AI時(shí)代下的組織變革與轉(zhuǎn)型探討丨復(fù)雜系統(tǒng)管理學(xué)第四季第二期

導(dǎo)語

隨著大模型與多智能體協(xié)作逐漸成為數(shù)字基建，AI已將協(xié)作交易成本降至越來越低，但管理者依然在用科層制的系統(tǒng)慣性去規(guī)訓(xùn)擁抱AI技術(shù)的組織，并常導(dǎo)致組織活力窒息，轉(zhuǎn)型陣痛加劇，部分傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型因此而深陷泥潭。破局之道在于擁抱自組織涌現(xiàn)，組織加速向OPC化演進(jìn)，孵化人機(jī)耦合的超級(jí)節(jié)點(diǎn)，以高韌性的人機(jī)混合網(wǎng)絡(luò)逐步取代舊時(shí)代的機(jī)械管控。本期讀書會(huì)為「復(fù)雜系統(tǒng)管理學(xué)讀書會(huì)第四季」第二期，陳雁鴻老師將在本期探討如何面對(duì)AI時(shí)代下組織變革與轉(zhuǎn)型的重要方向，識(shí)別并打破組織內(nèi)部阻礙AI生產(chǎn)力釋放的隱性科層制壁壘，為自組織讓渡空間。本期讀書會(huì)將于6月20日周六14:30-16:30線上進(jìn)行。

集智俱樂部邀請(qǐng)清華大學(xué)教授、西南財(cái)經(jīng)大學(xué)社會(huì)發(fā)展研究院客座教授羅家德，電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院教授周濤，復(fù)旦大學(xué)計(jì)算與智能創(chuàng)新學(xué)院教授陳陽，暨南大學(xué)新聞與傳播學(xué)院副教授趙甜芳，以及產(chǎn)業(yè)復(fù)雜科學(xué)推動(dòng)者、北大縱橫合伙人陳雁鴻共同發(fā)起，聚焦討論如何在人工智能時(shí)代用復(fù)雜科學(xué)與AI技術(shù)滋養(yǎng)自組織生態(tài)，用復(fù)雜系統(tǒng)理論指導(dǎo)真正的AI原生組織重構(gòu)。

報(bào)告簡(jiǎn)介

今天很多企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型非常擰巴。我們習(xí)慣性地把AI當(dāng)作一個(gè)提效的工具，試圖用它去改良舊有的部門分工、流程管理和傳統(tǒng)的中層架構(gòu)。但這種修修補(bǔ)補(bǔ)，很快就會(huì)撞上系統(tǒng)慣性的墻。

管理學(xué)有一個(gè)常識(shí)：生產(chǎn)要素決定組織形態(tài)。AI不是普通工具，它正在讓每一個(gè)個(gè)體長(zhǎng)出閉環(huán)的價(jià)值創(chuàng)造能力。當(dāng)最底層的基本單元變了，建立在“分工與協(xié)作”之上的傳統(tǒng)科層制和自上而下的管理規(guī)劃，就徹底失去了土壤。這一輪變革，必然是一場(chǎng)自下而上的自組織演化。

這就給企業(yè)的一把手帶來了一個(gè)巨大的決策死局。大方向很確定，但明天的技術(shù)路徑極度隨機(jī)。在沒有任何成熟案例和數(shù)據(jù)支撐的情況下，管理者要怎么放手？要怎么去面對(duì)放權(quán)之后必然會(huì)經(jīng)歷的系統(tǒng)失控？

組織是無法被提前設(shè)計(jì)的，它只能在多變的環(huán)境中自己長(zhǎng)出來。企業(yè)的一把手需要看清這個(gè)客觀規(guī)律，有勇氣放棄昨天的控制思維，在內(nèi)部建立容錯(cuò)的柔性環(huán)境，因勢(shì)利導(dǎo)，去趟出一條屬于智能化時(shí)代的新路。

分享大綱

1. 轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀及傳統(tǒng)管理框架的局限

AI時(shí)代背景下的普遍轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀：分析當(dāng)前企業(yè)與個(gè)體擁抱智能化過程中的核心錯(cuò)位。

