夜雨聆风麦肯锡用"技能伙伴关系"重新定义了工作的基本单位。当每一项任务都由人和Agent共同完成，"岗位"这个概念就开始松动了。组织架构图上的每一个方框，都该拆开重画。
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NO° 01Skill Partnerships：麦肯锡提出的新框架
关键词：Skill Partnerships · 工作重塑 · 技能伙伴
麦肯锡2025年11月发布的《Agents, Robots, and Us》报告里，有一个概念被反复提及但没有被充分展开：Skill Partnerships。
翻译过来是"技能伙伴关系"。它的核心主张是：未来的工作单位正在从"岗位"变成人与AI Agent之间的技能组合。
我反复看了这个框架的表述，试着用一句人话翻译它：
你负责判断和关系，AI负责执行和计算。你们之间有一份不成文的契约。
这份契约规定了谁在什么环节介入、谁来拍板、谁负责兜底。麦肯锡管这叫"Skill Partnership"，我管它叫"技能契约"（Skill Contract）。
这不是修辞。当一个销售人员在AI的协助下处理线索评分、个性化推荐、日程安排，同时把省下来的30%-50%时间用于谈判和关系维护时，他和那个AI Agent之间确实形成了一种分工约定。
这种约定是隐性的，但它决定了工作的实际样貌。
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NO° 02岗位制的裂缝：当一个人同时和三个Agent协作
关键词：岗位制 · 组织架构图 · 隐性分工
传统的组织架构图是怎么画的？
方框代表岗位，连线代表汇报关系，层级从上到下排列。这套逻辑至少用了80年。它建立在一个假设上：一个岗位=一个人的产出。
现在这个假设被打破了。
麦肯锡的数据显示，当前72%的技能在可自动化和不可自动化的活动中都会用到。这意味着大多数岗位的日常工作已经被拆成了"人做的部分"和"AI做的部分"。
KPMG在2025年的AI Pulse Survey中发现，47%的组织已经在用AI进行劳动力规划，62%用AI识别技能差距。Accenture和沃顿商学院联合提出的"Human+ Workforce"概念更直接：
未来团队由现场员工、远程员工、AI Agent和机器人共同组成。
我举一个实际的例子。
一个医疗写作岗位。以前，写作者自己查阅文献、撰写临床报告、检查合规性。现在，生成式AI负责起草初稿，写作者的角色变成了验证逻辑、优化叙述、确保合规。麦肯锡的数据是：接触草稿的时间减少近60%，错误率下降50%。
同一个岗位名称，工作内容已经完全不同了。
组织架构图上那个写着"医学撰稿人"的方框还在，但方框里面的东西已经变了。这个人在跟谁协作、花多少时间跟AI交互、AI承担了多少权重——这些信息，当前的Org Chart完全看不出来。
这就是裂缝。
团队讨论：当工作变成人机协作，传统的组织架构图已经看不清真实的工作样貌 | 图源：Pexels
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NO° 03技能契约：人与Agent之间的不成文约定
关键词：技能契约 · Skill Contract · 分工边界
我在前面提到，我把Skill Partnerships翻译成了"技能契约"。让我展开说一下这个概念。
一份技能契约包含四个要素：
分工边界
哪些环节由人完成，哪些由Agent完成，哪些是共同完成。销售案例中，线索评分和日程管理归Agent，谈判和关系维护归人。这会根据场景动态调整。
质量标准
人如何判断Agent的输出是否合格？在医学写作案例中，写作者必须验证AI生成的临床报告的逻辑链和合规性。验证者角色的存在，本身就说明AI的输出不等于最终产出。
异常处理权
当Agent遇到边界情况或出错时，谁来兜底？这个问题的答案决定了人在人机协作中的真实价值——不在于你做了多少常规工作，在于你处理了多少Agent处理不了的问题。
学习反馈机制
人对Agent的输出做判断之后，这些判断能不能反向优化Agent？如果可以，这份技能契约就是活的、会进化的。如果不能，它就是死的、静态的分工。
这四个要素，没有一条是写在岗位说明书（JD）里的。
但它们实实在在地决定了一个人的工作方式、绩效水平和职业发展路径。Accenture的报告里提到，一家美国健康保险公司通过人机混合文档处理流程，处理量提升了三倍，处理时间减少了90%。这种效率提升跟AI工具无关，跟技能契约的设计有关。
大多数公司还没有意识到这一点。他们给员工配了AI工具，但没有人系统性地设计过"这个岗位的技能契约应该怎么写"。
数据分析界面：72%的技能横跨可自动化和不可自动化活动，岗位的边界正在模糊 | 图源：Pexels
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NO° 04组织架构图重画指南
关键词：组织重构 · 流程网 · 人机混合团队
如果岗位是虚的，技能契约是实的，那组织架构图该怎么画？
我的判断是：从"方框图"变成"流程网"。
方框图的逻辑是自上而下的控制。流程网的逻辑是围绕任务流的人机配置。前者问"这个人归谁管"，后者问"这个任务谁和什么Agent一起来完成"。
这个转变已经在发生了。
笔记侠在2026年4月的一篇报道中提到爱问AI创始人季益祥的观点：组织需从"职能型（部门墙）转向任务型（流程网）"，围绕任务流而非部门划分来设计工作。
世界经济论坛2026年3月发布的《Organizational Transformation in the Age of AI》报告也指出，组织设计需要具备"流动性"——角色、流程和决策结构需要随AI能力进化而持续调整。
KPMG的建议更激进：AI Agent应该被视为团队成员，纳入正式的组织架构图。为Agent设定明确的角色、职责和汇报关系，甚至要把人力资源流程（入职、学习、绩效评估）同样应用于管理数字人才。
我不确定把Agent画进Org Chart是不是最好的做法。但我确定一点：
如果一张组织架构图上只有人名和岗位名称，看不到任何AI Agent的影子，这张图已经过时了。
至少有三个层次的重画工作需要做：
