超級組織
李志飛 高佳
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李志飛 高佳
當個體效率被AI推向極 致時，爲什麼組織的整體效能卻停滯不前? 當智能體開始成爲新的生產力時，傳統的組織模式已難以爲繼。這是因爲我們正試圖用舊時代的“金字塔”結構承載AI時代的“核動力”引擎。這不是一次簡單的工具升級，而是一場深刻的生產力與生產關係革命。 出門問問創始人李志飛與首 席戰略官高佳，雙視角實戰覆盤AI原生組織進化。兩位作者基於一線AI公司親歷的“戰火”洗禮，並結合Cursor、Midjourney、DeepSeek等前沿企業的組織實踐案例，首次系統提出“AI原生轉型三步循環法”。這是一部從“組織進化”的視角，系統拆解企業如何從“以人爲核心”向“智能體協同”轉型的實戰指南。本書將帶你完成: ·注入“數字血液”:重構數據智能，讓數據像血液一樣流動，爲組織的自進化提供動力。 ·構建“神經網絡”:再造智能體工作流，打破部門牆，構建敏捷的“原子小隊” ·重塑“靈魂與骨骼”:重塑文化機制，讓管理者躍遷爲“生態設計師” 書中不僅有對“組織大摺疊”“幽靈效率”“智能體飛輪”等趨勢的深刻洞察，還提供了“液態超級組織”“原型即共識”“上下文領導力”等一系列拿來即用的開創性概念與落地工具。 AI不會讓所有企業進化，它只會加速結構錯配企業的消亡。但那些敢於重構組織的企業，將率先進入新的AI生產力時代。
如果你對AI已經有一定了解，那前面內容有點囉嗦，但也有精華，後面兩章是精華，整體值得細讀，就是AI味道太重。 整體來說獲得五個啓發： 1、啓發一：數據從“給人看”到“給 AI 行動用” 過去項目數據更多服務管理彙報，數據的默認使用者是人，所以很多數據只需要“能看懂、能彙報、能追蹤”。 但 AI Native 開發中，數據不只是給人看的，而是 AI 判斷和行動的燃料。數據必須進一步具備可理解、可關聯、可推理、可行動要求。 2、啓發二：過程數據比結果數據更重要 過去我們重視結果，但 AI 要真正學會整車開發，僅有結果是不夠的，它更需要知道過程：要知道“答案是怎樣被形成的”，要告訴 AI 爲什麼這樣做。 3、啓發三：CodeBanana——協作回到真實生產對象 飛書/雲文檔解決的是人和人如何在同一個文檔裏協作。CodeBanana更進一步，讓人、AI、代碼、文件、任務、反饋在同一個生產場裏協作。 4、啓發四：滴滴/美團不是外包，而是任務調度系統 滴滴/美團最重要的啓發，不是“把任務外包給更多人”。它的本質是：把一個宏大需求實時拆成大量原子任務，再匹配給最合適的執行單元。 5、啓發五：中央大腦 + 神經末梢 未來不是一個超級 AI 包打天下。更可能的形態是： -中央大腦負責理解目標、拆解任務、路由資源、監控狀態、沉澱規則； -神末梢負責連接真實系統、真實工具、真實專家、真實執行單元； - 專業 Agent 負責在各自領域完成分析、判斷、生成和執行； -人類專家負責定義目標、處理例外、做關鍵決策和承擔責任。
書不算厚，但是句句振聾發聵，引入深思，讀完產生強烈的焦慮！生產力快速發展生產要素卻沒跟上： 與其問AI幫我做什麼，不如問AI是否改變了我們團隊內部的連接方式——信息傳遞、決策流程、邊界劃分。 與其問我的團隊出了什麼問題，不如問這個系統是否還有條件發生“質變”——還是說它已經被困在“優化”的軌道上了。 與其問這件事歸誰管，不如問這件事需要什麼樣的協作網絡來處理。 與其問如何讓團隊成員更好地執行，不如問如何設計一個場，讓AI和人都能在這個場裏發揮各自的作用。 《超級組織》提出了另一個角色：“系統設計師”。 管理者的核心任務不再是“做決策”和“管人”，而是“設計一個AI與人協同的場”——在這個場裏，信息自由流動，節點自主響應，系統自我演化。你不再控制系統的每一個環節，而是設計系統能夠“自己運轉”的條件。
瞭解Ai的未來具化的樣子，農牧行業也可以用智能體提升效率，採購先行！
有思想，有論證，有目標，有路徑，有參考的“五有好書”
本書會成爲我的2026年度書籍，我將會不斷不斷重溫
算是國內比較少有AI原生組織進行實踐和思考的兩位作者，很多觀點還比較有啓發。不過整體而言，在AI原生組織的實踐上，還是偏弱。核心可能是，作者們缺乏對大模型/智能體/人機協作這些有深入的理解，導致大部分的嘗試還是處於表面和概念層面，不夠深刻。
出發點 視角 是對的，造詞，樣本侷限配合yy，激進加商業推廣，對人性沒說透