独家专访 | 杨国安：用“杨三角3.0”打造AI时代的超强组织力

抖音热门 2025年09月25日 16:03 2 aa

受访 | 杨国安

采访 | 齐卿

生成式AI正以前所未有的速度影响着企业的战略规划、组织发展以及人才培养。企业如何培养AI时代的组织能力，如何开展人才建设？

本刊研究总监齐卿，受邀专访“组织能力杨三角”理论创始人、腾讯高级管理顾问、腾讯青腾教务长杨国安教授，详细探讨了AI时代组织发展与人才培养问题，希望对转型中的企业带来有益的借鉴。

杨国安教授在学术界和企业界都取得了卓越的成就。作为一名学者，“组织能力杨三角”模型，为组织管理理论做出了重要的贡献。在企业界，杨国安教授曾任宏碁（Acer）集团首席人力资源官，成功推动公司的世纪变革。作为腾讯集团长期高级管理顾问，深度参与组织的重大变革。

杨国安教授认为，作为一名学者，必须将教学、研究与企业实践三者有机结合。一位优秀的高管教练不仅需要具备出色的课堂表达能力，更需要有扎实的研究基础作为支撑；而研究则必须聚焦于解决实际问题，通过企业咨询和高管互动发现真实挑战，进而确定研究方向。这种“三位一体”的学术理念，既能从事学术研究，又能深入企业实践，实现了学术界与产业界的良性互动。

以下为采访实录。

AI时代，

组织能力的“变”与“不变”

杨三角理论作为组织能力研究的重要框架，历经三十余年发展，已从最初的1.0版本演进至如今的3.0版本，始终保持着核心框架的稳定性，同时不断适应时代变迁。这一理论的核心在于，企业持续成功取决于战略方向与组织能力的匹配。战略方向关乎企业能否洞彻并拥抱外部重要趋势，将资源聚焦于高成长、高利润领域；而组织能力则确保企业能够比竞争对手更快、更好地抓住机遇。这一基本逻辑在AI时代依然适用。

杨三角的三个基本要素始终未变（图 1）：首先是能不能？即公司员工能不能做出与组织能力（如创新、低成本、服务等）匹配的决策和行为。其次是愿不愿意？即让大家每天在工作中所关心、追求和重视的事情与公司所需的组织能力匹配。允不允许？即公司为员工创造了什么便于工作的管理环境和支持政策。

这三个要素共同构成了组织能力的基础，无论时代如何变迁，它们都是企业构建组织能力的关键维度。

图1组织能力杨三角框架

随着时代发展，杨三角理论经历了三次重要演进。杨三角1.0版本主要关注实体经济企业，如美的、海尔、联想等传统制造企业。在这一阶段，企业组织能力的核心是流程标准化、质量控制和成本管理。科层制组织结构在这一阶段表现出色，因为它适合环境稳定、工作内容可预测且能够标准化重复的场景。

杨三角2.0版本则聚焦于互联网和移动互联网企业，如腾讯、美团、滴滴、京东等。在这一阶段，互联网企业开始从消费互联网（2C）向产业互联网（2B）转型，不同业务模式对组织能力的要求截然不同。互联网企业的特点是知识密集型组织，工作内容创新性强，环境变化快，这要求组织更加灵活、扁平，强调自下而上的创新。

在这一阶段，企业组织能力的核心转变为用户导向、快速迭代和敏捷响应。传统的科层制组织在互联网企业中显得笨重低效，取而代之的是更加扁平、灵活的组织结构。同时，数据驱动决策成为关键能力，企业需要建立强大的数据分析和应用能力，以支持快速决策和产品迭代。

杨三角3.0版本则着眼于数字科技与人工智能时代。2022年底，随着ChatGPT等生成式AI的出现，AI技术成为焦点。数字科技不仅包括AI，还涵盖传感器、物联网、语音技术、大数据、VR/AR、机器人等众多领域。在这一背景下，企业业务日益多元化，既有传统产品销售，也拓展至服务领域；既有消费互联网业务，也有产业互联网业务。这要求组织管理模式更加平台化、生态化，能够尊重不同类型业务的特性，避免“一刀切”的管理方式。

