题图｜虎嗅拍摄
许多企业创始人希望借助人工智能来实现“降本增效”的目标。然而，AI 并非只是一个简单的效率工具，它更像是一场管理思维的系统性变革。
若缺乏清晰的战略定位、组织诊断和基建准备，AI 的引入不仅难以带来预期成果，反而可能扰乱原有秩序。
真正实现“AI 原生”的企业管理，意味着从底层数据结构到组织流程、再到价值体系的全面重塑：你的战略目标是否清晰？效率与风险如何权衡？在人机共生的未来，组织如何保持核心竞争力？
若这些问题尚未准备好应对，而仅将 AI 视为“裁员工具”，它可能带来的不是助力，而是混乱。
近期《虎嗅·AI无悖论》节目，特别邀请到了中欧国际工商学院管理学教授韩践与易路人力资源科技董事长&CEO、中欧EMBA校友王天扬，他们深入探讨了AI对企业管理的冲击与机遇，分享了关于组织变革、员工激励、数据伦理及中小企业转型的洞见：
从个体提效到组织流程优化，AI如何推动管理模式的转型？
如何通过文化建设与激励机制，化解员工对AI的抵触情绪？
企业如何构建合规AI平台，将潜在风险转化为竞争优势？
在碳基人与硅基人共生的未来，人机协同的管理规则将如何演变？
本期主持人为资深媒体人、热AInext主理人陈庆春，以下为交流实录（虎嗅有删编）：
如何看待AI对组织与岗位的冲击
陈庆春：目前AI正在如何影响企业的组织结构与管理方式？
韩践： AI对企业管理的影响，正在从个体层面逐步扩展到组织结构层面。
首先，在个体工作层面，AI带来的提效已经非常明显。像会议纪要生成、文生图、生成标准化报告等容错率较高的应用场景，已经成为不少职能部门的“标配工具”，显著减轻了日常重复性劳动。
其次，在组织架构层面，一个值得关注的新现象是越来越多的企业开始设立如首席AI官（CAIO）这样的职位。
这背后有两个动因：其一，企业在战略层面对AI给予了高度重视，认为AI是未来竞争力的关键部分；其二，是为了推动AI相关工作从分散应用走向系统管理和统一协调。这与当年信息化浪潮中企业设立CTO（首席技术官）的做法相似，都是企业主动适应技术变革、进行组织升级的自然反应。
陈庆春：刚刚提到的这些现象，比如组织架构调整和流程变化、增设CAIO等新岗位，同时减掉某些中层，这些岗位上的增减是正常现象吗？
韩践：是的，这其实是技术演进中的常见规律。从工业革命以来，每一轮技术进步都会带来岗位结构的变化。过去像打字员、纺织工人这样的职业逐渐消失，同时也催生了大量新岗位，比如程序员、系统管理员等。
AI的发展同样如此。未来一定会有一部分岗位被AI取代，但也会出现许多全新的职能和职业角色。这是一个动态演化的过程，也是组织对技术进步做出的自然适应。因此，岗位结构的变化并不是管理危机，而是技术发展的必然结果。
陈庆春：CAIO这个角色的功能是什么？
王天扬：企业今天设CAIO应该有两方面的因素。一是想推动AI在企业内更高效、规范地落地，二是应对技术变革可能带来的风险和组织冲击。这个岗位的出现说明企业对AI是非常看好的。
陈庆春：从你们的视角来看，AI Agent 会对企业管理带来哪些变革？
王天扬：AI Agent 已经在企业管理的各个环节产生影响，比如HR，我们就研发了38个Agent，覆盖从入职、调岗到离职等全周期管理。比如“老友会”Agent，可以帮助企业管理离职员工，继续为企业创造价值。
在招聘领域，AI Agent也 已经很成熟。以前招聘流程是岗位描述、投简历、筛选、面试等各个环节割裂。现在，AI Agent 可以从老板的口头需求出发，自动归纳人才画像，全网搜索匹配，智能排序，安排面试，甚至给出薪资建议。AI 还能跳出传统标准，比如不拘泥于985、211，帮助企业发现“画像不同但更合适”的人才。
韩践：AI Agent 更像是一个聪明的“合作伙伴”，能帮助管理者整合各种信息、快速分析问题，并提出有逻辑的数据支持建议。这在提高企业决策效率和应变速度方面，确实带来了很大的价值。
有时候，AI会跳出我们原本设定的框架，带来一些“惊喜”。但我们不能把决策完全交给AI。最终拍板、承担责任的，必须是人。这是出于伦理、安全和管理责任的考虑。这也对管理者提出了新的要求：他们要理解AI能做什么、不能做什么，在“惊喜”和“风险”之间作出清醒判断。
总之，从本质上讲，最终的判断与决策仍需要由人来承担。这不仅是技术问题，更涉及价值判断、责任归属和人际协同，这些都离不开人的参与和把关。
