## 756｜德勤的“去职级”变革：金字塔型组织在AI时代的三个转变

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2026年1月21日，德勤美国的18.15万名员工收到了一场特殊会议通知。会议由德勤美国首席人才官莫·雷诺兹（Mo Reynolds）主持，演示文稿的标题很平淡，叫“现代化我们的人才架构”。但当幻灯片翻到“为什么是现在”那一页时，很多人愣住了。

屏幕上写着：我们当前的人才架构已经过时，它是为传统咨询岗位设计的。但一切都变了。

那些用了多年、甚至陪伴非常多的人整个职业生涯的头衔，比如助理、高级顾问、经理、总监、高级总监，即将在2026年6月1日正式成为历史。取而代之的，是一套全新的标签系统，比如软件工程师三级、数据分析专家、项目管理高级顾问，还有一串看起来像软件版本号的编码，比如L45、L55。会上也解释了改革的理由：为了让员工的技能更清晰地匹配市场需求，为了提高组织的敏捷性，为了“更好地应对AI时代的挑战”。而在1月29日，每个人都会收到新的职位邮件。

德勤员工的反应很分裂。有人兴奋地说“终于不用困在‘经理’这个头衔里了，我可以专注做技术专家。”也有人吐槽“干了十年好不容易熬上去，现在告诉我这个头衔要没了？”更多人感到困惑：“我到底该怎么定义自己？”

说实话，当我看到这个消息时，我非常佩服德勤的勇气。这家成立于1845年、全球拥有超45万名员工的咨询巨头，竟有勇气把运转了几十年的职级体系彻底推倒重来。尽管这次改革仅涉及德勤美国，但你可以想象下，即便是一家几十人的小公司，要对随公司打拼十几年的骨干宣布“取消总监岗位”，压力有多大？而当这种变革规模扩大到数十万人时，这种压力和魄力足以让人胆战心惊。

更关键的是改革背后的三个核心动作，每一个都直击咨询行业的命门。接下来我们好好聊一聊，你也可以借此审视下你所在的职场。

第一个动作是职级标签的颗粒度重塑：从万能头衔到技能路径。这也是我们在开头提到的，某个人可能从“总监”变成“项目管理三级专家”，待遇可能不变，但别人一看他的标签，马上知道他擅长协调管理和抓项目，这样未来每个人的技能树都很清楚。

第二个动作是引入内部编码体系。德勤设计了一套字母+数字的编码系统，L45对应原来的“高级顾问”级别，L55对应“经理”级别。目的很明确，淡化头衔背后的“身份荣耀”，建立一个类似软件版本号的量化系统。就像你不会觉得iOS 15比iOS 14更“有面子”，你只关心它能不能解决问题。

这套编码系统在实际工作中怎么用？我举一个可能的场景，一个大型企业的数字化转型项目，过去公司可能会派“2个总监+5个经理+20个顾问”。现在系统根据项目需求，可能匹配的是“数据架构五级的专家2人+变革管理四级的专家3人+AI集成三级的专家5人”。客户看到的不再是头衔，而是具体的技能组合。更关键的是，一个“工作3年但AI能力五级”的年轻人，可能比“工作10年但AI能力2级”的老员工更容易被匹配到高价值项目。

第三个动作是在顶层新增“领导者”层级。德勤在承认一个事实，那就是未来的顶尖人才，不一定都要去当合伙人。只要在某一方面出类拔萃，完全可以走到“领导者”层级，这个层级和是不是真的“领导别人”没关系，这是对个人价值的确认——你是这个公司最重要的人。

把这三个动作连起来看，你会发现德勤正在做一件事：把人从传统的“职位”里拆出来，重新装进“技能”里。

而要理解德勤为什么要这样推倒重来，我们得先搞清楚这座“金字塔”是怎么建起来的。

相信同学们都知道“四大会计师事务所”，也就是德勤、普华永道、安永、毕马威。在我刚参加工作的时候，能进“四大”可是非常荣耀的事儿，像我这种进互联网私营公司的，经常就要自嘲为“互联网民工”。这些事务所用了一百多年时间，把一套商业模式打磨到极致：小时计费+人员杠杆。

他们的基础逻辑很简单。塔基是大量的助理、初级分析师，负责最基础的工作，比如收集数据、整理底稿、核对报表。塔腰是经理、高级经理，他们把底稿变成报告，协调项目进度，对接客户需求。金字塔塔尖是合伙人，他们负责拿单子、谈价格、维护大客户。咨询圈有个不成文的说法：“合伙人负责吹牛，经理负责干活，初级员工负责熬夜。”当然这是个玩笑话。

