泉源：大学生自驾游失慎翻车 两死一伤作者： 林一铭：

AI Native 组织转型：岗位，，，，不再以＂人＂为单位

三年前，，，，一个电商运营的一天是这样的：早上看数据，，，，上午写文案，，，，中午排推送，，，，下昼盯竞品，，，，晚上写周报，，，，运气欠好加班到十点。。。招聘 JD 上五项职责，，，，对应一个人，，，，一份人为，，，，一个工号，，，，清清晰楚。。。

今天她九点半到工位，，，，发明活儿都被干完了。。。数据是系统跑的，，，，异常自动归因；
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；文案大模子一晚上出了十版，，，，等她挑；
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；推送已经按人群战略排好；
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；竞品动态是一个爬虫加一个摘要模子盯的；
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；连周报都在飞书里自己长了出来。。。留给她的，，，，是"哪版文案更对味""这个异常要不要上报"这类判断——以及，，，，出了问题她签字认真。。。

她的事情变轻了。。。但她比谁都清晰这不是什么好新闻：五项职责被拆走了四项半，，，，剩下这半项，，，，还算不算一个岗位？
？公司还愿不肯意为它保存一个完整的体例？
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这道题现在摆在几百万白领眼前。。。已往一年多，，，，互联网行业的"优化"一轮接一轮，，，，通告里"AI 提效"取代"严冬"成了新的高频词；
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；统一家公司，，，，往往这边在优化，，，，那里挂着百万年薪的 AI 岗位急招。。。更耐人寻味的是接下来这两条新闻。。。据媒体统计，，，，全球大厂以"AI 替换人力"为由裁人的规模预计抵达 23 万人；
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；而 Gartner 在 2026 年头展望：到 2027 年，，，，因 AI 裁掉客服的公司里，，，，会有一半重新把人招回来。。。

裁人还在举行，，，，回撤已经被预告。。。两条新闻放在一起，，，，像是行业提前写好了自己的磨练书——大大都公司着实没想明确，，，，AI 动的基础不是人力本钱，，，，也不是某几个详细的岗位，，，，而是岗位这个工具自己：谁人"一个人认真一摊事"的、我们默认了一百年的组织基本单位。。。

要看明确这件事，，，，得先回覆一个更基础的问题：岗位，，，，当初是怎么来的？
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岗位是个历史遗留方案

公司为什么保存，，，，经济学家科斯在八十多年前回覆过：由于市场生意太贫困。。。每件事都出去找人、谈价、签约、验收，，，，本钱高得受不了，，，，于是把人雇进来，，，，用行政指令替换讨价还价，，，，公司就泛起了。。。

岗位的泉源，，，，是统一个原理在公司内部又用了一次。。；
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；疃突疃湟唤印⒁云搿⒁槭眨，，每交接一次就有一次消耗，，，，以是最省事的步伐是把一串相关的活儿打成一个包，，，，整个交给一个人。。。运营的五项职责长在统一个人身上，，，，不是由于它们自然属于统一个人，，，，而是拆给五个人干的话，，，，扯皮的本钱比省下的人为还高。。。

换句话说，，，，"人是组织的最小单位"历来不是自然纪律，，，，只是协调太贵时的拼集方案。。。岗位是打出来的包，，，，金字塔就是一层层包摞出来的形状：一个人最多管七八个人，，，，信息要一层层往上传、往上汇总，，，，组织就只能一层层往上垒。。。中层治理者做的事情，，，，实质上是信息中继——把上面的话拆给下面，，，，把下面的进度汇总给上面，，，，再和隔邻部分拉扯资源。。。已往十年大厂发明的那些词，，，，中台、BP、横向拉通、向上治理，，，，都是这套人肉信息系统的组件。。。

这套方案运转了一百年，，，，没什么大误差。。。直到打包的理由自己最先消逝。。。

文案能天生，，，，数据能剖析，，，，代码能写初版，，，，聚会纪要能自动整理。。。当执行环节一项项被 AI 接走，，，，"活儿必需打包给一个人"的本钱条件就不建设了。。。使命可以拆开、重排、自动化、再组合，，，，岗位从一个稳固的职责包，，，，酿成一张随时可以重排的使命清单。。。

