导读   

AI 让个人效率翻倍，组织效率却几乎没有变化。这正是大多数企业转型卡住的地方。腾讯首次公开 HR、行政、财务、法务的 AI 实践：一年时间，他们从 " 用工具 " 走到了 " 改组织 "。腾讯这场变化最值得看的，是组织怎样被重新设计，而不只是 AI 有多强。

作者 | 书禾

来源 | 正和岛

腾讯，又有大动作。

10 月 29 日 -30 日，2026 腾讯全球数字生态大会召开，引发全球热议。这一次大会以 " 群智协同 数动飞轮：激发全场景生产力 " 为主题，聚焦 AI 与 Agent 在千行百业中的深度应用。

AI 越来越强大，企业如何转型，提升组织效率，释放人的最大潜能，成为企业和个人关注的焦点。

值得一提的是，腾讯在大会上，首次设立 prosumer（专业人士）专场，其中腾讯 HR、行政、法务、财务等职能线，首次在公开场合分享自己的 AI 实践，短短一年间，腾讯内部就实现了可交付、可验证、可进化的组织级 AI 生产力。

面对 AI 浪潮，一家大型企业，如何组织进化并向 AI 原生组织转型？腾讯内部的 AI 实践为企业提供了可参考、可复用的组织进化样本。

2026 年，一场组织进化

每一次生产力革命，都会带来一场特别大的组织革命。

农业时代是土地，基本组织单元是家庭、自给自足，社会化组织方式是血缘与地缘关系的扩张。工业时代是资本与机器，所以有了岗位、流程和科层化管理。信息时代有了专业技能、更好的信息匹配、SaaS 和知识库管理，所以出现了知识型企业。

到了智能时代，AI 越来越强大，能够穷尽人类公开的海量知识，完成运算、推演、整理、输出等标准动作，写文章、写代码、做设计、生成短剧……十八般武艺样样精通。

越来越多的企业和个人开始行动，探索如何让 AI 为自己所用，用它帮自己降本增效、创新业务，用起来却发现并不容易。

AI 落地一个最真实的困局是，个体效率成倍提升，组织效率并没有显著增长。麦肯锡的调研数据更扎心，全球近 9 成企业搞 AI 转型，仅 25% 拿到切实成果，75% 长期在试点里内耗。

清华大学经管学院教授、组织研究学者李宁有一个论断，大多数企业 AI 转型是个伪命题。

企业 AI 转型，究竟卡在哪里？AI 落地的最大瓶颈，不是技术本身，而在组织。

一是组织惯性。李宁教授说过一个很形象的比喻，他将 AI 转型比作在满员的旧房子里搞装修。企业有完整的岗位分工，大家各司其职，按部就班，引入 AI 后，原有的业务还在继续，" 装修 " 会影响业务进度。

二是员工的抵触心理。AI 越来越强大，把一些初级工作给做了，员工害怕被 AI 替代，所以心理抵触，不愿意、不敢用 AI。有的企业还会出现认知错位，把 AI 当做 " 裁员工具 "，本意是想提高效率，可一旦出现问题，AI 无法兜底。

三是传统组织以人为中心，围绕 " 人 " 来设计，企业用 AI，简单等同于 " 旧业务 + 工具 "，没有实现真正的 " 组织与业务重构 "。而随着 AI 逐渐进入业务流程，企业原有的岗位边界、协作方式和决策机制都发生变化。

在一场新的技术革命后，人类如何分工与合作？未来的组织会长成什么样？当 AI 取代的工作越来越多，人未来的价值到底体现在什么地方？这是企业和个人关注的时代之问。

过去一年，腾讯内部开启了一场组织进化，人力资源、行政、财务、法务四大职能部门大胆创新，从一线业务痛点出发，解决企业 AI 转型难点，他们的 AI 实践将会为企业提供可借鉴、可思考的实例，下面我们一一解读。

