AI浪潮中的组织重塑与职场未来

编者按

近日，《纽约时报》报道揭示，亚马逊正加速自动化布局，计划在未来几年内借助机器人系统替换超过60万个美国职位。据内部战略文件及知情人士透露，公司目标在2033年前达成这一愿景。亚马逊机器人研发团队着力将自动化渗透至公司75%的整体运营流程，并预估到2027年可削减约16万个美国岗位。

亚马逊的这一举措，再度引发社会对人工智能如何结构性冲击就业市场与职场生态的审视与思考。自OpenAI发布ChatGPT至今不足三年，以AI为代表的新生产力已深度重塑工作场景的运行逻辑。AI逐步承担起重复性任务执行、创意内容生成与预测分析等原属人类职责的工作，将员工从繁琐事务中解放出来。

然而，面对这场技术革命，员工的情绪却复杂而矛盾。他们在真心赞叹AI先进性的同时，也为如何跟上AI浪潮而焦虑，为AI可能带来的岗位替代而忧心。焦虑与担忧源自未知。亟待厘清的是，当AI真正融入组织运行的肌理，它究竟象征着什么？人类员工将如何与AI实现高效协作？而这项技术又将对现有组织结构产生怎样深远的变革？

AI不止是工具

传统组织范式主要聚焦于“人与人”之间的关系，例如委托-代理关系或管理者与员工的互动；以及“人与组织”的联系，比如员工如何通过中介变量（如知识技能、敬业度等）影响组织绩效。

而在AI时代，不应仅将AI视为一个由先进技术包装而成的工具。AI的出现，为组织关系增添了新维度——从二维的“组织-人”演进为三维的“组织-人-AI”。

这一范式转变的深层影响，将直接作用于管理学与组织层级结构的核心。现有组织结构建立在人类管理者管理其他人类员工的基础上，其核心职能是分配任务、监督进度和评估绩效。而AI的引入，意味着组织中出现了能够自主完成复杂任务的非人类“员工”。人类管理者无法以传统方式“管理”AI智能体（例如通过激励谈话或职业规划）；人类员工也难以通过传统途径与AI达成协作（例如通过开会对齐目标）。此时，“管理者”与非人类“员工”（即AI）之间、人类员工与非人类“员工”之间，乃至原本的管理者与人类员工之间的关系都将发生根本性变革。

重新定义关系：人机协同三模式

乔治·弗拉贾达基斯（George Fragiadakis）教授及其团队将新范式中AI与人类的关系定义为人机协同（HAIC，Human-AI Collaboration），具体可分为三类：以人为主、AI为主、共生。

1.以人为主（Human-Centric Model）：

在以人为主的模式下，人类保留任务的主要决策权。人类利用AI作为增强工具以提升能力，且AI短期内无法在相关任务场景中取代人类角色。此模式下，人类将AI用于重复性较高或数据密集型工作。

典型场景：微软、埃森哲等公司的程序员通过GitHub Copilot（代码辅助软件）完成代码编写；放射科医生借助AI-CAD工具进行乳腺癌筛查，降低工作量并提升筛查性能。

2.AI为主（AI-Centric Mode）：

此模式指将AI作为协作过程中的主要代理，由AI负责决策，并在最少人为干预下完成任务（人类通常仅处理有限的升级问题与结果审阅）。该模式具有自动化运作特征，AI能独立执行任务，但通常仅涉及AI与人类的单向交互，适用于任务边界清晰且AI能力可完整支持的场景。

典型场景：Waymo无人出租车在美国凤凰城、旧金山、洛杉矶实现全无人驾驶运营，截至2025年6月累计完成9600万英里（无安全员）；沃尔玛与服务商Symbotic合作，由AI调度系统指挥数百台移动机器人自主完成入库、出库、拆垛、拣选与拼垛（人工仅介入异常处置与上游质检环节）。

3.共生（Symbiotic Mode）：

共生模式是一种平衡的伙伴关系，人类与AI相互增强彼此能力。其特点是双向互动、共同决策、持续交换反馈。该模式在复杂任务中尤为适用，并有望成为未来工作场景中人类与AI的主要合作范式。

