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隨著AI技術(shù)的飛速發(fā)展，企業(yè)管理正迎來深刻變革。AI的融入不僅重塑了企業(yè)的運營和業(yè)務(wù)模式，還重新定義了管理者的角色與領(lǐng)導(dǎo)力。文章通過分析AI在企業(yè)管理中的應(yīng)用，探討了管理者如何在AI時代提升領(lǐng)導(dǎo)力，實現(xiàn)人機協(xié)作，最大化員工創(chuàng)造力，同時強調(diào)了倫理與安全的重要性。

昨天，Qwen 3剛剛發(fā)布，各種的霸榜、刷屏。

今天，小米的大模型「Xiaomi MiMo」又橫空出世。

Qwen?3，不出意外的全面超越DeepSeekR1、OpenAI-o1。

Qwen3 采用MoE架構(gòu)，總參數(shù)量 235B，激活僅需 22B。其中參數(shù)量僅為 DeepSeek-R1 的 1/3，成本大幅下降，性能全面超越 R1、OpenAI-o1 等全球頂尖模型。

在官方的測評中，Qwen3 創(chuàng)下所有國產(chǎn)模型及全球開源模型的性能新高：

• 在奧數(shù)水平的 AIME25 測評中，Qwen3 斬獲 81.5 分，刷新開源紀錄；在考察代碼能力的 LiveCodeBench 評測中，Qwen3 突破 70 分大關(guān)，表現(xiàn)甚至超過 Grok3；
• 在評估模型人類偏好對齊的 ArenaHard 測評中，Qwen3 以 95.6 分超越 OpenAI-o1 及 DeepSeek-R1。

Xiaomi MiMo，也不出意外的各種超越。

在數(shù)學(xué)推理（AIME 24-25）和 代碼競賽（LiveCodeBench v5）公開測評集上，MiMo 僅用 7B 的參數(shù)規(guī)模，超越了 OpenAI 的閉源推理模型 o1-mini 和阿里 Qwen 更大規(guī)模的開源推理模型 QwQ-32B-Preview。

當下，各路大模型百舸爭流，萬紫千紅。但是，從對全球科技市場和產(chǎn)業(yè)格局產(chǎn)生了深遠的影響的角度來看，DeepSeek毋庸置疑，作出了極其重要的貢獻。就像奧運第一塊金牌的意義，就像我們永遠記得許海峰一樣，雖然后面又獲得了342枚金牌。

馬克·安德里森——硅谷著名的風(fēng)險投資家說“DeepSeek的發(fā)布是中國經(jīng)濟的‘斯普特尼克時刻’”。

最近這幾年很多企業(yè)也一直研究AI。但是受大模型的限制，AI應(yīng)用的門檻和成本比較高，企業(yè)不敢用。所以DeepSeek的出現(xiàn)打破了AI的霸權(quán)，中國迅速地進入了一個AI普及的時代。

01 ?斯普特尼克時刻

DeepSeek好在哪呢？這組數(shù)據(jù)大家都聽過或者看過，DeepSeek是開源大模型里面參數(shù)量最大的，而價格只有OpenAI的3%，557.6萬美元的單次訓(xùn)練成本，有全量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，還有上下文長度約10萬字，是比較長的。

總結(jié)來看，

1. 第一是更便宜，訓(xùn)練成本更低了，更重要的是我們調(diào)用API的成本也降低了。
2. 第二是推理能力更強，因為通過強化學(xué)習(xí)的方法，使得模型的推理能力比較強，所以它在推理能力方面超越了OpenAl o1推理模型，所以是更智能了。
3. 第三是更開放，它是一個非常友好的開源協(xié)議，允許第三方進行商用，所以這也是為什么中外的廠商都要接入它。還有一個，它的中文理解是大模型里最好的。

我們總結(jié)為更便宜、更智能、更開放和更本土。

如果從創(chuàng)新點這個角度來看，DeepSeek有幾個創(chuàng)新：

一個是工程創(chuàng)新，比如說它的編程語言是PTX語言，它是介于匯編語言和高級語言之間的，它的優(yōu)勢是更好地控制硬件的資源，這是它成本低的原因。

第二是算法創(chuàng)新，包括大家熟悉的混合專家模型，還有強化學(xué)習(xí)算法。

第三是管理創(chuàng)新，相信大家看過這樣的文章——梁文鋒堅持沒有用外部資金，通過自有資金，沿著夢想繼續(xù)推進，人不多，只有150-160人，組織是扁平的，招的都是頂尖的年輕人。我想他今天的成功也有管理創(chuàng)新，跟今天“AI+管理”的話題是相通的。

通過一個多月，DeepSeek在2C上已經(jīng)有2.5億用戶，是最快突破3000萬日活用戶的APP。在2B端里，構(gòu)建了全產(chǎn)業(yè)鏈的生態(tài)，不只是云廠商接入DeepSeek，芯片廠商、軟件廠商也接入它。

