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「组织更新」正在成为大厂AI业务的核心挑战-钛媒体官方网站
窄播2026.06.17 18:22 · 来自江苏全文4415字 · 2026-06-17 · via 钛媒体:引领未来商业与生活新知

文 | 窄播,作者 | 李威

6月,两篇关于钉钉的文章《置身钉内》和《置身钉外》被广泛传播。前者复盘了钉钉ONE从立项到拆分的全过程,并暴露了钉钉组织内部高压管理的问题,后者则共情了前者对高压管理的批评,将这种工作状态称为「频繁汇报、高速迭代、不见起色的循环」。

两篇文章引发讨论后,阿里迅速做出了决断。去年4月才回到钉钉的无招卸任,接任的90后陈宇森成为阿里最年轻的事业部CEO。从被广泛视为带领钉钉AI转型的希望之星,到匆忙下课的失意者,无招并不缺乏产品嗅觉和打硬仗的能力,只是他惯用的手段不再适应AI时代的发展需要。

如果把视野打开会发现,阿里内部不只是无招和钉钉在面临组织管理的挑战,积极进行AI转型的大厂中也不只是阿里需要解决组织更新的问题。Google、微软、亚马逊、腾讯等,在推进AI业务发展的过程中,也都经历了一系列的业务重构与组织调整。

同一周,Meta内部一场面向数千员工的直播会议上,一位员工请主持人告诉某位高管,他「是个混蛋(A Piece of Shit)」。这被认为是对Meta借助AI推进的组织重组的一次不满情绪爆发。Meta CEO扎克伯格也在一份内部备忘录中承认重组中犯了错误,尝试缓解组织危机。

当大厂走出AI技术爆发初期的茫然,开始找到更聚焦的愿景与方向,并据此对业务重新进行动态梳理与整合时,面向AI时代的组织更新,就会成为新的竞争变量。一旦处理不妥当,就会像阿里、Meta一样,让业务变革的阵痛爆发成一场有关组织文化的风波。

过去,互联网公司的竞争重点是流量、产品和资本,而今天越来越多企业发现,模型能力、算力资源甚至人才储备,都不是最难解决的问题。真正困难的是,如何构建一种与AI时代的不确定性和创新诉求对应的组织形态,让最重要的人愿意留下来,并持续创造价值。

调整了业务,还要解决人的问题

AI业务发展的早期,大厂最先想要梳理清楚的是:模型应该由谁负责,应用应该放在哪个部门,云业务和模型业务如何协同,研究团队与产品团队如何配合。

过去两年里,全球科技巨头围绕AI展开的大部分组织调整,本质上都是在回答这些问题。

Google将DeepMind与Google Brain整合,并逐步推动研究体系与Gemini产品体系协同;微软持续整合Copilot相关团队,试图建立统一的AI产品入口;Meta则不断调整研究团队与产品团队之间的协作关系。在国内,腾讯将越来越多AI能力纳入CSIG体系,字节则拆分出Seed和Flow两个部门,分别负责模型与应用。

从业务架构层面看,阿里在国内大厂中是变革动作比较频繁的一家。进入2026年后,阿里仍然在梳理这些问题。3月成立ATH事业群,4月设立集团技术委员会,6月又成立Token Foundry事业部。三个月内,围绕模型、算力、应用和Token体系,阿里连续进行了多轮业务整合。

对这些大厂而言,业务调整的核心目标很明确——减少资源浪费,提高协同效率,让原本分散在不同业务线中的AI能力集中发挥作用。

但从目前的结果来看,这一轮架构调整并没有像互联网时代一样,快速变现为大厂的竞争力。核心原因在于,架构调整能解决业务、资源的集中投入问题,能带来更顺畅的组织结构,但做不到组织管理的更新。