HR｜从个人放大到组织进化，转动 AI 原生生产力飞轮

在传统 HR（人力资源）部门中，大量人力被简历筛选、考勤核算、薪酬制表等重复性事务所裹挟。

更深层的矛盾藏在数据层，仅人事数据就分散在多套系统内，形成天然的 " 数据壁垒 "，由于权属界定标准不一、安全顾虑等因素，数据很难跨域流通和融合共享，只能依靠 Excel 手工汇总，衍生了大量隐形的工作。

当 HR 投入核心工作的时间被严重挤压，真正留给人才盘点、组织诊断、人才梯队建设的时间少之又少。

为了改变现状，很多 HR 团队会向技术部门提出需求，如建立招聘模型，却受限于工作流程及经营成本，一个需求从评审、开发，再到测试，往往耗时 3 个多月。然而众口难调，研发出的模型不一定是一线部门所需要的。这也是 HR 团队最痛苦和无奈的地方。

AI 的出现，让腾讯 HR 团队看到了解决之道。

在腾讯内部，HR 团队是最早探索 AI 实践，也是 AI 实践最成熟的部门之一。他们上线了一个平台—— HRClaw，短短半年，就沉淀了 3000 多个应用，日均调用量超过 1.4 万。值得一提的是，这些应用竟然是一群非技术出身的业务及 HR 团队，自己手搓的。

怎么做的？说起来很简单，借助工具，重塑工作流，培养 AI 的 " 超级组织 " 土壤。

每个有特定需求的人可以在 WorkBuddy 提出需求，生成预览，接入数据，30 分钟搭建实时工作台，进而直接分享给需要使用的人，不同权限角色的使用与交互都不同。

运行下来，效果很显著。技术开发工作流发生了巨大的变化。原本是 " 提需求 - 排工期 - 交付验收 " 的形式，最起码流转 4-5 到工序，耗时 3 个多月。现在 HR 团队可以根据需求自己动手，最快两小时就能完成开发到上线。

更大的转变在研发端。其数据看板请求急剧下降，但数据服务调用请求则是暴涨。这不再只是某个很懂 AI 的 " 超级个体 " 一次灵光闪现，而是让更多人无门槛上手 AI 的 " 超级组织 " 土壤。

这一切从数据治理说起。

HR 是天然数据敏感性的部门，有两大难点：一方面数据 " 对不上 "：招聘看进度、培训发通知、激励收材料、活动做复盘，同一个数据在不同表格里的字段不同；

另一方面数据 " 不敢给 "：数据高度隐私，HR 数据涉及薪酬、绩效等大量敏感信息。但数据不能管得太死，该怎么松绑权限是个难题。

为此，HR 团队搭建了 5 层权限管控逻辑，基于此，推出数智专家。

所谓 HR 数智专家，是基于 WorkBuddy 平台的专家团能力搭建而成，面向公司内网。

员工调用 WorkBuddy 时，自带身份识别：同一个问题，不同管理范围的人获取的数据及得到的分析结果不同；同样的，数据放入后台也自带权限，模型及智能体访问同一个数据宽表时，公网大模型只能访问低敏感数据，自定义内网大模型可以访问高敏感数据，而核心数据则无法被 AI 读取。

当数据读取、员工访问都自带权限，那么可以做的事情就更多了。一个需要从 WorkBuddy 里调用的 HR 数智专家家就升级为一套应用于企业内网，包含数据治理、应用部署发布及分享使用的体系化解决方案。

在 5 层权限的数据平台基础上，HR 还搭建了 3 个管线的工作流，具体而言：

生成端：用户在 WorkBuddy 提出需求，由 page-deliver 调用内部数据、知识并生成预览；

发布端：由 HRClaw 触发并部署到 OA K8 生产环境；

访问端：用户统一通过太湖认证、身份解析、权限校验获得免部署、可分享的链接。

过去，" 员工问数据、问问题 " 是单向输出，现在变成了 " 员工建工作台 - 分享给用户 - 用户数据反馈沉淀 - 进一步优化工作台 " 的循环型、可持续生产力。

