"AI原生组织"正在迅速跻身企业管理圈最炙手可热的概念之列。

温氏股份部署了"兽医智能体"，联想则将智能体嵌入多条业务线。然而，仅仅引入大模型远远不够——智能体输出的每一个决策都需要配套的人工把关机制，而这必然触及企业既有的审批链路、岗位职责与权责划分。

正因如此，"AI原生组织"成为本轮企业数字化升级中被反复提及的关键词。

不久前，21世纪经济报道专访了上海创智组织管理数字技术研究院院长陈春花。在她看来，AI原生组织的核心在于：AI深度介入感知、研判与落地执行三大环节，人类与智能体之间建立起长期、稳定的协同模式，这正是企业组织重构的关键所在。

当前，AI已具备切入核心业务链条的条件。倘若原有组织制度仍默认人是一切行为的唯一发起者，流程架构与管理手段未能随之迭代，那么个体因AI而省下的工时便难以真正兑现为业绩增长，局部成功的试验也难以实现规模化推广。

**AI重塑工作底层逻辑**

"AI原生"一词在今年各类行业研讨中出现频率极高。

以往，企业信息化系统的功能主要是信息的采集与流转。ERP平台存储着订单、仓储及账务数据，管理层据此做出判断，再将指令下发给一线员工去落实。

而当AI智能体被接入业务系统后，局面发生了质变：它不仅能基于实时数据自动发现异常、拟定应对策略，还能直接触发下游软件完成后续操作。

陈春花指出，AI原生组织意味着将人工智能定位为认知与执行的底层基础设施，让人的价值判断力与机器的算力形成一套制度化的配合机制。

她注意到，国内企业的AI落地大体呈现三个层次：少数头部企业已初具AI原生组织的形态，智能体正演变为一种基础能力；大量企业处于将AI嵌入特定业务环节的过渡期；另有一批企业已经开始为AI划定明确职能，让"数字员工"分担部分日常工作。

区分这三个层级的关键指标，是AI在业务闭环中的介入深度。若仅停留在辅助检索、撰写文案等层面，本质仍是个人效能的提升；一旦AI参与到生产排程、临床诊断、物流调度等需要专业判断的环节，并且能驱动后续任务链运转，整个组织的运作范式便会发生根本性转变。

岗位设置也将随之重构。陈春花的预判是："岗位的概念会被弱化，角色的概念将被强化。"AI时代任务切换极快，单个员工需要在不同项目中灵活切换多重身份，同时熟练驾驭各类智能体来完成任务。

她把具备上述复合能力的人定义为"超级个体"。一名员工可以同时指挥多个智能体协同作业，过去需要一整个职能部门才能消化的工作量，未来或许只需一个小分队就能拿下。

对个人能力的评估维度也在迁移：不仅看完成了多少产出，还要看能调动多少资源、编排多少并行任务。

组织架构本身也会变得更具弹性。

陈春花借用"星河结构"来形容未来的组织样貌。所谓"星河结构"，即人员以任务为纽带临时聚合，任务交付后即刻解散，再依据下一个任务重新编组。传统中层管理者身上承载的大量信息中转与流程衔接职能将大幅缩减，但对业务的深刻理解、资源的统筹调配以及跨部门的协同推动依然不可或缺。

中层管理者多年沉淀的实战经验，也将成为企业喂养智能体的宝贵语料。但随之而来的难题是：当员工将个人经验注入系统之后，企业用什么方式来认定和回馈这份贡献？

陈春花建议，AI原生组织的薪酬与激励体系应兼顾业绩产出与知识沉淀两个维度。当某位员工的专业经验被结构化整理、可供他人或其他智能体调用并创造了实际价值时，最初的贡献者理应获得匹配的回报。缺乏这样的正向反馈机制，员工持续输出知识的意愿会逐渐消退，企业侧的模型迭代也会陷入停滞。

陈春花表示："AI最大的意义，在于将人的创造力推向极致。"当AI接管了大量重复性劳动后，员工得以把更多精力投入到战略判断、创意探索、人际沟通与关系维护上。管理者的职责清单里也将新增一条：规划人与智能体之间的任务切分，并对最终产出负全责。

**组织进化的实操路径**

老乡鸡借助AI优化排产，为AI改造工作流程提供了一个可参照的实例。

据了解，其各门店需综合客流量、历史订单和单品动销情况来确定进货量和出餐优先级。老乡鸡的做法是将资深店长多年的运营直觉拆解为可量化的数据特征与标签，再固化为排产算法规则，目前已覆盖四五百家门店。单一门店的订货耗时从五十多分钟压缩到十几分钟。

