此类问题暂无统一解决方案，然而，周云杰所采用的两个形容词却揭示了方向：“更深层次”地重塑企业从研发到销售的全过程，“更开放”地构建与周边生态系统的互动模式。
在AI驱动的背景下，组织变革并非仅仅是技术的简单部署，而是一项涉及复杂组织再编程的任务。这就像在升级飞机引擎的同时，必须确保飞行的稳定性一样，每一个动作都需细致地计算变革带来的负荷与组织承受能力之间的平衡。具体而言，“更深层次”的变革步骤包括三个方面。
将项目提升为关键领导责任，实施并行运作模式。人工智能的推进需由最高负责人亲自主导，这乃数字化时代不可或缺的宝贵经验。众多企业在数字化转型的过程中遭遇挫折，原因往往在于企业高层虽口头上表示关注，却未亲自参与其中，反而将责任全权委托给职业经理人。这将引发表演领域的变革，而组织结构的调整不可避免地会涉及利益和权力的重新分配。若非公司最高领导者亲自出马，那些试图进行改革的人往往难以成功，甚至可能因此遭受损失，沦为改革的牺牲者。
在变革实施前，必须对数据根基、技术实力、流程兼容性、人才库建设以及文化接纳度等多个方面进行全面评估。目前，通用大模型存在较为显著的幻觉问题。尽管垂直模型能够借助特定行业数据进行训练，并且通过限定任务范围来降低错误率，但初期阶段仍需保留传统流程作为保障措施。优先选取那些数据标准化水平较高、业务操作规则明确、知识库完备的部门进行试点，例如财务、人力资源、客户服务等。同时，需设立“熔断机制”，以便在AI系统出现异常情况时，能够自动切换回原有的工作流程。
消除数据孤岛现象，充分挖掘知识库的潜能。数据孤岛的存在会阻碍垂直模型的训练进程，而跨孤岛数据的不一致性则可能导致数据评估时出现“多重真相”，进而加剧模型输出结果之间的矛盾。在这种情况下，智能体若需从多个不同的系统中提取数据，便难以向公司提供精确且全面的决策支持。
2024年，我所访问的A公司中，市场部门正运用人工智能技术来预测热门商品，然而生产部门却依然依照传统的生产计划进行排产；同样，在B公司，技术团队正利用AI模型对消费者的行为进行实时预测，但市场部门依旧依赖Excel来分析用户画像，对此并未进行任何干预。
分析其根本原因，主要是由于部门之间存在数据隔阂，使得AI模型只能实现局部优化。今年，两家公司的改革举措颇具借鉴意义——它们搭建了统一的数据平台，要求所有决策都必须明确标注数据来源，同时，AI提出的建议和人工做出的决策都需要经过数据溯源的审核。A公司规定，各部需挑选出两名既精通业务又擅长数据处理的工作人员，并让他们参与一个为期三个月的跨学科数据与人工智能技术培训，同时为他们设立一条直接向首席数据官汇报的专属路径。
启动人机协同治理机制，打造“生物型”组织架构。在今年的5月，第三届红杉资本AI峰会成功举办，会上诸多观点在业界引发了广泛的关注和强烈的共鸣。其中，一个引人注目的观点是，现有的组织认知模式将面临一场积极的挑战。管理者的职责并非在于提升模型的智能水平，而是确保整个系统能够实现可控性、可用性和可调度性。人工智能不再仅仅是被动调用的模型，它已经成为了能够主动行动、做出决策以及参与合作的经济主体。
峰会预测指出，公司运作模式将发生转变，不再局限于部门间的协作，而是形成任务自动流转的网络形态；员工角色也将发生改变，不再局限于固定职责，而是如同指挥家般调配各类智能工具；组织架构也将告别传统的上下级汇报模式，转而成为由多个智能体共同协作的团队网络。
在传统企业的权力架构里，决策权往往被少数高层所掌控，导致信息传递环节冗长，基层员工自主性和创新动力不足。然而，随着数字化时代的到来，个人价值逐渐凸显，AI时代的到来预示着企业组织将迎来一场大规模的开放变革，而这一“更开放”的趋势可细分为三个方面。
强化执行力度。无论是以KPI为指引还是以OKR为方向，传统组织都极为重视执行能力。然而，面对未来的挑战，团队所遭遇的问题将迥然不同，执行力的核心已不再是追求目标的绝对达成，而是确保目标的灵活性，以及在实现过程中的适应性。
在红杉资本AI峰会上，有人提出，创始人需自问：我能否界定一个不甚明确的目标，引导智能体进行探索、偏离轨迹、并不断优化？我是否能够容忍结果并非完美无瑕，而是达到70%、80%的成效并持续优化？我是否能够构建“人机结合代理”协同完成任务的战略空间？
重新诠释“以用户为核心”的理念。在移动互联网的下半阶段，企业得以革新与用户之间的单向、被动交流模式。展望未来，传统的“菜单式”和“表单化”交互形式将被更加自然的体验所替代。交互过程将不再仅仅是“人操控机器”，而是变得更加自然——语言、手势、眼神成为主要的输入手段，同时，交互体验也将变得更加无缝——人工智能能够隐秘地处理大部分任务，用户只需尽情享受最终成果。
用户的交付过程将从提供功能延伸至预先判断需求，而商业互动也将从单纯的交易转变为共同创造。若你在电商平台下达指令：“寻找女友的生日礼物，预算在500元左右”，AI不仅能为你推荐和筛选合适的礼物，还能依据你的喜好参与设计，并最终帮你完成支付。
员工潜能将得到全面挖掘。员工和组织之间的关联将遭遇重大考验，届时将涌现“AI训练师”以及“数字员工管理员”等新兴职位。传统岗位的核心职能将从“流程服从”转变为“价值创造”，例如，现在的质检员，其核心技能将从“目测识别瑕疵”提升至“算法优化技巧”，而当前的设计师，则将把主要精力从迎合甲方需求进行修改转向对美学提升和情感传达的专注。
基层员工获得了更多的自主决策权限，这样的变革或许会终结延续数百年的传统雇佣模式，取而代之的是“任务制”和“技能订阅制”。组织间的界限变得愈发模糊，个人能够同时参与多个组织的项目。更进一步，借助人工智能的帮助，甚至可能出现个人独自创办的独角兽公司。
变革之路永无止境，唯有不断适应与进步。组织需致力于，始终维持对DeepSeek超越的深刻洞察，对OpenAI超越的开放胸怀。