陈庆春：那AI会带来大量裁员吗？现在我们看到大量的裁员，是AI造成的吗？
韩践：目前确实有不少企业将AI作为提升效率的工具，特别是在组织结构调整中，“裁撤中层”“推动组织扁平化”成为显著趋势。但需要澄清的是，这种变化并不能完全归因于AI本身。
从本质上看，中层管理者的核心职能是“上传下达”与“跨部门协同”。而在过去十多年里，随着企业信息化、标准化和流程化程度的提升，中层的这些传递信息与协同的职能已经在逐渐被削弱。AI的出现只是进一步加速并放大了这一“去中介化”的结构转型。
但与此同时，我们也应警惕一种对“扁平化”的误读或滥用。组织结构并不是越扁平越好。一个健康的中层管理体系，不仅承担执行与传导任务，更是企业文化、战略落地、绩效管理、员工辅导等多方面的承接层，
因此，在是否“裁中层”的决策上，企业管理者不能只从AI的技术能力出发，而应回到战略层面思考：当前的组织设计能否支撑战略落地？传递信息的基础设施如何？在哪些环节，人的协同和辅导功能仍然是不可或缺的？
“去中层”的背后应是对企业发展模式的再定义与组织能力的再配置，而非对某项技术的简单反应。
陈庆春：但在实际企业里，AI替代劳动的情况是不是已经很明显了？
王天扬：确实。我们观察到，企业的执行层，特别是重复性脑力工作，已经在大面积被AI取代。以前这类工作，很多是靠实习生、助理去填补的，现在直接由AI完成了。这是第一层冲击。
第二层冲击到了中层。AI不只是做自动化的任务分配，归纳总结能力也越来越强，部分中层的上传下达、任务拆解的职能正在被稀释。只是要做到这一点，绝不是买个通用AI模型就能解决的。企业需要把AI跟自己的业务深度结合，才谈得上替代。
韩践：而且别忽略了一个误区，很多人以为减员就等于人效提升。但人效提升的本质是价值创造，不是单纯的人少了、成本低了。AI提升人效，更多是帮企业重塑流程、解放生产力，而非“砍掉人”这么简单。对新兴的技术的利用往往需要先投入，提升生产力，在此基础上才能去做降本增效。
王天扬：对，我想补充说明，降本增效的前提是前期的投入。AI的知识库来自于整个通用的知识，他并没有学习企业专业的知识。前期投入不但是一个系统硬件设备的投入，还包括大模型人才的投入，这对人才素质要求也是很高的，因为他又要懂业务，又要懂技术，跨界的复合型的人才仍然很稀缺。
AI对管理者的考验是什么？
陈庆春：AI时代所有的企业都要调整组织架构吗？
王天扬：AI 带来的浪潮对所有企业都有影响，不是只有头部大企业才需要动。
AI 带来了两个 “平权”—— 一是企业规模上的，现在算力越来越便宜，小企业能用 AI 和大厂竞争，比如有个 12 人的公司靠 AI 做脑机接口，市值都到 240 亿美金了；
二是管理和技术上的，管理者哪怕不懂技术，也能靠 AI 和技术对接，甚至能支撑一个人开公司。所以不管啥企业，都该积极拥抱 AI，该调整组织架构就调整，不然可能被比自己弱的企业超过。
陈庆春：AI在提效的同时，是否会增加管理难度？企业该如何看待这个问题？
韩践：AI一定会带来一些管理的挑战。
首先，传统管理依赖信息不对称，但AI赋能使员工获取信息的能力增强，信息更对称，管理者需适应在信息更加透明的环境。
第二，AI提升了员工能力，拓宽了视野。若员工比管理者更擅长使用AI，传统指令式管理可能失效，需探索更多样的管理方式构建权威与信任。
第三，AI依赖数据，企业的核心数据是否准备充分？数据筛选、治理规则是否完善？影子AI（员工私自使用外部AI工具）可能引发安全风险，需通过PDCA的方式，发现问题，评估问题，解决问题，优化管理。
第四，员工可能因担心被AI取代而抵触变革。企业需通过激励、文化建设等方式，推动员工拥抱AI。更关键的是，这一转型必须由CEO亲自推动，并配备能将技术与业务战略有效对接的人才，以确保真正落地。
王天扬：举一个实际案例，一个企业快速上线AI政策管理工具，开放联网搜索后，员工通过AI获取了包括离职谈判技巧等大量信息，导致管理混乱。这表明企业在引入AI时，不仅要利用其优势，还需预判潜在负面效应，通过流程优化与权限管理降低风险。这增加了管理难度，但也促使企业更规范地使用AI。
陈庆春：如何激励员工积极拥抱AI，而非担心被取代？
