夜雨聆风2026 年第一个季度， Atlassian 的 CTO of AI Taroon Mandhana 在一场行业对谈里说了一句很轻飘的话："我们没有重画组织架构。变的是团队怎么组成。"
这句话不轻。它描述的是这样一种状态——大厂的组织架构图看起来还是去年那张，方框还是那些方框，汇报线还是那些汇报线。但方框里面正在发生的事，已经跟一年前完全不一样了。
按 Taroon 的说法，过去 Atlassian 的一个 zero-to-one 项目至少需要 8 到 10 人，现在 squad 被压到了 3 到 4 人。"AI 已经把构建这一段压缩得足够，使得瓶颈现在变成了对齐和决策。"
同样在 2026 年，腾讯研究院发布了一份名为《从超级个体到超级团队》的报告。报告里一个细节非常生动——数说故事 CEO 徐亚波"多年没有亲自写代码，但在安装 Claude Code 、 Codex 等工具后，很快重新进入编程状态。几天时间内，他与架构师一起完成了企业大脑最初版本的开发"。
按过去的经验，这至少是一个小团队花半年到一年的事。
类似的画面在 2025 到 2026 年密集出现： Anthropic 基于 10 万条 Claude 对话的生产力研究显示， AI 辅助让任务完成时间平均减少约 80%； Sacra 估算 Cursor 从 100 万美元 ARR 做到 1 亿美元 ARR 只用了约 12 个月，到 3 亿美元 ARR 时团队规模仅约60 人——同等收入规模的传统 SaaS 公司通常需要 500 到 1000 人； Carta 披露，美国新创公司中单人创办的占比从 2019 年的 23.7%上升到 2025 年上半年的36.3%。
这些数据指向同一件事：软件研发的组织逻辑，正在从按专业固化分工的岗位科层制，悄悄换轨到按任务生命周期动态切换的角色任务流网络。
翻译一下，就是过去你是后端工程师，永远做后端；现在你早上可能是原型猎手，下午变成系统清道夫，深夜又成了增长试验员。岗位在退场，角色在登场。
螺丝钉是怎么被拧紧的
要理解今天为什么岗位开始让位给角色，得先看看岗位这套东西最初是怎么被设计出来的。
故事的起点不在硅谷，在十九世纪末的费城。 1881 年，弗雷德里克·泰勒拿着秒表在米德维尔钢铁厂干了一件后来改写整个工业文明走向的事——他把一个铁匠从拣矿石到搬运的全套动作拆成几十个细分步骤，每一步都测时间、定标准、立工时。
这套后来被称作"科学管理"的方法论里，藏着一个对组织最致命的假设——脑力劳动和体力劳动必须彻底分离。设计的人只设计，执行的人只执行，思考和动手不能在同一颗大脑里发生。
1913 年，亨利·福特把泰勒的纸面理论搬上了高地公园工厂的流水线。福特制比泰勒制多了一层意思——它不只要求分工，还要求节奏统一。流水线匀速前进，每个工位只能做那一道工序，错过了就追不上。一个装车门的工人，干一辈子就是装车门。
代价是什么呢？马克思早在《 1844 年经济学哲学手稿》里就预言了——劳动者从自己的劳动产品、劳动过程、类本质和他人那里"异化"出去，变成一颗螺丝钉。
这个词不是后来发明的修辞，它是这套组织范式的真实产物。
软件行业看起来跟流水线没什么关系——程序员不在装配线上拧螺丝。但如果你仔细看互联网公司过去二十年的组织演化，会发现一个非常吊诡的现象：软件研发悄悄完成了它自己的泰勒化。
腾讯研究院那份报告把这段历史讲得很清楚。 2000 年代初的独立软件开发者本来天然就是自闭环的角色——自己设计、自己写代码、自己发布、自己回复用户反馈。但随后二十年，互联网工业化用了三步把这种完整性切碎：岗位化把创造拆成七八个角色，工业化把角色串成流水线，中台化又用平台和权限把复杂度固化。
到 2010 年代，岗位被切得越来越细：