公司看员工的方式随之改变。。。以前问的是这个人行不可，，，，现在问的是：这摊活儿里几多必需人干，，，，几多 AI 醒目，，，，几多可以让更自制的人配上 AI 干。。。这才是这两年白领焦虑的真正泉源——你以为自己在和 AI 比能力，，，，着实公司在重新盘算你的岗位里"必需由人来判断"的部分还剩几成。。。35 岁；
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；飧隼匣疤猓，，在 AI 时代有了一个更冷的版本：十年攒下的执行履历，，，，正在按模子的迭代速率贬值，，，，而拆不掉的那部分判断力，，，，未必长在每个人身上。。。

值得注重的是，，，，最先被拆清洁的纷歧定是下层。。。中层的职责包是派活、催进度、汇总信息，，，，而这三样恰恰是 AI 最先整包接受的领域。。。飞书和钉钉这两年全力做 AI，，，，卖的就是使命自动拆解、进度自动同步、周报自动天生。。。信息中继被机械拿走之后，，，，那种所有本事是开会、转发、收周报的中层，，，，处境比任何下层岗位都尴尬。。。

裁人，，，，只是拆包完成之后的财务结算。。。

拆散的使命在长成什么

活儿不会消逝，，，，拆散之后会按新的逻辑重新聚合。。。已往两三年，，，，有两其中国样本值得认真看。。。

第一个是阿里。。。2015 年前后它带动搞"大中台、小前台"，，，，全行业跟进；
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；2023 年它又启动"1+6+N"，，，，亲手把中台拆了。。。这一建一拆，，，，不必简朴归因于 AI——拆分自有其营业和资源层面的考量——但它至少说明晰一件事：组织的形状会随着协调本钱转变。。。昔时部分之间对齐信息太费劲，，，，把重复的职能归拢成中台是最优解；
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；可当挪用信息和资源的方式变了，，，，昔时为了镌汰扯皮建起来的部分，，，，自己就成了新的扯皮泉源。。。AI 进入组织之后，，，，这种转变只会更快。。。

这条纪律同样适用于治理者——留下来的人，，，，价值集中在机械干不了的事上：把没人说得清的问题说清晰，，，，在众说纷纭的时间拍板，，，，设计人和机械怎么配合，，，，出了事站出来认真。。。AI 没有祛除治理，，，，它把治理里的行政因素挤了出去，，，，剩下的才是治理自己。。。

第二个是 DeepSeek，，，，以及它前面的拼多多。。。拼多多终年霸着互联网人效榜的头名，，，，人均创收早已过万万，，，，是不少偕行的数倍。。。它证实晰一件事：流程足够系统化之后，，，，人多未几，，，，和事大不大，，，，可以没关系。。。DeepSeek 则是 AI 原生的版本：据果真报道百余人的团队，，，，做出了让硅谷重新评估中美差别的模子。。。2025 年头 DeepSeek 刷屏的那几天，，，，围观者最震惊的着实不是模子自己，，，，而是做出它的组织——没有森严层级，，，，没有 KPI 审核链，，，，围绕问题暂时组队，，，，刚结业的年轻研究员可以直接挪用公司最焦点的算力。。。硅谷把它的组织方式当成论文来研究。。。

微软的《事情趋势指数》报告把这类公司称为"前沿企业"，，，，并预言了它们内部的样子：不再按部分划牢靠的格子，，，，而是围着目的暂时组队，，，，人和 AI 混编，，，，事做完步队就散；
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；每个员工手下都带着一队 AI，，，，像老板一样给它们派活、验收。。。这内里藏着一个不小的转变：指挥别人干活，，，，已往得先熬成治理者才行，，，，现在每个通俗员工手里都有一队随叫随到的 AI。。。一个刚入职的剖析师背后站着五个不睡觉的智能体，，，，他醒目出几多活，，，，不再看他加几多班，，，，看他会不会使唤机械。。。对一个靠巨细周堆工时的行业来说，，，，"人效"这个词即是被重新界说了。。。

连招人这件事自己也在变。。。以前营业一涨就加人，，，，天经地义；
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；据果真报道和业内的普遍感受，，，，现在一些公司是总体例冻结，，，，AI 提效指标写进 OKR，，，，"用 AI 替换外包"列进部分年度目的——想加人？
？先说明确这活儿为什么 AI 干不了。。。