这一案例恰好映射出AI深入业务所需的几项前提条件：一线经验必须经过系统化萃取，订单、供应链与经营数据要实现贯通，排产效果须经受真实销售数据的验证，跑通的成功经验还需依托集团层面的机制加以扩散。

不少企业的AI项目之所以困在试点阶段迟迟无法铺开，瓶颈恰恰卡在这几个节点上。

近期，C50+论坛揭晓了2026年度企业管理最佳实践榜单，主办方遴选出23个标杆企业及其典型应用场景，并将规模化复制、绩效挂钩以及知识的持续性供给列为制约企业AI落地的三大共性挑战。

温氏的AI兽医实践则给出了一种治理思路。该公司将AI生成的处方与人工开具的处方随机混合后交由专家匿名评审，以此检验人工复核环节是否真正发挥了把关作用。换言之，在系统中加一个"人工确认"按钮轻而易举，但要确保这道审核确实有效，企业必须建立常态化的抽查与审计机制。

员工输出经验后能否得到合理回报，同样关乎企业知识库的长期质量。

陈春花再次强调，AI时代的激励设计应双轨并行——既考核业绩贡献，也认可知识贡献。员工的专业认知一旦入库并被他人或智能体调用产生了实际效益，原始贡献者应当拿到对应的奖励。

唯有知识保持活水般的持续更新，企业模型才能伴随业务发展不断进化。假如员工觉得分享经验等于自毁护城河，知识沉淀很快就会退化成一场走过场的行政运动。

**金蝶的又一次蜕变**

对于软件公司而言，来自AI的冲击更为直观。

今年一月末，Anthropic上线了一款集成法律事务功能的Cowork插件。紧接着二月初，欧美市场的软件和信息技术服务板块股价遭遇集体重挫，投资者对智能体颠覆传统软件盈利模式的焦虑显著上升。

金蝶集团董事会主席兼首席执行官徐少春在接受采访时坦承，面对AI对SaaS赛道的猛烈冲击，他内心有紧迫感，但更大的情绪是兴奋，金蝶将不遗余力地加速向AI原生企业跃迁。

金蝶此前经历过数次技术浪潮的洗礼。徐少春认为，从PC端到互联网、移动端再到云计算，技术演进存在一定的继承性；但AI所依托的是全新的技术栈与工程范式，过往的研发方法论、产品思维和组织惯性能否直接平移，要打上一个问号。

这一认知已切实反映在金蝶的内部变革之中。

据徐少春透露，金蝶将主导企业智能体操作系统"灵基"的研发团队划定为"特区"，其产品方向、团队编制、人才引进、荣誉授予及绩效考核均可打破旧框架重新搭建。

徐少春格外关注灵基团队的人才浓度与成员认知水平的迭代。他反复强调，在AI引发的剧变面前，各级管理者必须率先自我学习、刷新认知框架，进而牵引整个团队跟上新技术与新业务的节奏。

三十余年深耕ERP领域，使金蝶积累了对企业运营流程、管控规则及行业痛点的深厚洞察。迈入AI纪元，怎样把这些积淀转化为智能体读懂业务、参与执行的实际能力，是金蝶推进转型的重心所在。

围绕这一目标，金蝶正持续微调灵基团队的汇报关系与协作模式，力求让人员配置和研发节奏更贴合AI产品的开发特性。这些举措折射出金蝶主动拥抱组织变革、将数十年企业管理智慧与AI能力深度融合的战略意图。

在产品路线上，徐少春提出了"一企一模型"的理念。装备制造、零售、餐饮等不同行业固然可以抽象出共性的管理能力模块，但每一家企业又拥有独有的数据资产、流程规范、管控规则与经营 know-how。通用能力与企业私有知识的融合，才能锻造出真正适配该企业的经营模型。

传统ERP长于将流程标准化、把经营数据留痕；而智能体还需要理解具体的业务语境，参与决策判断，并调用系统完成闭环操作。这意味着企业软件供应商需要处理的数据广度、知识颗粒度以及责任边界都在急剧扩展。

"一企一模型"能否真正走通，取决于产品能否深度对接客户的核心业务系统，将散落各处的企业知识整合为可即时调用的能力，并最终沉淀为可持续的经营收益。

人才画像的演变并非金蝶一家之痛。普华永道对全球约十亿条招聘启事的大数据分析显示，AI渗透率高的岗位，其技能要求更替的速度是低渗透岗位的两倍以上；这些岗位上涌现出的新任务也更加倚重判断力、共情力和原创思考。

对金蝶来说，这轮转型需要同时攻克两道关卡：一方面要让灵基打磨出稳定可靠的产品力，另一方面要让内部团队真正学会按新的技术范式思考和做事。

技术拓宽了企业的能力疆域，而组织设计与管理体系才决定了这些能力能否持续、稳定地转化为真金白银的经营成果。