典型场景：奥美系180（创意服务机构）与Adobe Firefly工具协作，通过反复的人机互动“提示-审改、定稿”流程，在5天内创作了12种艺术风格的54万张品牌图像，实现人机共创；SAP客户使用AI Copilot Joule，在供应链、采购、财务等核心流程中让员工与AI协同工作，由员工完成业务语境判断，AI负责计算与流程生成。

HAIC（人机协同）是工作场景中必然涌现的时代洪流。它的介入为传统组织范式带来新变化，为组织的战略流程重塑、架构设置革新、人才管理与激励等方面开辟新方向。

战略流程重塑：从“换马达”到“重构产线”

当组织在业务流程中引入AI时，若采用以人为主（Human-Centric Model）和AI为主（AI-Centric Mode）的合作范式，则对战略流程的影响相对有限。在以人为主（Human-Centric Model）模式中，人类决策仍居中心地位，人类岗位的职责范围可能扩大，流程环节可能减少，但不会引发整体性、复杂的流程重塑。

而采用AI为主（AI-Centric Mode）模式的往往是AI原生的新场景，或将原有业务场景完全AI化的新尝试。此类场景通常业务边界清晰，对原有组织整体流程的挑战较小。

但若希望通过共生模式（Symbotic Mode）引入AI，则需进行完整的流程重塑，单点或孤立的AI化改造往往难以满足预期。一份来自BCG和MIT斯隆商学院的研究报告指出，若仅将AI简单插入工作场景而不做流程改造，AI带来的收益仅约为完成流程改造实践的1/5。全面改造现有流程以迎接新生产力，是一个必经阶段。从历史视角看，这种对先进生产力的追求，往往也伴随全局性的流程改革。

经济历史学家沃伦·德瓦恩（Warren D.Devine,Jr）在《从传动轴到电线：电气化的历史视角》中描述了电力替换蒸汽动力的缓慢演变。十九世纪末，纺织业是工业革命的支柱产业，也是蒸汽动力的最大用户之一。

典型纺织厂的动力核心是一台位于工厂中心的巨大蒸汽机，通过复杂系统驱动天花板上的主传动轴、皮带和滑轮，将动力分配给成百上千台织布机。十九世纪九十年代初，直流电动机开始应用于制造业。作为新生产力，它以清洁、稳定、易控等优势获得企业主青睐。当时开始了第一波电气化改造，但多数方案仅是在原蒸汽机位置替换为大型电机，并连接原封不动的旧有皮带与传动轴系统来驱动全厂织布机。

这一阶段的改革难言成功。电机对蒸汽机的简单取代并未直接提升生产力，生产成本也未见下降，甚至因机械适配与电力供应限制等问题导致成本上升。直至二十世纪二十年代，新一代工程师才意识到真正的电气化革命并非简单更换马达，而是要彻底抛弃中心传动轴，为每台机器独立供电，并以此为基础重新设计整个工厂的生产流程，从而真正发挥电力的优势。

彼时彼刻恰如此时此刻，那是电力取代蒸汽动力的前夜，而AI崛起的今夜呢？

麦肯锡合伙人拉里娜·伊（Lareina Yee）及其同事认为，AI虽功能强大，却无法在脱离人类帮助的情况下直接改善组织整体工作流以实现业务AI化改造。若AI化变革项目从伊始便聚焦整个工作链路（涵盖人员、流程、技术等环节），则成功概率更大。理解AI在每个环节中的作用，是实现AI化变革价值的关键路径。重新设计工作流是重要起点，有助于找到系统性解决问题的切入点，让AI与人类高效协作，从而更有效地达成业务目标。

