们甚至提出了内部智能体市场的构想：如果一个团队开发出了一个出色的AI工作流程，例如高效处理费用报告，那么这个流程可以分享或出租给其他团队，实际上将其视为一个数字承包商。虽然学生们清楚地知道AI智能体不是人类，也不应被拟人化对待，但他们认识到，作为一种新型劳动力，需要新的指标和管理系统来与之有效协作。

将AI重新定义为一种劳动力，而不仅仅是一个功能，对领导力有着深远的影响。这表明，管理AI将成为一项核心能力，需要在协调、监督和道德治理方面具备新技能。

……

纽约大学斯特恩商学院与微软的合作，让我们得以一窥一个迅速崛起的现实：AI增强型组织。它表明，AI不仅仅可以是一个生产力工具，还可以是一个队友、一个战略家，甚至是一个联合创始人。这并非遥不可及的未来愿景，而是当下已经在重塑工作本质、创新方式和竞争优势的现象。学生们的经历为领导者如何驾驭这一变革提供了清晰的蓝图。

要实现这一愿景，所需的不仅仅是技术。它需要思维方式的根本转变，从将AI视为工具，转变为将其视为合作者。它需要新的技能、新的结构，以及思考工作的新方式。当我们站在这一变革的边缘时，有一点很明确：未来的工作不会建立在关于工作的过时假设之上。这促使我们思考一个关键问题：倘若今日是工作史的起始之日，我们会如何重新规划工作方式？

J.P. 埃格斯（J.P. Eggers）、莎拉·瑞安（Sarah Ryan）、阿莱克西亚·坎邦（Alexia Cambon）、贾里德·斯帕塔罗（Jared Spataro）| 文

J.P. 埃格斯是纽约大学斯特恩商学院创业学教授。莎拉·瑞安是纽约大学斯特恩商学院风险加速项目主任。阿莱克西亚·坎邦是微软Copilot与未来工作研究负责人。贾里德·斯帕塔罗为微软负责工作场景人工智能业务的首席营销官。

周强 | 编校