文｜《中國企業家》記者 見習記者 孫欣

記者 王怡潔

見習編輯｜李原 編輯｜何伊凡

圖片來源｜中企圖庫

2026年4月17～18日，在《中國企業家》雜誌主辦的2026（第十八屆）《中國企業家》商界木蘭年會上，圍繞AI時代企業如何實現組織與產品的進化，釘釘創始人兼CEO陳航（阿里花名「無招」）出席並作了開幕演講，分享了他的深度思考。

以下為精彩觀點：

1.AI時代的核心並不是讓員工更高效，而是一個組織、一個企業甚至一個個體進行生產關係的重構、決策體系的重構和整個協同方式的重構。

2.目前許多公司或許還在購買軟件，或自行開發軟件，但可以斷言，軟件時代已徹底終結。

3.軟件已經變成「日拋品」，正朝着按需生產、按日進化的方向發展。

4.AI發展到現在絕非如大家所想，不僅僅是與語音助手進行簡單的交流互動，或是開展情感層面的溝通，真正的意義在於讓你身邊存在一個超級智能體。

5.如果老闆發現有專注於鑽研AI的年輕人才，一定要讓他幫助公司開展改革。

6.未來每家公司或許都會構建自身的智能中樞，或者配備專屬的小型模型，用於存儲公司的敏感數據，避免數據外流的情況發生。

以下為演講全文（有刪減）：

新的時代已至，智能體的成長速度遠超一般個人的成長速度，企業在組織、執行等工作方式上會發生何種改變？

今天，大多數人都會聽到一個聲音——「效率提升」。但蒸汽機時代最核心的事情並不是讓馬跑得快，而是工廠制度的建立。比如，福特汽車將海量的機器設備導入生產線，人類的生產效率得到了巨大提升，這是它本身的制度和工作方式的改變。互聯網時代的核心也並非信息跑得更快，而是信息生產方式和傳遞方式發生了根本性改變。

因此，AI時代的核心並不是讓員工更高效，而是一個組織、一個企業甚至一個個體，如何進行生產關係的重構、決策體系的重構和整個協同方式的重構。

如今，釘釘已經沒有傳統的財務、設計師和人事團隊，工作方式已經徹底改變，一些崗位交互的對象不再是人，很多都在跟AI打交道。

傳統組織的首要工作內容往往是「拼命寫文檔」，進入到AI時代後，互聯網企業更要率先改革。因為AI瀏覽文檔、寫文檔的整理分析能力遠超人類。因此，寫文檔也要逐步演變為每家公司重新構建自身的中樞系統，中樞系統會持續且全方位地分析公司內的所有數據與文檔。若有問題，直接向AI詢問即可。

目前許多公司或許還在購買軟件，或自行開發軟件。但可以斷言的是，軟件時代已徹底終結。

因為未來所有軟件都將實現即時生成。

無論以往代碼系統多麼複雜，只需將系統界面和原代碼庫提供給相應工具，即可實現代碼的立即重寫。軟件已經變成「日拋品」，如同過去人們配眼鏡需前往眼鏡店，而現在多使用日拋型隱形眼鏡，依據不同場景佩戴，使用後即可丟棄。軟件正朝着按需生產、按日進化的方向發展。

過去，規模稍大的企業，從總裁、總監、經理到執行層，通常存在5～7層的彙報體系。如今這種體系的中間層正逐漸消失，管理層可直接對接一線員工，將架構層級變為1～3層。

數據的透明化使得決策層能夠與一線執行過程的數據直接相連。這可謂是真正意義上的「上帝之眼」，老闆不需要靠中層彙報，就知道所有團隊的情況。以往那種需拼命彙報與討論的情形已不復存在，信息傳導幾乎不存在延遲。決策層可以清晰了解一線執行人員，包括銷售、生產、服務、設計等崗位人員的工作表現，所有情況完全透明。

例如，若今日有人拜訪聯想集團，我會立刻知曉，並能了解此次拜訪的過程狀況、結果、以及對方的反饋等。所有這些信息均會自動分析，信息損耗幾乎為零。

傳統時代衆多領域也存在「專家」工種。以軟件行業為例，涉及產品經理、設計師、工程師等各類專業人員。而如今，藉助AI能讓一個人極大地拓展其能力邊界。過去一個人獨立開辦一家公司的難度相當大，現在一個人在本不擅長的領域也能有所作為。

例如，如果我是工程師而非設計師，會有AI工具幫助我完成所有設計工作。如果我是工程師且不擅長與人溝通，也會有AI輔助我進行指導。將所有市場、法律、技術、數據方面的要素賦能給AI工具，每個人都可以成為「超級個體」，而企業將逐漸演變為一種記憶體。