未来组织图鉴：中心化、扁平、以任务为中心

1.组织中心化

在企业追求整体AI化的过程中，需要具备AI集中治理与分散执行掌控能力的角色（如AI CoE，即AI治理团队或AI卓越中心）。组织AI化变革不同于一般创新实践。创新工作常采用自下而上方式以激发创意；而企业AI化变革若采用分布式、自下而上的方式，则可能限制变革效果并导致资源重复投入。缺乏中心化AI变革抓手，组织易陷入以下三种陷阱：

陷阱一：拿着锤子找钉子。在AI浪潮中，各部门常有强烈AI化诉求。为求快速部署，采用市场现有标准化方案往往是首选。此时，AI解决的是“标准化方案能解决”的问题，而非“企业需解决”的问题。因此，分布式执行AI化改革的组织难以获得整体最优解。

陷阱二：重复建设。不同部门可能解决相似问题，但部门墙常导致重复建设。以AI客服答疑为例，人力资源部门需通过AI完成政策答疑，财务部门也有类似需求，二者所需AI能力相近，但往往各自独立设计解决方案，而非协同共享AI能力。

陷阱三：矛盾结论。当不同部门采用不同数据集和模型解决相似问题时，常得出矛盾答案。格雷厄姆·肯尼（Graham Kenny）和金·奥斯特惠（Kim Oosthulzen）在《哈佛商业评论》中举例：一家澳大利亚跨国银行在推行AI化过程中，财务部的风险管理AI基于传统信用评分和历史贷款表现将特定客户群标记为高风险；同时，营销部门的客户获取AI根据数字行为和社交媒体数据将同一客户群确定为主要目标。这一矛盾结论引发了内部严重消耗。

2.层级扁平化

层级扁平化是AI新范式中组织的典型特征。一方面，AI显著增强人类员工能力，扩大其职责范围。在总职责不变的情况下，员工数量减少，组织规模缩小自然带来扁平化。另一方面，普通员工与中层管理者、中层管理者与高级管理者之间的边界逐渐模糊。毕马威劳动创新部门负责人埃德维热·萨科（Edwige Sacco）指出：普通员工借助AI从简单工作中解放，得以专注更高难度任务（如准备会议或战略对话）；中层管理者则从方法论准备等工作中抽身，将时间投入直面客户问题、加强沟通，这些变化使他们更接近下一层级角色，传统层级隔阂由此消融。

传统管理者的核心工作是分配任务、监督进度和评估绩效。而在AI范式的组织中，未来管理者的核心工作将是组建由人类和AI构成的混合团队，为团队设定战略目标和伦理边界，并整合最终产出。这要求全新的技能组合：更少的直接监督，更多的系统性思维、战略情境设定和异常处理能力。这种转变很可能催生更扁平化的组织结构，传统管理者数量减少，或许将涌现新兴的“人机协同编排者”阶层。

3.任务型组织

任务型组织指以端到端任务解决为核心，按照任务解决环路设置组织角色（人类员工与AI员工）的形态。它通常规模较小、设置灵活，在决策指挥、信息流动、资源配置等方面具优势。微软AI平台产品副总裁阿莎·夏尔马（Asha Sharma）和腾讯青藤教务长杨国安均认为任务型组织将在AI时代扮演要角。

阿莎·夏尔马认为，传统组织架构基于“人”的科层制，而AI时代组织构建核心是“任务”。传统组织架构图（Org Chart）将被工作图（Work Chart）或任务网络（Task network）取代。组织将按可度量的任务回路（Task Loop）安排，而非固定职能（Lane）设计。杨国安持类似观点，他认为任务型组织基于未来机遇，强调Owner（而非Leader）。传统科层制层次分明、分工标准化，适合稳定环境；而任务型组织适于充满不确定性的环境。

AI时代的组织架构变革不会一蹴而就，可能以试点或特区形式起步，逐步完成革新。组织中心化、层级扁平化和打造任务型组织并非全新课题，但AI的出现为这些方向提供了技术基础，也为打破原有组织板结提供了改革契机。

你的岗位，需要“重新定价”