活儿有人接了，，，，责任没人接

回到开头 Gartner 的谁人展望。。。它不是凭空猜的，，，，回撤已经有了现成的剧本，，，，主角叫塞巴斯蒂安·西米亚科夫斯基，，，，瑞典金融科技公司 Klarna 的 CEO。。。2024 年，，，，他是全球把"AI 替身"喊得最响的人：宣布 AI 客服一个月干掉相当于 700 个全职客服的事情量，，，，随即阻止招聘，，，，甚至果真放话，，，，AI 已经能做所有人类做的事情。。。这些话让他当了一年 AI 时代的代言人。。。一年后，，，，照旧他，，，，果真改口：公司走得太远了，，，，太过追求省钱搞坏了服务质量，，，，客户就是想跟真人语言。。。Klarna 重新招聘客服，，，，改成客户永远可以选真人的混淆模式。。。从旗头到磨练，，，，一年整。。。

同样的问题，，，，在海内有一个更日常的视察场景。。。2024 年 4 月，，，，"采销东哥"数字人坐进京东直播间——刘强东自己没来，，，，来的是他的形象、声音和话术模子，，，，首秀吸引了上万万人围观，，，，许多人是专门来看数字人老板能不可把货卖出去的。。。之后数字人直播、AI 客服在整个电商行业迅速铺开。。。这类新劳动力有事情量、有绩效、有"岗前培训"，，，，但不占体例——那么它们的妄想、预算、审核归谁管？
？数字人带货出了纰漏、AI 客服把投诉处理砸了，，，，责任落在谁头上？
？这不是哪一家公司的问题，，，，而是所有把活儿交给 AI 的公司都还没来得及回覆的问题：活儿被接走的速率，，，，远快于责任被重新安排的速率。。。

两个故事指向统一个病根：只拆了岗位，，，，没有重修责任。。。Klarna 栽的跟头，，，，外貌上是客户想要真人，，，，底下的问题是 AI 答砸了没人兜底、重大情形没人接手；
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；而那份关于体例和责任的问题清单，，，，整个行业都还没最先答。。。

AI 把活儿接走了，，，，但活儿之外的问题没人回覆。。。AI 天生内容，，，，谁核查事实？
？AI 写代码，，，，谁管架构和清静？
？AI 接待客户，，，，谁处理情绪和；
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？AI 筛简历，，，，谁对误伤认真？
？在旧组织里，，，，这些责任是含在岗位里的，，，，人干活人认真，，，，天经地义到不必写下来。。。岗位一散架，，，，这些没记在任何人账上的责任就悬空了。。。以前流程慢，，，，许多问题被老员工的履历和往返相同默默消化掉；
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；现在 AI 把速率拉满，，，，过失也以同样的速率冲进生产情形。。。

这个窟窿有多普遍，，，，德勤 2026 年的一项研究给了个数：企业对自动化的期待越来越高，，，，但 84% 的公司没有为 AI 重新设计过岗位，，，，真正动了人才战略的不到一半。。。放在降本增效喊了四年的中国互联网行业，，，，这个比例生怕只低不高。。。按人头砍预算，，，，永远比重新设计责任机制省事。。。

什么才算 AI Native

到这里可以给 AI Native 下一个不掺水的界说了。。。它不是买了几多模子、开了几多账号、办了几场提醒词培训，，，，而是公司的每一条流程都重新回覆过三个问题：哪些活让 AI 先干？
？哪些判断必需人来拍？
？哪些效果必需有人核过，，，，才华往下走？
？——并且岗位说明书、绩效指标、审批流程和人才结构，，，，都按这三个谜底改写过。。。谜底没写到纸面上的，，，，不算。。。