總結(jié)來講，DeepSeek的“一流產(chǎn)品+低成本+開源”的全新模式，使得無論企業(yè)也好，還是個體用戶也好，都在用它，DeepSeek確實是開啟了AI普及的時代。

02 AI重塑企業(yè)管理

AI推動企業(yè)管理變革？我們來看第三方的觀點。

• 哈佛認為：AI時代，它正在重塑商業(yè)模式，會改變企業(yè)的運營，會重新定義企業(yè)的核心競爭力。
• Gartner認為：AI在重塑企業(yè)的應(yīng)用。
• DeepSeek認為：AI時代的企業(yè)管理本質(zhì)是構(gòu)建“數(shù)字神經(jīng)中樞+人類戰(zhàn)略智慧”的混合智能體。

我們也在思考AI帶來的管理變革。

在運營創(chuàng)新層面，過去是基于流程的標準化和自動化，有了AI之后，是基于數(shù)據(jù)的智能化和動態(tài)優(yōu)化。

業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新層面，體現(xiàn)在產(chǎn)品服務(wù)的創(chuàng)新、生態(tài)的創(chuàng)新以及商業(yè)模式的創(chuàng)新，現(xiàn)在有個說法叫“AI原生商業(yè)模式”，比方說AI的創(chuàng)意經(jīng)濟、AI可以自動發(fā)明藥物，這些都是AI帶來的變革。

在管理創(chuàng)新方面，包括組織、人才、文化和領(lǐng)導(dǎo)力，未來組織會更扁平；人才過往是關(guān)注人才梯隊，現(xiàn)在更加關(guān)注人才密度；在領(lǐng)導(dǎo)力方面，過去是基于經(jīng)驗決策，未來是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的決智能策。

我們來看幾個具體場景：

在重塑運營這一層里面，要從「流程驅(qū)動的自動化」轉(zhuǎn)向「數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能化」。過去是標準化、自動化，到未來是數(shù)據(jù)驅(qū)動的動態(tài)優(yōu)化。

過去是人+自動化工具，即使沒有AI，我們通過規(guī)則自動化也實現(xiàn)了多個場景的自動化。比如在財務(wù)共享里面審單、記賬、對賬是可以通過流程自動化的。

未來是智能體+人，大部分工作智能體解決了，但人負責協(xié)調(diào)，還有一部分還是人機協(xié)同，但方式發(fā)生改變；過去是單一任務(wù)，未來是復(fù)雜任務(wù)，我們要重新思考審單、記賬、對賬等場景里面如何應(yīng)用新一代的AI技術(shù)。

在重塑業(yè)務(wù)模式方面，要從「傳統(tǒng)模式」轉(zhuǎn)向「 AI 原生商業(yè)模式」。過去是“人創(chuàng)”產(chǎn)品，現(xiàn)在是“智創(chuàng)”產(chǎn)品；過去的模式是B2B、B2C，未來是A2A、A2C，可能我的客戶是一個Agent，我的供應(yīng)商也是Agent，智能體和智能體之間互相打交道。

A2C里蘿卜快跑就是典型的智能體2C的，通過移動APP，一輛車自動駕駛到你身邊，整個過程沒有人員，它就是智能體在調(diào)度。

還有從中心化的鏈主生態(tài)到去中心化的多元生態(tài)，DeepSeek就是非常典型的案例，整個產(chǎn)業(yè)鏈所有的鏈主都接入它，它成為一個多元生態(tài)。

在管理創(chuàng)新里面重塑決策，管理者要從「經(jīng)驗決策」轉(zhuǎn)向「智能決策」。過去是通過人的經(jīng)驗來進行決策，未來是AI數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。

所以要轉(zhuǎn)變思維，從人治思維變成AI+管理思維；支撐我們的就是支持預(yù)測分析的智能體；過去是主觀判斷，未來是AI推理輔助決策，我們在風(fēng)險分析、預(yù)算還有績效評價的時候，可以讓智能體發(fā)揮參考作用。

這些就是我們看到的AI給企業(yè)管理帶來的變化。

03 AI重塑下管理者的AI領(lǐng)導(dǎo)力

AI影響這么大，對每一個管理者都會產(chǎn)生影響。

變化一，管理者要從「經(jīng)驗驅(qū)動」轉(zhuǎn)向「AI智能驅(qū)動」。

AI不只是工具，而是新質(zhì)生產(chǎn)力，是管理決策的新引擎。

過去是人治思維，未來是AI管理思維；過去是記錄系統(tǒng)，未來是智能體的預(yù)測分析；過去是主觀判斷，未來是AI推理輔助決策。

在我們每一個企業(yè)里頭，能夠用AI替代的或者能夠用AI輔助決策的，你要盡量地使用AI。這是第一個變化。

變化二，金字塔式的管理模式已經(jīng)過時，管理者要從「指揮者」變成「協(xié)調(diào)者」，甚至愿景領(lǐng)導(dǎo)者。

AI讓組織結(jié)構(gòu)更加扁平，管理者要學(xué)會去中心化領(lǐng)導(dǎo)、愿景領(lǐng)導(dǎo)。過去是金字塔式，未來我們要消除中間層。