组织管理更新,解决的是AI转型需要的开放性和创造力的问题。

因为,互联网时代,企业面对的是相对确定的目标和相对成熟的业务模式,管理者需要做的是提高执行效率,让更多资源沿着既定方向快速推进。因此纪律、服从、标准化流程、扁平化管理,甚至高压推进,往往能够带来立竿见影的效果。电商、移动互联网时代的产品竞争、外卖和本地生活都沿袭了这样的思路。

但AI转型的当下,互联网时代被反复验证有效的组织变革工具正在失效。麦肯锡在《State of Organizations 2026》中指出,许多企业正在遭遇传统组织变革手段的边际收益递减。依赖组织重组、成本削减和层级扁平化的做法,虽然能够在短期内提升效率,却难以带来持续改善。

无招引发争议的原因,并不完全在于加班或者高压管理本身,而在于「互联网时代的管理逻辑」与「AI时代的创造逻辑」之间的碰撞。在钉钉ONE立项、推进,战略转向去做悟空的过程中,钉钉团队都展现出了极强的执行能力,但这并没能激发出组织的活力和凝聚力。

不少分析也认为,马斯克在管理xAI时延续了SpaceX和特斯拉时期的管理方法论——强调极致投入、快速迭代和无条件目标一致。但AI研究与火箭工程并不完全相同。顶尖AI人才拥有更多选择,也更强调自主性和创造空间。当组织无法满足这种需求时,管理效率反而会转化为人才流失和内部摩擦力。

要管理好愿景、战略和创造力

如上所说,进入AI时代,企业面对的不再是相对确定的技术和市场,而是每隔几个月就会发现技术能力变了,产品形态变了,甚至用户习惯也变了。这就像从回答客观题——做选择、填空,变成了回答主观题——考点要自己揣摩,思路要自己梳理,考验的能力更综合。

也因此,越来越多AI公司的竞争,既是在比模型、比产品、比资源,也是在比组织,拼组织能否持续产生新的想法,并把这些想法转化成产品和能力。

按照战略管理学者明茨伯格的涌现战略理解,一线核心骨干、业务负责人会在日常决策中重塑企业实际执行的战略,人的行动才是真实战略。哪些产品获得资源支持,哪些项目被优先推进,哪些尝试被允许犯错,哪些方向能够坚持投入,最终共同塑造了企业真正的战略。

这会涉及到组织中的三类关键角色:

第一类是提出愿景的人。他们负责回答企业为什么而存在,以及未来几年要去哪里。很多时候,这个角色由创始人或者CEO承担。

二类是把愿景翻译成战略的人。他们能够把抽象的方向拆解成具体路径,明确资源应该投向哪里,哪些事情应该坚持,哪些事情应该放弃,每个阶段应该押注什么。

第三类是一线的核心贡献者。他们并不是战略的被动执行者,而是在每天的产品决策、技术选择和用户反馈中不断修正战略的人。

AI时代的组织挑战,本质上就在于如何让这三类角色形成顺畅的连接。

如果只有愿景,没有战略,组织就会陷入方向正确但动作混乱的状态;如果只有战略,没有创造力,再完善的规划也会沦为流程化执行;如果核心贡献者无法影响组织决策,企业又会失去持续创新的能力。

目前,各家公司的AI愿景已经越来越明确。阿里提出围绕Token构建AI经济体系;腾讯强调建设开放的AI能力生态;OpenAI希望构建服务全人类的AGI;Anthropic则坚持可靠、可解释和可控的AI路线。

真正拉开差距的是,企业能否把愿景持续转化为战略,再把战略转化为产品和能力。

Anthropic过去几年的成长就是一个典型案例。无论是Claude模型、安全对齐体系,还是后来围绕编程场景建立优势,其产品演进路径始终围绕着最初的愿景展开。Google能实现AI业务的翻盘,也受益于创始人布林的回归压阵,以及CEO皮查伊的决断与布局。

