企业增长新范式与组织进化路线图

企业增长新范式与组织进化路线图 目录 核心洞察04 AI 驱动的增长新范式：突破边际约束06 战略选择：商业模式变革路径10 商业模式进化矩阵实践案例：智能体如何重塑业务流程访谈 | CEO 洞察：领导 AI 变革的三重角色与归零心态教授点评 | 王子阳： 把握从红利型机会到跨越式机会的时间窗口 组织进化：从人力分工，迈向智能体协同16 组织演进的三重图谱：揭开 AI 驱动组织变革的底层密码访谈 | 正在发生的变革：智能体融入组织岗位解构与任务重组：从专业分工到任务重组的液态化转型访谈 | 亚马逊：如何确定人机协作的最佳边界构建智能体的内核：将隐性知识编码为组织能力访谈 | 迎接 AI 原生组织的到来教授点评 | 谭亮： 智能体协同背景下的组织进化范式 人才重构：锻造 π 型人才与 AI 驾驭力26 不可替代的人才基座：人类的基础认知驾驭 AI：提示工程 × 人机协作策略人才升级：从专才到 π 型人才访谈 | HR 如何推动组织 AI 人才转型教授点评 | 李宁 ：AI 时代人才的核心竞争力 未来已来：共建智能协同增长新生态34 致谢：AI 转型路上的探索者们36 核心洞察 我们于 2025 年 2~6 月与近 20 位来自新质生产力企业、大型央国企、领先民企及外资企业的关键决策层——包括企业一把手、资深业务 VP、人力资源高管、学习与发展专家等展开深度访谈，就生成式 AI 在企业应用的现状，以及优秀实践进行探究。我们邀请了清华大学经济管理学院领导力与组织管理系 Flextronics 讲席教授李宁、香港大学经管学院管理及商业策略系实务教授谭亮以及清华大学经济管理学院商业模式创新中心研究主管王子阳教授进行 AI 相关理论的萃取和指导。 在当前企业 AI 智能化转型的关键历史节点，本报告深度解码生成式 AI 重塑企业增长的核心逻辑，研究聚焦三大核心维度：增长范式转型、战略路径选择与组织进化机制，为企业提供 AI 时代的系统性转型框架，助力企业在智能浪潮中精准把握发展方向，实现跨越式发展。 我们的核心洞察如下： AI 驱动的新增长范式：突破边际约束的指数增长引擎 组织进化：从人力分工到智能体协同 AI 通过“算法 - 数据 - 场景”闭环创造自我进化能力，打破传统生产要素的边际递减规律（据我们测算，亚马逊供应链算法每提升 1% 准确率约可节省数十亿美元成本）。 AI 重构组织逻辑的三重演进 个人赋能悖论：员工单点提效 ≠ 组织提效（因传统协作机制稀释 AI 价值）。 单智能体垂直深化：将专家知识编码为可复用的组织能力。多智能体协同革命：AI 成为组织运行内核，人类角色转向“目标架构师”与“智能体训练者”。 能力平庸（X=1）或不足（X<1）的企业将被淘汰。 岗位解构与能力重组 窗口期紧迫性 ：参照移动互联网发展周期，AI 竞争已进入下半场，企业需加速布局。 新型岗位涌现：需“跨领域整合力 × 人机协作思维”（如商业智能分析师融合财务 / 市场 / 产品数据洞察）。液态组织范式：AI 原生组织呈现极速创新、组织内科学家密度高、资源柔性配置等特征，颠覆传统科层制效率极限。 商业模式的三重变革路径：叠加、局部重构、创构 人才能力模型：从专才到 π 型整合者 叠加：在现有流程嵌入 AI 模块（如保险核保叠加风险评估），提升局部效率。局部重构：以生成式 AI 理念重构特定应用（如苹果重构 Siri），重塑用户体验。创构：系统性构建跨应用智能生态（如端到端智能座舱），释放颠覆性价值（类比蒸汽机催生工厂制、互联网催生电商）。 三维竞争力重构 核心认知力（不可替代基座）：创造力、判断力、系统性思维。AI 驾驭力（新时代刚需）：提示工程、人机协作策略、工具应用能力。知识工具化（高阶整合）：将隐性经验编码为 AI 可学习的算法方法论。π 型人才崛起：单一专业纵深（T 型）让位于“双领域专深 + 跨界整合力”（π 型），以应对 AI 模糊的技能边界。 