洞察
AI、管理层级与层级制的未来
每一张组织架构图都是对一个几乎再无人问津的问题的回答：传递知识的成本是多少？\n\n二十五年前，经济学家路易斯·加里卡诺（Luis Garicano）给出了我们所见过的对层级最清晰的解释。组织建立层级是因为知识昂贵。你无法让每个人都知道所有事，所以你让绝大多数人处理常规案件，并将例外情况向上分发给懂得更多的人。层级并非身份的象征，而是稀缺专业知识的压缩装置。\n\n## 层级一直是一种技术\n\n这意味着层级一直是一种技术，而技术都带有假设。加里卡诺的假设是：获取知识成本高昂，传递知识成本也高昂。这一假设现在正明显松动。证据比各种口号所暗示的要奇特得多。\n\n一份2025年的NBER工作论文通过1600万名员工的简历，重建了2500多家美国上市公司的内部层级。结果显示，平均每家公司大约有十个层级。正如理论所预测的那样，公司在经历需求冲击后增加了层级，而值得注意的是，在采用AI后，它们扁平化了层级。更便宜的知识，更少的分发站。\n\n但一项针对意大利企业的纵向研究却发现了近乎相反的结果：投资于新兴信息技术的企业层级变得更深，管理幅度更窄，中层管理人员更多。哈佛商学院最近的一篇工作论文预测，扁平化、变窄和精简将同时发生。一篇关于知识经济中生成式AI的建模论文发现，随着AI能力越来越强，管理幅度实际上可能会变窄，因为必须有人去监督那些无论对错、表面上看起来都很合理的输出结果。\n\n那么：AI究竟会让组织扁平化，还是会让组织变得更厚重？研究结果莫衷一是，而我认为，这种分歧本身就是研究结果。\n\n## 层级并未消失\n\n层级并未消失。它们正在失去原有的工作，并寻找新的工作。\n\n当分发知识是主要工作时，管理者的价值在于贴近答案。你向上汇报是因为他们知道答案。如果去掉了这一点，层级便有两个未来。它可能成为一个控制层——负责审批、报告、验证以及对机器输出成果进行无休止的检查。或者，它可能成为我们从未认真设计过的一种东西：一个以他人的思维为产品的层级。\n\n大多数组织会不自觉地滑向控制，因为控制是清晰明了的。它能产生文档，能通过预算审查。那里也将存在真正的工作——必须有人来承担AI无法承担的判断。但是，一家将全部管理能力转化为质量保证职能的公司，等于悄然做出了决定：其员工是被管理的风险，而非可以汇聚的智慧。\n\n另一种选择并非变得更扁平。\n\n而是有着不同的负载方式。\n\n哈默（Hamel）和扎尼尼（Zanini）曾估计，过度的官僚主义每年给美国经济造成超过三万亿美元的损失，约占GDP的17%，并且该国拥有约2400万人的官僚阶层——平均每五个工人就有一个经理或行政人员。他们的结论是，官僚主义是对人类潜能的征税。我的看法略有不同。官僚主义是当协调问题已被解决而无人告知时，协调层所呈现的形态。\n\n我们即将解决大部分协调问题。问题在于，接下来我们要让这些层级做些什么。\n\n我的个人猜测是，在AI原生组织中，最有价值的管理者不会是那个知道最多或审查最多的人，而是其团队能提出最好问题的人。不是知识的分发者。而是环境的架构师。\n\n这是一份真正全新的工作，目前世界上没有任何一张组织架构图为它预留了职位格子。