随着AI技术的飞速发展，企业管理正迎来深刻变革。AI的融入不仅重塑了企业的运营和业务模式，还重新定义了管理者的角色与领导力。文章通过分析AI在企业管理中的应用，探讨了管理者如何在AI时代提升领导力，实现人机协作，最大化员工创造力，同时强调了伦理与安全的重要性。
昨天，Qwen 3刚刚发布，各种的霸榜、刷屏。
今天，小米的大模型「Xiaomi MiMo」又横空出世。
Qwen 3，不出意外的全面超越DeepSeekR1、OpenAI-o1。
Qwen3 采用MoE架构，总参数量 235B，激活仅需 22B。其中参数量仅为 DeepSeek-R1 的 1/3，成本大幅下降，性能全面超越 R1、OpenAI-o1 等全球顶尖模型。
在官方的测评中，Qwen3 创下所有国产模型及全球开源模型的性能新高：
Xiaomi MiMo，也不出意外的各种超越。
在数学推理（AIME 24-25）和 代码竞赛（LiveCodeBench v5）公开测评集上，MiMo 仅用 7B 的参数规模，超越了 OpenAI 的闭源推理模型 o1-mini 和阿里 Qwen 更大规模的开源推理模型 QwQ-32B-Preview。
当下，各路大模型百舸争流，万紫千红。但是，从对全球科技市场和产业格局产生了深远的影响的角度来看，DeepSeek毋庸置疑，作出了极其重要的贡献。就像奥运第一块金牌的意义，就像我们永远记得许海峰一样，虽然后面又获得了342枚金牌。
马克·安德里森——硅谷著名的风险投资家说“DeepSeek的发布是中国经济的‘斯普特尼克时刻’”。
最近这几年很多企业也一直研究AI。但是受大模型的限制，AI应用的门槛和成本比较高，企业不敢用。所以DeepSeek的出现打破了AI的霸权，中国迅速地进入了一个AI普及的时代。
DeepSeek好在哪呢？这组数据大家都听过或者看过，DeepSeek是开源大模型里面参数量最大的，而价格只有OpenAI的3%，557.6万美元的单次训练成本，有全量的训练数据，还有上下文长度约10万字，是比较长的。
总结来看，
我们总结为更便宜、更智能、更开放和更本土。
如果从创新点这个角度来看，DeepSeek有几个创新：
一个是工程创新，比如说它的编程语言是PTX语言，它是介于汇编语言和高级语言之间的，它的优势是更好地控制硬件的资源，这是它成本低的原因。
第二是算法创新，包括大家熟悉的混合专家模型，还有强化学习算法。
第三是管理创新，相信大家看过这样的文章——梁文锋坚持没有用外部资金，通过自有资金，沿着梦想继续推进，人不多，只有150-160人，组织是扁平的，招的都是顶尖的年轻人。我想他今天的成功也有管理创新，跟今天“AI+管理”的话题是相通的。
通过一个多月，DeepSeek在2C上已经有2.5亿用户，是最快突破3000万日活用户的APP。在2B端里，构建了全产业链的生态，不只是云厂商接入DeepSeek，芯片厂商、软件厂商也接入它。
总结来讲，DeepSeek的“一流产品+低成本+开源”的全新模式，使得无论企业也好，还是个体用户也好，都在用它，DeepSeek确实是开启了AI普及的时代。
AI推动企业管理变革？我们来看第三方的观点。
我们也在思考AI带来的管理变革。
在运营创新层面，过去是基于流程的标准化和自动化，有了AI之后，是基于数据的智能化和动态优化。
业务模式创新层面，体现在产品服务的创新、生态的创新以及商业模式的创新，现在有个说法叫“AI原生商业模式”，比方说AI的创意经济、AI可以自动发明药物，这些都是AI带来的变革。
在管理创新方面，包括组织、人才、文化和领导力，未来组织会更扁平；人才过往是关注人才梯队，现在更加关注人才密度；在领导力方面，过去是基于经验决策，未来是基于数据驱动的决智能策。
我们来看几个具体场景：
在重塑运营这一层里面，要从「流程驱动的自动化」转向「数据驱动的智能化」。过去是标准化、自动化，到未来是数据驱动的动态优化。
过去是人+自动化工具，即使没有AI，我们通过规则自动化也实现了多个场景的自动化。比如在财务共享里面审单、记账、对账是可以通过流程自动化的。
未来是智能体+人，大部分工作智能体解决了，但人负责协调，还有一部分还是人机协同，但方式发生改变；过去是单一任务，未来是复杂任务，我们要重新思考审单、记账、对账等场景里面如何应用新一代的AI技术。
