AI 跑得越快，组织越要长出自己的判断力

当 AI 不再只是工具，而是开始以“数字同事”的方式进入工作，企业真正要面对的，不是多买几个模型、多开几个账号。

更难的问题是：岗位会不会被重构？边界会不会变模糊？绩效还能不能按旧规则评价？组织有没有能力把 AI 从个人提效，推进到流程再造和生产力跃迁？

2026 年 8 月 21 日，上海，复旦大学 EMBA 与肯耐珂萨联合举办「跨越智能鸿沟·智变内生向善」联合学术论坛。

这是一场关于“智能体如何改变工作”的思想碰撞。现场汇聚高校研究、产业实践、HR 管理与商业前沿视角，讨论同一个现实命题：AI 正在改变工作方式，组织如何跟上。

复旦大学创业与创业投资研究中心主任、英国皇家科学院王宽诚基金学者、香港大学商学院客座教授宁钟教授，带来《跨越智能鸿沟，企业数智化转型生态路径》主题分享。

宁钟教授将 AI 放在企业转型的大背景下讨论。技术本身不是答案，企业真正要跨越的是“智能鸿沟”：从有没有技术，到有没有场景；从能不能使用，到能不能形成业务价值；从单点工具，到组织系统的持续进化。

这对很多企业都是提醒。

AI 不是装进组织里的一个新插件。它进入企业后，会改变流程、改变协作、改变决策，也会暴露原有管理机制的迟缓和断点。技术跑得越快，组织越需要清楚自己要去哪里。

肯耐珂萨副总裁、组织调研专家、《领导力》作者、《生态共生》译者田予苗，围绕《AI 趋势下组织的中年撞上技术的青春期》展开分享。

他的判断很直接：很多企业看起来在拥抱 AI，实际仍停留在“AI plus”。把 AI 加到原有业务前面，并不等于组织完成了智能化进化。

真正有价值的是“AI 次方”。

AI 要进入业务底层，重写交付方式、岗位关系和流程逻辑。企业不能只看员工用了多少 Token、生成了多少内容，而要看这些投入有没有转化为客户价值、收入增长、成本结构变化和组织效率提升。

田予苗也基于 2025 全国组织能力调研与 AI 进化调研提出，企业 AI 落地不能只盯工具，要看组织准备度。高管共识、数据治理、人机协作、AI 激励、风险边界，这些看起来不像“技术问题”的部分，恰恰决定 AI 能不能从个人提效走向岗位重构、流程再造，最终形成 AI 生产力。

摩尔线程高级副总裁沈洁，带来《当 AI 成为同事——组织生长的范式探索》主题分享。

她把讨论推进到更深一层：如果 AI 成为同事，它就不只是负责输出，而是开始进入任务链路、承担部分责任，并参与组织的价值创造。

这意味着企业不能只把 AI 当助手看。

当 AI 开始参与决策，组织就需要重新思考任务如何被定义，责任如何被分配，目标如何被评价，流程如何被闭环。过去以岗位和层级为中心的组织方式，会逐渐受到挑战。未来更重要的，可能是围绕一个个闭环任务，把人、数据、系统和智能体重新组织起来。

这对 HR 和管理者尤其关键。

组织的基本问题会从“谁负责这个岗位”，变成“谁能定义这个任务、调动资源并交付结果”。AI 时代的人才价值，也会从单一专业能力，转向定义问题、连接资源、编排任务和驾驭智能系统的综合能力。

复旦大学类脑智能科学与技术研究院研究员、博士生导师，牛津大学“系统建模分析与预测”实验室荣誉成员张捷教授，带来《AI 时代的失衡与觉醒：智能体、多巴胺与东方智慧》主题分享。

这场分享把视角从组织拉回到人。

AI 可以计算、生成、推演，但人真正形成判断，离不开体验、情绪、痛感和连接。一个答案如果没有被人经历过，就很难成为自己的认知。一个组织如果只追求更快、更强、更高刺激，也会像人的大脑一样失衡。

“向善”不是一句口号。

技术越强，越需要边界。效率越高，越需要平衡。企业追求 AI 生产力没有问题，但不能让组织被工具驱赶，更不能让人只剩下被优化的对象。

回到这场论坛的主题，“跨越智能鸿沟”不是跨过一次工具门槛，而是企业重新理解工作、组织和人的过程。

AI 从工具走向数字同事，带来的不是一个部门的变化，而是一整套组织问题：

• 谁来定义任务？
• 谁来校准目标？
• 谁来承担责任？
• 谁来守住边界？

一场活动结束，答案不会被简单定稿。但有一个判断已经足够清楚：

AI 的竞争，表面上是技术竞争，深处是组织竞争，最终还是人的判断力竞争。

工具会越来越强。

但工具的天花板，永远取决于使用者和组织本身。

这正是「跨越智能鸿沟·智变内生向善」留下的提醒：AI 时代，企业真正要追的不是一阵风，而是一种能够持续进化、又不失衡的组织能力。