文/陈根

在2026年的AI话语体系中，主流叙事已经高度固化，几乎形成了一种默认共识：算力决定基础设施上限，模型架构决定智能边界，数据质量决定能力深度。这套“三位一体”的技术框架看上去逻辑严密、论证充分，但它系统性地忽略了一个真正决定成败的隐形变量——组织是否具备真正的适应能力。

作为全球第一本关于ChatGPT一书的作者，一名长期在前沿科技与前沿医学领域的观察者，我在2025年的亲身实践中发现，AI能力的指数级跃升（如从GPT-4到Claude 4.5的迭代）与组织的线性响应形成鲜明不对称。

技术，已经不是主要瓶颈。真正制约AI潜力的，是一个更深层的组织学命题：AI并非受限于“能做什么”，而是受制于“组织敢不敢让它做”。

这个判断，源于一个在技术团队中极为常见、却很少被认真反思的数字——AI 生成代码占比约 30%。这在行业中不算落后，甚至可视为进步。

但如果把它放入更宽广的组织心理学视角，就会发现，它并不是技术能力的自然结果，而更像是一种人为设定的安全上限。这里反映的，其实是典型的“现状偏差”：人类倾向于维持既有分工边界，即便技术已经具备颠覆条件。

哈佛大学行为经济学家卡尼曼的“损失厌恶”理论在此尤为贴切：组织往往更害怕“放手 AI”带来的短期风险，比如错误被放大、职责边界模糊、角色价值被挑战，而不是去计算长期的系统性收益。这并不是效率问题，而是一种决策惰性，反映出工业时代遗留的路径依赖如何钳制AI时代转型。

从系统论的角度看，组织本身是一个闭环系统。AI 作为强烈的外部扰动，如果没有同步触发内部反馈机制的变化——尤其是分工方式和决策结构的变化——系统就会自动回到一个“低效但稳定”的状态。

于是，AI 被人为限制在一个看似安全、实则低效的区间内。这背后，其实是典型的“范式锁定”。就像库恩所说的“正常科学”，工业分工范式已经内化为组织的默认前提。AI 在技术层面挑战了这些前提，但在制度和认知层面，却被不断边缘化。结果就出现了一种悖论：技术越先进，组织反而越保守。

从制度经济学的“制度变迁”视角，这种锁定源于“交易成本”过高：变革需重塑契约与规范，短期内放大不确定性，导致组织偏好渐进式而非颠覆式适应。从哲学层面，这回响了海德格尔的“此在”概念：组织作为“在世存在”，沉沦于“常人”的平均状态，畏惧“向死而生”的本真跃迁，宁愿固守熟悉的“现成性”，而非拥抱AI带来的可能性。

于是就来到了第一个探讨的问题，决策边界的“隐形壁垒”——从30%到近100%的实践启示与“能力阈值悖论”的思考。

当我在2025年初调研多支技术团队时，几乎都得到了同样的答案：AI 完成代码比例约 30%。这个数字本身“合理”，却掩盖了一个更重要的问题——为什么不是 70%，不是 90%？如果模型已经具备独立生成复杂逻辑的能力，那么 30% 并不是技术极限，而是人为边界。

为了验证这一点，我和研究小组刻意搭建了一个极简团队，从零开始构建产品。在短短两三周内，首版产品便可以稳定运行。回溯整个过程，代码几乎完全由 AI 生成。真正的变化，并不来自模型升级，而来自一个决定：移除人为分工的藩篱，最大程度信任 AI。

在传统项目管理中，需求、开发、测试层层拆解，协作成本随着角色增加而指数上升。但在 AI 原生流程中，我们把 AI 视为“整体生成器”：输入问题框架，输出可运行模块，人类只在关键节点进行判断与修正。

这一实验揭示了“能力阈值悖论”：AI可将执行从0拉升至85分（高效但非完美），但从85到100分的跃迁，需要人类注入“价值定义”——何为卓越？如何权衡风险？

也就是说，从 85 到 100 分，恰恰是 AI 无法替代的部分——价值判断、目标选择、责任承担。换言之，AI 放大了执行杠杆，同时也放大了对领导力的要求。在这个过程中，真正稀缺的资源，已经不再是编码能力，而是问题如何被定义、结果由谁负责。

从行为经济学角度，这涉及“锚定效应”（Anchoring Bias），即，组织往往锚定于“人类主导”的历史规范，导致决策边界固化。若组织固守“人必须主导”的心理壁垒，AI潜力将被人为压缩至“安全区”，错失指数级回报。

这就给我们带来了一个更深层思考，也就是“代理问题”（Agency Theory）其在AI时代的变异——代理人（员工）倾向于保护自身角色，而委托人（领导）需重塑激励机制，以打破“道德风险”循环。

进一步，从认知心理学（Amos Tversky的框架理论）看，这种悖论源于“框架效应”：将AI视为“辅助工具”而非“核心伙伴”，会系统性低估其潜力，导致“阈值锁定”。未来，若不解决这一悖论，AI将加剧“技能极化”，就会演变为低阶执行者边缘化，高阶定义者主导，形成新型组织阶层。

