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个人提效10倍 公司颗粒无收:AI时代的"电力悖论"


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高效的组织需要的是“机构化智能”(Institutional Intelligence)。


本文将深入探讨区分“机构化 AI”与“个人化 AI”的七大要素。未来十年的整个 B2B AI 领域都将建立在这些差异之上:




机构AI的七大支柱

1. 协同

个人化 AI 制造混乱。机构化 AI 创造协同。

让我们先做一个思想实验。假设明天你将公司的员工数量翻倍,而新增的全部是你最优秀员工的克隆体。

这些员工每个人都有细微的差别、偏好、怪癖和视角(如果你最优秀的员工,情况更是如此)。如果他们没有得到充分的管理,如果没有充分的沟通,如果他们的业务边界、OKR、角色和职责没有明确定义……那么你制造的就是一场混乱。

从个体层面衡量,组织或许变得更高效了,但成千上万个智能体(或人类)向相反的方向划桨,往好里说会导致停滞不前,往坏里说会彻底破坏组织的和谐。

这并不是假设。目前在每一个引入 AI 但缺乏协同层的组织里,这种情况都在发生。每个员工都有自己的 ChatGPT 使用习惯、自己的提示词风格,以及完全不与其他人的产出接轨的独立成果。组织架构图或许还在,但 AI 生成工作的实际流向却呈现出另一番景象。




图 2:高产的个体(或智能体)各自向不同方向划桨。如果缺乏协同,必然导致混乱。

无论对于人类还是智能体,协同都是绝对的刚需。


机构化智能将演变成一个完整的“智能体管理”(Agentic Management)产业,专注于智能体的角色与职责、智能体与智能体以及智能体与人类之间的沟通,并衡量智能体创造的价值(单纯按量计费已不足以满足需求)。

2. 信号

个人化 AI 制造噪音。机构化 AI 寻找信号。

今天的人类能够创造,或者说生成,任何能想象到的东西:AI 文章、PPT、表格、照片、视频、歌曲、网站乃至软件。这简直是天赋神技。

问题在于,AI 生成的绝大部分内容都是彻头彻尾的废话垃圾。这些 AI 垃圾的泛滥已经严重到让一些组织反应过度,甚至全面禁止 AI 产出。我对此深有感触……我自己经营着一家 AI 公司,但我要求我们的高管团队不要在任何最终书面成果中使用 AI。我实在受不了那些空洞的废话。

想象一下私募股权(PE)领域正在发生的变化。去年,可能有 10 个项目摆在你的桌上。而今年,你下个季度就会收到 50 个机会,每一个都经过 AI 润色得尽善尽美,而你寻找那个真正有价值项目的可用时间却一点没变。
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