OpenExO创始人：中层的工作，正在被Agent抹平丨Peter Diamandis
公众号名称：晚点再听LaterCast
作者名称：Capihom
发布时间：2026-05-27 20:57
我们每天为你更新硅谷最新的 AI 创业与科技播客总结，让你与前沿保持同频。全文约 3900 字，如果你现在没有时间，试试转成播客稍后再听晚点再听LaterCast
“造一个功能，已经比开一场讨论这个功能的会更便宜。”
“公司需要围绕智能来架构，而不是围绕层级。”
“有没有一条高利润业务，两个人用 OpenClaw 就能在 60 到 90 天复制？”
这期节目请到 Salim Ismail，聊一个听起来很大、落到公司里又很具体的话题：organizational singularity，组织奇点。Salim 是《Exponential Organizations》的作者之一，也在做 Open ExO 和组织奇点相关项目。他们没有停在 AI 写邮件、做 PPT 这些单点效率上，而是把问题推到公司本身：审批、报表、流程、组织层级、SaaS 系统、董事会责任，都会被重新拆开。这期最刺耳的问题很简单：你公司里有没有一条高利润业务，能被两个人加一组 Agent 在 60 到 90 天里复制？
公司先被会议拖慢
Salim 从 Ronald Coase 1937 年关于公司的理论讲起。过去，公司变大有一个理由：在公司内部协调，比在市场上协调便宜。人都在工资单上，老板能下命令，流程能排起来。可 Agent 把执行成本压低以后，逻辑开始反转。一个网站功能，在大公司里要过品牌、隐私、IT、法务几层会；一个人在家打开 Vercel，用五分钟就能起出版本，还能让工具知道品牌规范和设计口味。
“造一个功能，已经比开一场讨论这个功能的会更便宜。”
Peter 补了一刀：工具还能一次生成十几个版本，直接拿去市场测试。大公司的协调成本没有消失，外部小团队的执行成本却突然掉下去。**真正危险的对手，未必是同赛道里最大的公司，而是看见你利润率、看见你流程慢，然后用 Agent 重做一遍的人。**这也是 Salim 反复提醒 CEO 的原因：高利润业务以前是护城河，现在也可能变成最显眼的靶子。
AI 项目失败，因为还套在旧流程里
Salim 说，今天公司里 80% 以上的 AI 项目失败得很惨。他给出的原因很直接：公司把 AI 塞进了人到人、人到人、人到人的旧流程里。审批链、瓶颈、部门边界，都是围绕人类组织起来的。把 AI 放进去，只会自动化旧瓶颈。就像早期电视只是把电台播音员搬到屏幕前，没有真正使用新媒介的能力。
“这些项目失败，是因为你把 AI 放进遗留组织，去自动化人类留下的瓶颈。”
他的结论是，AI native 公司不能继续围绕层级来设计。它要围绕智能来设计：目标如何被机器读懂，数据如何被调取，Agent 如何行动，哪些动作需要人批准，出错以后怎样回滚。对正在买一堆 AI SaaS 的公司来说，这个提醒很现实。只给每个部门发一个 Copilot，通常不会改变公司速度；把流程拆开、数据打通、权限写清楚，才可能产生组织级收益。
公司还剩一个责任外壳
如果执行和协调都被 AI 压低成本，公司还需要存在吗？Salim 的回答是需要。他用了一个词：fiduciary wedge，受托责任楔子。公司会越来越像一个目的容器、法律容器、责任容器。Agent 可以执行，API 可以调用，模型可以做判断，但商业责任、法律责任、对客户和董事会的责任，仍然要落在某个实体和某些人身上。
“公司会更像目的容器、受托容器、法律容器、责任容器。”
