从腾讯到百度，AI 驱动的组织变革，正从局部试验走向全面调整。
文｜赵艳秋
编｜牛慧
" 生死存亡的时候。"11 月 11 日晚，腾讯 28 周年的内部直播结束后，马化腾的讲话迅速在社交媒体传开。
网传他 " 全程黑脸 "，管理层已很久没有说过如此严厉的话。关于 " 组织变革、人员调整 " 的言论迅速蔓延。他说这一次 " 目的不是降本，而是适应 AI 时代新的战场 "，浪潮已经吞没一个个山丘，" 已有的陆军部队里，谁能上船、能不能打海战，得提前准备。坦率说现在都有点晚 "。选择适应新打法的人，" 不是过去那样还要哄、要游说、谈条件，或者先谈给不给管理岗位才肯上船 "。当晚，" 腾讯裁员 50%" 的说法在社交平台刷屏，腾讯随后澄清，这是对讲话的误读。
第二天，李彦宏在百度世界大会上把组织作为演讲主题。他说，AI 没有带来预期的经济效益，是因为企业只换了电机，没有重新设计工厂。过去按照岗位、部门组织工作的公司，未来将更多围绕任务运行，打破岗位边界，让人和 Agent 共同完成工作。" 岗位不会消失，但会收敛。"
两天之内，两家互联网企业的创始人都把矛头指向了自己的组织。" 时间点到了。" 一位互联网人士对数智前线判断，实际上，他最近两三年的工作一直伴随企业的调整波动。" 不是等一切准备好了再干，而是边试边干，这里面有成功，也会有误伤。"
AI 对不同企业带来了冲击。一名产品经理带着七八个 AI 数字员工，两周开发出两个系统，传统研发分工开始被打破；一家互联网大厂把工作拆成细小任务，让员工跨部门领取，原有的管理职能受到挑战；一些软件企业开始压缩中层岗位，重新评估员工的岗位价值。
企业组织金字塔开始松动。有人获得了过去整个团队的生产能力，有人发现原来的岗位价值正在消失。这究竟是一场由 AI 驱动的组织革命，还是企业借助 AI，加速了一次原本就要发生的调整？
大厂，向自己的组织动刀
腾讯这轮组织调整，先指向管理层。据《第一财经》援引知情人士，11 月 11 日的内部讲话中，马化腾提到，一些中层管理人员不愿意动，而一线员工反而充满干劲。他要求中间层更加扁平、灵敏，鼓励一线员工主动向前冲。
但一个现实问题是，如果工作不再需要经过层层分配，中间管理者还要做什么？
在百度，一场试验也在进行中。今年，百度在筹备一场大型活动的传播时，上了一个新工作台。它由公司的低代码工具搭建，界面几乎没有美化。工作台把活动拆成模块，模块再拆成更小的动作，公开供员工领取，完成后提交结果、获得积分。为了避免任务太难无人领取，每项工作都被拆得足够简单。
" 实际上是把原来一个系统化的工作，分解成了动作。" 一位百度员工告诉数智前线。这样的动作 " 谁都可以做 "，甚至不一定非得是专业公关人员。
在这位员工看来，这套机制首先打破的是部门墙，社交媒体内容足够轻，适合作为抓手，先把各部门的人都拉到同一个平台上。派活从经理变成了平台。
这些试验不是员工自发的。这位员工听说，今年管理层已多次召集会议推动组织转型，各业务部门都被要求探索新的工作方式。" 一定是公司下了一个死命令，必须得做出一个东西来。"
今年 4 月 28 日，百度调整职级体系，打通中管层以下的专业与管理通道，统一为 5 至 12 级的数字职级。在这位员工的观察中，此后管理者的重要任务之一，就是探索 AI 时代的组织如何运转。
有员工观察，现在很多任务还不是由 Agent 完全自主调度。但下一步的方向一定是由 AI 根据进度自动推送。
" 你成了 AI 的一个围栏或者扶手。你告诉它，应该往这走，应该往那弄。你教会它这套形式应该怎么跑通。"
而在百度产品部门，另一些岗位边界已被打破。11 月 12 日的百度世界大会上，DODO 产品经理陈耀宗讲述，过去自己会写一点代码，却不敢直接提交上线，怕出问题。现在，他敢修改前端、后端甚至数据库中的部分内容，因为研发和测试人员已把专业规范变成 AI 审查规则，不符合要求就会被退回。
