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齿轮组织时代结束了

来源:竞技宝测速站官网    发布时间:2025-08-19 14:32:12

    为什么有些公司,一个CEO发条语音,24小时就能从美国、日本等多个国家完成协

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齿轮组织时代结束了

  为什么有些公司,一个CEO发条语音,24小时就能从美国、日本等多个国家完成协作?而有些公司,为了一点小事,开了好几场会,还在争谁该去联系代理商。

  你不能用诺基亚跑微信小程序,也不能用Windows XP运行AI大模型。可很多公司,还在用工业时代的“齿轮咬合逻辑”,去调度一个完全不同“语法”的东西:AI。

  比如,公司要推一个新产品,第一件事就是开会。CEO召集几个部门负责人,坐下来讨论,你一嘴我一嘴,谁负责什么、谁配合谁、谁支持谁,开完会却发现谁也没真正确定下来,只能再开一次会。

  这个过程,可能持续几天,甚至几周。任何一个人都有固定职责:市场部只管市场,销售部只管销售,财务部只管财务。

  任务靠人安排,信息靠人传递,微信群、邮件、会议纪要,经常漏掉关键信息,明明做过的事,可能又被重复做一遍。

  这种模式,过去几十年一直这么运转,好像也没出什么大问题,但在AI时代,它开始不灵了。效率低、反应慢、沟通难,这些老毛病,现在被放大了。

  我把它叫“生命体逻辑”。它不靠人一层层安排任务,而是系统自动拆解目标,生成任务,再自动分配下去。

  我要在72小时内,在美国国家启动新产品。系统收到指令后,马上开始动作。物流Agent自动锁定仓库和场地,群Agent直接调动不同的人,人看到要求后,安排数据Agent去做后续的一切。

  整个过程,几乎非常丝滑地把任务拆分下去。信息是共享的,任务是自动的,决策是分布式的,每个人都能看到最新的进展,也能依据数据做出判断。这就像一个“活”的系统,自己会动,会协调,会进化。

  智远认为,一个是靠“人”运转,一个是靠“系统”运转。传统组织靠命令、靠会议、靠人安排;AI原生组织靠数据、靠协议、靠智能代理自动调度。

  如果继续用老办法管理新工具,企业会慢慢的吃力,系统崩溃、反应迟钝、创新乏力,这样一些问题会慢慢的明显。

  所以你看,组织也要升级。要让信息能实时共享,任务能自动分配,决策不再只掌握在几个人手里,还要有反馈机制,一直在优化流程。

  但问题是,这些升级背后到底靠什么?换几个企业办公工具?换个流程?还是换一套决策逻辑?其实,背后要靠组织的“操作系统”。

  就像手机要运行App,得先有操作系统一样;组织要运行AI,也得有一套能兼容它的“系统”。

  那这套系统到底长什么样?它由哪些关键模块组成?为什么有的组织能跑AI,有的组织一跑就卡?

  很多人一说“组织系统”,就会想到墙上贴的架构图,或者HR手册里的岗位说明。其实不是,组织操作系统,就像电脑的操作系统一样,背后真正驱动它运转的,是四个基本模块:

  这四个部分,决定一个组织是诺基亚,还是iPhone; 是“齿轮咬合”的老机器,还是像“神经网络”一样自己会动的活系统。

  你可能会问:为什么偏偏是这四个部分?因为操作系统,不是你写在纸上的制度,而是你实际运行的规则。

  你买了一台电脑,说明书上写“双核处理器、4G内存”,但你真正用起来,卡不卡、快不快,取决于它的操作系统是不是能协调这些资源。

  组织也一样。决定一个组织跑得快不快,是它背后这四个运行规则,有没有“熵减到极致”。

  传统组织里,信息是“层层上报”的;一线员工发现问题了,要先告诉主管,主管再告诉经理,经理再告诉总监……等传到高层,已经过了好几天。

  AI原生组织里,信息是“实时共享”的;就像在飞书、钉钉、AI表格里,所有人都能看到最新的数据,谁也不用等谁发邮件。

  所以你看,信息互通决定了,一个组织是封闭的机器,还是开放的生命体;换句话说,信息怎么流动,直接决定组织能不能“感知问题”“快速反应”和“自动进化”。

  这就像人的眼睛和大脑之间的神经信号,如果信息传得慢,整个人都会反应迟钝。

  传统组织是“人分任务”,靠会议、靠领导安排,容易错配、漏配、重复配;比如,市场部以为设计组在做海报,设计组以为市场部还没给需求,结果谁都没动手,上线时间就耽误了。

  就是系统会根据每个人的能力、状态、优先级,自动把任务分下去。比如,系统发现张三擅长海报设计,而且他今天任务不多,就会自动把任务推给他。

  如果任务紧急,还会提醒他一句:这个优先级高,建议你先处理。整一个完整的过程不用开会、不用领导点名,任务就自然流转了。

  就像打车软件自动派单,不需要你主动去“抢活干”。所以你看,任务怎么分配,不只是“谁来干”的问题,而是整个组织能不能高效运转的关键。

  任务分下去了,不代表事情就能推进。真正决定组织能不能跑起来的,还有一个核心问题:谁来拍板?