傳統(tǒng)分工模塊的時(shí)代局限性：剖析工業(yè)時(shí)代模塊化分工的設(shè)計(jì)初衷及其在智能時(shí)代面臨的局限。

流程固化對(duì)組織變革的負(fù)面影響：探討傳統(tǒng)信息化、數(shù)字化流程對(duì)組織轉(zhuǎn)型產(chǎn)生的慣性阻力。

防御性競(jìng)爭(zhēng)壁壘的失效：分析傳統(tǒng)商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中“護(hù)城河”及特定中層崗位概念的解構(gòu)。

1. 核心驅(qū)動(dòng)力變革：生產(chǎn)要素的異質(zhì)化

管理學(xué)底層決定論：闡述生產(chǎn)要素的質(zhì)變?nèi)绾螞Q定生產(chǎn)關(guān)系并倒逼組織形態(tài)重塑。

智能時(shí)代的個(gè)體異質(zhì)化特征：界定AI平權(quán)底線后，個(gè)體主觀能動(dòng)性與品味對(duì)上限的決定性作用。

人機(jī)共生超級(jí)節(jié)點(diǎn)的涌現(xiàn)：定義個(gè)體與AI深度耦合后，具備獨(dú)立閉環(huán)價(jià)值創(chuàng)造能力的全新微觀單元。

1. 自下而上的組織演進(jìn)機(jī)制與個(gè)體能力要求

細(xì)胞級(jí)驅(qū)動(dòng)的動(dòng)力機(jī)制：論證這一輪組織變革無法由頂層規(guī)劃，必須依賴個(gè)體順應(yīng)內(nèi)生動(dòng)力的自發(fā)演進(jìn)。

組織與個(gè)體新型協(xié)作關(guān)系：探討傳統(tǒng)雇傭合同向柔性作品采購(gòu)與供應(yīng)商合作關(guān)系的全面位移。

核心發(fā)動(dòng)機(jī)節(jié)點(diǎn)的三大能力要求：

1.個(gè)體第一人稱視角的自驅(qū)力與求生欲。

2.適應(yīng)非線性冪率曲線停滯期所需的心理彈性與心智韌性。

3.在平權(quán)底線之上的垂直場(chǎng)景感知力與獨(dú)到洞察力。

1. 決策困境與特定語境下的治理模式探討

一把手戰(zhàn)略決策的兩難博弈：剖析戰(zhàn)略趨勢(shì)的高確定性與技術(shù)升級(jí)路徑的高隨機(jī)性之間的對(duì)沖。

組織變革中的系統(tǒng)失控空窗期：探討管理者在缺乏標(biāo)準(zhǔn)案例參考時(shí)，必須面對(duì)并穿越的決策困境。

中國(guó)特定政治經(jīng)濟(jì)語境下的組織形態(tài)：探討強(qiáng)公有制公共基礎(chǔ)設(shè)施底座與分布式微觀自適應(yīng)節(jié)點(diǎn)相結(jié)合的耗散網(wǎng)絡(luò)可能性。

1. 組織自組織化演化與企業(yè)落地落地建議

自發(fā)協(xié)同協(xié)作網(wǎng)絡(luò)的野蠻生長(zhǎng)：分析微觀節(jié)點(diǎn)變異后，傳統(tǒng)行政管控消亡與柔性自組織網(wǎng)絡(luò)組裝的趨勢(shì)。

企業(yè)創(chuàng)始人的切實(shí)轉(zhuǎn)型建議：

1.營(yíng)造安全、舒適、容錯(cuò)的局部小環(huán)境，以激發(fā)起個(gè)體的內(nèi)生進(jìn)化。

2.順應(yīng)內(nèi)部協(xié)作的細(xì)胞化演退，建立對(duì)柔性供應(yīng)商作品的連接與彈性裝配機(jī)制。

核心概念

• AI時(shí)代的個(gè)體異質(zhì)化（Individual Heterogeneity）指在人工智能全面平權(quán)技術(shù)與知識(shí)底線的背景下，由于個(gè)體主觀能動(dòng)性與品味的差異，導(dǎo)致人機(jī)結(jié)合體在產(chǎn)出價(jià)值與方向上呈現(xiàn)出的高度多樣性與差異化特征。它決定了智能時(shí)代個(gè)體的能力上限。

