陈天桥发文谈管理：认知升级时，KPI为何失效了？
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作者 | 第一财经 钱童心
“当管理退出舞台，认知开始升起。”“当新物种遇见旧容器，KPI轰然倒塌！”这是盛达集团、天桥脑科学研究院创始人陈天桥近期提出的观点。
日前，陈天桥在社交平台发表了一篇题为《管理学的黄昏与智能的黎明——重写企业的生物学基因》的文章。他以富有洞见的视角指出：未来的企业，将不再依赖人类领导力，而是由智能扩展人引领前行。
陈天桥进一步阐释：“管理学不会消逝，但它将首次真正建立在智能（Intelligence）的基石之上，而非生物学（Biology）的废墟之上。”
据第一财经记者了解，陈天桥近期对人工智能领域进行了深入思考，他正在酝酿更具哲学思辨性的理论体系。
认识“新物种”
在最新文章中，陈天桥表示，随着具备高级认知能力的AI智能体（Agent）的出现，传统管理学所依赖的人类生物学基础（大脑的局限性）将被颠覆，企业需要从根本上重塑其组织基因，从“人类中心”的管理范式，转向“AI原生”（AI-Native）的认知范式。
在他看来，传统管理学是一套为弥补人类认知缺陷（如有限记忆、有限带宽、动机衰减）而建立的“纠偏系统”。当执行工作的主体从人类变为拥有永恒记忆、全息认知、内生进化能力的AI智能体时，这套系统的根基便“崩塌”了。未来的变革不是用AI优化管理，而是让“管理”本身退出历史舞台，让位于基于智能体认知特性的全新型组织形态——“AI原生”企业。
“当执行依赖人类时，企业是一个为适配大脑缺陷而构建的制度容器。”陈天桥表示。在他看来，AI Agent的介入，将在“认知解剖学”层面对现有的企业管理体系进行彻底重构。
他从“认知解剖学”角度对比了人类员工与智能体，指出了三大本质差异：记忆的连续性（永恒记忆 vs 瞬时易碎）；认知的全息性（全量对齐 vs 层级过滤）；进化的内生性（奖励模型驱动 vs 多巴胺驱动）。通过这些比较，智能体的优势得以凸显——它们具备“连续记忆、全息认知、内生进化”的能力。“这不是更强的员工，而是基于不同物理规则运转的新物种。”陈天桥强调。
传统体系正在崩塌
当新物种遇到旧容器，KPI崩盘了！“我们需要KPI，原本是因为人类容易迷失方向。但对于时刻锁定目标函数的智能体而言，僵化的KPI指标反而限制了它在无限解空间中寻找更优路径的可能性。”陈天桥称，“这就好比给自动驾驶汽车画死了一条轨道，却期待它能躲避突发障碍。”
另一方面，传统的流程与监督体系也在崩塌，从“纠偏”变成了“冗余”。陈天桥对此解释称，这是由于传统的监督机制本是盯着人别犯错，但在智能体内部，理解即执行，感知即行动，监督不再基于对执行过程的怀疑，而是基于对目标定义的再校准。
最后，陈天桥提出了企业的终极形态——“AI原生”的定义。“AI原生企业呼唤一种全新的操作系统，一种不再致力于资源规划，而是致力于认知演化的全息神经系统。”他表示。
根据陈天桥对“AI原生”企业的定义，涵盖了五个维度：架构即智能——企业架构的设计目标，从“管控风险”转变为“最大化数据吞吐与智能涌现”；增长即复利——企业的估值逻辑不再取决于人员（headcount）的规模，而取决于认知结构复利的速度；记忆即演化——企业必须拥有一个可读写、可进化的长期记忆中枢（Long-term Memory），所有的决策逻辑、交互历史与隐性知识，都被实时向量化，沉淀为组织的“潜意识”；执行即训练——所有部门本质上都是“模型训练部门”，每一次业务交互，都是对企业内部“世界模型”的一次贝叶斯更新；人即意义——人类从“燃料”的角色中退出，升维为“意图策展人”与“认知架构师”。
陈天桥发表关于管理学的文章，正值人工智能深刻改变企业运营方式的当下。12月1日，咨询公司埃森哲宣布，将通过与OpenAI的合作，为其数万名IT专业人员配备ChatGPT Enterprise软件应用，同时加快各岗位员工人工智能技能提升。
近期，人工智能对企业组织架构的影响也引发全球关注。根据管理咨询公司Management Consulted的研究观点，人工智能减少了对通才分析师的需求，企业借助人工智能就能处理大量基础数据，对于人才的需求正转向“更多处于职业中期、具有专业知识储备的”员工。
咨询公司Alvarez&Marsal则提出企业的架构转向“盒式模型”——一些企业的高级员工和初级员工的数量正变得更加接近，因为这种模型更依赖经验丰富的专业人士，而不是大量的初级分析师，人工智能将提升分析能力并减少对初级员工的需求。
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