DODO 核心团队只有十几名员工。陈耀宗说，如果把每个人背后的 Agent 都算上，仿佛是一支 300 多人的团队。DODO 内部用户群高峰时一天有两三千条反馈。每天夜里，AI 读取反馈、查看代码库，再模拟研发、运营和老板的评审视角，对需求进行多轮质疑。凌晨四五点，需求文档就已生成。陈耀宗早上 7 点查看，上班路上提出修改意见，9 点到办公室时，当天更新上线的内容通常已经确定。
与此同时，原来属于不同岗位的工作，开始由更少的人完成。而专业人员的经验，被写成 Skill，让其他员工和 Agent 调用。
员工对这场变化的态度也很复杂。
几乎没有人确认自己是安全的。年轻员工担心自己资历浅；资深员工担心薪酬高、原有经验不再稀缺；中层则面对，过去依靠协调和上传下达形成的管理价值，还能保留多少？一位业务负责人对数智前线感叹，自己也不知道什么时候会离开公司，只能提前做好心理准备。
" 部门还在，架构也还在。但一部分工作，已经绕过原来的管理链条，在平台上流动。"
" 大家都接受这件事了 " 一位人士说。一些同事表现积极，既是响应公司的要求，也是为了在下一轮人员调整中证明自己的价值。有人借着公司的岗位任务机会，拥抱 AI，学习开发产品，或尝试经营社交账号，几个月积累数万粉丝，为未来可能离开大厂多留一条出路和一份自信。
对大厂来说，这是一场触动原有利益和管理关系的调整。而在一些小公司，创始人已经亲自下场，重新设计整套组织。
母虫与胚胎
在接起我电话的前一秒，魏佳星刚给 AI 排好一个任务线程。
他是南京云蝠智能的创始人。这家 2018 年成立的公司，用 AI 语音智能体为企业做客服、电话销售和客户回访。魏佳星已经很多年不写代码了，今年他重回一线。他告诉数智前线，自己负责的新项目，一个月更新约 1500 个功能点；公司约 30 人的产研团队，同样用着 AI 编程工具，一个月是 500 个功能点。
" 相当于 90 到 100 人的研发效率。" 这还是他兼职干出来的。
魏佳星把自己的新角色比作《星际争霸》里的母虫。" 母虫干什么呢？生产胚胎级的产品。"
今年，他亲手搭了 8 套公司内部系统，从需求洞察、研发管理、营销增长、CRM，到人力资源和财务。每套都是粗糙的初始版本，他叫它们 " 胚胎版 "。这些交给 8 位懂 AI 的高管，研发管理系统给产研负责人，人事系统给人力负责人，财务系统给 CFO，由他们继续迭代。
因为出自一人之手，8 套系统的数据从一开始就是通的。客户需求进入系统，直接流到研发管理系统，再分派给工程师的编程 Agent；代码写完，升级日志自动生成，进入营销系统，发布到公司博客。
" 每一个管道中间，是没有人在协作的。"
他用一个半月，以这 8 套系统替换掉了公司所有付费 SaaS 软件。过去，公司的提成制度有些地方不合理，因为买来的软件只支持几种固定配置，不得不迁就系统。" 我要贴合系统设计公司的政策。" 现在，他可以根据自己的经营规则修改软件。
很多公司的做法，是在原有系统上加 Agent。魏佳星觉得这 " 稍微还是低维了一点 "，每次流转都要烧 token，还不稳定。他希望直接让不必要的工序消失。
例如，过去云蝠每完成一个版本，通常包含约 80 个需求，需要一名产品经理把需求文档一篇篇读完，写成升级日志，要 5 个小时左右。现在所有数据 AI 都有，升级日志自动生成。
" 这个工序就彻底消失了。"
今年 1 月，云蝠打破了研发部门传统的专业分工。过去的前端、后端、测试、运营、UI 等分组，被调整为全栈一组、全栈二组、全栈三组，另设设计中心和架构中心。
" 如果一个工程师只是用 AI 完成自己负责的环节，还有前后道工序，产能其实发挥不出来。" 魏佳星说。让一两个人带着 AI 包下整个项目，提效 " 不是 20% 到 30%，应该是 10 倍到 20 倍 "。