反过来看,一些企业的问题并不在于缺少愿景,而在于愿景之下是一系列彼此独立的项目,没有形成战略层面的协同。OpenAI经历了多轮调整,从GPT、Operator到Sora,最终也开始试图建立统一的超级AI,实现从愿景到产品的紧密锚定。在国内,阿里、腾讯也都还没有完成更紧密的协同。

将战略转化为产品和能力,就会涉及到如何激发「核心贡献者」的积极性与创造力。过去几个月,阿里体系内出现了两次与AI核心贡献者相关的风波,一次是林俊旸的出走,暴露了管理顶尖AI研究人才的缺陷;一次就是《置身钉内》的出圈,进一步放大了外界对阿里组织能力的质疑。

阿里面对的风波是对所有大厂的一个警示,组织要为核心贡献者进行及时更新。否则那些AI时代最具活力和创造力的人会很难发挥价值,那些自下而上产生并能够影响企业未来的创新故事,也很难出现在自己的组织中。

AI时代的组织应该怎么建设

如何打造一个组织,让这三类关键角色能够形成协同?从全球科技大厂的实践中,至少可以提炼出三个关键特质。

第一,个体的观点需要得到尊重。

《AI时代的指数型组织》提出,未来最具竞争力的组织,不是规模最大的组织,而是最灵活的组织;不是控制力最强的组织,而是协同效率最高的组织。本质上是要给到足够的上下沟通表达的空间。

微软CEO纳德拉让基层技术骨干绕过层层汇报直接向他提交想法;亚马逊设立了「反官僚邮箱」,推动了455项流程变革。Anthropic的员工也可以直接挑战领导层,告诉Dario:「我不同意你这个判断」。

第二,围绕任务组织混编小队。

过往的经验中,扁平化是激活组织的重要手段。但在Meta的Applied AI团队的实践中,却发现更扁平解决不了AI转型的组织问题。这个团队采用极扁平化管理,一名经理对应最多50名员工,反而加剧了不确定感和失控感。

反而是像特种部队一样的混编小队,会更能承担AI转型的任务。在工厂使用AI的场景中,我们已经能看到一个个小混编团队被组建出来,负责攻克某个环节的AI化问题。Google的实践中也能看到,整合之后的DeepMind组建RS、RE、PM跨职能混编小队,实现了从论文研究到产品化的闭环共创。

第三,不要让山头消耗积极性和创造力。

大厂内部经历了多年发展,往往会存在各种利益团体,在进行创新时这些「山头」之间会内部博弈,甚至暗中拆台,最终形成比较大的摩擦力。这样既会迟滞创新尝试的进展,也会影响顶尖人才、核心贡献者对企业的认同感。

铲平山头,也会成为激发创造力的影响因素。阿里前P10、飞书副总裁王保平(玉伯)就表示:「这点特别佩服字节。虽然字节让人有很强的齿轮感,但因为无情无义没那么多,更多是看数据、看逻辑,反而很多地方是晴天,不会滋生乱七八糟的东西。」

Anthropic的成功经验中,也有一条是没有内部政治和山头问题。一位从Google跳到Anthropic的员工曾表示,其它模型公司内部像一个个各管各的、暗暗较劲的诸侯国,但这种感觉没有在Anthropic内部出现过,公司内部始终有一种团结互助的氛围。

麦肯锡认为,企业不应该再期待一个「转型完成」的终点,要从静态的人力规划转向动态编排——持续对齐人才、技能和技术,随业务需求实时调整。未来不会只有这三点,在动态变化过程中,会产生更多、更详细的AI组织构建标准。

对于AI时代的大厂而言,钉钉风波真正值得关注的,不是一个CEO的去留,而是它暴露出的问题:当模型能力越来越趋同,产品功能越来越容易复制,真正决定企业上限的,可能不是拥有多少算力,而是组织能否持续产生新的想法,并把这些想法变成现实。

组织不再只是支撑战略落地的工具,而是战略本身的一部分。当企业构建AI时,AI也在重构企业。