方跃：企业未来进化的终极形态或将是“超级智体”
技术热情与商业回报之间的断层
《金融时报》记者:当前企业AI应用普遍呈现“高热情、强投入、低回报”的态势,有研究显示绝大多数企业尚未获得实质性商业回报。您认为技术转化率低的主要原因是什么?
方跃:多数失败的原因并非算力或人才的匮乏,而是AI与企业脆弱的工作流程难以对齐,缺乏对业务场景的理解,无法有效迭代。
这背后是一个典型的高采用、低转型现象:企业对AI的投入和应用意愿空前高涨,但AI给企业核心业务和组织能力带来的结构性改变却微乎其微。AI应用往往停留在工具层面,难以驱动企业实现真正业务和能力的跃迁。
症结主要在三个层面。第一,技术本身并不会自动创造价值。如果流程和制度没有匹配,再强的模型也只能停留在局部提效的层面,无法推动整体性的价值飞跃。第二,组织的进化速度远远落后于技术迭代。很多企业依然把AI当成工程项目,而不是战略问题,结果就是“旧组织+新技术=昂贵但低效的旧组织”。第三,人机协同机制尚未成熟。AI还只是一个辅助角色,它能生成文案、自动对账,但要让它真正与人并肩作战,成为价值创造网络中的节点,还需要新的协作逻辑和文化。
避免AI重蹈数字化的覆辙
《金融时报》记者:企业在推进AI战略时,应该避免哪些关键误区?过去的信息化和数字化转型留下了哪些教训?
方跃:回顾信息化和数字化转型的失败案例,不难发现它们都有一个共同点——把技术当成答案。到了AI时代,这种误区依然存在,只是被更新的概念和工具所掩盖。具体包括四大陷阱。
陷阱一:把潮流当作战略。AI时代我们追上大模型,却忘了信息化和数字化最深刻的教训——技术总是跑得比机制快。真正的AI转型,要从战略问题出发,而非从技术趋势出发。
陷阱二:把提效率当作创价值。信息化和数字化时代,我们执着于打通信息孤岛,却陷入数据集中但不可信、标准混乱、缺少主人的陷阱。AI时代这一问题被放大:若只追求用AI快速处理数据,不做智慧资产治理,短期效率再高也可能给下一步发展埋下隐患。
陷阱三:把技术创新当作市场成功。AI能让企业更聪明,但不能替企业思考。再复杂的算法,若不能转化为客户可感知的价值,终将变成一种自我陶醉。
陷阱四:把工具落地当作模式升级。信息化和数字化的终点不是系统上线,而是商业模式重构。AI亦然。当AI成为企业结构的一部分,而非外挂功能,真正的模式升级才会发生。
如果不能从信息化和数字化转型的教训中汲取经验,AI转型很可能重蹈覆辙。因此,在奔赴AI之前,企业更应先停下来问自己:AI与以往的技术究竟有何不同?它真正改变的,是效率,还是竞争逻辑?我们当前的核心优势在哪里?转型的关键不只在于技术换代,还在于认知升级。
从旧组织到新物种的必然跃迁
《金融时报》记者:您认为未来的企业将向何处进化?
方跃:我认为企业终将进化为“超级智体”。超级智体不是大模型或智能体的简单集合,也不是某一类应用,而是一种全新的企业形态——企业像AI一样,能够自我学习,自我进化。它是人、机器与组织机制的深度协同、融合、涌现的产物。超级智体不是一个可选项,而是有望在一定程度上解决企业发展普遍面临的桎梏,引领企业走向未来的必然发展方向。
为什么是必然?答案很简单——技术、知识、协作、劳动力与经济形态的全面进化,正在共同倒逼企业重构自身。
技术发展层面,AI不再是提升效率的工具,而是从根源上改写生产与协作的底层规则。知识进化层面,AI让知识第一次具备了自学习、自生成、自迭代的能力,企业正在从靠人记忆走向靠系统思考,从知识仓库进化为智慧大脑。企业本质层面,人才的内涵已扩展为人类加AI智能体（886099）,管理的核心也从管人和执行变为设计人机协作与人机融合共生的规则与机制。此外还有劳动力革命,AI作为数字劳动力,可7×24小时无间断工作,具有可复制性,与人类形成无限协同的劳动力体系。
超级智体具备三大关键特征:智能共生——AI深度嵌入业务全流程,人与AI形成人主导方向、AI强化能力的共生关系;动态协同——打破科层制与职能壁垒,以任务为中心动态组队;自迭代机制——通过执行—反馈—优化的循环实现持续学习,使企业具备越用越强的进化能力。
人、机器与组织的三重重构
《金融时报》记者:从实践路径看,企业具体需要在哪些维度进行系统性重构?
