AI时代企业管理范式重构与跃升

本文来自微信公众号： 企业管理杂志 ，作者：杨继刚

当AI开始参与认知与决策，企业管理的“操作系统”需要完成从控制型管理到认知型经营、从稳定组织到可进化系统、从规模经济到认知经济的三重跃迁。

如果只从财务与规模指标判断，苹果依然是一家运行稳健、极具韧性的公司：现金流充裕，利润率领先，产品生态高度稳固，仍处于全球科技企业第一梯队。它并不具备“系统性危机”的典型特征。然而，这家“看起来一切仍然可控”的公司，却密集发生了一系列指向公司战略中枢的高层人事变动。

这些发生变动的高管所涉岗位分布于AI与机器学习、芯片技术、政策事务等关键领域。孤立来看，每项变动都事出有因、合情合理。但问题是，在AI技术加速重塑全球竞争格局与科技产业逻辑、企业竞争范式发生深刻变化的关键阶段，为什么人事变动会如此密集地发生在苹果这些“面向AI未来”的核心岗位上？这显然已非一般意义上的人才流动或管理层更替。

国内外大量的企业经营与管理实践证明，一家公司真正值得警惕的，并非某项业务单点失误或阶段性、周期性落后，而是企业的战略与组织开始难以有效吸纳新的技术与认知范式。当决策系统无法对环境变化做出持续的、结构性响应时，人事变动往往只是企业发生“系统性危机”的结果，而非原因。

由此，一个更具穿透力的问题浮现，苹果当前遭遇的挑战，究竟是AI技术层面的阶段性滞后，还是工业与移动互联网时代屡试不爽的经营管理体系正在AI时代显露出不适？如果答案趋向后者，那么讨论的重心就不再是“某项技术是否落后”，而是企业的战略锚点是否仍然清晰，组织能力是否匹配新的不确定性环境，人才、文化与决策机制是否服务于未来而非过去。

苹果并非孤例。曾在上一轮技术周期中领先的科技巨头，很大一部分面临类似挑战。我们可以称之为“诺基亚式困境”——这些拥有顶级资源与人才的企业，往往在下一个时代浪潮中（比如当下的AI时代）陷入战略犹豫、组织内耗与路径依赖的困境。由此，引出一个更基础、更难回答的问题，当AI开始参与认知与决策，企业管理的“操作系统”应当如何迭代？

追本之问

AI时代，苹果真的落后了吗

2025年，苹果被普遍认为“AI战略进展缓慢”，但依旧保持全球领先的盈利能力、极强的用户黏性以及难以匹敌的生态壁垒。也正因为如此，苹果今天的困境才更值得警惕。问题并不在于苹果有没有跟上AI时代，而是苹果赖以成功的战略中枢正在发生结构性松动。一旦战略中枢开始瓦解，再强大的公司也会不可避免地陷入组织能力的恶性循环。

1.判断一家企业是否落后，产品之外还要看战略中枢

对国内外优秀企业的评价，一个常见误区是，用产品成败替代对战略系统的判断。诺基亚在功能机时代并非输在单一产品，而是其以硬件规模与运营商关系为核心的战略系统，无法容纳软件与生态成为竞争中枢，即便推出多款“成功机型”，也未能改变整体失速的命运。

英特尔长期依靠制程工艺领先构建竞争优势，但当计算范式转向异构算力与软件协同时，其战略系统仍锚定传统CPU路径，产品性能单点改进掩盖了结构性转型迟缓。波音在737MAX项目中将产品交付视为核心经营目标，却未能及时调整以安全与工程文化为中心的决策系统，最终暴露的是治理与激励机制的系统性失效。反之，IBM在硬件与服务业务仍具规模时，提前将重心转向云服务与企业级软件，重构战略系统，通过经营逻辑的整体跃迁实现转型。