所以，公司不会消失，但里面装的东西会变。过去公司装的是部门、岗位、流程和会议；AI native 公司里会装资产、IP、Agent、数据、少量人和一套可审计的治理协议。人的角色也随之上移：看仪表盘、做异常处理、解决边界问题、提高效率。德国工厂里很多人不站在流水线边，却在做问题分析、流程改进和设计工作，Salim 借这个类比解释未来白领公司的变化。
Salim 还顺手展示了他们自己的出版方式：组织奇点这本书不会只做成静态纸书，因为每三天就有新工具、新案例改变方法论。他们打算把书发布成一个 AI，甚至提到会做成 Claude skill，让方法论保持更新。这个动作本身就是样板：知识不再只是写进文档，知识要变成能被调用、能迭代、能参与工作流的系统。
Agent 也要拿护照
他们把新组织的智能栈拆成几层：目的、感知、解释、决策、编排、学习。比如决策 Agent 认为应该收购一家创业公司，编排 Agent 就要去找目标、分析哪些公司适合并购、通知 corp dev、准备律师和法律 Agent。最后还要有学习回路：以前买过类似公司吗，结果如何，下次如何改进。组织奇点的核心，在于工作流层面出现递归自我改进，而不是简单堆出一群 Agent。
“每个 Agent 都应该有一本小护照，写清楚它被允许做什么。”
这套系统外面必须有 govern and assure，治理和保证。Salim 提到可信评测、可搜索日志、细粒度回滚、人类审核队列、策略控制 API、数据对象元信息、责任框架。原因很简单：Agent 会做疯狂的事，律师会担心它越权，安全团队会担心它暴露数据。好消息是，Agent 相对便宜，公司可以让一批 Agent 做事，再让另一批 Agent 监督它们，异常时通知人类、停止动作、回滚版本。
发票处理是他反复使用的例子。过去要确认货到了没有、供应商在系统里是否存在、合同是否有效、谁来批准付款。ERP 可能自动化了一两个环节，剩下仍靠人检查。Agent 版本会把整条链路跑完，并且每一轮都问：怎样让下一次更快、更准、更少人工介入。企业真正要买的，会从新软件席位转向一套能持续改进的流程机器，还要配套日志、权限、回滚和人类审核。
中层的协调工作会被压缩
组织结构变化最剧烈的地方，是中层。Salim 说，C-level 会变成责任持有者、仪表盘监督者、评估者和验证者。底层员工会被 Agent 增强，做更多监督和执行判断。中层过去很大一部分工作，是把一线数据重新包装成高层能吸收的报告，把跨部门信息协调起来，再推动下一轮会。Agent 进入以后，这个协调功能会下降约 90%。
“中层管理在现有公司里几乎完全在做协调，这个功能会下降约 90%。”
他估计，一个普通公司未来可以用过去 20% 到 25% 的人来运行。营销公司可能降到 10%，有监管或物理作业的公司会高一些。他举了一个电厂例子：原来 800 人，估计可以用 80 人运行。这个判断听起来很猛烈，Peter 也顺着问就业冲击。Salim 给的乐观版本是，未来会有更多公司被创建，创业会出现一波新繁荣。但对今天的员工来说，问题更具体：如果你的工作主要是汇总、转述、催办和排会，就要尽快转到异常处理、判断、流程设计和问题解决上。
别改老公司，去边缘重建
公司该怎么变？Salim 反复强调一条：不要试图修补现有系统。按照 Buckminster Fuller 的说法，旧系统很难被修好，要在边缘建一个新系统，让它变成新的重心。他举了 Nespresso 的例子：Nestle 从 1976 年开始做这个业务，放在母公司内部跑了十年，品牌、供应链、交付方式、客户主张都不匹配；后来放到独立空间，才跑出来。Apple 做 Mac、IBM 做 PC、AWS 从亚马逊边缘长出来，都属于类似逻辑。
“你不能修补现有系统，要在边缘建立一个新系统，让它成为新的重力中心。”