方跃:我们把企业未来进化的路径,归纳为超级智体模型,由机器智人化、人人智体化、组织共智化三部分组成。
第一,机器智人化:把AI当员工来培养,而非当技术来部署。这是最核心的认知转变。信息化与数字化时代,技术是被动执行的工具。但生成式AI与智能体的出现,彻底打破了这一惯性。AI不仅能执行任务,还能自主积累经验、理解语境、生成创意,第一次具备了像人一样工作的特征。培养AI员工可以参考人才培养方法:像带新人一样带AI,给它选岗定责、培训带教、纳入考核。要让AI经历从“助手”到“副手”再到“准员工”的成长路径。同时,要输入高质量的数据。可靠的数据是AI的人格基石,没有正确的知识源,AI就无法形成稳定判断。AI圈里流传一句话:“垃圾进,垃圾出”——输入数据的质量,直接决定输出的智慧程度。
第二,人人智体化:让智能成为人的延伸。人类的角色从业务执行者转向价值管理者,从使用AI转向教练AI、管理AI。未来智体化的人才,将是AI的教练和人机协作的设计师。他们的本能、直觉、想象力、正直和身份认同——这些深层特质,正是AI无法替代的人类价值。智体化人才需要完成三层进化:在干中学,让AI先进入工作流,行动先于完美;从用AI到教AI,让AI掌握你的工作逻辑;智体化融合,人人都是管理者,带领人机团队做价值判断。
第三,组织共智化:让组织从管控型科层进化为智能协作网。当机器成为数字员工、人类升级为人机协同者,传统金字塔科层制已难支撑新生产力需求。组织需要转型为智慧大脑——既能调度资源,更能沉淀生长知识。具体来说,要从规划驱动到自我涌现,从流程导向到任务导向,从管控逻辑到协同逻辑。这种模式下,组织可灵活重组、实时响应,更能借知识库与数据循环持续进化。
当智能系统需要人类守住边界
《金融时报》记者:企业在构建“智慧大脑”时,应该如何设计人机协同的治理机制?管理层的角色需要如何转变?
方跃:智慧大脑是超级智体的中枢系统。它由两大核心部分构成:智能网络系统循环解决“人机如何高效协同”的问题,让信息、任务与知识在节点间高效流动;智慧生成机制循环回答“人机如何共同创造”的问题,让经验得以沉淀、反馈并持续生长。两者相互嵌合,构成企业的“神经中枢”。
具体而言,要打通企业的四大孤岛——数据孤岛、流程孤岛、知识孤岛、智能体孤岛,建立统一入口,让人、AI、系统和知识在同一语境中协同。要建立“人在回路”机制,让人类始终参与AI的学习和决策,担任教练、监督者与把关者。
AI对管理体系的重构已从局部优化升级为全域变革。传统C级体系正在发生结构性松动。首席执行官(CEO)必须成为AI第一责任人。人工智能（885728）已渗透到企业战略判断、业务流程、组织结构与文化土壤的每一个环节,技术可以外包,但转型方向与风险问责无法外包。如果CEO不亲自下场,AI战略往往会陷入技术部门试点、业务部门观望、员工困惑的散沙状态。
技术官的角色从系统守门人转变为组织升级的关键角色,他们需要对齐战略、推动落地、守住边界。人力官要从管人转变为管“人+数字员工”,核心任务从管人转向治理人机协同。中层管理者需要从管控者转化为战略转化者和人机协同大使,从管流程转向当教练、育人才。AI革命并非简单地削减中层,而是在推动中层角色的全面进化。
在技术演进中锚定人的主体性
《金融时报》记者:在迈向超级智体的进程中,我们需要警惕哪些风险?最终的底线应设在何处?
方跃:超级智体的落地,依赖于多重基本条件的成熟。企业内部,技术的使用强度比技术的先进程度更关键,要看AI是否嵌入核心流程,成为员工日常高频依赖的工具,而非停留在演示或试点层面。外部环境,制度、行业、社会决定了进化的上限。没有外部环境支撑,企业内部创新终将被孤立,超级智体从雏形走向常态的进程会大幅放缓。
更要正视的是,技术进步永远伴随代价。超级智体的崛起必然伴随结构性的死亡与重构,这是一场伴随企业退出的结构性重构,而非所有企业同步向上发展的温和演进。流程过于庞杂、组织僵硬、激励机制固化、数据与知识长期分散的企业,将最先感受到冲击。
但我认为,人类控制权是超级智体的终极锚点。今天,在人类历史上,我们第一次面临被取代的风险。在人机共生、共智、共进化的时代中,人类必须清晰地认识到,我们与AI的关系是互补共生,而非竞争与替代。
具体而言,要警惕能力退化——如果人类把思考外包出去,总有一天会付出代价。研究表明,AI的使用虽减轻了认知负荷,却也在无形中削弱了大脑中深度思考的神经连接,形成认知债务。风险控制要求战略主导权必须牢牢掌握在人类手中。价值锚点必须明确,企业存在的目的仍然是创造顾客。无论技术如何演进,企业的本质问题始终只有一个:企业为什么存在?利润是结果,不是目的;技术是手段,不是方向。
把握主动权,坚守人类的主体性,将构成人类最坚实的护城河。超级智体的终极意义,是让企业突破个人局限,成为一个持续进化、穿越周期（883436）的智慧生命体。它在技术与人性的平衡中,重构人类社会的协作模式,让AI的发展服务于人类,推动文明向更高效、更包容、更具价值感的方向演进。
来源｜金融时报
作者系中欧国际工商学院荣誉退休教授、深圳市硅基管理创新研究院创始执行院长、中欧AI与管理创新研究中心主任