• 超級(jí)節(jié)點(diǎn)（Super Node）指?jìng)€(gè)體與智能化工具（或Agent集群）通過深度神經(jīng)耦合形成的、不可分割的人機(jī)共生微觀單元。該單元具備獨(dú)立、閉環(huán)的價(jià)值創(chuàng)造能力，在組織網(wǎng)絡(luò)中作為完整的最小可行產(chǎn)品（MVP）對(duì)外輸出效能。

• 確定性與隨機(jī)性雙重對(duì)沖（Deterministic-Stochastic Dual Countering）指企業(yè)管理者面對(duì)智能化轉(zhuǎn)型趨勢(shì)的高確定性與技術(shù)演進(jìn)路徑的高隨機(jī)性極端對(duì)沖時(shí)，所陷入的戰(zhàn)略決策困境。它定義了管理者在缺乏標(biāo)準(zhǔn)案例參考時(shí)，必須主動(dòng)承受并穿越的一段系統(tǒng)失控空窗期。

• 自組織化（Self-Organization）指微觀節(jié)點(diǎn)在脫離頂層行政設(shè)計(jì)和規(guī)劃的情況下，依托內(nèi)生動(dòng)力和垂直場(chǎng)景洞察，自發(fā)野蠻生長(zhǎng)、組裝而成的網(wǎng)狀、多維柔性協(xié)作模式。它是智能時(shí)代組織演化的核心形態(tài)。

• 組織OPC化（One Person Company）指由超級(jí)節(jié)點(diǎn)涌現(xiàn)倒逼的組織結(jié)構(gòu)位移現(xiàn)象。它表現(xiàn)為傳統(tǒng)基于科層制的“雇傭關(guān)系”，全面向基于柔性價(jià)值網(wǎng)絡(luò)的“生產(chǎn)要素采購(gòu)與獨(dú)立供應(yīng)商合作關(guān)系”演退。

主講人介紹

主講人：陳雁鴻，系統(tǒng)科學(xué)的信仰者，系統(tǒng)思維的推廣者，系統(tǒng)科學(xué)應(yīng)用于組織管理的實(shí)踐者。

專注復(fù)雜系統(tǒng)管理學(xué)研究與實(shí)踐，作為第二季主講人、第三季和第四季讀書會(huì)發(fā)起人之一，深度參與集智俱樂部復(fù)雜系統(tǒng)管理學(xué)讀書會(huì)。 具有豐富多元的企業(yè)管理經(jīng)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)，即供職過甲、乙方，又有自主創(chuàng)業(yè)的經(jīng)歷。

現(xiàn)任北大縱橫政府與社會(huì)組織行業(yè)中心總經(jīng)理， CODN（中國(guó)組織發(fā)展聯(lián)盟）高級(jí)別組專家會(huì)員 廣東省企業(yè)可持續(xù)發(fā)展研究會(huì)專業(yè)委員會(huì)專家會(huì)員 、AI科技硬件公司聯(lián)合創(chuàng)始人、Freelance AI Coach，孵化AI-native OPC

參考文獻(xiàn)

1. Progressive Robot. AI-native organization: 9 critical workflow redesigns for 2026[OL]. (2026-05-07). https://www.progressiverobot.com/2026/05/07/ai-native-organization/

2. KOMNA L, MPUNGOSE S. Enhancing digital transformation strategies: a framework for SITA[J]. International Journal of Business Ecosystem & Strategy, 2024, 6(4): 235-252. https://doi.org/10.36096/ijbes.v6i4.592

3. CGI. Modernizing legacy technology to create sustainable business value[OL]. https://www.cgi.com/en/article/alliances/AWS-alliances/legacy-modernization

4. 21財(cái)經(jīng). 李開復(fù)、蘇姿豐對(duì)談:2026年,AI開始替代的將是整個(gè)部門[OL]. (2026-05-20). https://www.21jingji.com/article/20260520/herald/a04c403b3dae4d719683a1954ff78b5f.html