按这个标准，，，，企业的 AI 转型大致是三级台阶。。。第一级是替换：把 AI 当自制员工，，，，一比一换掉原岗位，，，，组织其他部分不动，，，，目的只有省钱。。。Klarna 们的故事都爆发在这一级，，，，Gartner 预言的那些回撤也将爆发在这一级。。。第二级是增强：人人开账号，，，，市场配大模子，，，，研发配 Copilot，，，，客服接智能问答。。。每个人的效率都上去了，，，，公司整体却没见好——文案快了审核更累，，，，代码快了测试更炸，，，，AI 只提高了员工的手速，，，，没改变公司的流程。。。德勤那 84%，，，，也就是今天的绝大大都公司，，，，停在这一级。。。

第三级才是重构：认可原来的岗位、审批、责任界线、绩效指标一切不再合身，，，，围绕"活儿怎么流转"而不是"有几多人"来重画组织。。。阿里拆中台、DeepSeek 的动态组队，，，，都是这一级的局部样本。。。就在本周，，，，微软宣布投入 25 亿美元建设 Frontier Company，，，，资助企业客户做 AI 集成和落地。。。它要卖的已经不但是模子挪用，，，，而是企业把 AI 嵌进自身数据、流程和营业目的的能力。。。当这件事自己成了一门大生意，，，，说明市场已经给"企业 AI 重构"标好了价。。。

手艺史上有过一模一样的一幕。。。电念头取代蒸汽机的头三十年，，，，工厂产能险些没有增添，，，，由于各人都在原地换引擎、给旧产线加电器，，，，直到工程师按电的逻辑重新设计整个厂房结构，，，，生产率才真正腾飞。。。今天的裁人，，，，就是"原地换引擎"在财务报表上的样子。。。

按下"优化"按钮之前

把这些线索放到一起，，，，AI Native 公司的轮廓已经不难描：团队更小。。，，层级更少，，，，围绕目的而不是部分来组队，，，，人和 AI 混编干活，，，，治理者从管人转向设计人机怎么配合，，，，出了问题有明确的人认真——不管活儿是人干的照旧 AI 干的。。。组织架构图不会消逝，，，，但它会越来越像一张随项目实时转变的地图，，，，而不是一张一年才画一次的金字塔。。。

这套新组织不见得更温顺。。。事情拆成使命之后，，，，每个人的不可替换性都要重新盘算；
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；流程被 AI 接受之后，，，，靠资历和信息差攒出来的权力会缩水；
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；效果能被实时追踪之后，，，，看起来很忙不再是护身符。。。不过对一个发明了"内卷"的行业来说，，，，这也未必全是坏新闻——堆工时的军备竞赛失去了意义，，，，由于机械不睡觉。。。

中国公司做这场重构不缺条件：组织调解频率高，，，，一线员工接受新工具快，，，，也已经有了 DeepSeek 这种小团队干出大事的样本。。。真正缺的，，，，可能不是执行力，，，，而是把降本和重构脱离的耐心。。。

以是最后的问题留给准备按下"优化"按钮的治理者。。。你裁掉的是本钱，，，，照旧承重墙？
？协调的活儿谁接，，，，悬空的责任谁担，，，，AI 干的活谁来记体例、谁来审核？
？西米亚科夫斯基已经替所有人交过一遍学费，，，，Gartner 的展望正排着队等更多公司去验证。。。

至于开头那位运营——她的名字可以换成任何一个白领。。。她尚有没有下一份 JD、下一份 JD 上写着什么，，，，不取决于她用 AI 用得多熟练，，，，取决于她的公司怎么回覆上面那些问题。。。

说究竟只有一个问题：你是在给旧组织换 AI 零件，，，，照旧在按 AI 的逻辑重画公司？
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参考资料：

关于全球大厂以 AI 替换人力为由裁人规模的媒体统计报道（2026）；
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；Gartner 展望《到 2027 年，，，，因 AI 镌汰客服职员的公司中一半将重新招聘》（2026 年 2 月）；
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；21 世纪经济报道《互联网大厂中场战事：2025 上半年背后的加减法》；
；
；关于 DeepSeek 组织模式的果真报道（2025）；
；
；微软《事情趋势指数》2025/2026 年度报告及 Frontier Company 宣布通告（2026 年 7 月）；
；
；德勤《为人机混淆团队重构运营模子》研究（2026）；
；
；Klarna CEO 关于恢复人工客服的果真亮相（2025 年 5 月）；
；
；关于京东数字人直播与 AI 客服的果真报道（2024-2025）。。。