从数据有权限到发布无门槛。HRClaw 开始实现了正循环的自我成长。

在 HRclaw 平台上，每个人可以自己手搓应用，新的应用会代入更多的使用用户、沉淀更多的数据，而更多的数据让大家有更多场景开拓可能性。

比如专业性如腾讯招聘专家，让 AI 能力覆盖招聘全链路，可以 7 × 24 小时搜索简历，出面试题目，出评估报告等，其专业性超过了大部分初级面试官；垂直性如新人培训，所有新人使用 " 新手鹅村 " 可以直接看到自己需要干什么，一键调起培训上课；看到谁应该是 " 工作链 " 中最紧密的伙伴，一键调起企微交流。

行政｜知识沉淀增厚组织资产，从 " 细节大管家 " 到体系设计者

一直以来，行政是企业中的 " 大管家 "，日常事务繁杂，一天中，他们把时间花在资源管理和盘点、组织公司大会、策划福利活动等工作上。

更扎心的是，数据和信息散落在十几份表格、几十个群料、上百封邮件里，每次的查询、计算、分析都会耗费大量的时间。

他们还是 " 救火队员 "，工位报修找他们，活动创新找他们，员工氛围同样找他们，忙到脚不沾地是常态。

过去一年，AI 带来的技术变革，让行政人员的工作方式发生了翻天覆地的变化。

在大会上，腾讯集团行政总监赵戈提到，去年，行政人员只是利用 AI 做一些文档整理和材料制作，但今时今日，公司服务器上的常驻智能体，每时每刻都能检测数据，提前发现问题，生成工单，反馈处理，并给出长期的优化建议。

"AI 不仅让文档整理更快，问题发现更及时，让我们腾出精力改善服务，把想法变成经验，让好的产品让更多人使用。" 赵戈说。

面对 AI 变革，腾讯行政团队的进化路径是手搓综合管理平台，工位管理、行政预算、资产设备等各类资源情况，在看板上一目了然，基本覆盖了大多数的工作场景。

这个平台最大的价值，是让行政服务从 " 被动响应 " 变成 " 可预测、可预警 "。

在看板上，所有的预警事项按紧急程度，用‌红、黄、蓝等不同颜色标识，遇到紧急标识，点击联系人，可直接关联到企业微信，一对一沟通，高效解决问题，形成工作流闭环。

比如礼品库存，行政人员通过看板掌握采购、入库、使用及出库全流程，库存低于设定阈值时自动触发预警，通过企业微信一对一提醒。

在现场，腾讯云副总裁助理、腾讯学堂高级讲师张文沥谈到一个故事，令人动容。她说，自己自己刚加入腾讯时，在书店偶然看到一个至今依然震撼她的概念——九段秘书工作。

张文沥举了一个会议的例子，一段秘书工作负责发通知，二段抓落实，三段重检查，一直到九段，把整套流程标准化并传承下去。之前，这样的经验要反复打磨，现在，在企业微信里给 WorkBuddy 发出一段指令，九段秘书工作就能一步到位。

这就是 AI 带来了价值跃迁，拓展了人类的能力边界。但 AI 并不只是停留在办公场景，连订餐这类不起眼的高频场景，也被重构了。

订餐是一个看似简单的场景，却十分耗神。过去，行政人员需要在各大 app 上查询订餐地点、环境、距离、费用等，现在对着 WorkBuddy 说一句话，2 分钟就能得到一个网页形式的列表，供参考和选择。而在这等待的 2 分钟时间里，行政人员还能借助 WorkBuddy，制作一张行政月报。

在工位管理方面，在传统模式下，行政人员需要耗费大量的时间，协调工位、调试设备。现在腾讯行政人员通过综合看板，直观地观察到工位的使用率、配比健康度、工位成本等等，有了精确数据统计，对行政资源调配和行政费用规划给出更合理的管理建议。

当任务、进度、责任都能在平台上被看见、被追踪、被提醒，行政人员便不需要总扮演 " 救火队员 "，而是进化为体系的设计者——定权限、定边界、定审核，这是一种能力结构的升维。

