案例背景
据第一财经11月12日报道，在2026百度世界大会上，百度董事长李彦宏与联想集团董事长兼CEO杨元庆展开对话，话题直指AI变革下企业「踩过哪些坑」、组织如何重构。李彦宏将AI时代的下一幕变革定义为「智能组织革命」，提出「AI不只是一场技术革命，它更是一场组织革命」；杨元庆则将联想2024年开启的第五个十年称为「第五次创业」。开场的话题颇为轻松：「现在AI还是替代不了CEO出差。」但两人真正关心的问题是：当员工越来越多地使用AI，企业究竟该如何管理自己。
李彦宏坦言，百度在AI转型过程中也踩过一些坑，从各业务部门自行训练模型，到追逐智能体应用热点，逐渐发现「员工使用AI的热情高涨，并不意味着组织效率一定会提升」。杨元庆则从联想的供应链实践出发指出，即使AI能比人工更准确地预测需求，最终做判断和决策的仍然是人。对于热议的AI投入产出比，两人一致认为，在革命性技术发展初期，谈论投入产出比还太早。
核心分析
一、为什么AI投入换不来组织效率：换了电机，没有重设计工厂
李彦宏借用工业时代的一个比喻：企业只是更换了电机，却没有重新设计工厂，效益自然不会充分释放；没有一家公司会因为用了几个AI工具就一夜之间变得更有竞争力。这正是钱德勒「结构跟随战略」命题的当代版本：当技术范式发生革命，若组织结构、流程与分工仍停留在旧范式，技术红利便无法兑现。他据此提出智能组织三原则——打破岗位边界、沉淀隐性知识、设计流程闭环，主张企业不能只把AI当个人提效工具，而要让智能体、数字员工真正进入销售、客服、研发、运营等业务环节。
二、百度踩过的两个坑：分散试错与「熵增」
大模型刚出现时，百度不少工程师希望基于开源模型自行监督微调（SFT），这些模型最初应用效果不错，但基础模型一升级就落后了。李彦宏介绍，后来百度要求业务部门不能自行训练模型，由专门的模型部门统一负责，从而有效避免「熵增」，工作效率得到提升。类似问题也出现在智能体层面：一度什么智能体火了就做一个什么，资源非常分散、成功率下降，于是百度每月开会推动聚焦，「要求大家做更少的事情，这样效率才会提升」。这是变革管理中「探索与收敛」节奏的教科书案例：变革初期宜自下而上放开了试错，发现方向后则需自上而下快速收敛资源。杨元庆补充了另一面：自上而下与自下而上应当结合，企业需要总体规划、划定边界，但在新技术初期仍应鼓励员工大胆实践。
三、从岗位到任务：智能组织的重构逻辑与人机边界
李彦宏提出，「岗位是工业时代的单元，任务则是智能时代的单元」，未来一个人可同时承担多个岗位的任务，其认知与判断力能够被多次复用；企业还要把原本存在于员工头脑中的经验沉淀到平台上，使其能被AI理解、调用，进而把个体能力转化为组织能力。这与野中郁次郎的知识创造理论高度契合：隐性知识的显性化与平台化，正是组织学习的核心机制。杨元庆的实践则提醒人机边界所在：联想已在需求预测、生产安排、质量检测、物流运输等环节使用AI，但「AI只是给了你一个基本的草稿」，供应链牵一发而动全身，采购、生产、供应的快速调整最终仍需人来做判断与决策。他还观察到，PC与手机既是AI数据和应用场景的发生地，又具备端侧计算能力，未来个人终端不仅是人在使用，智能体也在使用；把分散在多台设备上的数据整合为个人超级智能体的记忆，正是联想正在探索的方向。AI替代不了CEO出差，也替代不了人与人之间的情感连接——重构组织的同时，恰恰要重新定义人的价值。
管理启示
其一，AI转型本质是一场组织变革工程，而非工具采购工程；评价标准应是流程与分工是否重构，而非工具渗透率。其二，变革要掌握「先放后收」的节奏：初期鼓励自下而上试错，中后期果断收敛聚焦，防止资源分散带来的组织熵增。其三，把隐性知识沉淀为组织资产，是智能组织建设的关键投资。其四，明确人机分工的介入点，让AI做草稿、人做决策。其五，对革命性技术，初期考核应以学习与能力建设为重心，不宜过早用投入产出比扼杀探索。
其他思考
- 「岗位是工业时代的单元，任务则是智能时代的单元」。若以任务为中心重新设计组织，现有的人力资源体系（定岗定编、绩效考核、职级晋升）应如何改造？
- 百度限制业务部门自行训练模型以避免「熵增」，但集中也可能抑制一线创新。企业应如何划定中央统筹与业务自主的边界？
- 杨元庆认为AI预测仍需人来决策，李彦宏强调人与人连接不可替代。在你看来，AI时代中层管理者的不可替代性体现在哪些环节？
关键词：组织变革、智能组织、知识管理
来源：第一财经 | 整理：经管大课堂
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