王天扬：以人力资源领域为例，我们定位AI为“虚拟实习生”，帮助HR完成重复性、低价值工作，如校招季的简历筛选、材料整理。AI以低成本、高效率执行这些任务，解放HR去做更高阶工作。员工认识到AI并非取代者，会减轻心理抵触。公司可以鼓励员工培训AI，类似老带新制度，让员工感受到掌控感与成就感。慢慢地，公司会形成人机共存的环境。
韩践：第一，明确AI的目的是“用同样的人做更多事”或“把蛋糕做大”，而非简单裁员，让员工安心。
第二，不仅提供物质奖励，还需非物质激励，如通过AI学习带来的成长愉悦感。
第三，构建AI友好型基础设施和文化，员工在良好平台上自然会跟上学习与应用的步伐。此外，AI可提供定制化培训，增强学习动力。在薪酬管理上，AI可通过全网数据分析、职位解构重构、技能匹配与绩效联动，优化薪酬体系。但前提是企业需具备完善的基础设施。
最终，员工体验的提升是关键，感受到AI带来的好处，员工才会主动拥抱。
陈庆春：企业可能面临哪些数据伦理及安全问题？如何规避影子AI？能否将其转化为利好？
韩践：影子AI本质是管理问题，是PDCA循环优化的过程。首先要发现问题，识别员工使用外部AI的场景与风险。
其次评估影响，分析对数据安全、合规性的潜在威胁。
然后要采取行动，制定明确规则，加强培训，优化管理流程。最后要持续优化，随技术发展，循环评估与改进。
王天扬：影子AI源于员工积极拥抱AI但企业未提供合规环境。举个例子，员工将公司代码上传至外部AI工具，可能导致数据泄露。解决办法是企业构建内部AI平台，如我们开发的“易路iBuilder智能体平台”，基于DeepSeek，为员工提供规范的AI工具，确保数据安全与合规使用。
要让影子AI变成利好，关键是打造一个员工认可、易用的内部AI平台，赋予员工自由发挥的空间，同时通过权限管理与流程规范降低风险。这需要企业在基础设施建设与文化营造上双管齐下。
陈庆春：HR一方面要应对裁员任务，一方面又要满足企业对AI人才的需求，他们应以什么样的策略与心态去应对？
韩践：在人才招聘方面，企业需根据业务目标、发展阶段与数字化转型需求，招聘与企业匹配的AI人才，避免“高配”或“低配”。不是每个企业都需要顶尖AI专家，关键是人才与业务需求的适配性。
在裁员问题上，裁员多由业务转型或流程优化驱动，而非单纯因AI。HR需深入理解裁员的驱动因素，通过工作解构与重构，优化流程后再评估人员调整需求。
王天扬：许多企业因AI热潮焦虑，倾向于招聘顶尖AI专家，但实际需求往往是懂业务且愿意拥抱技术的复合型人才。企业无需自研AI大模型或Agent平台，可通过与外部合作快速落地AI应用。HR应聚焦业务主航道，避免被AI焦虑牵着走。
陈庆春：中小企业有可能借AI实现弯道超车吗？
韩践：中小企业要实现“超越”，关键在于提升管理专业化和资源配置效率。AI可以帮助企业快速获取专业知识，弥补管理短板，加快数字化转型进程。同时，要保持开放心态，避免重复造轮子，善于通过采购AI工具或与外部合作，迅速提升效率和能力。
AI本身不是护城河，企业的核心竞争力仍在于对市场的洞察、产品能力和运营效率。中小企业应善用AI赋能自身主业，而不是因“弯道超车”的焦虑而脱离战略主航道。
王天扬：AI带来知识与技术平权，中小企业可低成本获取过去高昂的管理咨询成果。例如，AI可将产品更新周期从“年”缩短至“天”，提升迭代速度。但成功的关键仍在于明确业务价值与主航道，开放心态，快速抓住AI机会。
陈庆春：未来碳基人与硅基人如何协同管理呢？
王天扬：未来，碳基人与硅基人将共生。硅基人需像人类员工一样被管理。公司要为AI Agent分配部门与职责，融入企业流程。对AI Agent设定绩效目标，其回报可能是数据输入或持续训练，而非传统薪资。企业需建立内部AI平台，确保Agent在合规范围内运行，避免失控。
韩践：首先，AI可能缩小学历、经验带来的价值差距，劳动力定价规则将改变。
其次，在资源配置上，除人力、财力外，算力与AI Agent的配置将成为组织设计与激励的新维度。
再次，当机器人网络逐渐主导，人类网络的角色需重新定义。人与人、人与机、机与机的信任机制将成为组织设计的核心问题。最终，人类需保留决策权与终审权，确保AI在伦理与合规框架内运行。
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