AI 驱动的增长新范式突破边际约束 在摩尔定律的影响下，信息科技的扩散速度远超其他技术，相应的新技术留给企业的红利窗口期也非常短暂。对比移动互联网时代的创业历程，可以观察到 AI的机遇窗口稍纵即逝。中国在 2009 年基本完成 4G 网络的建设，移动互联网的基础设施基本成型。基于移动互联网应用的领军企业，普遍成立于 2010~2012 年，也就是说 2012 年，移动互联网的竞争就已经在事实上结束了。 高，但随着数据积累和模型迭代，边际产出呈现加速增长态势。例如根据我们的测算，在亚马逊等大型电商公司的供应链管理系统，其需求预测算法每提升 1% 的准确率，就可能节省数十亿美元的库存成本。 AI 作为一种新的生产要素，对企业的变革也同样是指数的形式，我们可以用一个公式来描述 AI 带来的生产力变革，即 Y=XAI（图 2）。其中 Y 是企业创造的价值，底数 X 指企业的能力，包括企业的战略选择、组织能力和人才匹配。由指数的形式不难得出，当 X<1 时，XAI会趋近于 0，令企业走向消亡，即能力不足的企业无法适应 AI 时代。当 X=1 时，XAI等于 1，企业没有增长，AI 时代平庸的企业没有意义。只有当 X>1 时，XAI才能获得爆发式的增长。在 AI 时代，不仅考验企业对 AI 技术的理解和应用，还考验企业自身的管理基础。具有良好管理基础，对 AI 认知清晰的企业，主动拥抱 AI 的企业，将释放巨大的增长潜力。 生成式人工智能技术的突破性进展正在重塑全球经济发展格局。诺贝尔经济学奖得主索洛指出，技术进步始终是突破边际收益递减规律的核心动力，而 AI 技术通过其特有的知识创造能力和生产要素重组能力，正在构建全新的增长范式。 相较于工业革命时期通过机械化统一生产流程、信息化时代依靠信息系统实现流程固化，生成式 AI 正在构建具有动态适应能力的柔性生产体系。新增长范式的形成需要突破生产要素的边际约束，生成式 AI 正在重塑劳动力、资本和技术的组合方式。与工业革命时期用机器替代体力劳动、信息化时代用软件辅助脑力劳动不同，生成式 AI 正在创造“人机共生”的新型生产关系。这种增长动能的转换机制体现在 AI 系统通过自然语言交互降低技术使用门槛，使高技能劳动的替代弹性显著增强，算法模型本身成为新型生产要素。 AI 时代的增长范式变革，不仅体现在生产效率的线性提升，更在于其通过算法迭代、数据训练和跨领域迁移形成的指数级增长势能。相较于工业革命时期依赖机械创新驱动的线性增长，以及信息化时代通过流程数字化实现的边际改善，生成式 AI 引发的增长范式呈现出本质差异——它正在创造一种具备自我进化能力的智能型增长引擎。 AI 时代，基础大模型企业的格局已初步确定，AI基础设施基本建成。在其之上的应用，如智能体等技术正在蓬勃发展，留给企业应用 AI 的窗口期还有多长？答案尚未可知，而加速进入 AI 时代的下半场，则成为每一家企业的必然选择。 生成式 AI 通过自然语言处理和深度学习技术，将人类专家知识转化为可迭代优化的算法模型，创造了知识生产的“飞轮效应”。将 AI 部署到实际应用中，会产生更精准的预测或决策，进而提升用户体验并获取更多高质量数据，这些新数据又反哺算法迭代优化，形成不断优化的上升闭环，实现专家知识的规模化复制，促进企业生产力的跃升。 正如工业革命时期蒸汽机从纺织业扩散到交通运输，信息化时代 PC 从办公室走向家庭，当前 AI 技术正从互联网行业向金融、医疗、医药、制造业、农业、教育等传统领域渗透，这种跨部门扩散将释放巨大的增长潜力。可以预见，生成式 AI 引发的生产函数重构不仅带来短期效率提升，更将通过知识溢出效应催生新的产业生态，推动人类社会进入智能驱动的持续增长新时代。 生成式 AI 引发的范式变革不仅体现在全要素生产率的提升，更在于其创造的“算法—数据—场景”反馈闭环打破了线性增长路径。