不过这种收费模式的精妙之处在于，一个合伙人带几个经理，每个经理带几个初级员工，整个团队就像齿轮一样运转。客户付的钱按人头和工时计算，比如初级员工200美元/时，经理500美元/时，合伙人1000美元/时。项目越大，投入的人越多，账单也就越高。

更关键的是，这套系统还自带“人才培养”功能。初级员工在塔基做两三年，熟悉业务流程和行业规则后自然往上爬。经理在塔腰磨练五六年，积累客户资源和项目经验，就有机会冲击合伙人。整个职业路径清晰、稳定、可预期，就像一条自动扶梯，只要你不掉队，总能往上走，有非常强的确定感和目标感。

这套模式在过去一百年里几乎无懈可击。2023年，德勤全球营收达到649亿美元，全球员工超过45万人。

但问题来了：这座金字塔的地基，正在被AI一块一块地挖走。

德勤内部推出了一个名叫Zora的AI产品，这是基于英伟达全栈AI技术构建的智能平台。它能做什么呢？主要是处理复杂的多步骤任务，能接管大量原本属于金字塔塔基员工的工作任务。

换句话说，以前需要几个初级员工干一周的活，现在可能2个人加Zora，干1-2天就能搞定。更关键的是，这场“AI军备竞赛”的规模和速度，超出很多人的想象。

比如安永计划到2028年部署10万个AI智能体，投资规模超过10亿美元。而放眼全球企业，毕马威的最新调研显示，88%的全球组织已经嵌入了AI智能体，92%的高管认为“AI管理能力”将成为核心技能。这种转型的经济红利是惊人的，普华永道预计，到2030年，AI将为全球GDP贡献15.7万亿美元。

时间线对比更能说明问题：2024年，四大还在讨论“AI会不会影响我们”；2025年，话题已经变成“谁的AI更快更准”；2026年，德勤美国直接宣布“去掉传统职级”。

这些数字背后藏着一个共识，也就是整个咨询行业都在承认：金字塔的底层，不再需要那么多人了。

传统模式里，初级员工承担两个功能：一是完成基础工作，二是为未来的中高层培养人才。但现在，第一个功能被AI接管，第二个功能也拉响了警报。如果底层的工作都被AI做了，新人怎么积累经验？五年后、十年后，谁来当经理、当合伙人？

这个问题不是假设，而是正在发生的现实。德勤的职级改革，本质上是在回答这个问题：当金字塔的地基被掏空后，我们还能不能玩下去？如果能，该怎么玩？

答案是：不能再用金字塔的职级结构了，而是要用钻石结构。你可以想象一下钻石的切面，底部很窄，中间鼓起来，顶部也不大。

为什么是钻石结构？原因很简单。德勤的逻辑是：未来组织的核心竞争力，不在底层，因为AI能干所有底层工作；也不在顶层，因为顶层人数太少；而在中间那批“能驾驭AI、又懂业务”的人，这批人越多、越强，组织的价值就越大。

最底层不再是人，而是数字员工，比如像Zora这样的AI平台。它们7×24小时工作，不需要工资，能处理60%以上的初级任务。

往上一层，入职门槛显著提高。德勤现在招的新人，不再只是会分析、会写报告，必须“能熟练驾驭AI”。你要知道怎么给AI下指令，怎么验证AI的输出，怎么把AI生成的初稿变成可交付的成果。这不是“会不会用工具”的问题，这是“能不能成为AI的指挥者”的问题。

中间这一层，是整个钻石最粗也最关键的部分。这里聚集的是“AI编排者”和“行业洞察专家”。他们做的事情，AI暂时做不了，比如定义问题、设计方案、判断风险、搞定客户。这些能力需要长期积累，需要跨领域的知识整合，需要对人性和商业逻辑的深刻理解。

顶层是“领导者”，是那些能看清趋势、制定战略、带领组织转型的人。他们不一定是传统意义上的合伙人，也可能就是“AI转型专家”、“战略架构师”这样的角色。

这个结构和金字塔最大的区别在于：金字塔靠人多取胜，钻石靠精通技能立足。

德勤的职级改革，本质上是在为这个钻石结构做准备。这个新的标签系统，不是为了好玩，而是为了让每个人的技能清晰可见、可量化、可调度。

你不再是“高级顾问”这个模糊的身份，而可能是“数据分析等级5+风险建模等级4+客户沟通等级3”的具体组合。组织根据项目需求，动态匹配技能标签，不再根据头衔和资历分配任务。

