2026 年轻仓操作，AI 席卷一切，也成为了组织管理领域的热词。
先是"一人公司"，接着是"消灭中层"；再后来，是"人 +Agent "" Agent+Agent "，好像所有公司都想赶紧把自己写进" AI 原生组织"的故事里。
但最容易把人带偏的，也恰恰是这种"势不可挡"的真实感。
因为当工具飞快进化，我们很容易顺手得出另一个结论：组织也会以同样的速度被重写，过去的管理经验已经过期，人和人的协作即将成为旧世界的遗迹。
可现实真的是这样吗？
本期混沌在线课程，丛峰咨询创始人、组织管理专家丛龙峰带着一个有点"扫兴"、却很重要的提醒回到混沌：AI 的变化是真的，但 AI 带来的组织幻觉也是真的。
这不是丛龙峰第一次讨论 AI 与组织。过去在混沌的三次课程，他分享过"如何在存量经济时代打造增长型组织"，也提出判断"未来组织一定会变小，会退回到团队管理的阶段"，还曾进一步推断"未来的组织形态是大平台 + 小 solo"。
每一次，都是从现象入手，看到现象背后的道理，再看清道理背后的趋势并做出判断。
而这一堂课，是他持续追踪组织变小、团队回归和人的价值后，更新更深的判断：哪些变化已经发生，哪些趋势不可逆转，哪些关于组织与人的基本规律依然不会改变。
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别把技术进化的速度，当成组织变化的速度
过去两年，AI 的确发展得很快，但其实整个 AI 浪潮中的关键时刻仍然只有两个。
一个是 2022 年 ChatGPT 横空出世，只是多数人在 2023 年才感知到变化，甚至更多人是在 2025 年年初 DeepSeek 爆火出圈时才意识到；
另一个是 2025 年 2 月 Claude Code 横空出世，vibe coding 走向现实；只是，绝大多数人是在今年 3 月"养龙虾"时才知道。
所以，对很多工作者、普通人来说，AI 从"陪你聊天"走向"进入流程、直接做事"，好像只用了很短时间。在 Agent 进入工作流的同时，"超级个体"出现了，组织也"突然"变小。
但随后，另一部分现实也迅速变得更凸显了：
一个人效率变高，不等于一群人自然协同；工具进入公司，不等于组织完成转型；层级可以压缩，目标冲突、责任归属和人际关系却没有因此消失。
所以在这堂课，丛龙峰老师提出的一个更加现实的判断是：与其急于全局推进组织转型，不如先分清——哪些变化已经发生，哪些关于组织与人的基本规律依然没有改变。
不同行业、岗位、企业，不在同一个 AI 世界
这场技术浪潮，也伴随着一场极大的" K 型分化"。未来的社会格局甚至可能会变成" 1% 的增强型人类 +99% 的普通型人类"。
因为目前可以清晰看到的一个现状是：我们虽然生活在同一个年份，却不一定生活在同一个世界、同一种处境。
有人在追求将 AI 推向 AGI，有人在等待具身智能领域里的 ChatGPT 时刻；也有人在创作各种 AI 应用或作品表达，但更有人还在继续依靠过去的人的经验和能力。
比如，一个快递小哥如果看见有人在训练 Agent，可能会问：这是什么？这跟我有什么关系？
再比如，有些企业现在已经开始让普通一线员工管理多个 Agent，但有些企业却连最基本的流程都还没有跑顺。
配资排名公司所以在这堂课，丛龙峰老师会详细拆解，AI 对组织的影响，时间上没有想象中那么快，空间上也并不均匀。我们不能脱离时空结构谈问题，也不能脱离业务本身谈问题。
任何一种组织变革，都要先问适用边界。如果手里拿着" AI 转型"这把锤子，看哪里都像钉子，结果往往不是升级，而是盲动。
企业装上 AI 前，不能跳过基本功
作为组织管理专家，丛龙峰曾作为常年管理顾问，陪伴过 10 家行业领军企业的成长，包括德邦快递、传音控股、喜家德、奈雪的茶等企业。