苹果Siri的多次跳票、AI功能的推迟上线、与外部大模型的合作迟缓，看上去是产品或技术节奏问题，但放在更长的经营周期内，这些现象更像是结果，而非原因。

真正需要被追问的，其实是三个更底层的问题，企业是否依然清楚面向下一阶段的核心能力是什么？围绕新的核心能力，组织还能否形成稳定、高效的协同？关键人才是否仍然相信公司值得自己全力以赴？这三个问题回答不清楚或者答案为否定，说明这家公司已经站在战略失速的边缘。

苹果恰恰“中招”。

2.从业务失误到组织系统性动荡：问题如何被放大

苹果近几年的问题不是集中爆发，而是分散出现、相互叠加。如AI项目反复延期、汽车项目叫停、部门核心功能被迫下线、高管职权总是被拆分、关键人才持续外流等。任何一件事情单拎出来，都可以解释为公司“正常调整”。但当它们在同一时段、关乎同一因素（人工智能）集中出现时，就不是偶然了。

该现象传递出一个明确信号，战略共识正在失效，组织正在失去对未来的确定感。一旦不确定性在组织内蔓延，企业就会进入高度危险区间——决策开始保守，组织开始防御，人才开始逃离。正如苹果实施AI战略转型过程中呈现的“双面镜像”，一边是财务稳健，一边是战略危机（见表1）。

企业战略中枢动摇往往最早体现于人事变动，而非业绩。因为真正处于战略中枢的人，往往比市场有更敏锐的感知，即公司是否还有清晰的长期战略，自身在企业中是否仍具有实质影响力，个人风险是否正在被系统性放大。当这些判断趋于悲观时，“体面离场”往往成为高管的理性选择。高管离职的影响不会停留在管理层，而是会迅速向下传导，核心工程师、架构师、关键产品负责人，他们才是真正用脚投票的一群人。

3.“战略—组织—人才”负反馈循环如何形成

诸多企业转型与变革过程中存在一个相似的演化路径，即“战略—组织—人才”负反馈循环。这个负反馈循环形成大致分为五步。

4.苹果并非“看不见AI”，而是被自身成功所束缚

苹果并不是一家对技术趋势感觉迟钝的公司。无论在AI芯片、自研系统还是硬件工程上，苹果长期保持着前瞻性。问题在于，AI对企业提出的要求不只是技术升级，还有经营逻辑的重构。苹果过去二十年的巨大成功，恰恰建立在一套高度成熟、极度稳定的经营体系之上。比如封闭可控的产品生态、清晰稳健的发布节奏、严格的流程管理与风控等。

在智能硬件与消费电子时代，这套体系几乎无懈可击，但在AI时代开始显露瓶颈：当行业变化超过组织调整速度时，过往的成功经验反而成为企业转型障碍——低估系统性问题、对内部信号麻木、过度依赖既有路径。所以，苹果遇困并非源于“技术落后”，而是当战略中枢开始动摇时，企业未能完成自我校正。

如果不能在战略层面重新确立锚点、在组织层面重建协同、在人才层面恢复信心，那么任何技术补救，最终只能延缓问题的暴露，而无法改变走向。苹果也不例外。1997年乔布斯回归苹果时，提出灵魂一问：“如果顶尖人才不喜欢苹果，苹果凭什么拥有未来？”

AI时代，“乔布斯之问”再次摆在了苹果面前。

• 第一步，战略锚点开始模糊：当企业无法明确回答“下一阶段我们靠什么赢”时，资源配置就会变得摇摆；

  
  

• 第二步，组织协同效率下降：管理层权责反复调整、项目多头管理、优先级频繁变化，本质都是战略模糊的组织投射；

  
  

• 第三步，优秀人才选择离开：真正有能力的人，对环境变化最为敏感，也最不愿意在不确定中消耗自己的时间和热情；

  
  

• 第四步，能力进一步削弱，验证悲观预期：很多项目推进更慢、主航道产品体验更差，组织对未来的信心被进一步侵蚀。

  
  