前端工程师分裂为 Web 前端、 iOS 、 Android ；后端工程师按业务线划分——电商后端、广告后端、风控后端；算法工程师分为推荐、 CV 、 NLP 、广告；测试分化为功能测试、自动化测试、性能测试、安全测试；运维分裂为 SRE 、 DevOps 、网络运维、 DBA ；产品经理分化为策略产品、增长产品、商业化产品、 B 端产品。
到 2018 到 2020 年间，一家头部互联网公司的工程团队岗位数量动辄上百个，每个岗位都有完整的 JD 、职级序列、晋升路径、能力模型。这是一套非常精致的现代官僚科层制，韦伯如果活到今天大概会感到欣慰。
岗位制成熟的标志，是JD 取代了能力成为组织运转的基本单位。一个人能不能进入团队，看的不是他能解决什么问题，而是他的简历能不能 match 一个 JD 里写的若干条要求。一个人在团队里能干什么，看的也不是他实际能干什么，而是他的岗位边界写到了哪里。
这套体系的副作用，到 2022 年前后开始集中暴露。最尖锐的批评来自工程师群体内部——B 站、知乎、即刻上充斥着"我变成了一颗螺丝钉"的感慨。一个最常见的吐槽是：写代码的人见不到用户，见到用户的人不写代码。
产品经理负责想，工程师负责做，运营负责卖，客服负责收反馈。一个需求从用户那里发出，要在组织内部传递七八道手才能落到代码层面，落到代码以后再传七八道手才能回到用户那里。这条链路的每个节点都在做信息有损压缩。最终的产品形态，跟用户最初的诉求，往往已经面目全非。
编程 Agent 推倒了第一块多米诺
ChatGPT 在 2022 年 11 月发布。但真正动摇软件研发岗位制根基的，不是 ChatGPT 本身，而是 2024 到 2026 年陆续登场的编程 Agent——Cursor 、 GitHub Copilot Workspace 、 Claude Code 、 Codex 、 Devin 、 Cline 。
这些工具的关键差别在于，它们不再只是代码补全，而是能完成完整任务的代理人。
腾讯研究院给"超级个体"下了一个定义——借助 AI ，一个人能够达到过去需要一个小团队才能达到的产出规模和影响半径。
报告进一步给出超级个体的四个特征： AI First 的工作动线、能力边界的量级跃迁、主动性极强、影响力溢出。
这四条听起来像是 HR 部门写出来的能力模型，但它指向的不是一个特别能干的员工，而是一种全新的工作方式。区别在于——普通员工用 AI 的方式是"我照常工作，遇到困难时问一下 AI"，超级个体的方式是"我先让 AI 跑，然后在 AI 的产出上做判断和修正"。
这个顺序的颠倒非常关键。前者是 AI 辅助人，后者是人指挥 AI 。前者保留了岗位的边界——AI 只是工具，岗位还在。后者打破了岗位的边界——因为一个人指挥一群 AI Agent 可以做的事，已经溢出了任何单一岗位的 JD 。
但如果超级个体只是孤立的少数派，岗位制还能维持表面的体面。2025 到 2026 年观察到的现象是：超级个体不仅没有被组织消化回去变成普通员工，反而开始自发聚合成超级团队。
Microsoft CoreAI 部门 VP Tim Bozarth 在 2026 年 5 月的 DX Annual 大会上，给出了一个更结构化的框架。他把软件研发生命周期划成五个阶段——plan, create, validate, deploy, operate（计划、构建、验证、部署、运营）。
他说了一段话非常关键："历史上，大约 80%的工程时间花在 operate 上， 10 到 15%在 create 上，剩下的分给 plan 、 validate 、 deploy 。在最有效的团队里，这个分布正在反转： plan 和 validate 现在占去大多数时间，因为 create 和 operate 正在被压缩。"
翻译成人话就是——软件研发不再是按岗位切分的并行流水线，而是按时间生命周期串联的价值流。每个阶段需要的核心能力完全不同：
0 到 0.1 阶段需要的是想象力、产品直觉、快速试错——传统岗位里产品经理、设计师、 Hacker 型工程师的能力交集。