他把新组织叫作 " 泡泡工厂 "。字节和腾讯能同时开一堆事业部、做无数 App，最终跑出赢家；如今一家百人公司也能这么干。每个 " 泡泡 " 由一到几名核心员工加一群 Agent 组成，独立推进一个项目，做出约定业绩，就能拿到这个项目终身 5% 的分红。" 团队就有了一种内部创业的感觉，而且还没什么风险。"
不过，魏佳星坦承，这样也有一些问题，中台被拆掉后，代码规范、项目之间的复用和沉淀都在变弱。更让他担心的是架构，如果项目一开始没设计好，Agent 就会顺着错误的上下文一路写下去，越写越乱。
" 没有业务思维的工程团队，如果让他们独立去负责一个项目，可能会是灾难性的。" 所以他不敢把新项目交给缺乏架构经验的年轻人，自己先把 " 胚胎 " 写好，再交出去。
招人的逻辑也变了。云蝠今年招的人很少，" 不是业绩在下滑，是确实不需要 "。过去，笔试过得去就能进来，从简单的活干起。" 现在就没有简单工作给你做了，简单工作 AI 就做完了。" 他最近招了两位 985 高校的硕士，让他们搭档接一个项目，一个懂编程，一个懂审美，还要能迅速理解业务。
对人才的门槛提高了，老员工怎么办？魏佳星坦承，今年到现在，云蝠只优化了两个人，其余主要靠转岗消化，哪怕原来的薪水比新岗位高。他承认，有些人已经不适合原来的工作，但这些员工跟随公司多年，也没有犯错。
" 在老的时代，人家没问题，是专业的工程师。"
让魏佳星困惑的是一组数字。" 产能端放大几十倍，如果营收端只增长百分之二三十怎么办？" 商机数量不可能一下子增长几十倍。
多出来的产能只能投向新产品，往周边延伸。可每个新产品都要从零开始，还会分散主战场的注意力。
" 很哲学。" 他说自己最近一直在琢磨怎么优化，" 也许再过一个季度，那时我会想得更清楚。"
如今，这位重新成为程序员的 CEO，每晚 11 点半给编程 Agent 排上 20 个任务，然后去睡觉。第二天醒来，先看结果。
谁在得到，谁在失去
今年 3 月，涂鸦智能的运维团队发现了一笔异常账单，一名员工一天烧掉了几千美元的 token。运维和人力以为有人在用公司算力干私活，请安全部门核查。
查下来，是一名产品经理。他同时开着七八个数字分身，7 × 24 小时替他干活，两周做出了两个系统。" 如果交给内部研发来做，可能要花两三个月。" 涂鸦 CISO 刘龙威告诉数智前线。
在刘龙威看来，公司里 AI 用得最好的，就是懂一点研发的产品经理。过去，产品经理掌握需求，却要到各个研发部门抢人、抢排期；现在，" 养一堆 AI" 就够了。
涂鸦也开始按业务线重组，原本按云端、APP 与前端、硬件等职能划分的部门，变成一条条业务线和项目组，由少数核心人员带着 Agent。今年 3 月时，公司还定下规则：每个存量应用，维护人员不超过两人。
在很多公司，能定义需求的人，最先拿到了被 AI 放大的生产力。
一位百度员工观察到，公司也正从外部挖来一批年轻的 AI 人才，有人称他们为 " 天才小登 "，年轻，带着几个人和算力就能独立做出成果，薪酬不低。与此同时，执行层越来越便宜。几乎所有企业都看到，未来几年都是 " 人才红利期 "，应届生基数大，企业能以不那么高的成本招到优秀学生。
人才两头拉开，中间层则被挤压。
被重新定义的，还有 IT 部门。
纸品企业中顺洁柔副总裁杨森林说，公司 IT 部门已不再受理任何 BI 报表开发。过去，IT 每年要花 400 多万元的外包和人力费用，替业务部门写各种报表；现在，业务人员用 AI 自己做分析。" 过去 IT 专业的知识，今天已经降低了门槛。那 IT 做什么？是搭好稳定的底座，提供技术帮助。" 总裁高波说，IT 部门如今的工作 " 不是去帮他们生成一个分析，生成一个模型 "，而是作为工具的管理者，解决工具与业务之间的技术问题。
涂鸦的研发也在做类似的事：把所有存量代码和业务，改造成 AI 可读的统一平台。" 以前是人和人之间的协作 "，以后，AI 与 AI 之间的交互通过知识库来建立。