而今年，丛龙峰被咨询过最多的一个问题就是：公司该怎么做 AI 组织转型？
他的回答不是先买什么工具，也不是先裁掉哪一层，而是先问一句："标准化、流程化、数据化、知识化都做完了吗？"只有做好前四步，才有可能走向第五步"智能化"，否则 AI 接手的只能是一团混乱。
这个提醒很朴素，却可能比一套漂亮的 AI 转型方案更接近现实。因为 AI 不是凭空接管业务，它需要清楚的任务、可靠的数据、可调用的知识和稳定的反馈。
更麻烦的是，不同阶段的企业，对 AI 的适用程度完全不同。
一家模式还没有跑通的公司，最需要的是探索；一家处于扩张期的公司，最需要的是在变化中迅速判断；一家进入成熟运营期的公司，才会有大量确定、重复、收敛的工作，可以交给 AI 持续优化。
所以在这一堂课，丛龙峰老师会从技术、组织与人三个层面，重新审视 AI 时代的组织问题。而对未来，他说得很克制："短期不宜过于乐观，中期趋势非常明确，长期终局还看不准。" AI 不是一个 Project（项目），而是一段很长的 Journey（旅程）。
AI 可以干掉任务，但绕不开组织和人
"一人公司"的迷人，在于它提供了一个极具诱惑力的想象：一个人带着 AI，就能完成过去几十个人的工作。没有层级，没有协同损耗，没有办公室政治，只有高效、自由和创造。
但现实是，当所有人都拥有工具，竞争并不会消失，只会抬到更高的维度。一个人可以做更多事，但想完成更大的目标，仍然需要与别人合作。
所以组织真正的难题也不会消失：共同目标能不能被确立？成员有没有贡献的意愿？信息能不能有效流动？
而"消灭中层"之所以有传播力，是因为很多企业确实受够了层层汇报、层层转述、层层审批。组织里看起来人人都很忙，真正推进业务的动作却没有多少。
但 AI 真正消灭的不是"中层"这个组织角色，而是中层身上那些已经退化为机械任务的部分。
因为当汇报被压缩之后，管理者还要回答更难的问题：目标发生冲突时，先保哪一个？信息互相矛盾时，相信谁？一线出现新机会时，谁能识别它、调动资源，又承担判断错误的责任？
也就是说，AI 压缩的是中间任务，不是组织协作本身。AI 最容易改造的是效率逻辑，但一家真实的企业，除了是经济组织，还是社会组织，也是由关系、情感和博弈构成的小社会。
所以在这一堂课，丛龙峰老师给出的一个判断是：" OPC 大概率是一个过渡性的现象。改变世界的不是一人公司，而是小团队。"未来的组织可能更小、更扁、更灵活，但它并不会因此不再需要管理。
对于 AI 时代的新组织范式，丛龙峰老师也给出了自己的思考结果："三个不等式"——人才＞岗位，团队＞组织，形态＞结构。
当 AI 越来越像人，人要更像自己
元股证券:ygzq.hk组织的终极命题，一定要回到人的原点。那么对于人来说，"这几年，我们真的因为 AI 变得更好了吗？"
我们每天都在谈 AI 让人更有效率、更有创造力，但很多人的现实感受，却是更焦虑、更内卷。面对快速迭代的 AI，人们先是焦虑，追不上之后又逐渐麻木。
现实中，人也可能越来越像 AI。说同样的话，写同样的内容，做同样的选择，甚至不知道自己为什么这样做。
但人不是一份岗位说明书，也不是一个固定模型。AI 时代也许会让知识越来越便宜，但无法取代人的独特性。
组织真正的未来，也不只是拥有更多 Agent、更少层级或更高人效，而是能否在技术不断进步的同时，依然保护人的创造力，让每一个独特的人拥有发挥天赋的空间。
所以在这一堂课，丛龙峰老师没有提供一个关于未来组织的标准答案，而是帮助管理者建立一套更完整的判断框架：不盲目追逐技术热潮，也不因技术进步而低估人的价值。
在追求效率之外，重新看见人的判断、责任、关系与创造力。AI 会有 AI 的去处，而组织要做的，是让人仍然有人的去处。
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