传统管理学
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陈天桥发文:AI时代,管理退场认知上位,KPI体系要塌了!
华尔街见闻· 2025-12-03 14:19
这位天桥脑科学研究院创始人在题为《管理学的黄昏与智能的黎明——重写企业的生物学基因》的文章 中提出,未来企业将不再是人领导智能,而是智能扩展人。他强调,传统管理学建立在弥补人类认知缺 陷的基础上,当执行主体变为具备永恒记忆、全息认知的AI智能体时,这套系统的根基将"崩塌"。 陈天桥的观点正值人工智能深刻改变企业运营方式的关键时期。12月1日,咨询公司埃森哲宣布将为数 万名IT专业人员配备ChatGPT Enterprise软件,加快员工AI技能提升。管理咨询公司的研究显示,AI正 在减少对通才分析师的需求,企业架构正转向更依赖经验丰富专业人士的"盒式模型"。 AI智能体成为"新物种"挑战传统认知 陈天桥从"认知解剖学"角度对比了人类员工与AI智能体的根本差异。他指出,智能体具备三大核心优 势:记忆的连续性(永恒记忆vs.瞬时易碎)、认知的全息性(全量对齐vs.层级过滤)、进化的内生性 (奖励模型驱动vs.多巴胺驱动)。 盛大集团创始人陈天桥近日发表文章称,随着AI智能体的崛起,传统管理学将迎来"黄昏",企业需要从 根本上重塑组织基因,从"人类中心"转向"AI原生"的认知范式。 "这不是更强的员工,而是基于不同 ...
陈天桥发文:当管理退出 认知升起,KPI崩塌了!
第一财经· 2025-12-03 00:13
文章核心观点 - 盛大集团创始人陈天桥提出,随着具备高级认知能力的AI智能体出现,传统管理学所依赖的人类生物学基础将被颠覆,企业需要从“人类中心”的管理范式转向“AI原生”的认知范式,未来的企业将由智能扩展人,而非人领导智能 [3][4] 陈天桥对AI原生企业的论述 - **传统管理学的局限**:传统管理学是为弥补人类认知缺陷(如有限记忆、有限带宽、动机衰减)而建立的“纠偏系统”,其基础在AI智能体(拥有永恒记忆、全息认知、内生进化能力)面前将“崩塌” [5] - **AI智能体是新物种**:从“认知解剖学”角度,AI智能体与人类员工有三大不同:记忆的连续性(永恒记忆 vs 瞬时易碎)、认知的全息性(全量对齐 vs 层级过滤)、进化的内生性(奖励模型驱动 vs 多巴胺驱动),智能体是基于不同物理法则运转的“新物种” [5] - **传统管理体系的崩塌**:对于时刻锁定目标函数的智能体,死板的KPI指标反而限制了其在无限解空间中寻找更优路径的可能性;传统的流程与监督体系从“纠偏”变为“冗余”,因为智能体内部是理解即执行,感知即行动 [7] - **AI原生企业的定义**:企业需要一种致力于认知演化的全新神经系统,其定义涵盖五方面:架构即智能(设计目标从管控风险转为最大化数据吞吐与智能涌现)、增长即复利(估值逻辑取决于认知结构复利速度而非人员规模)、记忆即演化(拥有可读写、可进化的长期记忆中枢)、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)、人即意义(人类角色从“燃料”升维为“意图策展人”与“认知架构师”) [7] 人工智能对企业运营的当前影响 - **企业实践案例**:咨询公司埃森哲于12月1日宣布,通过与OpenAI合作,为其数万名IT专业人员配备ChatGPT Enterprise软件,并加快各岗位员工的人工智能技能提升 [8] - **对组织架构与人才需求的影响**:人工智能正减少对通才分析师的需求,企业借助AI处理大量基础数据,人才需求正转向更多处于职业生涯中期、具有专业知识的员工;部分企业架构转向更依赖经验丰富专业人士的“盒式模型”,AI将提升分析能力并减少对初级员工的需求 [8]
陈天桥发文:当管理退出 认知升起 KPI崩塌了!
第一财经· 2025-12-02 22:50
文章核心观点 - 未来的企业将不再由人领导智能,而是由智能扩展人,管理学将建立在智能而非生物学的地基之上 [1] - 企业需要从“人类中心”的管理范式转向“AI原生”的认知范式,这是一场根本性的组织基因重塑 [2] - 具备高级认知能力的AI智能体将颠覆传统管理学所依存的人类生物学基础,导致传统管理体系崩塌 [2][4] AI智能体与传统人类的认知差异 - 记忆连续性:AI智能体具备永恒记忆,而人类记忆是瞬时易碎的 [3] - 认知全息性:AI智能体可实现全量对齐,而人类认知依赖层级过滤 [3] - 进化内生性:AI智能体由奖励模型驱动,而人类由多巴胺驱动 [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、内生进化的能力优势 [3] 传统管理体系的崩塌 - 死板的KPI指标对于时刻锁定目标函数的智能体而言,反而限制了其在无限解空间中寻找更优路径的可能性 [4] - 传统的流程与监督体系从“纠偏”变为“冗余”,监督机制不再基于对执行过程的怀疑,而是基于对目标定义的再校准 [4] - 当新物种遇到旧容器,传统管理的基础便崩塌了 [2][4] AI原生企业的定义与特征 - 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][5] - 增长即复利:企业估值逻辑不再取决于人员规模,而取决于认知结构复利的速度 [4][5] - 记忆即演化:企业需拥有可读写、可进化的长期记忆中枢,沉淀为组织的“潜意识” [4][5] - 执行即训练:所有部门本质上是“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 [4][5] - 人即意义:人类从“燃料”角色退出,升维为“意图策展人”与“认知架构师” [4][5] 行业实践与影响 - 埃森哲宣布通过与OpenAI合作,为其数万名IT专业人员配备ChatGPT Enterprise软件应用 [5] - 人工智能减少了对通才分析师的需求,企业对人才需求正转向更多处于职业生涯中期、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,人工智能将提升分析能力并减少对初级员工的需求 [5]