但再聪明的系统也不能 " 完全自己跑 "，往哪跑、跑多快、员工需要什么样的氛围和关怀，还得靠人。腾讯行政人员善用 AI 把人从重复劳动里解放出来，自己则聚焦在决策判断、全局把控和人文关怀上。这种人与 AI 互补与共创的新范式，在员工体验重塑上体现得尤为明显。

比如腾讯行政秘书们善于策划和创新，用 WorkBuddy 手搓 " 健步走打卡 " 工具，营造部门健康向上的运动氛围；手搓各类节庆小游戏，用个性化互动增强员工参与感；手搓团建手册，自动抓取天气预报 skills，增加自主选室友功能，让每个参与者都能直观了解行程要点。AI 正在无限拓展人类的能力边界。

赵戈表示："AI 激发行政新生产力，最终要落到人的感受上：让员工少一点麻烦，让团队多一点从容，让组织运转得更好。"

AI 负责 " 提效 "，人负责统筹、把关和 " 走心 "，技术越发达，越需要有人来守护组织的温度。

财务｜人机协同，组织自生长，财务人与智能体 " 干中学 "

在一家企业中，财务常常被称为 " 账房先生 "，负责报销审核、发票查验、月末结账等工作，这类事务带有极强的潮汐特征，比如商务签约的业务高峰期，通常集中在月底，人手不足成为常态。

除此之外，财务的专业性很强，大量专业知识是隐性的，锁在资深员工的脑子里，初级员工遇到复杂的问题，只能等有经验的同事来指导；而把这些隐性经验梳理成规则，本身又是个漫长复杂的过程。

在本次生态大会上，腾讯云财务管理总监张颖说："AI 让财务从‘记账’走向‘帮企业更好决策’。"

AI 帮助腾讯财务实现 " 数字自足 " 的工作新范式，腾讯财务团队构建统一的数仓，利用 AI 的 vibe   Coding 能力，直接编写代码，定制开发 BI 看板，支持实时查询问数、决策模拟、经营分析等场景，使得管理层更早拿到经营结果，提升决策速度和质量。

AI 提高了工作效率。很多工作在处理时效上呈现出由 " 天 " 到 " 小时级 "、再由 " 小时级 " 到 " 分钟级 " 的阶梯式跃迁，提效显著。

在日常经营分析场景中，财务人员有很多创新之举，除了定制化看板外，还将分析经验沉淀为可复用的经营分析 Skills。借助 WorkBuddy，团队能够对经营指标发起实时问询，快速定位波动根因并量化其影响，分析效率明显提升。

与此同时，团队引入 AI 工具构建产品收入预测模型，通过动态调整量与价等核心因子，实时模拟不同组合下的收入变化，为产品定价与供应量决策提供即时、量化的支撑。

在交流中，腾讯财务人员展示了自己 AI 实践，通过自然语言，简单的一句指令，就能自动生成相应的数据，最后由人做决策。

举个日常回款管理的例子，打开 WorkBuddy，调用应收分析 skill，在对话框输入 " 生成 9 月份应收数据 "，系统即可在数秒内自动生成应收回款监控看板。看板将客户收入、回款周期、授信额度等多项核心指标集中呈现，波动趋势清晰可见，帮助团队及时发现潜在回款风险，为后续催收动作提供数据支撑。

在企业微信中，财务人员通过 " 核销小助 " 机器人，可查看待核销款项，人工确认后，" 核销小助 " 自动匹配各项金额，并提供多种核销方案。单笔处理时效从 5 分钟降到 1 分钟。

针对业务高峰期人手不足的情况，腾讯财务人员在数据合规的前提下，鼓励每个人多用、多试，仅靠四步，引入 AI，提质增效：先梳理每个模块的工作流，再找出重复、低效、容易出错的环节，然后匹配合适的 AI 工具，最后通过培训和知识库推广复制。

