「我们总在透过后视镜驶进未来。」—— Marshall McLuhan
这句话描述了今天绝大多数组织使用 AI 的姿势：把一台喷气式发动机装在马车上，然后抱怨它跑不动。
一、从「奇迹材料」说起：Ivan Zhao 的诊断
2025 年底，Notion 联合创始人兼 CEO Ivan Zhao 发表了一篇名为 Steam, Steel, and Infinite Minds（《蒸汽、钢铁与无限大脑》）的文章。他的核心判断只有一句话：
每个时代都有它的「奇迹材料」。钢铁塑造了镀金时代，半导体开启了数字革命，AI 则是以「无限大脑」的形态出场的新一代奇迹材料。
这不是修辞。钢铁不只是「更硬的铁」，它重新定义了建筑、铁路、城市的尺度，冷轧钢让摩天大楼成为可能。半导体不只是「更快的电路」，它重新定义了信息、计算、连接的成本，让互联网从实验室走进口袋。
同样的道理，AI 也不只是「更聪明的搜索框」。但 Zhao 观察到，今天绝大多数组织正在犯同一个错误：
- 早期电话被当作「可以说话的电报」使用，讲十几秒就挂断
- 早期电影被拍成了「被拍下来的舞台剧」，镜头固定不动
- 今天的 AI 被当作「更聪明的 Google 搜索框」使用，丢进一个问题，得到一个答案
问题不是 AI 不够好，而是我们还没发明出与之相称的「摩天大楼」。
二、麦肯锡的冷静数据：89% 的组织仍活在工业时代
如果说 Ivan Zhao 给了我们一个隐喻，麦肯锡 2025 年 9 月的《智能体组织：AI 时代下一代范式的轮廓》（The Agentic Organization）报告则摸出了冷冰冰的诊断数据：
| 组织范式 | 占比 | 代表特征 |
|---|---|---|
| 工业时代金字塔 | 89% | 职能划分、层级汇报、跨部门协作成本高 |
| 数字时代敏捷 / 平台 | 9% | 小队、迭代、产品驱动 |
| 去中心化网络 | 1% | 多点决策、高自主、实时协作 |
换言之，几乎所有公司都在用上世纪的组织框架装载本世纪的技术。麦肯锡给这个新范式起了一个名字：智能体组织（Agentic Organization）——人与虚拟 / 物理 AI 智能体以近乎零边际成本并肩工作、共同创造价值的新型构造。
Notion 自己就是样本
这不是理论推演。Ivan Zhao 交出的是一份 Notion 内部实实在在的变量表：
1,000 名员工，同时运行着超过 700 个 AI 智能体。
它们处理会议记录、IT 工单、客户反馈汇总、新员工入职——这些过去需要专门团队的工作。
三、为什么一定是「共生」，而不是「替代」
看到 700 个 AI 智能体，很多人第一反应是：是不是 1000 个人会被裁到 300 个？
麦肯锡的数据给出了另一种答案。在他们调研的企业中，高绩效公司和其他公司最大的区别不在于「AI 部署规模」，而在于：
「human-in-the-loop」机制的使用率
- 高绩效公司：65%
- 其他公司：23%
这个比例揭示了一件事：真正让 AI 产生价值的公司，反而都在认真地设计人类的介入点。 AI 能生成万物但不会负责，能优化指标但不能选择价值，能识别模式但不会决定那个模式是否值得被加强。
这就是共生的核心：不是人退出 AI 接管，也不是人监督 AI，而是两者在不同节点交替担任主角。
四、人的角色如何迁移：从「in the loop」到「above the loop」
这是麦肯锡报告中最冷静、也最锐利的一个判断。传统语境里，人是「在环中」（in the loop）的：逐步审阅、逐项确认、逐个报批。在智能体组织里，人的位置向上提一个层级：
从「完成任务」到「编排结果」
- 过去：员工 = 任务的完成者，价值取决于他亲自产出了多少
- 现在：员工 = AI 智能体集群的编排者，价值取决于他能组织出多大的产出
三种新角色正在出现
- AI 智能体主管（Agent Supervisor）：设定智能体的目标、边界、例外处理规则
- 流程重设计师（Workflow Specialist）：重新勾勒人机协作路径，处理那些 AI 接不住的边缘 case