在杨三角3.0版本中，组织能力的内涵进一步扩展。除了传统的用户导向和创新敏捷能力外，AI时代的组织还需要具备数据驱动、技术融合和智能决策能力。企业需要建立数据采集、清洗、标注和应用的完整能力体系，将AI技术与业务场景深度融合，创造新的价值。同时，组织文化需要更加开放包容，鼓励员工利用AI工具提升工作效率，探索新的工作方式。

在内核不变的基础上，面向AI时代，杨三角理论的内涵也在升级。在“能不能”方面，企业不仅需要传统的人才技能，还需要人才掌握AI工具应用能力。在“愿不愿”方面，企业需要建立鼓励员工主动探索AI应用的文化氛围。在“容不容许”方面，组织架构需要更加灵活，支持AI赋能的工作流程重构。

AI时代，

组织变革的三大趋势

在AI时代，组织架构将呈现三大明显趋势，这些趋势正在重新定义工作方式、管理角色和组织文化。

第一，工作边界将更加宽广。传统科层制组织的特点是分工极其细致，每个人都是一颗“螺丝钉”。但在AI时代，一个“碳基人”可能管理四五个"硅基人"（智能体），工作范围将显著扩大。AI可以完成许多标准化、重复性工作，使员工能够专注于更高价值的任务。例如，许多互联网企业的员工已经开始使用AI辅助编写代码，大幅提高工作效率。

AI技术的引入使工作内容发生了根本性变化。一方面，大量重复性、标准化的工作将被AI替代；另一方面，新的工作内容不断涌现，如AI模型训练、数据标注、智能体管理等。这种变化要求员工具备更强的系统思维和跨领域知识，能够理解和管理多个智能体的工作流程。同时，员工需要掌握与智能体协作的能力，包括任务分解、流程设计、结果评估等。

企业需要重新定义岗位职责，设计更加灵活的工作流程，支持员工与智能体的高效协作。例如，美的集团针对不同业务场景开发了“工厂智能体”和“家居智能体”，将AI能力嵌入具体业务流程，使一线员工能够通过简单的指令与智能体协作，完成原本需要多部门协调的复杂任务。这种工作方式的转变不仅提高了效率，还释放了员工的创造力，使他们能够专注于更具战略价值的工作。

第二，组织层级将更加扁平。传统科层制中，中层管理者主要承担审批、会议协调等职能，这些工作在AI时代将被大幅简化。AI可以自动处理大量信息，减少中间环节，使决策更加高效。

中层管理者角色将从管控转向服务、赋能和辅导，更多关注人才培养与发展，为员工提供成长空间。他们需要成为员工与技术之间的桥梁，帮助员工理解和应用AI工具，解决实际工作中的问题。同时，他们需要具备更强的数据分析能力，能够基于数据做出更准确的判断和决策。在一些企业中，中层管理者扮演着教练的角色，专注于培养团队成员的AI应用能力，而不是简单地监督工作进度。

第三，组织文化将更加鼓励自下而上的创新。AI时代需要更多自驱型、自下而上的创新能力。就像一锅爆米花，创新可能在任何地方迸发。企业需要营造鼓励探索、容许试错的文化氛围，让员工基于自身工作，主动利用AI工具改善流程、提升效率。同时，也要有自上而下的战略规划，实现顶层设计与基层创新的有机结合。

这种文化变革需要企业领导者的坚定支持和示范。领导者需要主动拥抱AI技术，展示其在实际工作中的应用价值。例如，一些企业要求高管团队必须掌握基本的AI工具使用技能，并在日常工作中积极应用。同时，企业需要建立相应的激励机制，鼓励员工提出创新想法并付诸实践。在评价体系上，除了关注结果，还需要重视创新过程和学习成长，营造安全的创新环境。

建立平台，而非中台

在人工智能技术迅猛发展的背景下，企业组织模式正经历深刻变革，平台化能力建设已成为企业适应AI时代的关键战略选择。

平台化组织与常见的中台概念存在本质区别。中台通常被理解为技术层面的“大中台、小前台”架构，强调技术能力的复用，但实践中往往陷入反复调整的困境。而平台化组织是一个更宏观的组织概念，它关注的是如何在企业整体架构中合理分配资源和能力。平台化组织将企业资源分为三层：第一层是基础资源类平台，如采购、客服、物流仓储等，通过集中化实现规模经济。第二层是技术能力类平台，包括数据、AI技术等。第三层是职能类平台，如HR、财务、品牌、营销、政府关系等。这种分层设计使企业既能避免重复建设，又能保持业务团队的灵活性和创新空间。