这还隐含社会公平隐忧，导致转型成本高企，弱势群体易陷“技能陷阱”，放大不平等。从哲学视角，这呼应了萨特的存在主义：组织面临“自由的焦虑”（Angst of Freedom），必须选择“坏信仰”（Bad Faith）——假装AI仅是工具，以逃避责任——还是拥抱“本真性”（Authenticity），通过大胆决策重塑自我。

工业时代的分工逻辑，源于泰勒制：角色碎片化、流程串联、局部最优。但在高度不确定的环境中，这种结构会迅速陷入“协作摩擦”。每个人都在优化自己的部分，却牺牲了整体效率。

从系统论视角，这种高耦合度（Tight Coupling）同时也正在放大风险。尤其是其中的单一节点故障（如沟通延误）可级联扩散，导致整体瘫痪。如果更进一步思考，我们就会发现Charles Perrow的“正常事故理论”在此适用——工业分工如“复杂互动系统”，AI扰动易引发不可预测连锁失效。

反观AI原生协作，更似“3D打印”：整体成型，边界模糊。组织主轴从岗位分类转向双元互动——一元聚焦“问题理解、定义价值、结果交付”；另一元强调“经验固化、可复用系统构建”。在代码的生成场景中，团队对AI评分从50分升至85分，便源于此，也就是AI处理标准化逻辑，人类介入抽象创新。

这一范式迁移并非零和博弈，而是“互补放大”。麦肯锡2025年报告显示，AI嵌入工作流的企业，生产率提升25%以上，但前提是重构分工。否则，协作陷阱将吞噬AI红利。

比如多角色会议纪要，这本可由AI一键生成，根本不需要人为记录，却因对AI的不信任，所谓的“边界保护”而拖沓。这就让我们看到，AI并不是取代人，而是重塑角色生态，提升效率。对于当前的组织而言，扮演着协调型中层的角色，将面临边缘化，而战略型领导者更显稀缺。这挑战了传统层级结构，预示“扁平化+责任扩散”将会是未来的组织形态。

从变革管理理论（John Kotter的八步模型）看，这促使我们从“紧迫感建立”入手，面对AI引发的实实在在的组织变革的挑战。

可以从AI实验入手，比如在组织内建立最小团队项目，便是尝试，并推动成为组织变革的催化剂，帮助组织跨越“变革谷底”。对于传统组织而言，面对AI的挑战，最大的隐忧在于，若耦合度未降，AI将放大“熵增”（系统无序），导致创新停滞，酿成“技术-组织失配”的结构性危机。

更进一步，从动态能力理论（David Teece）看，AI时代组织需培养“感知-抓住-转型”的动态能力。也就是要具备，感知AI潜力，抓住重构机会，转型为“学习型系统”。

否则，路径依赖将演变为“能力陷阱”，锁定于低效均衡。从哲学维度，这呼应了马克思的“异化”理论：工业分工导致劳动者与劳动产品的疏离，AI原生模式则提供“去异化”潜力——通过整体生成，恢复人类对价值的掌控；但若固守旧范式，则异化加剧，人类沦为AI的“附属”。

我们必须要明白一个严肃的问题，那就是AI转型的核心，非过去的信息化，或者IT升级与技能培训，也不是简单的效率提升，而是范式重塑。基于我在2025年的一些尝试、观察与思考，我想给大家提供以下几点思考：

1、管理会转型“AI推动会”：传统会议聚焦KPI的评价与批评，我们可以定义为工业式“鞭策”。借助于AI，当我帮助一些企业开始转向双周AI会，强制聚焦业务价值（如客户创新、新品研发）时。结果是新品周期从季度压缩至月度。心理学上，这利用“锚定效应”——AI作为“中性锚点”，绕开变革阻力，转化为共识工具。管理者从“监督者”变“杠杆使用者”，这就揭示出了AI的隐形价值。即AI并非单纯的技术，而是催化组织活力催化剂。从资源依赖理论（Resource Dependence Theory）看，这减少外部依赖（跨部门协调），增强内部创新与韧性。同时，这也带给了我们新的思考，就是AI的引入，本质上是体现了“社会构建主义”（Berger & Luckmann）。

也就是说，AI共识通过实践重构“现实”，从工具演变为文化规范。从福柯的“权力-知识”理论看，这重塑的是组织的权力动态，即AI会作为“话语实践”，颠覆层级权力，赋权于价值定义者。

2、培训推动组织转型：针对非技术人员，组织成员，引入培训，比如对Cursor、Lovable、Dify、Claude等工具的使用培训，来提升AI在工作中的使用深度。其实这种AI工具的培训，不仅是技能传授，更是“意愿筛查”。通过这种AI工具的培训，愿意接受变革的主动学习者脱颖而出，成为潜在领导。

从组织行为学视角来看，这借鉴了“自我效能理论”（Bandura）。即借助于新的知识培训，提升个体自信，从而放大集体适应。并从中筛出“变革先锋”，避免全员强推的阻力反弹。