- AI 增强型一线员工（AI-augmented Frontline）：一个人调用 5–10 个专门智能体完成过去需要一整个团队的工作
考核逻辑也随之改变
人才评估从「他本人交付了什么」转向三个新问题：
- 他带 AI 干活的杠杆率多高？一个人能撬动几倍的产出？
- 他编排跨人机协作的质量多好？结果是否可重复、可传递？
- 他是否在持续训练 AI 变得更懂业务？还是那些知识资产只留在他个人脑中？
五、从佛罗伦萨到东京：Ivan Zhao 的经济隐喻
在《无限大脑》里，Zhao 还提供了一个更宏大的预言：未来的经济体会从佛罗伦萨式的城市走向东京式的超级都会。
| 维度 | 佛罗伦萨（过去） | 东京（未来） |
|---|---|---|
| 尺度 | 人可走完、可理解 | 庞大、难以一眼看透 |
| 节奏 | 顺应人类作息 | 7×24 连续运转 |
| 节点 | 人与人的连接 | 成千上万人 + AI 交织的网络 |
| 可读性 | 高，一眼看明 | 低，但效率极高 |
这个隐喻里隐藏着一个棘手的领导力问题：当组织越来越像东京那样不透明、不可读，高管还能「掌控全局」吗？麦肯锡的答案是：高管不再逐行检查，而是制定政策、监控异常点、调节人类参与的深度。「决策」本身被分层了。
六、构建共生组织的五个支柱（麦肯锡框架）
麦肯锡给出了一个清晰的重构清单，任何一个认真走向共生组织的企业都需要在这五个方面同时动作：
1. 商业模式：AI 原生的交付方式
不是把 AI 加进现有产品，而是重新问：如果从零开始设计这个业务，它应该是什么样子？超级个性化、主动服务、专有数据资产变成护城河。
2. 运营模式：AI-first 的工作流
不是「人主导、AI 辅助」，而是默认让 AI 智能体组队跨环节推进任务，人只在需要的节点介入。
3. 治理：实时决策与可审计链条
谁能启用 AI 智能体？它能接触什么数据？出错时法律责任在谁？这些问题需要从智能体启动到退役的全生命周期管理。
4. 人才与文化：从「一个人几件事」到「一个人几个结果」
招聘、考核、培训全部需要重写。重点不再是职能专业能力，而是判断力、系统思维、与 AI 协作决策的能力。
5. 技术与数据：能让智能体跑起来的底座
统一的智能体运行环境、可组合的企业数据、安全与权限体系——这是共生组织的隐形基础设施。
七、给领导者的三个动作建议
结合两份资料的观点，提炼出三个可以今天就开始的动作：
动作一：停止在后视镜里问「怎么用 AI 加速现有流程」
换个问法：如果这件事从零设计，是否会是完全不同的流程？「佛罗伦萨想变成东京」的心态，和今天仅仅把 AI 当工具用的心态，是两件完全不同的事。
动作二：为 AI 智能体设立「入职与退役」机制
现在就制定：谁可以创建智能体，谁验收，谁在什么条件下退役。这是麦肯锡反复强调的重点。
动作三：重新设计绩效评估里的「人的贡献」
把「杠杆率」、「编排质量」、「训练 AI 的质量」纳入考核。否则旧的 KPI 会把人推回单打独斗的旧轨道。
八、写在最后
Ivan Zhao 在文章末尾写道：「钢铁。蒸汽。无限大脑。下一个天际线就在那里，等着我们去建造。」
麦肯锡用一个数字守护了这份乐观的底色：89% 还在原地，意味着机会还在。但它也提醒了一个现实——这不是一场技术升级，而是一场组织重构。谁先完成重构，谁就拥有下一代企业的形态。
未来组织的护城河，不在于谁先用上了最强的模型，而在于谁先习惯于让人与无限大脑同桌工作。
参考资料：
- Ivan Zhao, "Steam, Steel, and Infinite Minds", Notion Blog, 2025 年 12 月
- McKinsey, "The Agentic Organization: Contours of the Next Paradigm for the AI Era", 2025 年 9 月 26 日
- McKinsey, "The State of AI in 2025: Agents, Innovation, and Transformation", 2025 年 11 月