  传统组织的决策权集中在少数人手里。比如,市场部要做一场活动,得等老板点头;产品要改一个功能,得等总监审批。

  AI原生组织的决策权是“分布”的。每个人都能够准确的通过实时数据,做出判断和行动;就像一个足球队,不是靠教练喊“传球”“射门”,而是每个球员根据场上情况自己决定。

  抖音作为合作平台,负责大量互动任务。他们不是靠一个指挥中心发号施令,而是通过一张系统大屏,让所有团队都能实时看到数据、自动响应任务。

  数据组看到某个互动玩法突然爆了,就自动触发扩容机制;运营组看到某个流量入口点击率下降,立刻调整推荐策略;技术组看到服务器负载升高,就自动启动扩容流程;

  所有决策不是等“谁来拍板”,而是基于数据自动触发、快速响应;整个组织像一个“神经网络”,每个节点都能自己动,还能互相感知。

  所以你看,这四个模块,不是我随便选的,是组织能不能“动起来、跑得快、进得快”的核心机制。

  既然已经知道AI原生组织系统,由哪几个关键部分构成,那,怎么判断公司、组织到底是诺基亚还是iPhone呢?

  换句话说:能不能像体检一样,给组织的操作系统打个分?看看它到底能不能兼容AI?

  这个问题,很多人老板也在问自己。一位企业创始人给我讲了一个特别简单的判断方法,叫“四项线模型”。这四个线,是组织运行背后的四个关键特征:

  它们合起来,就能看出一个组织是“工业时代的齿轮咬合系统”,还是“AI时代的神经网络系统”。

  低版本组织里,信息“层层上报”,像蜗牛一样慢,高版本组织里,信息是“实时共享”的,像5G一样快。

  判断一个组织信息透明不透明,其实很简单:是不是所有人都能看到关键数据?是不是不需要等会议、等邮件,就能知道最新进展?是不是出了问题,大家能第一时间感知到?

  你可以理解成一件事,是不是经常靠开会来分任务。AI原生组织的任务分配,靠系统,系统依据能力、状态、优先级,自动把任务分下去。

  任务是不是经常靠开会来分配?有没有系统自动提醒“谁适合做这件事”?是不是常常会出现“任务没人做”或者“任务重复做”的情况?

  低版本组织里,做什么都要审批。高版本组织的决策是“分布”的,任何一个人都能依据数据做判断,而不是等命令。

  判断一个组织的决策机制是不是分布式的,可以问几个问题:基层员工能不能依据数据做决定?常常会出现“任务卡在审批环节”?每次出问题,都要等老板来拍板?

  第四个是:反馈响应速度。你能够理解成一件事,做完之后有没有闭环?能不能自动优化?低版本组织的反馈是“延迟”的。一个项目做完了,开个复盘会,大家评评“哪里做得不好”,但已结束了。

  高版本组织反馈是“实时”的,系统自动追踪数据,察觉缺陷马上调整,不需要等会议。

  是不是每次都“做完就完”,没人总结?是不是出了问题,等很久才能调整?是否有自动化的数据追踪和反馈机制?

  前几个月去河南,参观胖东来的电影院。他们的做法很有意思;电影开演前,他们会在每个座位旁边放一个二维码,只要你扫码,就能马上填写对影院服务的反馈。

  系统实时收集这一些信息,工作人员也能马上看到问题,如果你提的建议有价值,还有可能当场给你免单。

  你看,这就是一个典型的“高版本组织”。他没有换工具,也没有换人,而是换了一套系统的“语法”。

  那这套“系统语法”,自己公司怎么学?很简单,你不用靠口号、也不用换流程,甚至都不用请顾问。

  很多老板一遇上问题,第一反应就是换人。但其实不是员工不聪明、不努力,而是系统太卡顿。

  就像你不能让一个不会开车的人开火箭,也不能让一群聪明人,在一个“卡顿”的系统里高效协作。

  组织升级的第一步,是换逻辑。怎么换?先从信息场开始。看看有没有关于协同的内容,可以放到表格、文档、协作空间里。

  哪怕是一个小项目、一个小组、一个小流程,先用新的方式跑一遍。跑通了,就知道哪里卡、哪里顺、哪里要改。

  我接触一家消费品公司。他们想用AI做新品推广,但发现根本跑不动。后来他们做了三件事:

  把所有关键数据放在一张表里,所有人随时可看;用AI表格自动分任务,不再靠开会安排;上线后实时追踪用户反馈,系统自动优化内容。

  结果,从策划到上线,比以前快了不少倍。所以你看,不是换了AI模型,也不是换了团队,而是系统版本升级了。

  一,人从“执行者”变成了“感知者”,传统组织里,人是被动执行命令的;AI原生组织里,人的判断来自于信息的实时流动和快速反馈。

  二,人从“被动响应”变成了“主动进化”,看到用户反馈不好,自己就能改文案;看到任务匹配到自己,直接就能干;这不是“人变勤快了”,而是“系统让人能做决定”。

  要说第三个,我认为是人从被管理变成被激发,AI原生组织里,信息透明,人就愿意参与;决策权下放了,人就有责任感。

  好了,一口气说这么多,组织真正的升级,不是换人、不是换流程,而是换一套“能让人动起来”的系统逻辑。希望我讲得够通俗、够清楚。

 

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