## 709｜【年度观察】李宁：AI时代，别谈效率谈效能

你好，我是快刀青衣，欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

今天咱们继续年度前沿观察系列。这期广播站我请来的嘉宾是李宁教授，他是清华经管学院领导力与组织管理系主任，专门研究AI时代的组织与人才。他还写过一本书，就叫《智能组织》。

过去这一年，李宁教授带着团队扎进了几十家公司做田野调查，带回来了三条非常有分量的洞察。这三条洞察，直接关系到咱们每个人，要如何在未来的组织里，找到不被替代的价值。

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接下来，我就把这三个洞察分享给你。

李宁教授的第一个洞察非常犀利：在AI时代，我们必须完成一次底层的认知跃迁，从“效率思维”转向“效能思维”。

你肯定很纳闷，效率效能这俩词听起来差不多，有什么不一样的呢？我第一次听的时候，也愣了一下。简单说，效率关注的是“把事情做快”，效能关注的是“做对的事情”。

什么是效能思维？李宁教授举了谷歌招聘的例子。在谷歌，某个岗位招一个人，候选人要经历多达20轮面试，流程长达半年。从效率视角看，这简直是反面教材。但如果你切换到效能视角，这笔账其实划算得惊人。因为一旦用半年时间、十几轮面试筛选出那个“对的人”，他可能会在未来十几年里，持续为公司贡献指数级的价值。

李宁教授还常跟自己的学生说：千万不要为了凑数去写论文。一篇顶级期刊论文的影响力，抵得过无数篇平庸的期刊论文。怎么才能够得上顶级期刊？李宁教授强调，“选题占50%”。只要题目选对了，方向是有价值的，后续的执行反而是顺水推舟。但是如果在平庸的选题上死磕，写得再快也是徒劳。

那怎么把效能思维真正落地呢？李宁教授给出的建议，归结起来其实就是一种“战略性的留白”。

在AI把“执行”变得极度廉价的今天，“体能上的勤奋”正在快速贬值，“认知上的勤奋”才是核心资产。真正的努力，不是把日程表填得满满的，而是敢于给自己做减法，甚至强行空出时间，干一些不那么重要的事。当你从紧绷的流水线上退下来，给大脑腾出思考的空间，你才能真正驾驭AI。

慢下来想清楚“做什么”，永远比火急火燎地去解决怎么做，要昂贵得多。

李宁教授带回来的第二个洞察，关乎我们要如何重新理解“组织”。

过去，商业世界有一条铁律：业务增长等于人数增长。企业想做大，就得招兵买马，搭班子、建部门、设层级。但李宁教授发现，在AI时代，对组织的要求已经完全不一样了。

比如，他调研的一家物业公司很能说明问题。他们的IT部门只有十几个人，要做一套基于视频监控的“安全隐患自动分析系统”。在以前，这种事情物业公司根本做不了，要么花大价钱外包给专业的AI公司，要么就只能放弃。

现在呢？这十几个人，没几个博士。但因为他们懂物业场景，现在只需要调用现成的大模型API，写好提示词，就能把这事干得漂漂亮亮。

这背后的逻辑不是因为他们更勤奋，而是技术门槛的急速下降，导致“业务理解”的价值被无限放大。

在组织剧变、效率重构的当下，李宁教授提出了一个关键洞察：未来的核心竞争力，将从智力转向AI力，也就是你指挥AI的能力有多强。

当年计算机“深蓝”，击败国际象棋冠军卡斯帕罗夫后，国际象棋界流行起了一种“人机合体”的比赛模式，也就是“人+AI”组合，再对战另一个“人+AI”的组合。结果出人意料：最后的冠军，往往不是顶尖的职业棋手，而是那些二流的业余棋手。

为什么？因为职业棋手太自信了，他们很难放下身段去配合机器；而业余棋手虽然棋力差一些，但他们知道什么时候该听AI的，什么时候必须坚持自己的直觉。他们懂得如何把AI超强的计算能力，嵌入到人类灵活的战略思维中去。这就是AI力。

李宁教授把AI力拆解成了四个维度：创造力、机器沟通力、判断力和任务拆解力。

首先是创造力，也就是给AI灵感的能力。现在AI输出的，往往是人类已有知识的平均水平。真正的创新，在于连接两个看似无关的事物。

比如，做“新员工入职方案”。如果你只让AI出方案，它给你的无非是报到、领装备、文化宣讲那一套。但如果你给AI一个具体的灵感，像是“我们团队全是00后，特别爱打游戏”。这时候AI就能被点燃，它给你的方案，可能就是：把入职流程设计成一款闯关游戏，把部门经理设计成NPC。你看，这个把“游戏机制”和“枯燥流程”连接起来的创意，就是非常珍贵的创造力。

其次是机器沟通力。和人说话，我们在乎语气、修辞、礼貌；但和AI沟通，在乎的是信息密度和逻辑结构。

比如，你要让AI帮你写一份会议纪要，跟人说话你可能会客气地说“麻烦帮我整理一下今天会议的内容”，但跟AI直接说关键词，比如“会议时间、参会人、三个决策点、两个待办事项、格式markdown”，它反而能给你最精准的输出。

李宁教授说，他现在和AI互动久了，说话方式都变了。经常是甩出几个关键词，语法都不通顺，但AI能秒懂。这种在人类社交中极其无礼的表达，恰恰是人机协作中最高效的语言。

第三个是判断力。AI生成内容的成本极低，它可以在一秒钟内给你10个方案，或者3篇文案。这时候，你不仅要分别出“对错”，更要判断出哪个回答更合适，哪个回答更懂人性。

比如，你让AI给写一封拒绝客户的邮件，它可能给你三个版本：一个特别官方，一个特别温情，还有一个介于两者之间。这时候你的判断就很关键了，你得知道这个客户是什么性格，你们的合作关系处在什么阶段，用哪种语气既能把事情说清楚，又不至于伤了和气。这种对人性的理解，AI学不会，只能靠你。

最后是任务拆解力。目前的AI，做单一任务很强，但在处理复杂的长链路任务时，很容易跑偏。这就要求你必须具备一种拆解能力。你需要像一个熟练的管理者那样，把一个复杂的大战略，拆解成AI能一步步执行的小任务。

比如，你要用AI做一份行业分析报告，如果你直接说“帮我写一份新能源汽车行业分析报告”，AI大概率会给你一堆空洞的套话。但如果你把任务拆成：第一步，列出这个行业的前五大玩家；第二步，分析每家的核心竞争力；第三步，找出最近一年的三个关键趋势；第四步，基于这些信息给出未来预判。这样一步步来，AI就能给你一份真正有价值的报告。

好，以上就是李宁教授的三个洞察。如果你听完之后觉得有帮助，欢迎你把这篇年度观察分享给身边对AI感兴趣的朋友。剧透一下，明天的广播站，我将请到资深投资人庄明浩，他将从AI圈的金钱游戏开始，带你看这一年资本市场的疯狂。记得准时来听。

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好，今天的广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎转发分享给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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