成熟组织能从AI原生企业学到什么?

组织正在努力应对如何将人工智能整合进那些从未为此设计的业务中。领导者们在问：AI应该放在哪里，谁应该拥有它，以及如何鼓励实验而不引入不必要的风险。

Nicole Reid是悉尼Firmus Technologies的首席人力官，她正从不同的起点应对这一挑战。Firmus是一家澳大利亚创立的AI基础设施公司，在澳大利亚和亚太地区建设节能AI工厂，提供训练和运行日益复杂AI模型所需的算力。

在Xero、微软和AMP担任高级人力领导职务后，Nicole现在正在帮助塑造一家从一开始就整合AI、而不是将其添加到遗留运营模式中的企业。虽然大多数组织无法重新开始，但它们可以重新审视支撑其运营方式的假设。

将AI作为组织设计原则

对许多组织而言，AI仍然是一项技术举措，通过孤立试点或生产力工具引入。对Nicole来说，它要广泛得多。

我不是在改变已经存在的东西。我是在从零开始建设一切，像一家AI原生公司那样思考。

这种心态将问题从“AI可以在哪里自动化现有工作”转变为“当AI被视为每个工作流程的一部分时，组织应如何设计”。它影响结构、能力、协作，以及企业成长过程中所需的技能。

成熟组织不需要拆解已有的一切。但它们确实需要挑战那些为不同运营环境设计的流程，并追问每个工作流程是否还应以当前形式存在。

小团队，大能力

Nicole最坚定的领导原则之一非常简单：

小团队，大工具。

她不是默认增加更多人，而是鼓励领导者停下来问：

我们真的需要增加人手，还是可以考虑获得更好的工具？

AI不仅帮助人们更快完成现有工作。它正在改变组织实现规模化的方式。配备先进工具的精简团队可以创造更大影响，而无需不断增加复杂性。

这要求领导者深入了解工作：哪些活动需要人类判断，哪些可以由技术支持，以及团队是否拥有工具和技能以发挥最佳表现。机会不是取代人，而是放大他们能实现的成果。因此，劳动力规划既关乎人手数量，也关乎能力投资。

重构AI叙事

围绕AI的许多讨论都集中在效率和成本削减上。Nicole认为这种叙事过于狭窄。

与其让AI成为削减成本的杠杆，我认为我们应该改变叙事。让AI成为提升生产力、增加收入和促进增长的杠杆。

自动化会提高效率，但更大的战略机会是增加能力和创造新价值。AI可以帮助团队大规模分析信息和探索想法，同时解放人们，让他们专注于需要洞察和判断的工作。

叙事框架很重要。当AI主要被呈现为削减成本的机制时，它很可能引发担忧。当它被定位为改善工作和释放增长的方式时，它可以鼓励员工参与其创造的可能性。

以实验驱动领导

随着AI能力快速演进，领导力越来越不在于拥有所有答案，而在于创造一个让实验成为日常工作一部分的环境。

技术一直在创新，所以我的信息就是继续推进，继续尝试。

Nicole鼓励好奇心和持续学习，因为团队在探索包括ChatGPT、Claude和Copilot在内的工具。领导者需要让测试新方法、并从未达预期的实验中学习变得可接受。员工也需要时间发展新的工作实践，而不是把采用AI当作加到满负荷工作上的又一项任务。

实验必须得到清晰护栏的支持，这些护栏保护组织数据，但不阻碍有意义的探索。它还必须伴随批判性思维。

它会幻觉。不要想当然。你仍然需要人类来把关。

人类判断力成为竞争优势

随着AI承担重复性工作，判断力、背景理解和创造力变得更有价值。

让它承担繁重工作，然后运用我们的思考、判断、创造力和细微洞察。

AI可以消除行政工作，为深思熟虑的决策和关系创造更多空间。因此，组织需要重新思考如何识别和发展人才。技术知识很重要，但提出有效问题、评估信息质量以及在模糊情境中运用判断力也同样重要。

Nicole不认为AI会消除毕业生机会。相反，它可能让毕业生更早贡献有意义的思考。然而，如果传统基础任务被自动化，领导者将需要新方法来建立背景理解和商业理解。AI基础设施也将创造新的职业路径，要求组织对来自相邻行业的人才进行再培训，并为几年前几乎不存在的角色做规划。

超越传统思维

AI正促使组织质疑塑造了数十年工作的假设。对话超越技术，延伸到组织设计、决策以及工作结构本身。

领导者不应问AI如何适应现有组织，而应问他们需要另一个人还是更好的工具；团队是为工作一直以来的做法而设计，还是为工作可能的做法而设计；以及AI只是加速工作，还是正在改变价值创造方式。

最大优势可能不属于最快采用者，而属于那些愿意重新思考工作、以不同方式组建团队，并创造人与技术互补环境的组织。