核心观点 - 管理学基础将发生根本性转变，从基于人类生物学局限转向建立在智能地基之上 [1] - 未来企业将是由智能扩展人，而非人领导智能，组织形态需转向“AI原生”认知范式 [1] - 传统管理学为弥补人类认知缺陷的“纠偏系统”在AI智能体时代基础崩塌 [2] 传统管理学面临的挑战 - 传统管理体系依存的人类生物学基础（如大脑局限性）将被具备高级认知能力的AI智能体颠覆 [1] - 执行工作主体从人类变为AI智能体时，传统管理学的“纠偏”基础便崩塌 [2] - 传统管理是为适配人类大脑缺陷而构建的制度容器 [2] AI智能体与传统人类的认知差异 - 记忆连续性：AI具备永恒记忆 vs 人类瞬时易碎记忆 [3] - 认知全息性：AI可实现全量对齐 vs 人类依赖层级过滤 [3] - 进化内生性：AI由奖励模型驱动 vs 人类由多巴胺驱动 [3] - AI智能体是基于不同物理法则运转的新物种，具有连续记忆、全息认知、内生进化能力 [3] 传统管理体系的崩塌具体表现 - KPI体系崩塌：死板KPI指标限制AI智能体在无限解空间中寻找更优路径 [4] - 流程与监督体系崩塌：从“纠偏”变为“冗余”，监督机制转为对目标定义的再校准 [4] AI原生企业的定义与特征 - 企业需要全新的操作系统，致力于认知演化而非资源规划 [4] - 架构即智能：企业架构设计目标从管控风险转变为最大化数据吞吐与智能涌现 [4] - 增长即复利：企业估值逻辑取决于认知结构复利速度而非人员规模 [4] - 记忆即演化：企业需拥有可读写、可进化的长期记忆中枢 [4][5] - 执行即训练：所有部门都是模型训练部门，每次业务交互都是对企业内部世界模型的贝叶斯更新 [5] - 人即意义：人类从执行角色退出，升维为意图策展人与认知架构师 [5] 行业实践与影响 - 埃森哲宣布通过与OpenAI合作，为数万名IT专业人员配备ChatGPT Enterprise软件 [5] - 人工智能减少对通才分析师需求，企业需求转向更多职业生涯中期、具有专业知识的员工 [5] - 企业架构转向“盒式模型”，更依赖经验丰富的专业人士而非大量初级分析师 [6] - 人工智能将提升分析能力并减少对初级员工的需求 [6]