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导读
汜博集团首创东说念主陈天桥提议了一个对于企业经管畴昔的颠覆性视角：在智能体（Agent）期间，咱们需要的不是"更好的经管"，而是"经管的驱逐"。当年百年为弥补东说念主类融会弱点（如易忘、信息处理才气有限、需要外部引发）而构建的通盘经管学大厦—— KPI、科层制、引发机制等——其存在前提正在剖析。当经管退出，融会起飞。
作家丨陈天桥
序文：经管学的薄暮
经管学众人彼得 · 德鲁克曾说，震动期间最大的危急不是震动自己，而是陆续昨日的逻辑行事。
今天，咱们就站在这么一个危急的临界点。
从系统演化的角度来看，经管学自己就不是一个不灭的真谛，这并非因为经管学表面自己的弱点，而是因为它所服务的对象——碳基生物的大脑在行将被智能体所替代时，经管学存在的前提也会被物感性地移除。
是以，畴昔的企业变革不是基于 AI 的"更好的经管"，而是"经管的退出"。这不关乎对错，这关乎结构的势必。当实践不再依赖生物特征时，基于生物特征构建的轨制大厦，其历史服务便已驱逐。
01
历史的代偿 ：经管即"纠偏系统"
当代经管学的大厦，本质上是开荒在一派名为"生物局限性"的池沼之上。当年一百年，咱们所珍重的一起经管器用，本色上都是为了给东说念主类大脑打上的"补丁"：
咱们发明 KPI，并非因为它能精确揣测价值，而是因为东说念主类大脑难以在长周期中锁定见地，"淡忘"是碳基生物的常态，咱们需要路标；
咱们发明科层制（Hierarchy），并非因为它高效，而是因为东说念主类的服务记念只可处理 7 ± 2 个节点，为了幸免融会超负荷，咱们被动通过层级来压缩信息；
咱们发明引发机制，并非为了创造价值，而是为了挣扎生物体自然的动机衰减与熵增。
经管学从未的确提高组织的"智能"。它是一个精密的"纠偏系统"，试图在东说念主类心智失效之前，用轨制锁定正确性。
当实践依赖东说念主类时，企业是一个为适配大脑弱点而构建的轨制容器。
02
智能体的介入 ： 一种全新的"融会剖解学"
那么，咱们要引入的替代者究竟是什么？
请寰球矜重，当我说"智能体（Agent）"时，我指的不是一个运行速率更快的软件，而是一种在融会剖解学（Cognitive Anatomy）上与东说念主类敷裕不同的存在。
若是咱们将东说念主类职工与智能体放在剖解台上对比，你会发现三处根人性的生理各异：
第一，是记念的聚拢性。
东说念主类的记念是瞬时且易碎的，咱们依赖休眠重置，险峻文每每断裂。而智能体领有 EverMem（不灭记念），它领有的不是片断的服务流，而是聚拢的历史。它不会淡忘，不需要"顶住"，它的每一次推理都开荒在全量历史的基座之上。
第二，是融会的全息性。
东说念主类受限于带宽，必须通过层级来过滤信息。而智能体领有全量对都（Context Alignment） 才气。它不需要通过部门周会来同步信息，通盘组织的常识网罗对它实时透明。它看到的是全局，而非盲东说念主摸象般的局部。
第三，是进化的内素性。
东说念主类的能源依赖于多巴胺和外部犒赏，容易衰减。而智能体的举止源于奖励模子（Reward Model）的结构张力。它不需要被"哄"着服务，它的每一次举止都是为了让见地函数拘谨。
这不是更强的职工，这是基于不同物理功令运转的新物种。
03
基石的坍塌 ：当新物种遭逢旧容器
当今，当咱们把这种具备"聚拢记念、全息融会、内生进化"的新物种，强行塞进为东说念主类联想的旧经管容器时，会发生什么？
系统性的排异反映初始了。那些照旧撑握当代企业的五大基石，正在从"必要的保险"异化为"智能的不停"：
KPI 的坍塌：从"导航"变为"天花板"
咱们要 KPI，底本是因为东说念主类容易迷途。但对于时刻锁定见地函数的智能体而言，固执的 KPI 方针反而限制了它在无尽解空间中寻找更优旅途的可能性。这就好比你给自动驾驶汽车画死了一条轨说念，却期待它能规避突发的艰巨。
层级结构的坍塌：从"过滤器"变为"阻断器"
咱们要层级，底本是因为东说念主类大脑处理不了太多信息。但对于能处理千级险峻文的智能体，层级结构不再是过滤器，而成了艰巨数据解放流动的"血栓"。在智能网罗中，任何中间层都是对信息的毋庸损耗。
引发机制的坍塌：从"能源源"变为"杂音"
用外皮引发去驱动智能体，就像试图用糖果去奖励万有引力相通，是无效且滑稽的。它不需要多巴胺，它需要的是精确的数据反馈。
弥远贪图的坍塌：从"舆图"变为"模拟"
咱们要五年贪图，是因为咱们无法在高频变化中守护长周期的推演。但在智能体手中，静态的政策舆图被实时的寰宇模子模拟（World Model Simulation）所取代。既然能每秒钟推演一万次畴昔的可能性，为什么还要恪守那张半年前打印出来的故我图？
历程与监督的坍塌：从"纠偏"变为"冗余"
