AI成为你的“同事”后，组织管理正在发生哪些变化

5月中旬的一场线上闭门会上，我第一次强烈感受到AI融入企业组织的速度。越来越多企业已经不再把人工智能当作单纯的效率工具，而是开始将AI深度嵌入日常协作链路与业务流程之中。

百果园用AI辅助巡店，帮助门店提前识别并规避经营风险；银泰商业尝试让AI接管商场里的“盯屏”工作；网易智企内部不仅出现了“人人养虾”的文化，甚至已经将相关实践与员工OKR直接挂钩。

更值得关注的是，这些变化正在反向重塑企业组织形态。PPT汇报逐步转向HTML，产品经理开始亲自上手写前端，那些过去依赖“人盯人”的管理流程，也正在被Agent一点点替代和接管。

因此，所谓AI Native组织，或许并不只是“人人都会用AI”这么简单，关键在于AI是否真正进入组织协作的毛细血管，成为企业运营的一部分。

在虎嗅智库第60期「502线上同行」中，百果园科技中心生态负责人张炜立、银泰商业集团产品专家章旖、网易智企副总经理兼云商业务负责人肖钰妍，分别从一线人效提升、人机协同、组织升级三个维度，分享了各自企业在AI落地与AI应用实践中的真实感受。

百果园：AI应用落地，门店管理迎来实质变化

在百果园的分享中，有两个AI应用场景尤其令人印象深刻——AI巡店和AI经营诊断。

先看巡店。连锁零售门店巡检一直是高频且繁琐的工作。过去，规范执行和标准落地主要依赖督导逐店到现场检查。如今，百果园从传统CV算法持续迭代到多模态大模型，逐步搭建出一套AI巡检辅助机制。系统可以自动识别货架空置、收银规范、客流统计、商品陈列是否合规，并自动触发提醒、优化、培训等环节，形成完整的门店管理闭环。如果门店认为系统识别存在偏差，还能在线申诉，相关样本会回流到模型中继续训练和优化，整套流程在移动端即可完成。

另一个更贴近经营管理的场景是AI经营诊断。张炜立将其比作“给门店做体检”——系统汇聚销售、损耗、经营趋势等多维数据，自动生成经营诊断分析，内容细化到关键指标、异常波动和趋势解读。目前，百果园已经能够按周为全国门店生成经营诊断报告，让不同层级的管理者更高效地掌握门店经营状态。

张炜立的观点非常明确：百果园对AI的定位，一是帮助基层员工减负，二是提升管理层的决策效率。科技中心长期坚持做的事情，是“科技串联产业闭环，服务产业生态”。无论后台系统多么复杂，前端体验都必须做到简单易用——只有这样，AI工具和AI系统才可能真正被一线员工用起来、持续用下去，并发挥实际价值。

图：百果园AI经营系统

银泰商业：AI进入协同链路，“一人公司OPC”开始运转

相比生鲜零售业态的长链条，商业综合体面对的是更复杂的终端协同与跨部门配合问题。

招商、会员、市场、物业、工程、运营……多个角色需要高频协作。过去，大量时间都消耗在“拉群、开会、追进度”这些沟通动作上。如今，银泰商业正在推动AI进入整个业务协同链路。

过去由不同部门分别执行的会员运营、私域引流、客户关怀等流程，现在通过Agent被串联起来。很多时候，一个人配合AI就可以跑完整条业务链路，形成一种类似“一人公司OPC”的新型协同模式。

在内容运营场景中，AI负责选题、文案、配图、审核，人只负责提出需求和最终确认——一个运营人员甚至可以同时管理多个账号。在物业管理场景里，AI承担了“盯屏”工作，自动发现异常、生成工单、派发任务并复核执行结果，而人则逐渐退到“指挥官”的角色。

章旖认为，AI带来的最大变化，是企业组织边界正在变得模糊。产品经理越来越像AI产品架构师，研发人员更像AI系统的编排者，测试岗位则更关注AI输出结果的质量控制。

AI的价值已经不再只是单点提效，而是开始真正进入核心业务链路，成为企业组织协同的一部分，并进一步重构岗位边界与工作分工。

图：银泰商业智慧客流plus实践

网易智企：从“人人养虾”到组织级Agent

作为AI应用解决方案提供商，网易智企在帮助企业落地AI的同时，也在推动自身组织向AI Native方向持续演进。

肖钰妍提到，OpenClaw爆火之后，公司内部开始要求员工自己“手搓Skill”，并逐步形成了“人人养虾”的组织文化。大量个人级AI应用不断涌现，随后又进一步升级为团队级工作台和组织级Agent。

与此同时，企业工作流也在被重新定义：内部沟通逐步改用HTML，Markdown开始替代传统DOC；产品经理开始自己写前端，研发人员也开始直接参与需求调研。肖钰妍有一句话很有代表性：“AI开始吃掉岗位之间原本的边界。”

过去，产品、研发、运营、销售之间存在清晰分工；而现在，岗位能力正在向“全栈化”发展。这种变化的背后，本质上是AI承担了大量原本由人完成的中间劳动。

目前，网易智企内部已经形成了L1个人Agent、L2团队工具、L3组织级Agent的三级体系，排障Agent、知识协同Agent、客户洞察Agent等真正进入生产环节的AI应用已经开始稳定运行。

肖钰妍强调，最难的并不是把Agent做成“个人可用”，而是如何让它变成“组织好用”。很多企业的AI落地之所以被卡住，并不是因为模型能力不足，而是价值难以指标化，导致项目无法立项；岗位流程与边界不够清晰，协作因此受阻；知识、数据和权限治理缺乏基础，最终让AI项目难以真正推进。

图：网易智企Agent三级参与体系：从“个人IDEA” 到“组织生产可用”

AI时代，真正需要警惕的是人的空心化

在圆桌讨论环节，有一个问题被反复提起：为什么很多企业的AI应用始终难以深入组织内部，无法真正实现AI转型？

张炜立认为，核心问题不完全在技术层面，而在于企业决策层对AI的认知和信念是否足够坚定。很多企业一开始就谈宏大战略，但更务实、更适合AI落地的路径，是先找到最痛、最重复、最繁琐的业务场景，把最小闭环先跑通、跑稳。同时，还必须解决“用得起、用得好、用得值”的问题——无论AI如何发展，投入产出比和实际业务价值始终都要被认真衡量。

至于如何衡量一家企业的AI组织升级程度，肖钰妍给出了一个可量化的参考指标：业务部门Token消耗量 ÷ 产研部门Token消耗量。如果业务侧Token消耗达到产研侧的50%，就说明AI不再只是技术部门内部的工具，而是真正进入了企业组织与业务体系。

随着Agent承担越来越多工作，另一个问题也随之出现：如果组织越来越依赖AI，企业真正的护城河究竟还剩下什么？

几位嘉宾的判断相对一致：人与人的连接能力、审美能力、判断力，以及对用户情绪和品牌温度的理解，依然是AI很难替代的核心部分。

而相比“组织空心化”，肖钰妍更担心的是人的空心化。当越来越多执行层工作被AI接管之后，真正被持续放大的，反而是人的判断力、沟通能力、审美能力和决策能力。

听完几位嘉宾的分享，最大的感受是：AI Native组织真正困难的，从来都不只是技术本身，而是企业是否已经准备好重新理解“人”，并重新定义人和AI的协作关系。