5. Taskade. One-person companies: the future of work with AI[OL]. https://www.taskade.com/blog/one-person-companies

6. ZHANG Y. The one-person company in the age of AI: opportunity, commoditisation and the moat[OL]. https://impact.hkubs.hku.hk/the-one-person-company-in-the-age-of-ai-opportunity-commoditisation-and-the-moat/

7. Stobierski T. How to architect an AI-native business[OL]. https://online.hbs.edu/blog/post/ai-native

8. LOTITO Q F, BETTI L, NORTIER B, et al. Hypergraphx-data: a repository for higher-order network data[R/OL]. 2025. https://arxiv.org/html/2605.18166v1

9. COLL M, JOSLYN C A, LANDRY N W, et al. HIF: the hypergraph interchange format for higher-order networks[J]. Network Science, 2025, 13: e21. https://doi.org/10.1017/nws.2025.10018

10. 集智俱樂部. 高階網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)綜述:同步、傳染、合作演化與共識(shí)形成[OL]. https://swarma.org/?p=34997

11. 中國(guó)科學(xué)院成都分院. 重慶研究院在Physics Reports發(fā)表高階網(wǎng)絡(luò)綜述長(zhǎng)文[OL]. (2024-01-31). http://www.cdb.cas.cn/kjhz_1/kyjz/202401/t20240131_6961519.html

12. LU T. Governing human-AI co-evolution: intelligentization capability[J]. Systems, 2026, 14(3): 307. https://www.mdpi.com/2079-8954/14/3/307

13. 中國(guó)鋼鐵新聞網(wǎng). 【數(shù)智實(shí)戰(zhàn)派】南鋼AI實(shí)踐路徑解析[OL]. (2025-07-10). http://www.csteelnews.com/xwzx/djbd/202507/t20250710_101893.html

14. Monetizely. How do you build an AI-native organization? the guide to agentic AI transformation[OL]. https://www.getmonetizely.com/articles/how-do-you-build-an-ai-native-organization-the-guide-to-agentic-ai-transformation

15. 證券時(shí)報(bào). 李開復(fù)對(duì)話蘇姿豐:表演式AI該停了!2026年,不能影響企業(yè)財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)的AI部署就是浪費(fèi)錢[OL]. https://www.stcn.com/article/detail/3917245.html

16. Stryker C. What is AI native[OL]. https://www.ibm.com/think/topics/ai-native

17. YANG K, SUNINDIJO R Y, WANG C X. Digital transformation in the construction industry: barriers and leadership competencies[J]. International Journal of Construction Management, 2026: 1-18. https://doi.org/10.1080/15623599.2026.2630248

18. ALI I, NGUYEN K, ALI A M, et al. Human-AI collaboration in knowledge ecosystems: a multidisciplinary review, integrative framework and future directions[J]. Journal of Knowledge Management, 2025: 1-22. https://doi.org/10.1108/JKM-03-2025-0431.

19. PUUTIO A. What are AI-native organizations and how to build one[OL]. https://www.forbes.com/sites/alexanderpuutio/article/what-are-ai-native-organizations-and-how-to-build-one/

20. Business Daily Media. Qianhai launches OPC Mavericks Program to empower global AI solopreneurs[OL]. https://businessdailymedia.com/business-news/news-from-asia/48771-qianhai-launches-opc-mavericks-program-to-empower-global-ai-solopreneurs

21. LI J, ZHOU Z C, WANG Z C. Prioritizing human-AI collaboration in healthcare: the TRIAD framework for trustworthy governance, real-world, and integrated adaptive deployment[J]. Military Medical Research, 2026, 12: 97. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12888660/

22. LUNGEANU A, CARTER D R, DECHURCH L A, et al. How team interlock ecosystems shape the assembly of scientific teams: a hypergraph approach[J]. Communication Methods and Measures, 2018, 12(2-3): 174-198. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6428427/