• 第五步，市场表现不佳，进一步导致战略锚点模糊。一旦企业陷入恶性循环，即便拥有雄厚资金、强大品牌和成熟市场，也很难通过“修修补补”的策略走出来。

  
  

转型之困

管理范式与AI时代的错配

不少管理者认为，只要在原有体系上叠加AI（技术）能力，企业就能完成转型升级。可惜这一判断在实践中被反复证伪。10年前的数字化转型、20年前的电商转型等实践表明，真正决定企业能否赶上新时代的，从来不是技术本身，而是组织的经营管理体系能否与新时代要求适配。这在当下表现为企业原有管理范式与AI时代组织运行逻辑之间的错配。苹果面临的困境，正是这种错配在巨型成熟企业的集中体现（见表2）。

战略层面，从确定性路径到演化型竞争，战略开始失去锚点。企业战略强调方向清晰、路径稳定、资源集中。这套逻辑在产品周期明确、技术演进相对可预测的时代有效。但AI时代的企业生存环境发生了质变，技术路径高度不确定，应用场景快速分化，成功模式无法提前验证，等等。在这种环境下，企业战略不再是选对一次保用十年，而是需要持续校正。遗憾的是，当下很多企业仍然沿用工业时代的战略观：把战略理解为正确答案，而非可修正假设；组织天然排斥试错、延迟“下注”、回避不确定性。而AI时代恰恰要求企业在不完美状态下快速行动，通过实践不断逼近最优解。

企业失去战略锚点将导致三种后果：投入分散，难以形成突破；关键项目反复调整，信号混乱；组织对长期方向缺乏共识。战略一旦失焦，组织层面的混乱几乎不可避免。

组织层面，为稳定协同设计的组织结构难以承载高速进化。成熟企业在组织设计时普遍遵循一个核心原则：降低复杂度，提升可控性。因此，流程清晰、职责明确、层级分明，往往被视为企业管理成熟的标志。AI时代对组织的要求恰恰相反，如数据、算法、产品需要高度耦合，决策需要快速闭环，试错本身就是工作的一部分。当AI以技术、业务、流程、服务等方式被嵌入原有的职能型、矩阵型组织结构中时，结果往往不是效率提升，而是摩擦叠加，如决策权被拆散、责任边界模糊、项目推进节奏被拉长。这并非执行层面的问题，而是组织结构与任务属性的错配——原本用于保障组织稳定运行的机制，在高度不确定的环境下反而成为业务创新的阻碍。

人才层面，用成熟企业的人才逻辑管理前沿、多变且更自主的AI人才。在传统企业中，人才管理往往强调三点：角色清晰、晋升路径明确与激励机制稳定。与此不同，AI型人才的核心诉求是能够影响组织的关键决策、拥有足够的试错空间、工作成果能够真正改变系统，等等。当企业仍然以传统的职位等级、流程合规、部门边界作为主要管理工具时，更具创造力的AI人才往往会感到受限。人才流失并非问题的起点，而是公司战略失焦与组织退化的结果。当优秀人才陆续选择离开，说明企业内部已经形成了一种隐性共识：个人努力无法显著改变组织走向。这对任何以知识、技术与创新为核心竞争力的企业而言，都是一个危险信号。

文化层面，过往的成功经验正在转化为现实的路径依赖。所有长期成功的企业都会形成极强的文化自信。这是很多公司陷入“诺基亚式困境”的原因之一。尤其当外部技术演进与行业周期发生变化时，文化自信往往会阻碍企业“自我反思”，并进一步演化为路径依赖。因为当组织下意识地用过去的成功标准来评判未来的不确定探索时，转型往往尚未开始，就已经在组织内部被否定。

在这轮AI转型中，最常见的企业文化惯性是忽视外部变化，排斥未成熟方案，过度依赖既有成功模式。如果在行业“岁月静好”时期，文化自信会让企业保有优势，一旦外部环境出现剧烈变化，文化自信可能会演变为企业发展的桎梏。

