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]