相较于工业革命依赖资本积累实现规模扩张、信息化时代通过流程优化提升效率，生成式 AI 正在构建具有自我进化能力的增长系统。当企业构建起包含 AI 能力的生产体系时，其边际成本曲线呈现反向变动特征：初始阶段算法开发的沉没成本较 面对全新的增长范式，企业应如何行动？ 回顾历史，我们不难发现，新技术对生产力的提升具有指数级的作用（图 1）。 战略选择 商业模式变革路径 尽管 AI 转型已成为企业重塑竞争力、探索新增长曲线的核心议题。但在战略思考上，大多数企业依然不能很好地把握 AI 的价值和作用。例如，缺乏整体的规划，企业仅仅单纯将 AI 视为工具，却不建立相应的体系；AI 应用由各业务部门独立探索，接口不统一，缺少公司层面的支持，内部协同困难，难以发挥企业的整体优势等。 的“液态金属型”企业。创构也代表着一种不孤立看待技术进步的视角。回看历史，蒸汽机的发明固然是工业革命的重大技术突破，而创构出工厂大规模生产、铁道运输等新的技术应用系统和商业模式，才真正释放了新技术的价值。而在互联网时代，也是在创构出电子商务、 搜索引擎等全新的应用和商业模式之后，信息技术才发挥出其潜力。放眼未来，“AI+”势必会更显著地提升生产力，其先天带有全流程智能化、数据高度集成、可自我进化等优势，创构是释放其生产力的关键手段（图4）。 AI 在企业的应用可以分为两种模式，一是 AI 原生应用，是以 AI 技术和设计理念为核心，利用 AI 能力原生创造出的产品或系统。AI 原生应用也常被称作“AI+”。二是使用 AI 对各类应用进行改造，即“+AI”。 当越来越多的 AI 原生应用开始出现，企业的商业模式会产生哪些变化？企业如何在竞争中占得先机？ 商业模式进化矩阵 尽管如此，AI 商业模式的进化却是日新月异。早期AI 大模型企业大多以会员或出售 Tokens 的方式运营，其商业模式依然是传统的流量逻辑。而随着 AI 智能体的出现，AI 正在从单一的内容生成工具，向企业业务全流程融合演进。AI 开始交付成果，并产生直接收益，其收费模式也在向按效果收费演变。 当前，企业如何在战略层面思考 AI 带来的商业模式变革，北京大学汇丰商学院魏炜教授，及其合作者马勇斌、王子阳、张鹏的研究成果指出，企业管理者们，可以从 AI 应用的深度和场景创新两个维度，去思考 AI 如何变革企业的商业模式（图 3）。 能个性化展示。而过去此项工作流程非常繁琐，每上架一张新海报都要经历确定主题、选取片源、制图、审核等一系列操作，需要运营、设计、审核岗位的人员开展长链条的协作（图 5）。 实践案例：智能体如何重塑业务流程 电视桌面通常会展示电视剧、电影、短视频等内容的海报，为吸引用户点击观看，海报的设计和管理工作极为重要，要求出品素质高、更新时效快、备选素材多、 局部重构是指使用 AI 对某个特定应用重新构建，可以分为使用传统软件开发逻辑的重构和使用生成式 AI理念的重构两种细分方式。前者如：使用 ASR（自动语音识别）和 NLP（自然语言处理）技术改造电话客服平台，属于“+AI”。后者如：苹果手机以生成式 AI 的理念重构 Siri 语音助手，属于“AI+”。 AI 改造商业模式的方式包括三种：叠加、局部重构和创构。 叠加是指在原应用场景基础上增加一个新的 AI 技术模块，使其具备新的特性和价值，属于“+AI”的范畴。比如：保险公司核保程序叠加 AI 风险评估能力、语言学习应用叠加 AI 口语陪练等；或是在已有应用的功能或服务流程上，叠加基于 AI 技术的决策或调度能力，提升流程效率，实际上是在原应用场景下增加了 AICopilot 的能力。 创构是采用生成式 AI 理念，对系统内多个应用进行整体、全新的构建，是一种更具系统性和创造性的 AI改造方式。如：端到端的智能座舱系统，以及即将出现 引入 AI 智能体后，此任务的实现过程被根本性重构（图 6）。AI 智能体首先获取到内容片源，然后引用企业内部的设计及运营知识，自动执行图像分析理解、合成海报图像、多