采写/艾小智

编辑/万天南

2026年，不少企业的管理层都遇上了一种说不出的憋屈。

系统越买越多，屏幕越来越花哨，员工几秒钟就能生成一份图文并茂的方案汇报。然而到了月底算账，该延期的项目还是延期，跨部门开会依然吵成一团，客户的实际需求还是没人及时响应。更讽刺的是，许多员工学会了用智能工具生成海量看似专业、实则无人阅读的材料，专门用来应付内部考核。

Moka AI在2026年秋季针对数百家企业的一份调研指出：超过八成的企业从未真正从智能化协作的角度梳理过内部的分工，七成以上的管理者承认根本量化不出新技术给业务带来了多少真金白银的回报。

很多带团队的人突然发现，自己过去几十年来屡试不爽的管理规矩，如今正在面临卡壳。

著名管理学者陈春花教授在其新书《AI时代的管理》前言中提出了一个极其刺痛的问题：“如果今天你所有的管理经验都被清零，你还能凭什么驾驭未来？”

这绝非危言耸听。现代管理学百年来建立的大厦，正在遭遇前所未有的松动。当老套路彻底失灵，带团队的人到底面临着哪些真问题？手头的管理动作究竟该如何调整？

报表快了千倍，决策却依然要等一个月

企业引入智能技术后遇到的第一个难题，就是表面效率与真实效益的严重脱节。

陈春花教授在书中剖析了这种“AI增益悖论”：许多公司处处能看到智能软件，唯独在真实的利润和周转率上看不到改变。

很多管理层乐于对外宣称，财务软件把报表的生成时间从过去的一周压缩到了十分钟。这确实是一种进步，但很难算作经营上的增益。如果报表十分钟就做好了，背后却依然保留着层层汇报的官僚链条，一项实际开支仍要走完五级审批，在半个月后的例会上才能最终拍板，那么这节省出来的几天时间，在漫长的决策拖延面前根本不值一提。

这种做法，就像是给一辆木制马车加装了航空发动机，沉重的车轴根本经不起这种冲击。流程本身如果充满阻碍，盲目引入快节奏的软件，只会把原本不合理的审批和内耗以更快的速度放大。

问题的根源在于，百年来通行的计划体系正在失去作用。

过去企业习惯在每年第四季度花费数月进行拉锯式博弈，销售、财务与生产部门互相试探，最后拼凑出一份妥协出来的年度经营预算。这种预算制度本质上是一种资源的预先封锁。一旦额度在年初被定死，资金和人力就失去了流动的可能。年中如果出现突发的新商机，往往因为没有预算额度而被迫错过；那些已经被证明过时的老项目，却因为拥有合法预算，继续大把消耗真金白银。

工业时代的计划基于低频的季度回顾，而今天的市场需求变化以秒为单位计算。守着半年前写好的计划书去应对瞬息万变的市场，本身就是一种极具风险的刻舟求剑。

陈春花教授在书中给出了一个深刻的判断：AI时代颠覆的不是管理，而是把人当机器的管理。把员工当成执行齿轮的老规矩不改，企业哪怕买再多算力，也只是在低水平的死循环里打转。

还在按岗位分工，公司正在把员工逼成“守地盘的齿轮”

第二个普遍的痛点，出在传统的岗位分工上。

很多公司习惯依靠详尽的职位说明书来管人，从职责范围、汇报线到考核标准，规定得密不透风。这种做法在过去稳定的大规模生产中极其有效，因为每个人只需要守好自己的工位即可。

但在技术高度成熟的今天，凡是能被写成固定步骤的重复性事务，软件的处理速度和准确率都远远超过人力。

陈教授指出：“静态岗位是工业时代的遗嘱，而动态角色是AI时代的入场券。”

当一个岗位的大部分基础工作被工具接管，剩下的事务几乎全是需要跨职能协同的复杂难题。如果管理者依然按过去的岗位边界去要求员工，实际上是在人为搭建部门墙。市场部推给运营部，运营部推给技术部，每个人都在理直气壮地说这不属于自己的职责范围。

书里给出了一句极其辛辣的总结：“岗位是用来守地盘的，角色是用来打胜仗的。”

为了证明打破岗位的威力，陈春花教授在第4章记录了一家年营收过百亿的跨境电商S公司（化名）的真实变革。这家员工过万的巨头过去拥有3000名设计师和5000名文案，内部实行严格的职能分工。一款新品从发现海外流行趋势到最终上架，要经过调研、排期、翻译、法务审核等漫长的接力链条，平均耗时14天。据公司内部统计，将近四成的黄金销售期都在内部沟通中被无端损耗。