在重塑业务模式方面，要从「传统模式」转向「 AI 原生商业模式」。过去是“人创”产品，现在是“智创”产品；过去的模式是B2B、B2C，未来是A2A、A2C，可能我的客户是一个Agent，我的供应商也是Agent，智能体和智能体之间互相打交道。
A2C里萝卜快跑就是典型的智能体2C的，通过移动APP，一辆车自动驾驶到你身边，整个过程没有人员，它就是智能体在调度。
还有从中心化的链主生态到去中心化的多元生态，DeepSeek就是非常典型的案例，整个产业链所有的链主都接入它，它成为一个多元生态。
在管理创新里面重塑决策，管理者要从「经验决策」转向「智能决策」。过去是通过人的经验来进行决策，未来是AI数据驱动的决策。
所以要转变思维，从人治思维变成AI+管理思维；支撑我们的就是支持预测分析的智能体；过去是主观判断，未来是AI推理辅助决策，我们在风险分析、预算还有绩效评价的时候，可以让智能体发挥参考作用。
这些就是我们看到的AI给企业管理带来的变化。
AI影响这么大，对每一个管理者都会产生影响。
变化一，管理者要从「经验驱动」转向「AI智能驱动」。
AI不只是工具，而是新质生产力，是管理决策的新引擎。
过去是人治思维，未来是AI管理思维；过去是记录系统，未来是智能体的预测分析；过去是主观判断，未来是AI推理辅助决策。
在我们每一个企业里头，能够用AI替代的或者能够用AI辅助决策的，你要尽量地使用AI。这是第一个变化。
变化二，金字塔式的管理模式已经过时，管理者要从「指挥者」变成「协调者」，甚至愿景领导者。
AI让组织结构更加扁平，管理者要学会去中心化领导、愿景领导。过去是金字塔式，未来我们要消除中间层。
很多传统企业过去是刚性组织，未来应该是DAO，就是去中心化的敏捷组织。过去管理者是指挥者，未来是协调者，甚至是愿景领导者。
变化三，管理者的核心任务不再是「指挥员工」，而是「让 AI+人协作，最大化员工创造力」。
AI让知识工作者更高效，管理者要重新定义人才管理。管理学100年来的理论证明，过去我们人是依附于产线，现在和未来我们人更多依附于自己。
过去我们是依靠传统的知识，要自己去搜索、去找，现在AI替代了，未来就是人要创造新的知识。过去强调人才梯度，未来强调顶尖人才密度。过去是单兵作战，未来是智能体和人协同作战。
变化四，AI不只是提升效率，而是要创造全新的商业模式，管理者要学习AI如何去创造新的竞争力。
AI让企业管理者需要“AI原生商业模式”的思维。过去是数字化转型，未来是智能化转型。过去是传统经济或者平台经济，未来是智能体经济。
比如在工厂里头的物理机器人，在我们很多企业里的数字化平台，都会演变成为一个智能体生产力平台。过去是传统模式，未来是AI的订阅模式，在软件行业是SaaS模式。
变化五，AI带来的不仅仅是效率提升，还有潜在风险，管理者要建立AI的伦理和安全机制。
我们中国企业改革与发展研究会正在关注的ESG，可以把AI的伦理也加进来，这样就会更好。
当然，AI会带给我们很多的变化，AI会取代标准化、重复性高、数据驱动的任务，比方说机械化劳动、数据分析类工作、代码编写、驾驶类工作等等，但是因为AI的出现，我们管理者会释放更多的时间去创造新的知识。
我想还会有很多很多的变化，但是不变的是什么？不变的是人类有真心，而AI没有。人类有直觉与创造力、复杂决策与领导力、情感与信任、道德与伦理等等，这些都是真心的体现，而AI永远不可能有。
即便是有，那也是数据计算出来的，是假的。比方说遭遇生死存亡的关键时刻，人类拥有直觉和领导力，而AI只是根据算法和数据计算与决策。
又比如AI问“你最近好吗？”它不是真正地处在你的处境以及你的经历和心理的感受，而是根据数据选出来最可能让你感到满意的和能够理解的一个句子。
当然这些不变的东西就是我们的真心，就是我们能够把内心无尽的宝藏发挥出来。
作为一个管理者，在这里还有几点建议：
本文由人人都是产品经理作者【同道说】，微信公众号：【同道说】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。
题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
此内容由惯性聚合(RSS阅读器)自动聚合整理，仅供阅读参考。 原文来自 — 版权归原作者所有。