23. Uplatz. Hypergraph learning and higher-order network modeling[OL]. https://uplatz.com/blog/hypergraph-learning-and-higher-order-network-modeling/

24. XU Z, ZHANG H. Hypergraph-based organizers' behavior scheduling optimization: high-order relationships discovery[J]. IEEE Access, 2025, 13: 10277-10288. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3528651

25. UMNAI. Hybrid intelligence: neuro-symbolic AI framework for high-stakes decisions[OL]. https://umnai.com/hybrid-intelligence

26. HU H, FENG Y, LI R, et al. Cog-RAG: cognitive-inspired dual-hypergraph with theme alignment retrieval-augmented generation[C]//Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2026: 31032-31040. https://doi.org/10.1609/aaai.v40i37.40363

27. XUE R, HU H, ZENG Z, et al. Role hypergraph contrastive learning for multivariate time-series analysis[C]//Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2026: 27468-27476. https://doi.org/10.1609/aaai.v40i32.39965

28. LIZOTTE S, YOUNG J G, ALLARD A. Hypergraph reconstruction from uncertain pairwise observations[J]. Scientific Reports, 2023, 13: 21364. https://doi.org/10.1038/s41598-023-48081-w

29. YU X, ZHU J. Modeling hypergraphs with diversity and heterogeneous popularity[J]. Journal of the American Statistical Association, 2025, 120(551): 1491-1502. https://doi.org/10.1080/01621459.2025.2455200

30. SHUTTERS S T, DHEIN K. Complex systems vs. complex adaptive systems: why the difference matters[J]. Frontiers in Complex Systems, 2026, 4. https://doi.org/10.3389/fcpxs.2026.1808634

31. MIAO W Q, ZANG H, LIU Q R, et al. From chaos to symbiosis: exploring adaptive co-evolution strategies for generative AI and research integrity systems[J]. BMC Medical Ethics, 2025, 26: 120. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12465495/

32. JANSSEN M. Responsible governance of generative AI: conceptualizing GenAI as complex adaptive systems[J]. Policy and Society, 2025, 44(1): 38. https://academic.oup.com/policyandsociety/article/44/1/38/7965776

33. NOTARNICOLA I, LOMMI M, IVZIKU D, et al. The nursing theory of complex adaptive systems: a new paradigm for nursing[J]. Healthcare, 2024, 12(19): 1997. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11476002/

34. Agility at Scale. Complexity theory in practice: the science behind organizational behavior[OL]. https://agility-at-scale.com/principles/complexity-theory/

35. LIOU S, CHIU C Y, SIBO I P H, et al. Modeling the dynamic agency in human-AI collaboration[C]//Proceedings of the International Conference of Design Research Society. 2025. https://dl.designresearchsociety.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1608&context=iasdr

36. VASCONELOS H L, et al. Rate-induced transitions in networked complex adaptive systems: exploring dynamics and management implications across ecological systems[R/OL]. 2023. https://www.fs.usda.gov/nrs/pubs/jrnl/2023/nrs_2023_vasconcelos_001.pdf

37. SUNDSTROM S M, ANGELER D G, BELL J, et al. Panarchy theory for convergence[J]. Sustainability Science, 2023, 18(4): 1667-1682. https://doi.org/10.1007/s11625-023-01299-z

時(shí)間信息

2026年6月20日周六14:30-16:30，騰訊會(huì)議線上進(jìn)行，微信視頻號(hào)+集智俱樂部B站號(hào)同步直播。

感興趣的朋友可點(diǎn)擊下方預(yù)約直播，加入復(fù)雜系統(tǒng)管理學(xué)第四季讀書會(huì)后，可進(jìn)入學(xué)員群進(jìn)行交流。

直播信息

報(bào)名讀書會(huì)：

「尋找AI驅(qū)動(dòng)復(fù)雜組織進(jìn)化的新路徑丨復(fù)雜系統(tǒng)管理學(xué)第四季 」

集智俱樂部邀請(qǐng)西南財(cái)經(jīng)大學(xué)社會(huì)發(fā)展研究院客座教授、清華大學(xué)教授羅家德，電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院教授周濤，復(fù)旦大學(xué)計(jì)算與智能創(chuàng)新學(xué)院教授陳陽，暨南大學(xué)新聞與傳播學(xué)院副教授趙甜芳，以及產(chǎn)業(yè)復(fù)雜科學(xué)推動(dòng)者、北大縱橫合伙人陳雁鴻共同發(fā)起。