这种转变背后，有一套组织管理理论支撑，叫“技能型组织”（SBO）。它的核心逻辑是：从“人适应职位”变成“技能匹配任务”。德勤此前的研究数据显示，转向SBO的组织，能够敏捷应对市场变化的可能性提升了57%。

当然，这种模式听起来很美好，但对个人来说冲击很大。那么，作为个人，我们该怎么办？我认为，有三个核心转变将决定我们是在这场变革浪潮中被重塑，还是被淹没。

第一个转变，从“论资排辈”到“技能标签”。

过去，你的职业价值取决于“我在这个位置上坐了多久”。现在，这套逻辑失效了。

比如你做了十年审计，以前客户会因为你“资深”而信任你；现在更关键的是，你会不会用AI做风险建模？你能不能把Zora生成的报告优化到可交付水平？客户不会为你的资历买单，只会为你能解决的具体问题买单。

这意味着你得时刻问自己：我的技能标签是什么？这些标签在市场上值多少钱？如果明天AI升级了，我的哪些标签会被淘汰？

拿我自己举例，以前我的标签可能就是“产品经理”，但今天，我是“产品想象力五颗星+绘制原型能力一颗星+产品共情力四颗星+项目管理能力三颗星+写作能力五颗星”的产品经理。这样一拆解，我们自己就能知道长处和短处，别人也更容易知道如何和我们合作。

第二个转变，从“经验积累”到“持续进化”。

AI能瞬间学习数百万份历史案例，你积累十年的经验，可能几个月内就被超越。以前你学会一套审计流程，能用十年；现在AI可能两三个月就升级一次，你的技能包也得跟着更新。

唯一的护城河是：你能不能定义AI回答不了的问题，能不能把AI的输出变成客户愿意买单的价值。如果其他人都能用同样的AI生成一样的报告，那么客户要为你的什么价值买单？

当然，这种能力不是一次性学会的，而是需要持续更新的。就像软件补丁一样，新的AI模型出来了，新的政策出来了，你的技能包也得跟着升级。终身学习，已经从“修养美德”变成了“生存必需”。

第三个转变，从“稳定路径”到“动态匹配”。

金字塔时代，职业路径是一条自动扶梯：助理→顾问→经理→总监→合伙人。只要不掉队，总能往上走。但在钻石型组织里，没有自动扶梯了，只有一个个具体的项目和任务。

你可能这个月做“AI审计工具开发”，下个月做“企业数字化转型咨询”，再下个月做“风险模型优化”。你的价值取决于你能匹配多少高价值任务，而不是你在组织里的位置。

说实话，这听起来不确定性很高，但反过来说，这也意味着更大的灵活性。你不用非得去当合伙人，你可以成为“某个细分领域的顶尖专家”，照样能站在钻石的核心位置。

说了这么多，我觉得你可以立刻开始做一件事：

首先拿出一张纸，左边写你现在的职位头衔，右边写你实际会做的3-5件事，用“动词+名词”重新描述。比如“产品经理”变成“用户需求分析+数据驱动决策+跨部门协调”。

然后进一步细拆：这些技能里，哪些是AI短期内做不了的？比如“会写财务报告”这个标签，AI已经能做得很好了；但“能从财务数据里发现业务风险并说服客户改变策略”，这个AI暂时还做不到。

再想一想：在你的行业里，哪些工作正在被AI接管？哪些工作AI暂时做不了？哪些工作未来三到五年会变得更重要？然后把自己的技能往那些方向靠，别死守着正在消失的岗位。

这里还有个简单的判断标准：你可以看看你的工作内容，如果AI能做80%以上，你就在塔基；如果AI只能做30%，你需要做剩下70%的判断和决策，你就在钻石的核心位置。

说到这里，我想说的是德勤美国的这次改革，不只是德勤一家公司的事。它是一个信号——这轮变革，肯定比我们想象中来得快很多倍。即便你今天还在抱怨公司对AI不重视，我也希望你现在就开始动起来。要不然等公司的AI飞轮真的滚动起来，你再想跟上可能就很难了。

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