Peter 也承认，他在一个约 100 人的公司里试过内部推动，还是推不动，只能另起一个组织。Salim 的建议很硬：50 人以下的公司，可以在全公司内暴力推进；超过 50 人，就不要硬撞免疫系统。边缘组织必须向 CEO 汇报，董事会也要给 CEO 充分支持。因为它很可能会蚕食母公司的旧利润、旧流程和旧岗位，如果没有最高层背书，会被旧组织自然压回去。
先迁一条流程，再做数字孪生
Salim 把迁移方法叫 Rewrite。第一步是 backcasting：先想清楚未来 AI native 公司长什么样，再倒推五年、三年、现在该做什么。第二步是给公司打分，例如组织阻力有多大，AI 是否已经是一等公民。第三步是挑最清楚、最可描述的工作流，像发票处理、收货确认、需求预测，把它们完整记录下来。难点在 tacit knowledge，很多人做视频制作、财务审核、客户运营时，细节在脑子里，没有文档。
“你在边缘建立 AI native 数字孪生，把工作流一个一个迁过去。”
然后是削掉审批层，直到流程真的变短；再在边缘建数字孪生，复制数据，把一条流程平行跑起来。出错也不会伤到母舰。等新流程出现递归改进，质量也经得起检查，再慢慢废掉旧流程，迁下一条。Salim 估计，一旦数字孪生真正跑起来，性能提升可能达到 100 倍：过去 100 天做完的事，变成一天；过去处理 1 张发票的系统，处理 100 张。公司不能把“AI 转型”办成一场发布会，它更像一条一条流程迁移、验证、替换。
他还画了一张新技术栈：底层是连接和云，数据湖集中存放所有数据，每个数据对象带上审批级别；上面是可按公司需求生成的应用层和工作流，再往上才是 AI 和 Agent。Salim 说，SaaS 厂商会紧张，因为旧 SaaS 深深嵌在遗留组织的“边缘神经系统”里；一旦公司拥有自己的数据和工作流，很多软件就要被重新定价。
五年计划会输给学习循环
Salim 认为，幸存下来的大部分公司会在 5 到 7 年内完成这轮转型，否则就会死掉。他把这段时期叫 turbulent transition，混乱过渡期。企业如果拖到行业共识形成再动手，窗口可能已经被 AI native 对手吃掉。他列出会留下来的东西：MTP 被编码成公司协议，法律和责任外壳，专有智能，协调协议，以及策展式判断。执行几乎免费以后，判断和品味反而更贵。公司最稀缺的东西，不再是“能不能把事做出来”，而是“哪些事值得做，哪些结果可以信，哪些边界不能越”。
“执行几乎免费时，判断和品味会变得非常重要。”
会消失的东西也很清楚：传统组织图，五年计划，静态年度规划，季度评审作为决策单位，靠客户迁移麻烦形成的惯性。AI native 组织更像一个不断变化的协议，围绕当前任务重组。Peter 最后把话说给员工和 CEO：如果你希望公司活下来，就把这个讨论发给 CEO 和董事会；如果你已经是 CEO，就要知道，颠覆不会只来自最大竞争对手，更可能来自看见你慢、看见你利润高的 AI native 创业公司。
写在最后
这期最值得带走的，先别停在“公司会少很多人”这种吓人的数字上。更好的自检问题是：你的工作或业务，有多少价值来自真实判断，有多少只是流程摩擦？如果答案偏向后者，就该开始把流程、数据、权限和判断标准整理出来，主动把自己迁到新系统里，别等外部团队先证明它能跑通。
内容来源：“The New Era of Jobs: Organizational Singularity | EP #258”丨Moonshots
原视频：https://www.youtube.com/watch?v=I9c8STV7Hnw
如果你喜欢深度好文，试试用小程序将不方便立刻阅读的文章转成播客，用「听」的方式，稍后阅读，不再错过好文章⇣
⇣ 关注我，每天为你更新硅谷最新的 AI 创业／科技播客总结，让你与前沿保持同频 ⇣
原创 Capihom 晚点再听LaterCast
修改于
内容效果不满意？点此反馈