为了自救，S公司彻底拆除了原有的独立职能部门，建立起一套基于智能系统编排的敏捷中枢。他们不再招聘单一技能的执行人员，而是设立了全栈项目主理人。系统实时爬取海外社交媒体的流行动态，自动生成设计草图与多语种文案，主理人凭借专业审美进行筛选决策。重组后，新品上架周期从14天断崖式缩短到了4小时，爆款命中率提升了3倍，整体人力成本同时下降了40%。

这个案例给所有管理者的启示非常直接：未来的组织不再是一座层级森严的金字塔，而是一张随时随任务重组的网络。

企业要学会废弃那些死板的岗位职责，改为推行任务驱动的角色制。人随任务走，角色随场景建立，当一项任务启动，各路人手迅速补位，任务完成立刻解散，进入下一次任务的组队。唯有让人员流动起来，团队才能跑赢外部的变化。

别拿打卡软件盯人，去查谁在给系统补漏洞

组织架构松绑之后，管理者最关心的实操问题随之浮现：考核到底该怎么抓？日常管理到底该管什么？

不少管理者因为失去了对过程的直接视线而感到极度焦虑，于是变本加厉地使用数字化手段去监控员工。统计员工每天敲击键盘的次数、监测屏幕活动轨迹、核对每小时的软件在线记录。

陈春花教授在《AI时代的管理》第6章中直接给出了警告：如果管理者依然把精力放在检查员工敲击键盘的频率上，那不仅是愚蠢，更是在鼓励员工进行“低水平的勤奋表演”。当监督走向极端，换来的只会是全员针对系统的作弊，团队最宝贵的自驱力会被彻底扼杀。

在智能时代，控制的真正意义在于提供导航，避免迷失方向，绝非修筑高墙把人围死。带团队的人想要走出迷茫，必须在手头完成三项坚决的动作转变：

第一，把计划从静态预测转变为动态巡航。

不要再强求团队提交一个一成不变的年度目标数字。陈春花教授建议管理者建立一套类似于自动驾驶的红绿灯机制。在日常业务波动范围内，由系统根据数据自动调配资源，管理者无需过问琐碎审批；当核心经营指标出现偏离时，系统提供备选处置方案，由管理者进行决策；唯有在遭遇行业突变等重大事件时，管理者才紧急介入并接管指挥权。这能让管理者从繁重琐碎的日常调度中抽身，聚焦于对重大方向的把控。

第二，把考核从统计工时转变为奖励经验共享。

既然基础工作已经被自动化工具大幅简化，按出勤时间给薪酬的逻辑就必须调整。聪明的管理者应当考核经验贡献。

在书中记载的跨境电商T公司（化名）案例中，企业果断取消了个人销售额指标，转向考核员工为公共知识库输入了多少经过实战检验的高效话术，考核员工在日常使用中修正了多少算法漏洞。员工很快发现，把自己摸索出来的经验变成团队共享的工具，能获得长期的系统分润。大家自发地把技巧公开，全团队的成交转化水平随之大幅提升。考核的核心应当是谁让整个团队变得更聪明，而不是谁在工位上熬得最久。

第三，在关键决策点保留人类最后的判断防线。

系统计算的是冷冰冰的数字和概率，但真实商业世界充满了复杂的情感与伦理。在全书第5章中，作者记录了一个关于金融风控推演的场景：智能系统调取海量数据后，测算出如果裁掉15%被判定为绩效不佳的老员工，每年能直接省下180万美元的成本。

但CEO林峰在签字前按下了暂停键。他敏锐地发现，这批老员工之所以在系统数据上表现平平，是因为他们长期顶在一线维护着全公司最棘手、信贷情况最复杂的老客户。算法能轻易抓取资金流水的波动，却无法理解面对面交流中建立起的长久信任。

林峰没有盲目听从系统的裁撤建议，而是将这批经验丰富的老手转型为业务导师，教系统识别客户在商务谈判中的真实心理，在风控规则中加入人性维度的判断。半年后，由这批老经理带队的业务组，高难度客户的留存转化率反而提升了四成。

这个场景给管理者敲响了警钟：机器负责效率，人类负责意义。系统只能在历史数据中寻找局部捷径，它无法替企业承担长期信用的重量。管理者必须充当团队的道德指引，在冰冷的算力数据上搭一层人文关怀。

陈春花教授在书中写道：“传统管理者通过流程控制人，有效的管理者通过角色成就人。”

管理的本质从不改变，始终在于激发潜能。当机械而重复的劳动被技术逐渐接管，带团队的人终于可以从繁琐的监工牢笼中解脱出来。不再把人当成零件，敢于用弹性的角色去承载每个人的长板，在数字时代守住人性的温度，这才是带队伍穿越周期、持续打胜仗的真正底气。