文 | 沈素明

1978 年，中国站在了历史的十字路口。

当时的世界格局正在剧变，旧有的经济体制和管理模式已经走到了尽头，发展陷入停滞。如果继续抱残守缺，与世界隔绝，那么中国必将被时代彻底抛弃。最终，决策者们做出了一个被历史证明为无比正确的选择：改革开放。这次伟大的自我革新包含两个动作：

·对内改革：彻底打破僵化的计划经济体制，解放市场活力和生产力，允许个体和企业在规则内追逐利润。

·对外开放：主动拥抱世界，引进先进的技术、资本，以及最重要的——现代管理经验。

从此，中国融入了全球经济，实现了四十多年的高速腾飞。今天，2025 年，AI 浪潮以排山倒海之势席卷而来。这股力量，正在以前所未有的速度解构商业，重塑社会。企业和个人，又一次站在十字路口：

· 是抱残守缺，把 AI 当成一个普通工具来用，还是主动变革，将它视为一次深层更新？

· 是封闭防御，害怕 AI 颠覆一切，还是开放拥抱，将 AI 视为新时代的生产要素和管理抓手？

我的观察是，AI 浪潮对企业和个人的影响，已经超越了简单的技术升级，它要求我们进行新时代的 " 改革开放 "。这不只是关于技术的讨论，更是关于组织、管理、决策和个人价值的深刻变革。那到底什么是 " 面对 AI 浪潮的改革开放 " 呢？它必须是国家、企业和个人三个层面的共振。

回望 1978 年，中国当时的 " 旧体制 " 是什么？是管理效率低下、信息传递缓慢、资源分配僵化。正是这种组织和管理上的落后，限制了生产力的发展。

AI 浪潮带来的冲击，与此何其相似？AI 正在以前所未有的效率，挑战着传统组织：

·信息传递：AI 可以直接处理海量信息并生成洞察，传统的层级汇报和信息流转机制瞬间失效。

·管理效率：AI 能以前所未有的速度优化流程和决策，传统流程中的冗余和低效被彻底暴露。

·生产要素：AI 算力已经成为新的、比人力更具扩张性的生产要素。

因此，AI 时代在国家层面的主题是 " 开放 "。1978 年的选择是 " 对内改革体制，对外开放市场 "；今天，国家层面的战略选择，依然是以开放的姿态拥抱 AI 技术，将其视为时代发展的必然，而不是防范的对象。只有国家层面确立了 " 拥抱变革、开放合作 " 的基调，企业和个人才敢于大胆行动，便于降维到微观的企业组织和个人价值层面。

AI 浪潮对企业组织和管理模式的发生了重构。如果企业只是把 AI 当成工具采购，在旧的组织架构上贴补丁，那么这个企业迟早会被抛弃。企业面对 AI 要：

引入 AI，绝不是在旧组织上打个补丁那么简单，它要求组织动一次大手术。这次手术的核心，是重新定义 " 人 " 和 "AI" 在组织中的位置和价值。

传统的组织结构是层级分明的，信息和指令逐级上传下达。这种结构的价值在于信息筛选、上传和执行管理。然而，AI 的出现，正在让中间管理层的价值面临严峻挑战。AI 可以直接处理海量信息、总结报告、并向高层提供决策建议，那么，那些仅仅从事信息搬运、简单协调和表格制作的中间层级，其存在价值在哪里？

企业的对内改革方向必须是扁平化。强化决策层（利用 AI 获得更快的洞察）和执行层（利用 AI 获得更强大的执行力），削减冗余的中间信息处理层级。这不是裁员的问题，而是重新定义他们的工作职责，让他们从 " 信息搬运工 " 转变为 "AI 系统管理者 " 和 " 价值创造者 "。

旧的业务流程，往往基于人的经验、固定的步骤和低效的协调。AI 的冲击是：它可以实时监控流程中的每一个环节，找到最优解，甚至在毫秒级完成复杂的决策。AI 不是来 " 帮助 " 流程，而是来重构流程。

企业的对内改革必须将业务流程进行彻底的数字化和算法化。将那些原本依赖 " 老员工经验 " 才能完成的决策，提炼、封装成 AI 的决策支持模块。例如，销售部门不是靠 " 感觉 " 来判断客户，而是用 AI 预测模型来优化资源分配；生产线不是靠 " 巡检员经验 "，而是用 AI 视觉系统来做毫秒级质检。

当 AI 承担了大部分重复性的工作量，比如写代码、写报告、做设计初稿时，传统的基于工作量或简单结果的激励机制就失效了。如果员工用 AI 在半小时内完成了一个原本需要两天的工作，你该如何给他发工资？按两天的工作量？还是按半小时的工作量？

企业的对内改革，必须将激励机制从 " 完成任务 "转向" 创造价值 "。考核的不再是 " 写了多少行代码 " 或 " 做了多少张 PPT"，而是 " 通过 AI 解决了多大的业务难题 " 和 " 用 AI 创造了多大的增量价值 "。这要求企业重新设计 KPI，将衡量标准聚焦于AI 赋能下的效率提升和创新成果。

