超级组织
李志飞 高佳
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李志飞 高佳
当个体效率被AI推向极 致时，为什么组织的整体效能却停滞不前? 当智能体开始成为新的生产力时，传统的组织模式已难以为继。这是因为我们正试图用旧时代的“金字塔”结构承载AI时代的“核动力”引擎。这不是一次简单的工具升级，而是一场深刻的生产力与生产关系革命。 出门问问创始人李志飞与首 席战略官高佳，双视角实战复盘AI原生组织进化。两位作者基于一线AI公司亲历的“战火”洗礼，并结合Cursor、Midjourney、DeepSeek等前沿企业的组织实践案例，首次系统提出“AI原生转型三步循环法”。这是一部从“组织进化”的视角，系统拆解企业如何从“以人为核心”向“智能体协同”转型的实战指南。本书将带你完成: ·注入“数字血液”:重构数据智能，让数据像血液一样流动，为组织的自进化提供动力。 ·构建“神经网络”:再造智能体工作流，打破部门墙，构建敏捷的“原子小队” ·重塑“灵魂与骨骼”:重塑文化机制，让管理者跃迁为“生态设计师” 书中不仅有对“组织大折叠”“幽灵效率”“智能体飞轮”等趋势的深刻洞察，还提供了“液态超级组织”“原型即共识”“上下文领导力”等一系列拿来即用的开创性概念与落地工具。 AI不会让所有企业进化，它只会加速结构错配企业的消亡。但那些敢于重构组织的企业，将率先进入新的AI生产力时代。
如果你对AI已经有一定了解，那前面内容有点啰嗦，但也有精华，后面两章是精华，整体值得细读，就是AI味道太重。 整体来说获得五个启发： 1、启发一：数据从“给人看”到“给 AI 行动用” 过去项目数据更多服务管理汇报，数据的默认使用者是人，所以很多数据只需要“能看懂、能汇报、能追踪”。 但 AI Native 开发中，数据不只是给人看的，而是 AI 判断和行动的燃料。数据必须进一步具备可理解、可关联、可推理、可行动要求。 2、启发二：过程数据比结果数据更重要 过去我们重视结果，但 AI 要真正学会整车开发，仅有结果是不够的，它更需要知道过程：要知道“答案是怎样被形成的”，要告诉 AI 为什么这样做。 3、启发三：CodeBanana——协作回到真实生产对象 飞书/云文档解决的是人和人如何在同一个文档里协作。CodeBanana更进一步，让人、AI、代码、文件、任务、反馈在同一个生产场里协作。 4、启发四：滴滴/美团不是外包，而是任务调度系统 滴滴/美团最重要的启发，不是“把任务外包给更多人”。它的本质是：把一个宏大需求实时拆成大量原子任务，再匹配给最合适的执行单元。 5、启发五：中央大脑 + 神经末梢 未来不是一个超级 AI 包打天下。更可能的形态是： -中央大脑负责理解目标、拆解任务、路由资源、监控状态、沉淀规则； -神末梢负责连接真实系统、真实工具、真实专家、真实执行单元； - 专业 Agent 负责在各自领域完成分析、判断、生成和执行； -人类专家负责定义目标、处理例外、做关键决策和承担责任。
书不算厚，但是句句振聋发聩，引入深思，读完产生强烈的焦虑！生产力快速发展生产要素却没跟上： 与其问AI帮我做什么，不如问AI是否改变了我们团队内部的连接方式——信息传递、决策流程、边界划分。 与其问我的团队出了什么问题，不如问这个系统是否还有条件发生“质变”——还是说它已经被困在“优化”的轨道上了。 与其问这件事归谁管，不如问这件事需要什么样的协作网络来处理。 与其问如何让团队成员更好地执行，不如问如何设计一个场，让AI和人都能在这个场里发挥各自的作用。 《超级组织》提出了另一个角色：“系统设计师”。 管理者的核心任务不再是“做决策”和“管人”，而是“设计一个AI与人协同的场”——在这个场里，信息自由流动，节点自主响应，系统自我演化。你不再控制系统的每一个环节，而是设计系统能够“自己运转”的条件。
了解Ai的未来具化的样子，农牧行业也可以用智能体提升效率，采购先行！
有思想，有论证，有目标，有路径，有参考的“五有好书”
本书会成为我的2026年度书籍，我将会不断不断重温
算是国内比较少有AI原生组织进行实践和思考的两位作者，很多观点还比较有启发。不过整体而言，在AI原生组织的实践上，还是偏弱。核心可能是，作者们缺乏对大模型/智能体/人机协作这些有深入的理解，导致大部分的尝试还是处于表面和概念层面，不够深刻。
出发点 视角 是对的，造词，样本局限配合yy，激进加商业推广，对人性没说透