過去，企業員工若離職，公司的諸多經驗會隨之流失。就組織層面而言，這是因為公司缺乏一個真正能夠承載經驗或公司標識的載體。而現在，公司所發生的每一件事，其相關記憶均會存儲於公司內部，所有數據都會被AI解析。例如，公司召開的所有會議、每位員工拜訪客戶以及銷售服務的全過程都會被AI記錄下來。

以往新員工入職時，員工可能對過往情況並不了解，而且存在知曉結果卻不明原因的狀況。比如，一個公司成交轉化率或銷售額下降時，需要層層排查原因。但如今，無需詢問，「悟空」就能即刻告知你業績下降的原因。以往所謂的「虛擬組織」將轉變為實體，它不再只是想象中的空殼和一個名稱，公司真正擁有了自身的記憶與思考能力。

過去，傳統組織採用的還是人管人的模式，由人來追蹤業績。當下，AI可以進行數據分析並給出指導，追蹤事務完成情況。過去，通常是經驗豐富的師傅憑藉自身經驗，「幫帶」新人。如今，智能系統能夠學習這些老師傅的工作過程，他如何思考，怎麼做事情，無論是聽覺信息、視覺信息還是手工操作，都會被AI學習。一旦AI系統學會這些技能，便會自主進行分析並執行相應任務，且能實現自我驅動。

我們有一個真實案例：一家位於義烏、專門做星空燈的中國頭部企業，擁有約100多名員工。該企業和各種各樣的軟件公司合作，員工每天的工作內容是探尋各類市場機會，一旦發現商機，便籌備產品生產以及後續的上架事宜。

用了我們的「悟空」（釘釘旗下智能體產品）之後，該老闆上班第一件事情就告訴「悟空」：「你幫我分析一下淘寶、亞馬遜和全球各地的電商平台，公司在星空燈領域有何發展機會，如今有哪些新機遇。」

接到指令後，「悟空」自行打開淘寶進行查看，又打開亞馬遜對平台上的所有商品展開分析。分析過程中，將相關數據全部抓取下來，開展深入分析。在分析過程中，對每件商品的照片、標題、銷量、評價等信息進行自動分析。分析完畢後，會生成一份報告，告知選品分析的最新情況，報告涵蓋全球所有電商平台所售星空燈的分析結果，包括哪些星空燈可能為新品，哪些星空燈的銷量正在增長，以及從用戶反饋中洞察到的新機會。

在競爭對手星空燈的一條用戶評價中，有用戶提到將其放置在小孩床頭時，電流噪聲過大，導致孩子睡不好。這本是一則普通評價，但「悟空」系統會立即提示，當前公司存在一個新機會，可以嘗試生產消除電流噪聲的兒童床頭專用星空燈。根據這個選品報告，這個老闆決定開發新品。

接下來是具體操作層面。以往，公司需前往義烏或深圳，專門尋找工業設計及結構設計工程師，請求其協助進行結構設計，明確有哪些組件與零件。如今，只需將設計要求交付給「悟空」，讓其進行整體工藝設計分析。這一過程耗時約兩分鐘，從零件拆解生成圖，到工藝設計中的各個問題點，其輸出成果大約能達到國內普通結構硬件設計工程師90分的水平。

接下來，老闆又要求「悟空」做拆解工作，明確所需的所有零件，確定每個零件的成本，做模擬生產組裝，覈算加工費總和，進而明確產品定價策略。這個過程一共耗時6分鐘，所有零件均完成拆解，並明確了每個零件在中國的批發價格，同時對零件的特點、組合組裝生產方式以及所需加工方式均進行了全面分析。

過去，老闆需要尋找專業工廠，並從各家工廠收集信息，由硬件工程師進行組合。專業人員向老闆彙報硬件生產所需費用及零件數量，再安排生產排班。用了「悟空」後，便能即刻開展排班規劃，人員會依據各生產零件間的關聯關係，以及最終組裝生產的依存關係，從公司員工的特點出發，自動規劃生產時間，安排跟進人員，完成全面排班。系統也會根據公司過往合作伙伴的情況，自動預判最合適的工廠，什麼時候交貨，在哪裏進行組裝等。

產品生產完成後，便進入運營階段。傳統電商運營中，團隊除協同客服、處理履約與交付事宜外，還需長期緊盯競爭對手動態，每天覆盤全平台店鋪數據。如今通過「悟空」系統，運營人員只需下達指令，系統即可自動監測競爭品牌旗艦店的新品動向，每日生成結構化分析報告，清晰呈現對手的上新節奏、產品策略與市場動作。一旦競品推出新款，系統會自動評估其銷量、影響力與增長勢能，並直接給出可執行的應對策略與操作建議，大幅提升決策效率。