过去，管理者只需要 " 管人、管事 "。现在，他们必须学会 " 管人   +   管 AI"。这要求管理者不仅要懂业务，还要懂 AI 的能力边界、运行逻辑和风险。管理者必须具备评估 AI 产出、设置 AI 目标、并对 AI 决策负责的能力。一个不懂 AI 的管理者，将无法有效指挥由 " 人与 AI" 组成的混合团队。

因此，企业内部的改革，首先要从管理者的学习和能力升级开始。

对内改革是组织生存的必要条件，但对外开放才是实现组织腾飞的充分条件。这里的开放，主要指的是思维和行动上的开放。

企业必须摆脱对 AI 的抗拒和保守心态。AI 不是来抢饭碗的，它是来解放生产力的。企业的管理层必须传递一个明确的信号：我们探讨的不是 "AI 能不能用 "，而是 "如何用好 AI 来重塑我们的行业地位"。这种心态上的开放，是全员进行内部改革的心理基础。

AI 技术迭代速度极快，任何一家企业都不可能完全自给自足。企业必须从传统的 " 采购 AI 工具 "模式，转向" 与 AI 供应商深度共建 " 的模式。这意味着，企业不再是简单买一个 AI 系统，而是要将自己的业务数据、流程痛点、乃至组织结构，对供应商开放，与他们共同开发、共同优化。AI 的应用不是一家企业能玩转的，它需要与生态伙伴建立长期、互信、开放的合作关系。

AI 应用不可能一次成功。它必然伴随着大量的数据偏见、模型跑偏和应用场景水土不服。企业必须建立一个 " 试错开放 "的文化：允许失败，但要求快速迭代。将 AI 项目视为一个持续优化的过程，而不是一个必须一次性成功的软件工程。只有心态开放，敢于在业务的局部进行大胆尝试，企业才能找到 AI 与自身业务的最佳结合点。

AI 浪潮的影响，最终会降维到每一个职场人身上。如果说企业的改革是宏大的，那么职场人的改革则是切肤的、迫在眉睫的。每个职场人，也需要进行一次 " 对内改革 " 和 " 对外开放 "。

AI 时代，职场人的能力模型须彻底重构。

过去的职场人，依靠的是专业技能（如会计、设计、写代码）的熟练度。现在，新技能模型要求职场人拥有：专业技能   + AI 工具的使用、指挥、评估能力。一个不会用 AI 的专业人士，很快就会被一个会用 AI 的新人替代。这种技能的升级，不是要你变成 IT 专家，而是要你学会将 AI 视为最强大的个人助理。

AI 正在接管大量的 " 动手做 " 和 " 规则性 " 工作。职场人必须将工作重心从 " 自己动手做 "，转向" 指挥 AI 做，自己做判断、做优化、做价值提升 "。会计不是自己做账，而是指挥 AI 完成基础核算，自己去分析异常数据和提供战略洞察；设计师不是自己画初稿，而是指挥 AI 生成几百个创意，自己去筛选、优化和赋予情感价值。

AI 带来的最大解放是时间。职场人不能将目标设定为 "AI 帮我节省了时间，所以我可以早点下班 "。而是要将思维升级为："AI 帮我节省了时间，我可以用这些时间去创造更大的增量价值。" 这要求职场人跳出 " 任务完成 " 的旧思维，思考如何利用 AI 的能力，去解决那些原本在能力边界之外的问题。

对于职场人而言，最危险的不是 AI 的能力，而是个人的封闭与抗拒。

个体必须克服对 AI 的恐惧和抗拒心理。将 AI 视为一种新的生产要素和协作伙伴，而不是来抢饭碗的敌人。这种心态上的开放，是个人进行一切能力升级的前提。

AI 时代的学习，不能依赖公司的统一培训。AI 的变化速度远超公司的培训计划。职场人必须成为主动学习者，不等公司推动，自己先去探索、试用 AI 工具。在日常工作中主动尝试用 AI 来解决问题，快速试错，快速迭代。这是一种对个人职业生涯的主动管理。

未来的职场，将是人与 AI，以及人与懂 AI 的人之间的协作。个体必须打破自己的知识壁垒，主动与 AI 技术人员、懂 AI 思维的同事交流，分享应用经验，形成协作网络。这种对外的开放和协作，将是职场人建立新时代竞争优势的重要手段。

1978 年，中国面对世界变局，做出了 " 改革开放 " 的历史性选择。不进行那场改革开放，中国就必然被时代远远抛弃。今天，AI 浪潮带来了同等量级的冲击。它要求我们必须进行一场自上而下、彻彻底底的自我革新。

·国家层面：  做出战略选择，开放拥抱 AI，将其视为新的生产要素。

·企业层面：  进行组织变革，对内重构组织、流程、激励机制；对外开放心态、合作、试错。

·个人层面：  进行能力升级，对内重塑技能、思维、工作方式；对外主动学习、开放协作。

国家战略为企业松绑，企业改革为个人提供平台，个人能力升级又反过来驱动企业的变革。这场变革，不是可有可无的选择，而是必须正面回答的问题。那些主动 " 改革开放 " 的企业和个人，会抓住时代机遇，成为新时代的领跑者。那些抱残守缺、封闭防御、只把 AI 当成工具贴补丁的组织和个体，必然会被时代抛弃。这不是危言耸听，而是我们正在亲眼目睹的时代铁律。AI 不是眼花缭乱的潮流概念，而是真正超越工业革命的人类新进程。