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未来已来：AI组织进化论

阮芳、严慎予、俞晨骜、唐卓俊、王秋萌

目录

前言1

1.瞻远景：AI时代蓝图展望2

2.探前路：AI时代组织如何进化4

2.1组织形态：是否会去中心化?还需要总部吗?4

2.2领导力：是否需要CEO?角色如何转变?11

2.3人才管理：Al组织需要怎样的人才?13

2.4考核激励：如何优化激励考核机制?16

2.5组织文化：以人为中心，还是以AI为中心?18

3.看今朝：如何加速向Al组织转型19

3.1自上而下的战略推动19

3.2自下而上的创新激活19

结语21

后记22

未来已来：AI组织进化论

前言

ChatGPT的问世引发了新一轮的AI热潮，AI正在以不可阻挡之势重塑世界。商业领袖们对AI在降本增效、提升销量方面的价值已初步认可，并慢慢开始思考AI对组织管理的影响。

AI时代的组织能否向去中心化发展?动态边界的网状组织和液态组织能否与科层式组织并存?还需要总部和CEO吗?如何聚集并激励AI先行者?实现上述美好愿景需要怎样的技术、文化、管理变革作为前提?

本报告将与您共同探索AI时代的组织如何进化，以及传统组织如何加速向AI组织转型，共同迎接这一激动人心的未来(参阅图1)。

2未来已来：Al组织进化论

1.瞻远景：AI时代蓝图展望

人工智能(AI)作为第四次工业革命的关键角色，正推动人类社会步入全新的智能化阶段。21世纪以来，AI技术高速发展，由半监督机器学习升级到基于多层神经网络的深度学习，再到今天的生成式AI浪潮，通过算法架构创新与史无前例的数据量引发质变，成为AI技术的革命性里程碑。未来，AI的终极目标是通用人工智能(AGI),即让机器模拟甚至超越人脑神经网络的能力，激发无限的创造潜能(参阅图2)。

图2|AI技术发展趋势

本报告所指的AI时代

~1960年代

初代人工智能

(基于编码的监督学习)

~1980年代

机器学习

(半监督学习)

~2006年

深度学习

(通过多层神经网络)

~2017年

生成式AI

(类人脑神经网络)

?

通用人工智能(超越人脑能力)

编码器解码器

系统遵循一套编程规则·控制系统

·异常检测

人提供明确学习指令，让系统从数据中学习●从数据中学习

●分类●预测

系统在无明确编程的情况下自动从数据中学习●自然语言处理

●语音识别

●机器视觉

算法架构创新与史无前例的数据量引发质变

·多模态生成

●情感解码

上下文识别

巨量数据加人脑神经网络虚拟重构实现跃升●抽象逻辑

●全知全能。创造

来源：BCG分析。

历次工业革命的技术变革，都推动了生产力的进化。BC