综上可知，企业在AI时代转型遇挫，往往并非因为缺乏技术能力或资源投入，而是用上一时代的经营管理系统应对下一时代的竞争。当战略不再适配环境变化，当组织结构难以承载高速演化，当人才机制无法激发关键创造力，当文化惯性抑制了试错与开放，企业的任何单点突破，都无法消除整个体系的根本性症结，这才是问题的关键。

他山之石

AI时代，先行者真正改变了什么？

AI时代刚刚开启，又变化万千。即便如英伟达、谷歌与特斯拉，也不敢自称AI时代的领先者。一个更恰当的定位是“先行者”。通过分析先行者的转型实践，或许可以从中发现苹果式困境的解法。

英伟达的转型常被解读为“命好”——押中了AI风口。但其真正做对的，是战略聚焦与组织一致性。英伟达创始人黄仁勋很早就预判到，未来的算力竞争本质是智能密度的竞争，而非单纯的规模竞争。围绕这一判断，英伟达在战略、组织与资源配置上步调高度一致，战略上长期聚焦通用计算平台，组织上围绕CUDA构建稳定核心，经营上接受短期波动，换取长期认知优势。这是一种典型的认知驱动型经营模式——不是跑得最快，而是看得最清楚。

谷歌在AI上的进展并非一帆风顺，曾被硅谷讽刺为“起个大早、赶个晚集”。不过，现今Gemini的产品表现以及谷歌在AI层面的全方位战略布局，正在让其迎头赶上，成为与Open AI正面对决的强势选手。谷歌所为中有一点很关键，允许内部“多路径竞争”，而非押注单一答案。无论是大模型架构、产品形态还是商业化路径，谷歌内部始终存在竞争与分歧。这并不是混乱，而是一种更适配AI时代的制度设计，用内部竞争替代外部试错，用多元假设对冲不确定性，用数据和结果而非资历决定战略方向。这种机制短期看可能牺牲了效率，一旦那条被筛选出来的路径变得清晰，竞争优势会很明显，而且还可以不断迭代，让组织保持年轻态。

特斯拉经常被视为一家汽车公司，实质是一家能源与科技公司。否则无法解释其以不到丰田五分之一的汽车销量，却能实现1.63万亿美元市值，是丰田2794亿美元市值的5.8倍（两者市值均按美东时间2025年12月16日收盘价计算），更无法解释特斯拉为何能快速成为智能机器人（Dojo超算与擎天柱机器人等）领域的领跑者。

在特斯拉，AI从来不是一个独立的前沿研究项目，而是直接嵌入经营系统的核心能力。从自动驾驶、制造系统，到供应链调度、质量控制，AI并非被当作赋能工具，而是直接影响产品定义、直接改变生产方式、直接参与经营决策。说到底，AI已成为特斯拉运行逻辑的一部分，而不是组织中的一个部门。这使得特斯拉的战略节奏极快，允许失败、快速修正、持续迭代，而不是等待完美方案。

再看三家中国科技企业的做法。字节跳动的独特之处，在于不仅仅将AI用于推荐系统，而是将其扩展为一种基础设施，包括内容生产、用户分发、广告定价、产品迭代等。这些环节在算法驱动下快速形成“经营闭环”，组织的决策权从个人经验转移到系统认知，组织的价值不再是“判断对错”，而是不断优化系统参数，使决策更接近真实世界的反馈。相比新生代科技公司，AI之于阿里巴巴与腾讯都属于机遇和挑战并存——做得好，成功迈入下一个时代；做不好，可能被后来者拉下马。因此，阿里巴巴与腾讯的AI转型必然面临阵痛，做法也有相似之处。