0.1 到 1 阶段需要的是工程化思维、架构能力、协作组织——传统的高级工程师和 Tech Lead 的能力交集。
1 到 N 优化阶段需要的是性能调优、可靠性工程、技术债治理——传统的资深架构师和 SRE 的能力交集。
市场适应阶段需要的是数据敏感性、 A/B 测试能力、增长黑客思维——传统的增长产品经理和数据工程师的能力交集。
稳态维护阶段需要的是耐心、流程化思维、运维能力——传统 SRE 和 DevOps 的能力交集。
岗位制的逻辑是每个阶段都用一组专门的人。但这套逻辑有两个致命问题：
第一，人在等阶段，而不是阶段在等人。当产品在 0 到 0.1 阶段时，做 1 到 N 优化的工程师在干嘛？要么找其他项目塞工时，要么就闲着。组织效率被锁在了岗位的低利用率上。
第二，阶段切换时的交接成本极高。从 0.1 到 1 要换一拨人，从 1 到 N 再换一拨人。每次换人就是一次完整的上下文交接，信息有损压缩在每次交接时都会发生。
角色制的逻辑则相反——同一组人，根据项目所处的生命周期阶段，动态切换自己扮演的角色。一个工程师可能在 A 项目里担任原型猎手，在 B 项目里担任系统清道夫。他不是被锁在岗位里，而是在不同的任务阶段里流动。
从流水线到蜂巢
岗位制对应的组织形态，是流水线——线性的、顺序的、岗位与岗位之间通过明确的交接物（ PRD 、设计稿、代码、测试报告）串联起来。
角色制对应的组织形态是什么？ 2026 年 6 月，安克创新 CIO 龚银在 InfoQ 的访谈里给出了一个非常生动的描述——蜂巢：
企业由大量小型团队构成；每个小团队大约 5 到 6 人；每个团队围绕一个目标端到端负责；团队内部通过 AI 提升效率；团队之间保持必要但不过度复杂的协作；企业通过 AI 对团队状态、协作状态和组织健康度进行动态观测。
龚银特别提到，安克创新有 5000 多人，未来可以被组织成 1000 多个小团队。注意这个数字——5000 人除以 1000 个团队，平均每个团队 5 人。这跟 Atlassian 的 Taroon 说的 3 到 4 人的 squad 在同一个数量级。
数说故事 CEO 徐亚波在同一场对话里提出的概念是环形组织，结构上与蜂巢呼应——最中心是企业大脑，外圈是超级个人，再外圈是数字员工和 Agent ，最外圈是仍然需要人参与的 Human-in-the-loop 环节。
无论叫蜂巢还是环形，新型组织形态有几个共同特征：单元更小（从十几人压到 3 到 6 人）、闭环更完整（端到端负责）、协作链路更短、依赖中央智能层做协调、角色可流动。
讲到这里要克制一下浪漫主义的冲动。岗位制不会一夜之间消失，它还会以幽灵的形式持续存在，尤其是在大型组织里。原因有三——HR 和薪酬体系还是按岗位来的、监管和合规体系还是按岗位来的、组织惯性巨大。
所以更真实的图景是：岗位制的躯壳还在，但灵魂正在被角色制替换。组织架构图上还是那些方框，但方框里实际发生的事，已经按任务生命周期流动起来了。
Taroon 说的"组织架构没变，但工作怎么发生已经完全不同"，准确描述了这种状态。表面上还是泰勒和福特的世界，里面已经在长一个新的物种。
同一道题，四种答卷
把 AI 时代的软件团队组织范式放到当下的横截面上看，它并不孤独——这是个有不少同代竞品的赛道。
第一个对照样本是 Team Topologies。 Matthew Skelton 和 Manuel Pais 在 2019 年提出，它把工程团队抽象成四种拓扑——流对齐团队、平台团队、赋能团队、复杂子系统团队。核心贡献是引入了"认知负载"概念。
注意，我们没有说 Team Topologies 不好，只是陈述一个事实——Team Topologies 本质上还是岗位制的改良。它没有否定团队按职能划分这个基本前提，只是把职能划分得更精细、更动态。
