**组织运行方式会重新定义AI,而非AI改变组织。企业用旧管理方式推进AI,导致AI被用来制造低效和内部汇报,真正价值应在于减少内部环节、连接外部。** **要点** **1. AI无法解决组织本身的问题** 即使是钉钉这样的AI公司,也陷入组织效率问题。任何技术进入组织后,都会被其运行方式重新定义,组织会优先把AI翻译成自己能管理的指标、目标、责任人。 **2. 组织用旧方式管理AI,把转型变成汇报游戏** 大企业推动AI时,习惯性地设定使用率、创新案例、考核计划。技术名字变了,但“向内优化”的操作系统没变,导致AI转型变成了新的内部流程而非对外创新。 **3. AI可能让组织更高效地制造低效** AI能快速生成报告、PPT、总结,但组织未必减少这些工作,反而可能生产更多材料。AI提高了“证明我在工作”的效率,却不一定提高真正创造价值的效率。 **4. 生成不等于思考,未来稀缺的是真实性** AI替代写作过程会让人失去思考机会。当内容可以无限生成,未来真正稀缺的是数据的真实性和来源验证,而非内容本身。 **5. AI应帮助组织减少“内”,连接“外”** 判断AI转型成功的关键,不是用了多少AI,而是AI有没有减少内部环节、让管理者接触一手信息、把员工释放回用户和市场。
2026-09-06 13:46

是AI改变了组织,还是组织改变了AI

本文来自微信公众号: 橙竹洞见 ,作者:竺大炜


最近读了两篇文章,《置身众内》和《置身钉内》。


一篇谈上汽大众,一篇谈钉钉。一个是传统汽车企业,一个是正在全力拥抱AI的科技公司。行业不同、体量不同、技术基因不同,看起来相距很远,但读下来,却有很多熟悉的地方。


《置身众内》里写到的问题,在车企之间有很强的共性。我同样看到过复杂的组织、跨部门协同、层层汇报,以及每个人都在努力完成自己的工作,却很难说清这些工作最终服务了谁。


而《置身钉内》让我意识到,AI未必能成为企业转型的良药。


至少,它解决不了组织本身的问题。


钉钉本身就是一家做AI工具的公司。它比绝大多数企业更理解AI技术,甚至其产品定位就是通过AI来提升组织效率。


但即使如此,它依然陷入组织效率的问题。


这说明了一件事:


任何技术,进入一个组织之后,都会被这个组织的运行方式重新定义。


最大的问题,可能就在“内”


我在想,“置身众内”和“置身钉内”里,最重要的也许不是“众”或者“钉”,而是那个“内”。


人进入组织之后,工作的服务对象会慢慢发生变化。


最开始,我们说自己服务用户。但真正给你反馈的是老板,决定资源的是组织,评价你工作的是KPI。于是,我们会越来越擅长理解组织内部的语言:目标、责任人、项目、指标、案例、汇报。


这些当然都是组织运行所需要的。但问题在于,当所有人都越来越关注“内”时,真正的用户和市场,反而可能越来越远。


于是出现一种很典型的状态:我们说自己在向外创新,在适应时代,在满足用户需求,但其实都只是在向内优化。


真正阻碍创新的,往往不是失败经验,而是过去的成功经验。成熟的流程、明确的责任、严密的管理,这些东西曾经帮助企业取得成功。但当时代发生变化,它们也可能变成新的约束。


“置身钉内”,总结下来就是:


  • 无招才是这个ONE的唯一用户;


  • 无招做钉钉的历史经验,妨碍了ONE的产品初心;


  • 无招的“传统”工作模式和产品观,导致ONE的失败和团队崩塌;


AI一进组织,就变成了一个项目


几乎所有大企业都在推动AI。


考核AI使用率,征集AI创新案例,定目标、定责任人、定考核计划。


这套方法并不陌生,甚至可以说,它是大企业最熟悉的方式。面对一个新东西,组织首先会做的,往往不是理解它,而是把它翻译成自己能够管理的语言。


于是AI转型变成了指标、案例、总结、汇报。


技术的名字变了,组织的操作系统没变。真正的问题不在于这种管理方式有没有价值,而是:如果AI本身可能改变工作方式,我们是不是太快地用旧的工作方式把它固定下来了?


AI可能让组织更高效地制造低效


AI最直接的能力,是生成。写报告、做PPT、总结会议、整理材料,每一个环节都可以更快。


但效率提升之后,组织会不会因此减少这些工作?


未必。


以前一天写一份报告,现在可能一天写十份。以前领导没有时间看材料,现在AI可以帮助领导总结材料。于是下面的人继续生成更多材料。AI写报告,AI总结报告,人根据总结做PPT,再让AI总结PPT。整个过程越来越快。


问题是:这些东西真的需要存在吗?


AI有可能极大提高一种效率——证明我在工作。但它不一定提高真正创造价值的效率。


一个低效的组织使用AI,不会变得更高效,它只是获得了更高效制造低效的能力。


生成,不等于思考


前段时间听到一个真实的段子。一个程序员离职交接工作,继任者问他某段代码为什么这么写。他说,我也不记得了,我把我和豆包的聊天记录发给你。


代码可以直接生成,报告可以直接生成,文章也可以直接生成。但很多工作的价值,并不只存在于最终结果。


写作就是这样。


写作本身是一个思考和执行的过程。最开始可能只是一些模糊的想法,你必须不断整理、推翻、重新连接,最后才形成自己的判断。


如果一开始就让AI帮你写完,你当然得到了一篇文章,但也可能失去了一次思考。


AI应该替代的,不是思考本身,而是那些阻碍我们思考的劳动:整理、搜索、比对、转录、重复处理。它应该把时间还给判断,而不是把判断也一起替代掉。


当AI制造了大量内容之后


AI时代还有一个越来越现实的问题:内容生产变得太便宜了。


报告、文章、方案、总结,可以无限生成。于是未来真正稀缺的,可能不再是内容,而是真实性。


这个数据准确吗?这个案例是真的吗?这个结论来自哪里?有没有相反的证据?一份用户洞察,究竟来自真实用户,还是来自AI对其他AI内容的再次总结?


我越来越觉得,未来AI一个更重要的价值,不是继续帮助我们生成,而是帮助我们验证。


当AI可以无限制造内容之后,用AI识别真实和准确,比用AI制造内容更重要。用AI去打败AI——帮我们寻找来源、验证事实、发现矛盾、追溯结论。不是替我们制造一个更漂亮的答案,而是不断追问:这个答案是真的吗?


AI应该帮助我们走向“外”


还是回到“内”和“外”。


判断一个企业的AI转型是否成功,不应该看:用了多少AI、有多少AI用户、产生了多少创新案例。


而应该看:


-AI有没有减少内部环节?


-有没有减少信息的层层转述?


-有没有让产品经理更快接触用户?


-有没有让管理者更容易看到一手信息?


-有没有把人从大量“对内工作”中释放出来,重新回到现场、用户和市场?


变革之所以必须要发生,是因为外面的世界变了,时代变了。技术最终有没有价值,要看它是否帮助组织更好地感知这个变化。


AI最有价值的意义,不是帮助组织创造更多的“内”,而是帮助组织减少“内”,更多连接“外”。通过AI,快速有效地去验证,去证明组织的成功和失败。

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