两者都主动拆解原有的组织边界。阿里巴巴推行“1+6+N”组织变革，将庞大的集团拆分为六大业务集团，打破了延续多年的“大中台”模式。通过削减总部行政干预，让云智能、淘宝天猫等业务能够独立灵活地对接AI算力与算法需求。腾讯持续深化930变革后的CSIG（云与智慧产业事业群）架构，打破事业群间壁垒。通过“混元”大模型底座实现跨部门协同，将底层AI能力像自来水一样供给到微信、游戏、广告等各个板块。

都重塑了业务单元的自主决策权。阿里巴巴各业务集团实行董事会领导下的CEO负责制，具备独立的融资与上市权，将战略重点转向“AI驱动”，并自主决策对大模型初创公司（如月之暗面、智谱等）进行重金投资。腾讯坚持“小步快跑”的赛马机制，允许微信、腾讯会议等团队根据自身场景自主决定AI接入深度。这种分权让视频号等业务能迅速利用AI推荐算法实现爆发，而非等待集团统一指令。

都强调AI对核心经营指标的直接影响。AI不再是实验室里的演示品，而是必须反映在财报上的增长引擎。阿里巴巴重点考核AI对淘天转化率和阿里云收入的贡献，通过“通义千问”提升商家侧生成式营销效率，并将AI相关产品收入作为云业务回升的核心指标，利用AI技术显著降低了物流与营销的人力成本。腾讯推动AI成为广告系统（混元大模型驱动）点击率提升的关键。AI驱动的广告推荐系统不仅提升了精准度，更显著拉动了腾讯季度社交广告收入的两位数增长，将技术投入直接转化为毛利改善。

通过对全球AI先行者的管理范式进行对比（见表3）可以发现，无论是英伟达、谷歌与特斯拉，还是字节跳动、阿里巴巴与腾讯，它们并未把AI当作“插件升级”，而是重新设定了企业经营管理的前提条件：接受不确定性成为常态，接受试错是必要成本，接受系统认知优先于个人经验。换言之，它们率先完成的并非技术升级，而是管理范式的跃迁。因此，对企业而言，谁率先完成对自身经营管理系统的更新，谁就能在AI时代“从从容容、游刃有余”，反之将会“匆匆忙忙、连滚带爬”。

破局之道

从技术升级到管理范式跃迁

当一家成熟企业在AI转型中受挫，人们往往习惯性追问，是不是技术路线选错了？是不是投入力度还不够？是不是组织反应慢半拍？这些追问都有道理，但都停留在操作层面。真正决定一家企业能否跨越AI时代的，并非一项技术升级、一次业务决策、一个奇思妙想，本质在于企业所倚重的经营管理范式，是否仍然适用于一个“以智能为核心生产要素”的时代。

1.回溯源头：百年企业管理学解决的是同一类问题

从泰勒的科学管理到法约尔的一般管理原则，再到韦伯的科层制、德鲁克的目标管理，等等，现代企业管理学诞生于一个共同背景之下：工业化大生产。在这一前提条件下，企业面临的核心挑战是生产要素如何规模化配置、个体差异如何被流程和制度消解、不确定性如何被转化为可预测结果等。

因此，百年来主流管理学理论虽形式各异，但底层逻辑高度一致：通过结构、流程和制度，把复杂世界“简化”为可管理的系统。无论是目标管理、预算管理、绩效考核，还是后来的流程再造、矩阵组织，共同目标都是减少偶然性、提升可控性。这套范式在过去一个多世纪中取得了巨大成功，也塑造了现代大型企业的基本形态。不过，它隐含着一个前提假设——认知与判断主要由人完成，组织的任务是把人的行为“管好”。然而，AI的出现第一次系统性地动摇了这一前提。