Reddit 的 r/sysadmin 社区有一条高赞批评——"Stream-aligned bull-pucky"，认为它在实践中容易变成换汤不换药的部门重组。 Team Topologies 官方账号自己在 2024 年 11 月发了一篇《 Revisiting Team Topologies 》，承认 Platform Team 经常被滥用——很多公司把传统的运维部门改个名字就叫 Platform Team ，本质没变。
第二个对照样本是 Spotify Model。 Spotify 在 2012 年通过 Henrik Kniberg 的两份白皮书向外界介绍了 Squad 、 Tribe 、 Chapter 、 Guild 这套结构。这个模型曾经红极一时。
但 2020 年代的复盘普遍是负面的。 Jason Yip——曾在 Spotify 工作过的敏捷教练——2023 年初在 Medium 上发了三篇长文批评 Spotify Model ，最尖锐的一句是："这个模型即使在 Spotify 内部也从来没真正运行过。"
Chameleon 在《 Why Spotify Squads Are a Popular Failure for Product Teams 》里指出， Squad 的自治前提是信任，但大多数模仿 Spotify 的公司没有 Spotify 那种文化基础，结果 Squad 变成了小型的部门，自治成了空话。
第三个对照样本是 Holacracy （合弄制）。 Brian Robertson 在 2007 年提出，走得最远——完全废除岗位和经理，组织由圈子和角色组成。
最著名的实践者是 Zappos——CEO Tony Hsieh 在 2014 年宣布 Zappos 全面采用 Holacracy ，并因此让14%的员工选择了离职。十年后回头看， Zappos 的 Holacracy 实验只能说部分成功。
Holacracy 是用户描述的"动态角色任务流网络"在理论上最接近的先驱——它早就提出了完全相同的核心命题。但它和 AI 原生组织有一个关键差异——Holacracy 的角色流动是靠制度实现的， AI 原生组织的角色流动是靠技术实现的。前者是用制度强行改变行为，后者是先改变能力再让行为自然变化。
这是个关键差异。 Holacracy 实验失败的核心原因，就是它要求人们仅靠制度改变长期形成的协作习惯，这在大多数组织里是反人性的；而 AI 原生组织把改变成本下放给了技术，让人在使用 AI 的过程中自然地溢出了原有的岗位边界。
说白了，Holacracy 提出的命题没错，错的是它的时代。 Brian Robertson 在 2007 年就看到了组织的未来形态，但他没等到让那个未来真正可行的技术。
第四个对照样本是 AI Native Engineering Org。代表性的实践者包括 Microsoft 的 Tim Bozarth 、 Atlassian 的 Taroon Mandhana 、 1Password 的 Nancy Wang 、以及 Cursor 、 Devin 等 AI 原生公司。
这一派的共同特征是：不重画组织架构图，缩小团队尺寸（从 8 到 10 人压到 3 到 6 人），缩短规划周期（从 12 到 18 个月压到一个季度甚至 8 周），把更多时间投入到 plan 和 validate ，用 AI Agent 接管标准化的 operate 工作。
它的潜在风险是容易停在表面——很多组织以为给员工买了 Copilot License 就完成了 AI 原生转型，实际上从使用 AI 工具到 AI First 工作动线还有很远的距离。
腾讯研究院报告里用的那个公式抓住了这点：组织竞争力 = 人才密度 × AI 杠杆 / 组织摩擦。
只买工具是抬高了 AI 杠杆的上限，但如果人才密度低（团队里大多是普通员工不是超级个体）、组织摩擦高（决策链路冗长），最终效果会被打很大折扣。