這位電商老闆使用了「悟空」後，大受震撼。這背後也折射出：中國有高度集中的製造體系與全鏈路數據沉澱。國內海量的製造企業、高度協同的產業帶佈局，在設計、生產、流通、銷售等環節，積累了全球最豐富的產業數據。未來，當各垂直領域的數據充分融合，訓練模型，中國將有望誕生掌握全產業知識、具備全球競爭力的最頂尖的模型公司。

目前，美國的一些模型公司和產品，如OpenAI、Gimini等，看似實力強勁，但一旦涉及生產、運營及銷售領域，無法與中國比擬。在生產製造方面，中國的領先地位毋庸置疑。

實際上，AI發展到現在已經絕非大家所想，僅僅是與語音助手進行簡單的交流互動，或是開展情感層面的溝通，真正的意義在於讓你身邊出現了一個超級智能體。倘若你能夠將公司的全部數據提供給它，它能幫你完成許多超乎想象的事務。當然，這也涉及到一個關鍵概念，即公司中必須有至少一位真正精通相關業務的人員，且此人需保持絕對的信念。

這與2004年前後，有人提議去淘寶做電商的情形頗為相似。當時，99%的人都認為淘寶上充斥着騙子和假貨。我2010年回國時，淘寶約有近300多萬家商家，其中將近40萬商家每年的營業額超過100萬元。這些人不會聲張，他們在悶聲發財。如今的AI也是如此，真正秉持AI信仰、真正了解AI、懂得如何運用AI，並且能夠切實助力企業在組織結構、決策方式、工作方式等方面進行全面AI化改革的人，依舊是少數。

公司裏面一定要有人堅信AI。如果老闆發現有專注於鑽研AI的年輕人才，一定要讓他幫助公司開展改革。否則，以公司內諸多部門為例，採購軟件與進行軟件維護的人員往往會聲稱相關技術尚不成熟，存在各類問題。待兩三年後再審視，若對手能將公司數據充分利用，本公司與對方公司之間的最大差距，便會體現為迭代速度的差距。別人迭代速度以天為單位計算，而你公司的迭代周期最長為一個月，如此一來，差距很快就會顯現。

像義烏、深圳等地已經有許多公司將AI運用得十分出色，他們每日都會向「悟空」提出建議。然而，每次我詢問這些公司為何不對外分享工作經驗時，他們將此視為「獨門祕籍」，自然不會輕易告知他人。但我們作為平台方，希望所有用戶都能了解相關信息。

當下的時代存在兩類人群：一類是對AI有所了解的人，另一類是對AI缺乏了解的人。大部分人往往更傾向於聽取他人的評價，但較少親自去實踐體驗。前文提及的老闆是真正把AI用起來的人，其工作方式和組織結構都發生了徹底的改變。

總而言之，究竟什麼是現代化的組織？若公司中仍有人以撰寫文檔為主要工作，並以此自傲，認為自己撰寫的文檔數量衆多，這樣的公司必然屬於過去式。

不準耗費人力去寫文檔是當前釘釘工作方式的基本原則。同時，會議期間也不需要做筆記，所有事務均依靠AI處理，討論問題就使用白板，在板上隨便畫隨便寫，這是人類最自然的溝通方式。溝通完之後拍張照片全部結束，照片、會議過程對話的語音全用AI自動分析、總結變成會議紀要，AI再進行後續跟進。撰寫文檔的時代已然過去，那些擅長撰寫文檔、依靠層層彙報和精細分工的工作模式也隨之終結。

若公司內部仍存在大量分工，且多層級架構已然形成，應儘可能壓縮層級。當中間管理層不再承擔所有流程操作與分析工作時，從理論層面而言，人們會質疑設定中間管理層的必要性，為何其職責不是單純的分析與指導？其核心問題在於缺乏數據支持。

因此，公司推行AI的舉措最容易導入的事情，就是要求公司內所有的工作溝通和交流均引入AI進行記錄，我們將此稱為「聽記」。

當然，這可能涉及前文提及的數據安全問題。未來每家公司或許都會構建自身的智能中樞，或者配備專屬的小型模型，用於存儲公司的敏感數據，避免數據外流的情況發生。這一舉措本質上就是每一個人都要成為一個智能體，不再通過層層彙報的方式，去進行管理。

一家公司若要成為一個AI原生組織，其最基本的原則在於用AI對所有流程進行分析與梳理。這個過程不再依賴人工進行整理、總結及存檔，而是跨越中間層級，直接對一線流程展開分析與指導。精細分工模式已經不再適用，「日拋型」軟件將不斷湧現。這些軟件可根據需求自動生成，無需尋求軟件公司定製或修復。

如果你的公司有人跟你說，寫不出軟件，你來找我！釘釘可以保證不管什麼樣的軟件訴求，「悟空」都能完成，而且寫出來的結果遠超大部分軟件公司。