这股力量也会反过来冲击软件公司。" 一些 IT 部门一定有动力，自己写系统替换一些付费软件。不然 IT 部门就要被开了。" 一位人士说。
除此之外，这轮遭受冲击最多的，将是中层。李开复近期有一个分析，一家 1 万人的公司，可能需要约 3000 名管理者，一层层汇报。可如果大部分活交给 AI，AI 不需要层层汇报，" 没有政治，没有信息隔阂 "。他直言，一个管理者如果只是开会、传递信息、管人，未来公司里没有他的位置。
软件服务公司已经感受到变化。软通动力一位资深人士告诉数智前线，现在从一个需求到做出 Demo，" 是非常快的，两三个人，甚至一个人就能搞定 "。一个高级工程师能当 10 个人用，前端、测试、架构都可以交给 AI，" 只要能想清楚需求 "。基层人员在减少，中间层也开始整合。
在他眼里，组织的形状正从金字塔慢慢变成一棵松树，下面的人员越来越少，中间的管理层也会被压缩。" 可能没有公司老板喜欢中层。" 如果 AI 能把每个任务弄得清清楚楚，" 我要总监干什么？"
不过，有不少人认为，但这轮组织变化，并不都是 AI 带来的。
中科软名誉董事长左春认为，层级本来就会膨胀，也存在一种周期性调整的机制。他以硅谷为例，员工每隔几年就要升一级，" 没有层怎么升级啊？" 层级多了，中间就长出只管上传下达的人。所以，硅谷每隔十年左右裁一轮，老员工工资一路涨，干的活却和年轻人差不多。
"AI 变成借口了，最好的借口。"
就连 " 一个人顶一个团队 "，他也不觉得新鲜，" 一个 10 人的开发团队里，原本就只有两个人是真正的核心，AI 只是把差距拉得更大 "。
每家公司都在变，但速度不同。魏佳星观察到，传统大企业的老板普遍焦虑，但焦虑 " 传导不到一线 "，一线会想办法把 AI 再逼回去。小公司则简单得多，中层一共十来个，" 你给大家涨下待遇，大家立刻就‘缴枪’了 "。在软通动力服务的一些行业客户里，组织和流程几乎没变，各方真正争的，是 AI 大平台由谁牵头，因为谁掌握了 AI，就拿到了预算和权力。
但大公司不一定一直慢。魏佳星见过一家大客户，起初对 AI 很保守，直到它旗下一家代理商激进拥抱 AI、快速增长，这家大客户立刻转向。" 大公司真到危机存亡的时候，它会比谁都积极。"
04
最后签字的，还是人
在涂鸦，研发团队在重组，安全部门却很稳。因为总得有人为 AI 写出的代码负责。
刘龙威说，安全团队也在变，过去按清单逐项检查，现在为产研流程开发安全 " 数字人 " 自动检查，再由人确认，还要给数字员工定规则、划权限。
" 以前 IT 安全管的是人，现在管的是 AI。"
左春看到了类似问题。AI 让代码生成快了很多，确认的速度却没跟上，" 就相当于一大堆人写文章，审稿人不够了 "。AI 也能审稿，但 " 不负责任 "，最后拍板的，还得是人。
李开复也有类似判断，AI 再厉害，也不能担责。"CEO 做不好，董事会可以解聘他、降低薪酬，但对 AI，最多只能停用。" 因此，他提出，未来企业需要更多 DRI，即直接责任人。过去经理管理人，未来的管理者则要管理 AI，并为结果负责。企业不再需要那么多传话、派活的人，却更需要能定义需求、制定规则、判断结果，并在出了问题时站出来的人。
李彦宏在百度世界大会上也给出了相近的答案：岗位会收敛为两类，Builder 负责创造新东西，Seller 负责与人沟通、建立信任。企业不再需要那么多传话、派活的人，却更需要能定义需求、制定规则、判断结果，并在出了问题时站出来的人。
马化腾问，谁能上船。上了船的人，最终还要为航向负责。
© 本文为数智前线（szqx1991）原创内容
未经授权，禁止转载
进群、转载或商务合作联系后台
文章精选
中国移动发布 MoMA 开放计划，共筑 AI 产业繁荣新生态
登录后才可以发布评论哦
打开小程序可以发布评论哦