第一层，岗位描述的重写
从"职责清单"变成"技能契约描述"。JD里应该写清楚：这个岗位和哪些Agent协作、分工边界在哪里、人承担的判断和关系工作占比是多少。
第二层，团队结构的重设计
从"所有人组成的团队"变成"人+Agent组成的混合团队"。一个典型的销售团队可能需要包含线索评分Agent、内容生成Agent和数据分析Agent。团队的绩效评估标准也需要重新设计。
第三层，管理层级的重塑
Accenture的报告指出，领导者需要具备评估AI Agent性能、校准人机决策平衡、在团队包含算法成员时保持凝聚力的能力。中层管理者的角色从"监督人"变成了"管理人机混合系统"。
当岗位描述变成"技能契约"，每一份JD都该写清楚人机分工 | 图源：Pexels
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NO° 05三种迁移路径：你的组织在哪里？
关键词：迁移路径 · AI Fluency · 绩效重构
不是所有组织都需要在同一时间做同样的事。我根据前面的分析，把组织的迁移状态分为三种：
"岗位补丁型"
给现有岗位配上AI工具，岗位名称和职责描述基本不变。这是最常见的状态。好处是启动快，坏处是AI的价值被旧流程限制住了。麦肯锡直接说了：把AI工具"生硬地"嵌入为人类设计的老旧流程中，无法发挥AI的真正潜力。
"技能契约型"
开始系统性地设计每个岗位的技能契约，明确人机分工、质量标准、异常处理权和学习反馈机制。这是目前最先进的一批公司在做的事。KPMG的数据是，整合AI Agent后企业平均生产率提高了35%。
"流程网重构型"
从岗位制彻底转向以任务流为中心的组织设计，组织架构从方框图变成流程网，AI Agent作为正式的"团队成员"被纳入组织管理。目前很少有公司做到这一步。
我的建议是从"岗位补丁型"开始，但不要停在那里。
迁移的关键障碍不在技术本身。麦肯锡2026年3月的组织现状报告指出，AI、不确定性和人的变化三股力量合力改写规则，组织惯性和领导力缺口才是真正的瓶颈。
麦肯锡的数据显示，AI Fluency的需求在两年内增长了近7倍，涉及约700万美国工作者，覆盖管理、财务、营销、教育等多个非技术领域。这不是程序员的事了。
三种迁移路径：从"岗位补丁"到"流程网重构"，你的组织在哪里？ | 图源：Pexels
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写在最后
这篇文章的核心观点只有一个：
当工作变成人与Agent之间的合伙关系，组织的最小单元就从"岗位"变成了"技能契约"。
这个变化听起来学术，但它会直接影响每一张组织架构图、每一份岗位说明书、每一次绩效考核。
我反复看了麦肯锡和Accenture的报告，最大的感触是：它们都在说同一件事，只是用了不同的词。麦肯锡说"Skill Partnerships"，Accenture说"Human+ Workforce"，KPMG说"把数字人才纳入Org Chart"。
底层逻辑是一样的：工作已经不再是一个人的事了。
如果你是管理者，你现在可以问自己一个问题：你团队里那张组织架构图上，有没有任何一个方框，是只靠一个人的力量就能填满的？
如果没有，那张图就需要重画了。
知道自己在哪里，才知道该往哪走 | 图源：Pexels
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参考来源
本文引用的数据均来自以下公开报告和官方来源，读者可直接访问链接核实：
1. McKinsey Global Institute, "Agents, Robots, and Us: Skill Partnerships in the Age of AI", November 2025→ https://www.mckinsey.com/mgi/our-research/agents-robots-and-us-skill-partnerships-in-the-age-of-ai
2. McKinsey & Company, "The Future of Work is Agentic", February 2026→ https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/the-future-of-work-is-agentic
3. Accenture & Wharton School, "Humans, AI and Robots: The Economics of Reinventing Work and the Workforce", April 2025→ https://www.accenture.com/content/dam/accenture/final/capabilities/strategy-and-consulting/strategy/document/Accenture-Humans-AI-Robots.pdf
4. KPMG, "AI Agents: Shaping the Future of Workforce Strategy", 2025→ https://kpmg.com/us/en/articles/2025/ai-agents-shaping-talent-strategy.html
5. World Economic Forum, "Organizational Transformation in the Age of AI", March 2026→ https://reports.weforum.org/docs/WEF_Organizational_Transformation_in_the_Age_of_AI_How_Organizations_Maximize_AI's_Potential_2026.pdf
6. 季益祥（爱问AI），笔记侠，《AI时代，比技术更重要的是组织重构》，2026年4月→ https://news.qq.com/rain/a/20260402A06Y7B00
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