在任务型组织方向下，无论是以人为主、AI为主还是共生模式，都将更侧重对任务结果的衡量，并依据任务结果设计短期薪酬激励方案。

在现有技术边界下，HAIC完成的任务通常有SOP（标准操作程序）、确定结果及明确衡量标准（evals，即评测方法与标准，此为AI产品上线前重点准备内容）。因此，直接根据任务结果激励具备实现基础。同时，在共生模式下，对人类员工的衡量标准也会从相对宽泛的OKR/KPI指标，下探至任务级SLA（服务水平协议），如延迟、吞吐、可用性等。

AI时代更侧重任务结果衡量另有可比案例。OpenAI董事长布雷特·泰勒（Bret Taylor）创办的AI Agent公司Sierra，为ADT、Sonos、Casper等企业提供客户服务。Sierra区别于传统2B软件服务公司的核心在于其商业模式——仅对结果收费。即当AI Agent自主解决客户来电或聊天案件时收费；若将案件转接真人，则不收费。布雷特·泰勒认为这种为结果付费的商业模式应成为未来AI Agent行业标准。由此可见，对任务结果直接衡量（Measure the Value）将是AI时代管理的重要发展方向。

薪酬激励的另一课题是预测定价。AI实践整体尚处早期，有时HAIC任务虽有明确结果，但任务结果与业务价值间无法直接关联，此时需通过预测定价设计薪酬激励方案。

预测激励分为两种：

方案一仍在任务型组织方向内，预测任务结果与实际业务价值的关系，本质是对市场反馈的预测。

方案二则回归传统薪酬方案，对岗位或角色价值进行预测定价。“以岗定薪，以绩定奖”是经典薪酬设计理念，在HAIC工作模式下如何影响员工薪酬定价？假设员工A善用AI工具，员工B为普通员工，员工A工作产出是员工B的10倍，需给员工A额外薪资激励，此部分属“调整的岗位薪资”还是“奖励薪资”？答案或许是“调整的岗位薪资”。

员工A与员工B虽为同类任务结果努力，但履职所需技能、职责范围已发生较大变化，其工资调整类似“一人承担十人工作，获取三人薪酬”。选择重新定价“岗位薪资”而非设计“奖励薪资”来完成HAIC模式下的员工激励，另有一因——避免“AI厌恶”。

埃默里大学教授杰西·博克施泰特（Jesse C. Bockstedt）研究发现，当薪酬激励规则定为“因参与者任务表现好而获得激励”时，他们表现出更强的与人类员工合作倾向（减少与AI交互），即便有证据表明同AI合作能带来更好效果；而当规则改为“因任务表现不佳而扣减薪酬”时，对AI合作的厌恶即被消除。

因此，方案二的预测定价即确定这个“新”岗位或角色“能多获几人薪酬”。预测时可先选取定价维度，再构建维度间函数关系以形成预测定价。具体函数关系因组织实际情况而异，但定价维度选择在不同组织间有共性。

部分定价维度可跨HAIC模式共用，如市场稀缺度、时间窗口紧张度。有些则随HAIC模式差异化。例如以人为主模式定价可考虑原岗位薪资、AI效能倍数（使用AI带来的效能提升），但共生模式不适用，因共生模式常伴完整流程改造，嵌入其中的人类员工岗位与原有岗位差异较大；再如岗位半衰期（岗位生命周期）对以人为主模式和共生模式相对重要，而对AI为主模式中的人类员工定价可能非关键因素。不同组织在不同时间窗口会有不同定价维度选择及模型构建。下图展示部分可能相关的维度供参考。

二十世纪二十年代，电力取代蒸汽动力，广泛应用于生产环境；二十一世纪二十年代，AI悄然崛起，渗透工作与生活。大变革中，有人嗟叹沉浸旧时代余晖，有人欢呼迎接新世界到来。你我正处此矛盾、冲突、迷惘、兴奋、紧张的时刻。但希望正于此时此地孕育。二十世纪二十年代，茨威格写下《人类群星闪耀时》；百年后的今天，AI开始与人共存。自此，闪耀的或许不唯人类光芒；人类在宇宙中或也将不再孤独。

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