在AI时代，平台能力的分层结构进一步细化为三个关键层次：最基础的是AI基础设施层，包括算力、算法和数据。中间层是AI技术能力层，提供针对特定场景的AI工具和解决方案。最上层是应用层，支持一线员工基于自身工作需求，便捷地使用智能体（Agent）提升工作效率。这种分层架构使企业能够系统性地构建AI能力，而非零散地应用AI技术。

平台的关键在于把握平台与业务团队之间的平衡点。一方面，企业需要将共性资源和能力集中到平台层，避免各业务单元重复建设。另一方面，必须尊重不同业务的特性，给予业务团队足够的自主空间。这种平衡基于一个核心原则：如何让业务团队在各自领域取得成功，而非简单地加强管控。企业必须明确界定哪些能力应该集中到平台，哪些应该留给业务团队自主决策，这需要深入理解各业务的特性和需求。

拥抱AI：

“因地制宜”的企业文化

在人工智能技术迅猛发展的时代背景下，企业组织面临着前所未有的变革压力。传统企业与新兴AI原生企业在业务模式、工作方式和组织文化上存在根本性差异，这种差异使得“一刀切”式的企业文化管理模式难以适应多元化的业务需求。

企业在AI转型期，AI原生的业务和传统的业务截然不同，因此需要“因地制宜”式的企业文化。

企业的传统业务通常具有环境稳定、工作内容可预测且能够标准化重复的特点。工作边界划分非常细致，每个人都是一颗“螺丝钉”，专注于特定环节的工作。这种模式在环境稳定、工作内容可预测且能够标准化重复的场景中表现出色，能够实现规模经济和质量控制。

相比之下，AI原生业务则具有高度的不确定性、快速迭代和探索性。这类业务往往需要“极客”（Geek）类型的文化。组织更加扁平、灵活，决策更加分散，鼓励员工主动探索和创新。

实施“因地制宜”企业文化，需要组织采取以下系统性的方法来实现。

一是，业务分类与文化定位。企业首先需要对自身业务进行清晰分类，识别哪些是传统业务，哪些是AI原生业务或创新业务。不同类型的业务应有明确的文化定位，避免混淆和冲突。

二是，组织架构的差异化设计。在组织架构设计上，应为不同类型业务提供适合其发展的空间。对于传统业务，可以维持相对稳定的流程化管理。对于AI原生业务，则应提供更加扁平、灵活的组织环境。这种差异化设计使企业能够在保持核心业务稳定的同时，积极探索AI应用，培养新的能力。

三是，人才策略的针对性调整。针对不同文化环境，企业需要采取差异化的招聘、培养和激励策略。对于传统业务，可以继续重视流程执行能力和质量控制意识。对于AI原生业务，则应更加关注创新精神、技术能力和探索意愿。

四是，资源配置的精准化。在资源配置上，应根据业务特性和文化需求进行精准分配。传统业务可能需要更多的流程优化和质量控制资源；AI原生业务则需要更多的研发资金、计算资源和创新空间。

五是，构建双向沟通机制。这种沟通不应是单向的，而应是双向的。促进传统业务与AI原生业务之间的交流与学习，使传统业务能够吸收创新思维，AI原生业务也能借鉴成熟经验。

以汽车行业为例，传统汽车制造是一个高度复杂、成本高昂的系统工程。这种业务模式需要严格的流程控制、精确的执行和高度的协同，任何环节的失误都可能导致巨大的损失。因此，传统汽车制造形成了以流程化、标准化和层级化为特征的企业文化，强调质量控制、成本管理和风险规避。而AI驱动的自动驾驶业务，强调数据驱动、快速试错和自下而上的创新。

因此，汽车行业的AI转型可以采取“因地制宜”的文化战略：一方面，保持传统汽车制造业务的流程化、标准化管理；另一方面，为自动驾驶等AI业务提供更加扁平、灵活的组织环境。在实践中，一些领先汽车企业将自动驾驶业务独立出来，成立专门的创新部门或子公司，赋予其更大的自主权和更灵活的组织文化。从而更好地适应AI技术的快速发展和不确定性。