传统的监督机制，底本是为了盯着东说念主别犯错。但在智能体里面，领路即实践，感知即举止。监督不再基于对实践过程的怀疑，而是基于对见地界说的再校准。
04
终极形态 ： AI-Native 企业的五项根性界说
若是覆没了这些生物学的手杖，一家的确的 AI-Native 企业，它的终极形态究竟长什么样？
这不再是对于一家公司应该购买什么软件，而是对于一家公司应该以何种生物学口头存在。的确的 AI-Native 企业，必须在基因层面完成以下五项重写：
1. 架构即智能（Architecture as Intelligence）
传统企业架构是社会学居品，旨在责罚东说念主际摩擦。而 AI-Native 的架构是运筹帷幄机科学居品。
通盘组织本色上是一个深广的、漫衍式的运筹帷幄图（Computational Graph）。部门不再是权利的领地，而是特定功能的模子节点；陈述线不再是行政号令的通说念，而是高维数据流转的总线。企业架构的联想见地，从"管控风险"移动为"最大化数据微辞与智能裸露"。
2. 增长即复利（Growth as Compounding）
传统增长依赖线性的东说念主力堆叠，边缘资本随范围递加。AI-Native 增长依赖融会复利。
智能体的核心特征是"零边缘学习资本"。一次得胜的边缘案例处理，其实验成果会一刹同步给全网智能体。企业的估值逻辑将透澈改换——不再取决于 headcount 的范围，而取决于融会结构复利的速率（Rate of Cognitive Compounding）。
3. 记念即演化（Memory as Evolution）
莫得记念的智能仅仅算法，领有记念的智能才是物种。
传统企业的记念是突破且易碎的"死数据"。AI-Native 企业必须领有一个可读写、可进化的弥远记念核心（Long-term Memory）。通盘的有谈判逻辑、交互历史与隐性常识，都被实时向量化，千里淀为组织的"潜封闭"。这是企业杀青时刻结构（Temporal Structure）的基础，亦然智能最初时刻进行自我演化的前提。
4. 实践即考研（Execution as Training）
在旧范式中，实践是消费过程，价值录用即特别。在 AI-Native 范式中，实践是探索过程。
不存在单纯的"实践部门"，通盘部门本色上都是"模子考研部门"。每一次业务交互，都是对企业里面"寰宇模子"的一次贝叶斯更新（Bayesian Update）。业务流即考研流，举止即学习。
5. 东说念主即道理道理（Human as Meaning）
这是企业伦理的重构。东说念主类从"燃料"的变装中退出，升维为"意图策展东说念主（Intent Curator）"与"融会架构师（Cognitive Architect）"。
智能体讲求在无尽的解空间中责罚"怎样作念（How）"的问题，进行旅途的极值优化；而东说念主类讲求处理那些不成运筹帷幄的恶浊性——界说"为何作念（Why）"，界说审好意思、伦理与标的的价值函数（Reward Function）。智能讲求彭胀可能性的界限，东说念主类讲求裁定标的的道理道理。
结语：智能的早晨
这与咱们在科学领域提议的发现式智能（Discoverative Intelligence）同归殊涂。
发现式智能的核心界说是：智能不应止于对既有常识的拟合，而应具备构建模子、提议假定、并在与寰宇的交互中修正融会的才气。
AI-Native 企业，恰是发现式想维在组织层面的投射。它条目企业自己成为一个发现式结构的平台，而非操作历程的容器。
若是组织的口头正在发生物种级的演化，那么承载它的数字容器也必须随之突变。
这就引出了一个咱们不得不靠近的命题：咱们眼下的基础顺序——那些为了固化历程而生的 ERP，那些为了切割职能而建的 SaaS ——的确还能容纳这种液态的智能吗？这些系统本色上是旧期间经管逻辑的数字化投影，它们通过"打补丁"的神志大约能带来暂时的安祥，但这终究是在用故我图寻找新大陆。
AI-Native 企业呼叫一种全新的操作系统。 一种不再奋发于"资源贪图（Resource Planning）"，而是奋发于"融会演化（Cognitive Evolution）"的全新神经系统。
当经管退出，融会起飞。
经管学不会隐匿，但它将第一次的确开荒在智能（Intelligence）的地基之上，而非生物学（Biology）的废地之上。
畴昔的企业，不再是由东说念主教导智能，而是由智能彭胀东说念主。
—— · END · ——
中原基石经管谈判集团
中国经管谈判的开拓者和最初者
彭剑锋、黄卫伟、包政、吴春波、杨杜、孙健敏领衔
政策丨营销丨研发丨坐褥丨运营丨品牌
企业文化丨组织东说念主力丨 AI 运用
谈判配合扫码
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