都说2025年是智能体元年，我们仍旧在与工业企业的交互中，不断强调AI 绝非替代人类的工具，而是效率倍增器、创新加速器，是碳基生命的硅基助手。它能将人类从繁琐重复的脑力劳动中解放出来，聚焦创新决策，进而重塑生产力。真正值得深思的是：“我们只是在为业务添加一个新工具，还是在为组织引入一个新的非人类参与者?”这一问题的回应，将定义工业管理的下一个时代。

近日，MIT斯隆管理评论与波士顿咨询集团（BCG）联合发布《The Emerging Agentic Enterprise》报告。基于2025年对2102名全球高管的调研，该报告深入探讨了自主智能体（Agentic AI）如何重塑组织管理范式，指出其 “工具-同事” 双重属性打破了传统技术管理框架，要求企业重新设计流程、治理结构和投资策略。尽管工业领域智能体应用尚处初期，但工业企业高管仍需以前瞻视角看待智能体的全生命周期管理逻辑。

一、智能体打破传统管理逻辑

传统管理逻辑认为，技术要么替代要么补充、要么自动化要么增强、要么是劳动力要么是资本、要么是工具要么是工人，无法同时兼具多种属性。而智能体的 “工具-同事” 双重性彻底打破了这一认知。这些系统能够自主规划、行动和学习，并非单纯可供操作的工具或等待指令的助手，更像是自主的团队成员，可执行多步骤流程并灵活调整。全球高管调查显示，76%的受访者将智能体人工智能视为同事而非工具。

如今，组织面临前所未有的挑战：管理一个既需人力资源管理方法，又需资产管理技巧的单一系统。智能体同时影响流程设计、角色结构、决策权分配及问责文化，传统组织中技术与战略分离的模式已难以为继。

二、当下智能体应用的四种矛盾

智能体在企业中的普及速度，远超领导者重新设计流程、分配决策权或调整员工队伍的速度。当组织试图将其整合到现有工作流程时，会浮现四种显著矛盾：

（一）规模化 vs 适应性

智能体比工具更具适应性，但(目前)不如人类员工灵活。组织应如何设计具有中等灵活性的流程?智能体具备可预测的规模化能力和动态适应能力，这需要新的组织设计原则，而这些原则并不完全符合现有的管理体系。

（二）经验积累 vs 即时效益

传统工具需要大量前期成本，但通过既定的折旧计划能带来可预测的回报。人力是持续的可变支出，但其价值会随着经验和培训而提升。智能体不符合这两种模式，它既需要大量的初始开发成本，也需要持续的可变成本，例如在新数据上训练模型。虽然许多技术系统都需要持续维护，但智能体人工智能系统会因模型漂移而贬值，同时又会通过微调及涌现能力而增值。

（三）监督 vs 自主

工具完全由(使用者)拥有和控制，一旦部署，其行为具有可预测性。由于人类有自主权，可能会追求不同的目标，因此必须通过合同、激励措施和监督来管理员工。当工具出现故障时，这是一种缺陷。当同事犯错时，这是一个管理和学习的机会。各组织既希望获得智能体所能带来的规模效益，又希望避免人工监督可能造成的瓶颈。组织如何设计流程来有效监督一个同时也在自主工作的智能体呢?

（四）适配现有流程 vs 重构流程

智能体给领导者带来了关键的资源分配选择，是将人工智能改造到现有的工作流程中以获得快速、渐进的收益，还是重新设计流程以获得更具变革性但更缓慢的结果？我们还需要警惕新的风险：在项目完成之前，底层的人工智能技术可能会取得重大进步，这有可能导致新流程在推出时就已经过时。

三、管理者需应对的五个相互关联的影响

高管需明确智能体的价值定位：是仅用于降低成本，还是作为创新、差异化和组织学习的源泉。答案将决定流程、结构、治理和员工策略的设计。要从认知转向行动，需应对五个相互关联的影响：

（一）重新设计工作：超越渐进主义

智能体的兴起不仅会重塑孤立任务，更会改变整个工作流程。CEO的核心问题已从“哪个环节可自动化”转变为“流程设计将发生怎样的根本性变革”。智能体系统不只是让现有步骤运行得更快，还促使领导者重新思考整个工作流程的设计，以传统流程从未有过的方式融合人类判断与机器自主性。

调查显示，66%广泛采用智能体的组织预计流程会发生变化。成功的组织不会试图消除范围和灵活性的矛盾，而是设计可在效率与适应性之间灵活切换的工作流程。例如构建含嵌入式选项的流程、制定范围扩大计划、组建同时配备专家和协调者的团队。

（二）治理与决策权：制定决策和设定规则

智能体介于工具与人之间：像资产一样被拥有，却需如员工般接受监督。管理者的问题从“如何为工具设置防护措施”转变为“如何为拥有却无法完全控制的行为主体分配决策权、问责制和监督权”。

高管需设计能根据风险、利害关系和情境施加不同程度控制的治理体系，建立持续适应的治理能力。例如按风险等级同时部署人在环路和人在环外系统，既将智能体视为需监督的受监管工作者，也当作可独立运行的自主工具，承认其需要双重管理理念。

（三）组织结构与战略性人力资源规划：重新定义角色，而非仅仅是技能

传统组织设计围绕人展开，智能体颠覆了这一逻辑。高管需思考“人类与智能体并肩工作时，组织结构应是什么样子”。调查显示，45%广泛采用智能体的组织预计中层管理岗位会减少。

未来需构建更扁平的组织结构，在员工梯队中创建双重职业发展路径（为人工智能增强型专家和人工智能协调者分别设立晋升通道），并规划人工智能在团队中不断演变的角色，助力人类与智能体在侧重指导和判断的场景中高效协作。

（四）技能提升、学习循环和生命周期管理：构建人类与智能体的能力

智能体从两方面重塑组织的学习与发展：一是员工需提升技能，不仅包括智能体的技术使用，还涵盖监督、评判和协调能力；二是智能体本身需生命周期管理（入职、培训、再培训及最终停用），以维持可靠性和价值。

组织需创建 “智能体人力资源” 职能，提供全方位支持，包括入职流程（测试和验证新智能体）、绩效评估（跟踪准确性、适应性和偏见）以及再培训（随新数据出现进行微调）。

（五）投资策略：为持续的不确定性制定预算

传统投资框架假设组织可在资本支出与运营支出、短期与长期回报、集中式与分布式支出等相互竞争的方法间选择。但智能体投资跨越这些类别，需能容纳多种投资方法的财务架构。

与多数资本投资不同，智能体随使用而增值。管理者对其微调、增加数据接触并嵌入工作流程后，系统效率会持续提升。即便存在模型漂移或技术变革，其价值仍会随使用次数增加而增长。企业可借助智能体更具前瞻性，更早捕捉市场信号，凭借差异化参与竞争。这要求投资选择与战略目标直接挂钩，而非分散在相互脱节的项目中。

总结

智能体人工智能提升人类判断力，而非将其消除。随着智能体接手人类此前的工作任务，战略监督、伦理治理以及协调人机团队的能力，成为人类最关键的技能。能够蓬勃发展的组织，将是那些较少关注技术本身、更多聚焦技术周围人类系统的组织。这给当今领导者提出了核心命题：“我们只是在为业务添加一个新工具，还是在为组织引入一个新的非人类参与者？” 对这一问题的回应，将定义管理的下一个时代。

本文部分内容摘自MIT & BCG 2025年11月报告《The Emerging Agentic Enterprise: How Leaders Must Navigate a New Age of AI》。