人才培养：

AI拥抱者与赋能者

AI时代的组织人才建设，企业领导者需要以身作则，展示对新技术的开放态度和学习精神。同时，企业需要建立安全的创新环境，鼓励员工尝试新方法，容许合理的失败。文化变革需要长期坚持，通过制度、流程、激励机制等多方面协同推进。

在人才培养方面，企业需要培养两类关键人才。一类是“AI拥抱者”，即愿意并能够利用AI优化自身工作的基层员工。另一类是“AI赋能者”，即能够搭建支撑AI平台的“桥梁型”人才。这些赋能者不仅需要懂AI技术，还要理解业务需求，帮助各业务板块轻松应用智能工具。

对于“AI拥抱者”的培养，企业可以通过内部培训、工作坊、实践项目等多种方式，帮助员工掌握基本的AI工具使用技能。关键是要将AI学习与实际工作紧密结合，让员工在解决真实问题的过程中掌握技能。例如，一些领先企业设立了“AI创新实验室”，鼓励员工利用工作时间探索AI应用，并将成功案例进行推广和复制。同时，有的企业在尝试建立激励机制，将AI应用能力纳入绩效考核体系，鼓励员工主动探索和应用AI工具。

对于“AI赋能者”的培养，则需要更加系统和深入。这类人才需要既懂业务又懂技术，能够将业务需求转化为技术解决方案。企业可以通过项目实践、轮岗交流、外部合作等方式，培养这类复合型人才。例如，和睦家医院培养了一批既懂医学又懂AI的专业人员，他们开发了"智能医院"系统，将AI应用于医疗诊断、患者管理等多个环节，显著提升了医疗服务质量和效率。

未来企业需要提高人才密度，更多雇佣能够熟练使用AI工具的人才。这不仅关乎个人发展，也关系到企业整体竞争力。同时，有的企业在尝试建立激励机制，企业文化需要更加透明、灵活，鼓励创新与协作。

在人才结构方面，企业需要重新评估各岗位的价值和需求，调整人才配置。一些重复性、标准化的工作可能被AI替代，而需要创造力、判断力和人际交往能力的工作将更加重要。企业需要建立动态的人才评估机制，及时调整人才策略。例如，一些企业已经开始设立“AI产品经理”岗位，负责将AI技术与业务需求对接，推动AI应用落地。

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相较于其他国家，中国企业在AI时代具有独特优势。首先，中国企业和消费者对创新技术接受度高，愿意尝试新事物。对比欧美市场，中国在移动支付、电子商务等领域的普及率位居世界前列，这种开放态度有利于AI应用的推广。其次，中国在数字化方面已有坚实的基础，线上数据丰富，为AI应用提供了重要原材料。企业内部运营数据的采集也相对完善，这为AI在应用层的创新创造了有利条件。

中国在工程师数量、AI专利和论文发表方面也处于领先地位，这为AI技术的发展提供了人才和知识基础。同时，中国庞大的市场规模为AI应用提供了丰富的试验场，加速了技术的迭代和优化。政府对AI发展的支持政策也为企业创造了良好的外部环境。

中国企业在AI应用方面呈现出“一快一慢”的特点：在应用层创新快，能够迅速将新技术转化为实际产品和服务；但在底层技术创新慢，对基础研究的投入相对不足。这种特点既是中国企业的优势，也是其面临的挑战。未来，中国企业需要在保持应用创新优势的同时，加大对基础研究的投入，提升核心竞争力。

展望未来，成功的组织将是那些能够平衡传统业务与创新探索、兼顾效率与灵活性、既尊重业务特性又善于整合平台资源的企业。在这个快速变化的时代，组织能力将成为企业最核心的竞争力，而持续学习与适应能力，则是每个组织成员必备的素质。

企业领导者需要认识到，AI不是简单的工具替代，而是组织模式的根本性变革。只有主动拥抱变化，重构组织能力，才能在AI时代保持竞争优势，实现可持续发展。正如历史所证明的，那些能够预见趋势、快速调整、持续创新的企业，终将在变革中脱颖而出，创造新的价值。