更深层的含义，就在于这隐含“社会资本理论”（Putnam）。培训不止技能，而是构建“信任网络”，缓解AI引入的“角色焦虑”。这就类似于“选择性激励”机制（Olson的集体行动逻辑），通过培训，以及让组织成员掌握这种新的工具，激励个体参与变革。从德里达的“解构”哲学看，培训解构“技术-人类”二元对立，揭示AI作为“补充”（Supplement），既取代又增强人类能力。

3、Non-Tech黑客松：比如，非技术组（如销售+市场）用AI将300-600份PRD浓缩为一页客户语言，并在几十秒内就完成的时候。所带来的益处是显而易见的，不仅快速的消除了翻译层，还让这种成果转变为获客“子弹”，是一种接近于零人力负担的高效成果。

在系统论上，这减少“耦合度”——从高依赖转向低摩擦闭环。黑客松不仅是创新，而是“剩余价值释放”。AI最小化交付单元（如从数月项目缩至周级），解放人力用于更高阶的创造。从创新扩散理论（Everett Rogers）看，这如“早期采用者”机制，即黑客松传播AI规范，加速组织级扩散。进一步，从知识管理理论（Nonaka的SECI模型）看，这促进“隐性知识显性化”。当AI浓缩PRD，将个体洞察转化为可简单、高效的复用资产。这种“超人”能力，就超越了当前的工业规范，拥抱的力量驱动AI，释放创造潜力。

这些实践都让我们看到，AI加速最小闭环，形成“高内聚、低耦合”生态。协调成本下降，中层“尴尬症”凸显——他们需转型为“AI赋能者”，否则被边缘。领导力则获得了升华，从“分配任务”到“定义边界与负责”。

放眼全球，类似瓶颈普遍：OpenAI 2025年调研显示，Fortune 500企业AI利用率平均35%，远低于技术潜力。原因在于“路径依赖”与“文化惯性”——发达国家如美欧，易陷“精英保守”；新兴市场如中国，则需平衡速度与风险。从制度经济学（Douglass North）看，这源于“制度粘性”。

也就是旧规范如“隐形契约”，阻碍新范式嵌入。但更深层次的思考，Acemoglu & Robinson的“包容性制度”理论在此适用——AI红利依赖制度包容性。比如更加包容的国家（如硅谷生态）加速转型，提取国家（如官僚体系）则放大锁定。

从列维纳斯的“他者伦理”看，全球分化隐含道德危机，AI若仅惠及强势者，便忽略“他者”脸庞，酿成伦理异化，这也是目前正在发生的情况，AI将加速全球竞争力分化。

而这种分化的加速过程中，必然伴随新的机遇。AI可作为“变革共识”起点，推动长期滞后的组织优化。麦肯锡预测，到2030年，适应AI的企业增长率将高出3倍。但隐忧是“两极分化”：小企业敏捷转型，大企业官僚拖累；发达国放大领先，新兴国放大鸿沟。

这可能引发“马太效应”——AI红利集中于已强者，加剧全球不平等。从社会资本理论看，这破坏“桥接资本”（跨国网络），放大地缘断层。

因此，从政府层面来看，政府应推动“AI组织评估框架”，如欧盟AI法案扩展，评估企业适应度，提供转型补贴。企业内部，则需“责任文化”重塑，激励定义“100分”的勇气，而非固守85分的舒适区。从可持续发展视角，这要求AI转型融入ESG框架，以确保公平，避免“数字鸿沟”演变为社会断层。而进一步，从全球治理理论（Keohane的制度主义）看，需国际框架（如联合国AI公约）协调制度嵌入，防范AI成“地缘武器”。

AI瓶颈已非技术：算力充裕、模型成熟、数据海量。真正桎梏，是组织“勇气阈值”——敢不敢移除边界、重新设计分工？AI从0到85分易如反掌，但从85到100，需要人类回答：何为价值？为何值得？谁来负责？

这一命题不止于企业，而是人性镜像：技术落地难在工具，重塑难在自我。从存在主义哲学（Jean-Paul Sartre的“自由与责任”）看，AI时代迫使我们直面“选择的焦虑”——拒绝变革，便是自缚于工业遗影。更深层次的思考，则在于尼采的“权力意志”在此回响——AI放大人类意志，但需超越“奴隶道德”（保守规范），拥抱“主人道德”（大胆定义）。

2026年，AI时代已至；但唯有跨越心理壁垒，组织才能从“30%天花板”跃向无限可能。否则，再强的AI，也仅是工业遗物的装饰。最终，瓶颈在人，而解锁亦在人——这不仅是管理学命题，更是人类适应力的终极考验，呼应海德格尔的“此在”（Dasein）：在技术时代，我们必须“向死而生”，主动重塑存在以面对不确定性。从柏拉图的“洞穴寓言”看，AI如阳光，照亮范式牢笼；但唯有哲人般的勇气，方能走出阴影，拥抱真实。