把这四种范式拉到一起对比，会发现它们是软件研发组织"去岗位化"运动的一条连续光谱——从最保守的 Team Topologies （保留岗位，优化协作），到最激进的 Holacracy （彻底废除岗位），再到当下 AI Native Org （不改架构图但重塑运行逻辑）。
最值得注意的是， AI Native Org 并不是这四者中最激进的——Holacracy 在意识形态上比它激进得多。但 AI Native Org 是唯一一个能真正落地的激进派。
当任务生命周期取代岗位说明书
把脉络线和格局面叠在一起看，能浮出一些只在交叉点上才看得见的东西。
岗位制在软件行业的成熟用了大约二十年（ 2000 到 2020 ），它形成了非常厚的组织肌肉记忆——HR 制度、薪酬体系、晋升通道、培训体系、监管框架，全都建立在"岗位是组织的基本单元"这个假设之上。
这就解释了一个看起来奇怪的现象——AI 能力已经强到足够支撑超级个体的时代了，但组织架构图基本没怎么变。为什么？因为组织变革有它自己的物理定律——结构惯性的破除速度永远慢于能力跃迁的速度。
Tim Bozarth 说"我们没有重画组织架构"， Taroon 说"组织架构图看起来一样，但工作怎么发生已经完全不同"，这两句话听起来温和，其实在描述一种深刻的撕裂——表层结构和底层运行机制开始分离。
这种撕裂本身就是个不稳定状态。它必须以某种方式收敛。
未来五到十年最可能的剧本，是双轨制长期共存。大型成熟企业保留岗位制的表层结构（用于 HR 、合规、薪酬），但在内部运行上嵌入角色制的运行机制。小型 AI 原生公司从第一天就跑角色制。两类组织在人才市场上互相争夺，超级个体逐渐向小型 AI 原生公司流动，大型企业被迫加速内部改革。
最后形成的可能是一种嵌套结构——大公司外面是岗位制的壳，里面是几百上千个 3 到 6 人的小蜂巢，每个蜂巢内部跑角色制。这本质上就是龚银描述的"5000 人变 1000 个小团队"的图景。
但最危险的剧本是组织摩擦反噬技术杠杆。组织买了一堆 AI 工具，但 HR 体系、晋升通道、绩效考核、合规框架都没跟上。结果 AI 杠杆被组织摩擦吃掉，超级个体在组织里找不到位置——"我做的事跨了三个岗位，我应该汇报给谁？""我贡献了团队 80%的产出，但绩效只能按我的岗位评？"——最终选择离开。
组织看起来在做 AI 转型，实际上在驱赶最有能力使用 AI 的人。这种假转型在 2026 到 2028 年会有大量真实案例。
螺丝钉的反面是什么
文章开头讲了泰勒和福特怎么把人变成螺丝钉，讲了写代码的人见不到用户，见到用户的人不写代码。
如果岗位制让人变成了螺丝钉，那么角色制让人变成了什么？
不是回到工业革命前的工匠——工匠是一辈子做同一件事的人，他和螺丝钉的区别只在于他对整个产品有掌控感。
新形态下的工程师，更像是一种多重身份的指挥家。他在创意阶段是探险家，在构建阶段是建筑师，在优化阶段是医生，在增长阶段是科学家，在维护阶段是园丁。这些不是分裂，而是同一个人的不同切面。
这其实回到了一个更古老的人类理想——亚里士多德的实践智慧，马克思的自由全面发展的人，王阳明的知行合一。他们都拒绝把人简化成单一功能的执行者，都相信一个完整的人应该能在不同情境中调动不同的能力。
工业革命让这种理想在大规模生产面前破产了。 AI 革命，可能正在把它带回来。
不是因为 AI 让我们变成了超人，而是因为 AI 拿走了那些把我们困在螺丝钉位置上的标准化工作。剩下的，是只有完整的人才能做的事——判断、品味、决策、整合、关怀、想象。
这是一个非常乐观的可能性。它会不会真的发生，取决于组织有没有勇气放弃岗位制提供的确定性，去拥抱角色制要求的流动性。
很多组织没有这个勇气。但只要有一些组织有，它们就会跑赢其他人。
岗位是工业时代留给我们的脚手架，它支撑了一座座工厂大厦的建成。但脚手架不是大厦本身。当大厦建好，脚手架就该拆了。
