齿轮组织时代结束了

文：王智远 | ID:Z201440

刚回来路上，我一直在想：

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。

这不怪员工，不是执行力问题，是操作系统的问题。

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。

什么是“齿轮咬合逻辑”？

工业时代，大多数公司是这么运转的：层级审批、固定岗位、人工调度。

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。每个人都有固定职责：市场部只管市场，销售部只管销售，财务部只管财务。

如果市场部需要销售支持？流程又得重新走一遍。

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。

那AI原生组织是什么样？

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。

比如，CEO发条语音说：

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，也能根据数据做出判断。这就像一个“活”的系统，自己会动，会协调，会进化。

所以，传统组织和AI原生组织，最大的区别在哪？

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，企业会越来越吃力，系统崩溃、反应迟钝、创新乏力，这些问题会越来越明显。

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，不断优化流程。

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：

信息怎么流动、任务怎么匹配、决策权在谁手里、做完之后有没有反馈。

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”。

先说信息怎么流动。

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。

信息不再是权力的工具，而是协作的基础。

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。

信息能流动了，任务就好分配了。

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。

AI原生组织不一样，任务是“系统配的”。

什么意思呢？

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。整个过程不用开会、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，还有一个关键问题：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。每个人都可以根据实时数据，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。

说到这儿，我想起一个很典型的例子：2023年抖音春晚的协作方式。

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。

比如：

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：

信息透明度、任务自动化程度、决策分布水平、反馈响应速度

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”。

对于信息透明度，你可以理解成一件事，一件事，到底多久能被大家知道。

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？

如果答案是“否”，那组织信息透明度就偏低，系统版本就不高。

第二个是：任务自动化程度。

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，系统根据能力、状态、优先级，自动把任务分下去。

判断一个组织任务自动化程度高不高，也可以问几个问题：

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”？是不是经常出现“任务没人做”或者“任务重复做”的情况？

如果答案是，那你还在用“诺基亚系统”分配任务。

至于决策分布水平，你可以理解成：是不是什么事都要等领导点头。

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，每个人都能根据数据做判断，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：基层员工能不能根据数据做决定？经常出现“任务卡在审批环节”？每次出问题，都要等老板来拍板？

答案“是”，那组织的决策机制，还停留在工业时代。

第四个是：反馈响应速度。你可以理解成一件事，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，大家说说“哪里做得不好”，但已经结束了。

高版本组织反馈是“实时”的，系统自动追踪数据，发现问题马上调整，不需要等会议。

判断一个组织有没有反馈闭环，可以问几个问题：

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？是不是有自动化的数据追踪和反馈机制？

如果你的答案是“是”，那你组织的反馈机制，还不足以支撑AI的运行。

写到这里，我想起一个很有意思的案例。

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。

智远建议有三点：

一，先意识到一件事：不是人不行，是系统不行。

很多老板一遇到问题，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。

第二步，靠“系统语法”的重新设计。

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。

系统一升级，效率就上来了，这很好理解。但更让人惊讶的是：人也变了。

变在哪？

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。