2.AI给企业带来的根本变化：当智能开始成为一种生产要素

与以往所有的通用技术不同，AI不仅能提升效率，还引入了一种新的能力，即处理复杂信息、进行模式识别、参与判断与决策。这意味着在企业内部，“认知”不再是人的专属能力。人类是碳基智能，AI是硅基智能，未来是人机协同，“智能”首次被人和机器所共享。一旦智能可以被规模化调用，企业运行逻辑便会发生质变，决策不再完全依赖经验，管理不再只是约束行为，组织不再只是协调人力。在这一背景下，传统管理范式开始显露出结构性不适。企业的经营管理体系须完成三重跃迁。

第一重跃迁，从控制型管理走向认知型经营。回顾过去，工业时代的管理本质是一种控制逻辑：通过制度控制行为，通过流程控制结果，通过层级控制决策。但在高度不确定、快速变化的AI环境中，控制的边际效用正在迅速下降。真正决定企业竞争力的，不再是“谁控制得更严”，而是谁能更早形成有效认知，谁能更快修正错误认知。这标志着企业经营正在从控制导向跃迁到认知导向。在认知型经营中，管理的核心不再是约束，而是让组织尽可能早地看到变化，让判断尽可能接近真实，让错误尽可能低成本暴露。这对管理者提出一个根本性挑战——你是否愿意放弃对确定性的迷恋，转而管理不确定性本身？毋庸置疑，管理者做到这一点绝非易事。

第二重跃迁，从稳定组织走向可进化系统。传统组织设计追求稳定性。稳定意味着职责清晰、流程固化、边界明确。但AI驱动的业务形态具有三个天然特征：变化速度快、试错频率高、成果路径不确定。这种情况下，过于稳定反而可能成为风险来源。越来越多的实践表明，具备竞争力的组织往往不是最稳定的，而是最具可进化能力的，能根据任务快速重组，能在失败中迅速调整，能让资源向有效板块自然流动。这意味着企业管理正在从结构设计转向系统设计。组织不再被视为一张固定架构图，而更像一个持续进化的生态系统，正如角马迁徙的故事所隐喻的企业与个体在“生态位干旱化”下进行的系统性进化。

第三重跃迁，从规模经济走向认知经济。在传统经济学和企业管理学语境中，规模往往意味着优势。如规模能摊薄成本、提高议价能力、构筑竞争壁垒。但规模经济也有一个不可回避的副作用，系统管理的复杂度指数级上升。而AI带来的改变，在于它为企业提供了一种新的增长逻辑，不是通过优化管理对抗复杂度，而是通过提升认知降低复杂度。在这种逻辑下，企业竞争的关键不再是谁更大、谁更好、谁更便宜，而是谁更早理解需求变化、谁更快做出正确判断、谁能把经验沉淀为可复用的智能能力。

完成这三重跃迁，企业就完成了AI时代的转型。从这个角度而言，AI时代企业真正的转型，不是业务线转型，而是一整套经营管理“操作系统”的迭代（见表4）。如果仍然沿用工业时代的管理逻辑去管理AI时代的企业，那么，企业的战略会越来越模糊、组织会越来越迟缓、人才流失会越来越严重。

苹果的动荡与转型困境以及其他传统企业的转型受挫，指向一个事实，AI时代，决定企业命运的关键已经从“做什么业务”转向“用什么范式经营管理企业”。

在工业时代，优秀的管理意味着控制、稳定与规模化；而在AI时代，真正稀缺的能力变成了认知、演化与自我修正。当智能开始参与判断，经验不再自动成立；当变化成为常态，稳定反而可能成为风险；当系统可以不断学习，组织就必须允许试错与重构。因此，AI时代企业转型的关键，并不是某个部门、某项技术或某条业务线，而是企业一整套经营管理操作系统，包括战略形成方式、组织运行逻辑、决策机制以及对人才与不确定性的基本态度等。

未来的分水岭清晰可见：那些能够完成管理范式跃迁的企业，才有资格谈下一轮增长；那些拒绝更新自身运行逻辑的组织，只能在延迟淘汰中等待终局。AI时代淘汰企业的，从来不是技术本身，而是无法完成经营管理系统的自我更新。