很多傳統(tǒng)企業(yè)過去是剛性組織，未來應(yīng)該是DAO，就是去中心化的敏捷組織。過去管理者是指揮者，未來是協(xié)調(diào)者，甚至是愿景領(lǐng)導(dǎo)者。

變化三，管理者的核心任務(wù)不再是「指揮員工」，而是「讓 AI+人協(xié)作，最大化員工創(chuàng)造力」。

AI讓知識工作者更高效，管理者要重新定義人才管理。管理學(xué)100年來的理論證明，過去我們?nèi)耸且栏接诋a(chǎn)線，現(xiàn)在和未來我們?nèi)烁嘁栏接谧约骸?/p>

過去我們是依靠傳統(tǒng)的知識，要自己去搜索、去找，現(xiàn)在AI替代了，未來就是人要創(chuàng)造新的知識。過去強調(diào)人才梯度，未來強調(diào)頂尖人才密度。過去是單兵作戰(zhàn)，未來是智能體和人協(xié)同作戰(zhàn)。

變化四，AI不只是提升效率，而是要創(chuàng)造全新的商業(yè)模式，管理者要學(xué)習(xí)AI如何去創(chuàng)造新的競爭力。

AI讓企業(yè)管理者需要“AI原生商業(yè)模式”的思維。過去是數(shù)字化轉(zhuǎn)型，未來是智能化轉(zhuǎn)型。過去是傳統(tǒng)經(jīng)濟或者平臺經(jīng)濟，未來是智能體經(jīng)濟。

比如在工廠里頭的物理機器人，在我們很多企業(yè)里的數(shù)字化平臺，都會演變成為一個智能體生產(chǎn)力平臺。過去是傳統(tǒng)模式，未來是AI的訂閱模式，在軟件行業(yè)是SaaS模式。

變化五，AI帶來的不僅僅是效率提升，還有潛在風(fēng)險，管理者要建立AI的倫理和安全機制。

我們中國企業(yè)改革與發(fā)展研究會正在關(guān)注的ESG，可以把AI的倫理也加進來，這樣就會更好。

當然，AI會帶給我們很多的變化，AI會取代標準化、重復(fù)性高、數(shù)據(jù)驅(qū)動的任務(wù)，比方說機械化勞動、數(shù)據(jù)分析類工作、代碼編寫、駕駛類工作等等，但是因為AI的出現(xiàn)，我們管理者會釋放更多的時間去創(chuàng)造新的知識。

我想還會有很多很多的變化，但是不變的是什么？不變的是人類有真心，而AI沒有。人類有直覺與創(chuàng)造力、復(fù)雜決策與領(lǐng)導(dǎo)力、情感與信任、道德與倫理等等，這些都是真心的體現(xiàn)，而AI永遠不可能有。

即便是有，那也是數(shù)據(jù)計算出來的，是假的。比方說遭遇生死存亡的關(guān)鍵時刻，人類擁有直覺和領(lǐng)導(dǎo)力，而AI只是根據(jù)算法和數(shù)據(jù)計算與決策。

又比如AI問“你最近好嗎？”它不是真正地處在你的處境以及你的經(jīng)歷和心理的感受，而是根據(jù)數(shù)據(jù)選出來最可能讓你感到滿意的和能夠理解的一個句子。

當然這些不變的東西就是我們的真心，就是我們能夠把內(nèi)心無盡的寶藏發(fā)揮出來。

作為一個管理者，在這里還有幾點建議：

• 第一點，擁抱AI，放下AI。我們既要盡可能地使用AI，但是你也要給自己安靜的時間，放下AI，應(yīng)無所住而生其心。
• 第二個建議，王陽明在龍場悟道后教導(dǎo)弟子“立志、勤學(xué)、改過、責善”。我們要立志，立志成為一個善用AI，成就他人的人；勤學(xué)，我們不僅要學(xué)習(xí)AI知識，學(xué)各種各樣的知識，我們更要勤奮學(xué)習(xí)圣賢之學(xué)，做一個高維的人，一個高維的人才能提出好問題；改過，有過就改，無過加勉；責善，責團隊之不善，責自己不善，如此這樣，你的這顆真心就會更加純粹、更加堅定，你就能以不變應(yīng)萬變。
• 最后一個建議，我們管理者要有“三力”——心力、體力、腦力。AI可以幫助我們提升腦力，運動可以幫助我們提升體力，但是我們最重要的是在AI時代要提升心力，做到德智體全面發(fā)展。