第四季復(fù)雜系統(tǒng)管理學(xué)讀書會(huì)立足于“AI驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜組織系統(tǒng)管理”這一主題，旨在突破單一視角的局限，從管理哲學(xué)與前沿技術(shù)的雙重視角，探尋人工智能時(shí)代組織進(jìn)化的未來路徑。從 2026 年 6 月 13 日開始，每周六14:30-16:30，預(yù)計(jì)持續(xù) 8～10 周，采用騰訊會(huì)議線上直播與北京、廣州、成都、上海四城線下聯(lián)動(dòng)的混合模式。期待與各位同仁共同學(xué)習(xí)復(fù)雜系統(tǒng)管理領(lǐng)域的前沿理論、共同探討復(fù)雜科學(xué)理論在 AI 組織管理場(chǎng)景的實(shí)踐與展望，一起應(yīng)對(duì)百年未有之大變局下的組織發(fā)展未來。

掃描海報(bào)中二維碼報(bào)名參加讀書會(huì)

報(bào)名方式：

第一步：微信掃碼填寫報(bào)名信息。

第二步：填寫信息后，付費(fèi)報(bào)名。如需用支付寶支付，請(qǐng)?jiān)赑C端進(jìn)入讀書會(huì)頁面報(bào)名支付：

第三步：添加運(yùn)營(yíng)助理微信，拉入對(duì)應(yīng)主題的讀書會(huì)社區(qū)（微信群）。

PS：我們鼓勵(lì)圍繞復(fù)雜系統(tǒng)管理學(xué)與人工智能及相關(guān)具體問題的深入探討。為保證討論質(zhì)量，請(qǐng)避免發(fā)表脫離本期讀書會(huì)主題、缺乏實(shí)證基礎(chǔ)或過于空泛的哲學(xué)思辨類內(nèi)容。

若討論內(nèi)容明顯偏離主題，經(jīng)主持人提醒后仍未調(diào)整，為維護(hù)整體學(xué)習(xí)環(huán)境，我們將不得不將該成員請(qǐng)出討論群，并根據(jù)其實(shí)際參與進(jìn)度，對(duì)未參與部分按比例辦理退費(fèi)。

感謝您的理解與配合，讓我們共同營(yíng)造一個(gè)專注、深入、有收獲的共學(xué)空間。

加入社區(qū)后可獲得的資源

完整權(quán)限包括：線上問答、錄播回看、資料共享、社群交流、信息同步、共創(chuàng)任務(wù)獲取積分等。

特色退費(fèi)與激勵(lì)機(jī)制

我們提供以下兩種途徑，讓您的投入獲得實(shí)際回饋：

1. 任務(wù)達(dá)標(biāo)退費(fèi)路徑
   

   認(rèn)領(lǐng)并合格完成任意兩期字幕任務(wù)，即可退還全額報(bào)名費(fèi)，并額外獲得集智專屬周邊獎(jiǎng)勵(lì)。

2. 運(yùn)營(yíng)成長(zhǎng)激勵(lì)路徑
   

   合格完成一個(gè)字幕任務(wù)后，可申請(qǐng)成為運(yùn)營(yíng)助理。在讀書會(huì)項(xiàng)目順利結(jié)項(xiàng)后，將退還學(xué)費(fèi)。表現(xiàn)優(yōu)異者，還有機(jī)會(huì)獲得額外的獎(jiǎng)學(xué)金。

1.讀書會(huì)推薦閱讀材料

掃描下方二維碼可跳轉(zhuǎn)至集智斑圖網(wǎng)站閱讀文章：《復(fù)雜系統(tǒng)管理學(xué)讀書會(huì)第四季》讀書會(huì)推薦閱讀材料。

2.往期公眾號(hào)相關(guān)內(nèi)容推薦