财务工作高度依赖个人经验，尤其是对于非标准化的合同，要对 18 类风险、8 项关注逐一审核，而且判断口径不一，同一条款，不同审查人看，结论可能完全相反。

腾讯财务团队的解法是 " 风险识别 skill 化 " ——把审查规则沉淀成一套 AI 能执行的标准。财务人员定义风险判断口径，更新迭代风险识别 skill；在审批合同时，WorkBuddy 调用合同审核 skill，可自动生成一份完整的、多维度的风险分析报告，辅助财务做合同审核，最后由人工确认审批。

每一条结论都有原文出处、自动留痕，可追溯。人工改了规则，还能回跑历史合同验证效果，这就是把 " 靠经验 " 变成 " 靠标准 "。

经过磨合和尝试，腾讯财务人员形成了 "AI 执行 90%+ 人工确认 10%" 的人机协作模式，AI 负责执行，人负责最终确认。

为了让个人经验转化成组织能力，腾讯财务人员的做法是建设和沉淀团队知识库，把财务专业变成可被检索、可被 AI 调用的组织资产。落地成智能问答，基于知识库内容思考回答，做成了 " 财管百事通 / 小助手 "，可以直接提问。

AI 问答上线几个月，使用达上千次，覆盖 300 人 / 月，咨询平均响应时效小于 10 秒，把经验，沉淀为公司留得住、AI 用得上的资产。

在传统组织中，最容易被忽略的是人的成长性，从实习生到资深员工，靠人的成长和经验驱动，提升组织的能力。AI 打破了这种路径，关键员工沉淀的 skill，让能力可复制、可共享。同时，个人从重复事务中解放，把更多精力投入到更有创造性、更高价值的新任务中，放大个人成长空间。

腾讯 AI 实践，几点启示

进入 2026 年，AI 对组织的影响力不只是在工具层面，它颠覆的是基于工业革命延续了上百年科层制组织模式。随着 AI 的使用更加广泛，企业内的 " 超级个体 " 在变多，但对于企业生产力而言，很多的 " 超级个体 " 并不会自动地组合成 " 超级组织 "。

中国企业应当重新思考 AI 时代的组织管理与人才策略，而腾讯内部 AI 实践为组织 AI 升级带来可借鉴、可复用的组织进化路径。

1、培养超级个体。在腾讯内部，优秀员工大量用 AI，有人手搓综合管理平台，有人训练 skill，有人发明人机协作开发模式，重塑了工作流，跑出了效率标杆。

2、深度嵌入场景。在企业中，AI 不能只是提升个体效率，从一线业务痛点出发，主动用 AI 去开拓新的需求，解决问题，重新定义岗位、再造业务流程，让 AI 深度嵌入业务闭环。

3、管理对象发生变化。过去，传统组织模式是管理人，科层制管理体系，依赖管理者的个人能力。当 AI 深度嵌入工作流中，除了管理人，还应当管理 AI 和工作流。

4、AI 不是替代人，真正的价值是创造。在过去，人是工具的 " 使用者 "，但在未来，人和 AI 是深度协作的关系。AI 最擅长的是重复性、结构化的任务，而人类独有的判断力、创造性、自驱力等能力正在急剧升值。

5、打造超级组织。腾讯内部不止长出很多超级个体，还涌现出一批专用 Agent、共享知识库、标准化工作流等，共同构成了一个人机共生的网络，走向智能驱动的新组织。

未来已然到来。面对呼啸而至的技术革命，如何让生产关系尽快适应生产力的跃迁，已经成为每一位企业家必须回答的现实命题。变化不会因人的犹豫而停步，唯有看清趋势、主动拥抱、加快变革，企业才能穿越风暴，赢得未来。

—— · END · ——

重磅推出：

华夏基石管理咨询集团

中国管理咨询的开拓者和领先者

彭剑锋、黄卫伟、包政、吴春波、杨杜、孙健敏领衔

战略丨营销丨研发丨生产丨运营丨品牌

企业文化丨组织人力丨 AI 应用

为了便于您收到最新推送，敬请星标本公众号，合作、投稿：hanyong896。