## 593｜周日荐书：《智能组织》，AI时代管理者的必修课

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上个月，清华大学的李宁教授微信联系我：“快刀，我有本新书的书稿，你先看看，给点意见。”李宁老师是清华大学经管学院领导力与组织管理系的系主任，他也是得到课程《数字化方式管人》的主理人。但我对他新书的期待，并非源于他的资历或者头衔，而是因为我跟李宁老师深聊过好几次，并且去年我们做一个AI小程序练练的时候，一起做过数据实验。在实验过程中，李宁老师和他的团队对每个调研里的数据细节都非常认真，并深入到企业车间的第一线。说实话，这么多年，我见过太多的浮夸学者，像李宁老师这样愿意深入做组织研究的人，其实并不太多。

这几天，我发现这本书——《智能组织：数据与AI重塑的组织管理》已经在得到电子书正式上线了，我又刷了一遍，发现相比一个月前的版本，书中新增了不少内容。今天忍不住想把它推荐给你，特别是创业者和职场中的管理者要好好看一看。当然，哪怕你不是管人的人，我相信读完这本书也能有新的收获，至少能了解到AI时代的好公司应该长成什么样。

因为李宁教授在书里指出了一个特别扎心的现象：很多企业在业务上已经数字化得不得了，比如用户行为分析、销售数据挖掘、供应链优化，这些都驾轻就熟。但一到人员和组织管理，就立马回到石器时代，全凭感觉和经验，拍脑袋决策。

这种反差太明显了。同一家公司，能精确预测用户什么时候下单，却不知道哪个员工下个月可能离职；能根据数据优化产品功能，却在招人用人上还是“看眼缘”。因此，李宁老师这本书的核心，就是如何在AI时代用数据化的方式来做管理。

今天和你分享一下我看这本书时，随手写下的一些笔记。

第一条笔记：管理其实也有“万能公式”。

李宁教授提出了一个简单到极致的公式：Y=f(X)。公式的形式一点儿也不重要，你只需记住，Y是你想要的结果，X就是影响结果的关键因素，它可能是一个，也可能是多个。这话听起来像“正确的废话”？但你仔细想想就会发现，90%的管理者其实都没搞清楚这个核心逻辑。

比如，很多老板天天喊着“要提高团队效率”，却从没认真思考过，到底哪些具体行为能真正影响效率？传统管理思维往往直接归因于“大家不够努力”，接着就开始抓考勤、盯加班时长。这种情况并不是个例，包括去年京东就曾公布考勤新规，要求严格管理员工考勤与工作时间，具体措施包括严禁代打卡、每日早9点统计到岗人数、缩短午休时间且禁止熄灯，甚至会对在晚上6点下班的员工进行工作饱和度考量等。当时这些规定一出来就在社交媒体上引发了轩然大波，不少人认为这是企业工作制度的倒退。

除了抓考勤，有些公司的管理方式更显极端。比如，有些公司要求员工居家办公时全天开启摄像头，以确保他们的“在岗状态”；有些公司引入复杂的监控软件，记录员工的键盘敲击次数与鼠标移动频率；还有些公司要求员工每小时汇报一次工作进度。李宁老师指出，如果我们深入思考就会发现，这些看似简单粗暴的管理手段其实反映了一个更深层次的问题：组织对自身和员工的了解严重不足。换句话说，他们压根没找到Y=f(X)这个公式里真正的X。

但如果用这个公式来做分析，你可能会发现真正的X是：跨部门沟通太慢、会议太多没重点、工具太难用等。找到了真正的X，问题就好解决了。可现实是，很多公司愿意投入大量的研发资源在消费者洞察上，比如思考如何多卖出一份外卖，却没有花时间多去研究下AI时代的组织管理应该怎么搞。

这就像修汽车，你得先找到故障在哪儿，而不是一上来就盲目更换轮胎。

第二条笔记：效率和效能，千万别搞混了。

“效率”和“效能”这两个词，听起来非常相似。我以前也从没认真想过这两个词的区别，直到在书里看到相关内容，才意识到分清它们有多重要，实际上，很多人都把这两个概念弄混了。

简单来说，效率是“把事做对”，效能是“做对的事”。李宁教授在书里举了一个经典例子：曾经的柯达，在胶片生产上效率极高，成本不断下降，生产线转得飞起。但这家公司完全忽视了数字相机兴起的行业趋势，结果证明，即便把错误的事情做得再完美，也挽救不了整个公司的命运。

反过来看看亚马逊，它的发展路径从网上书店拓展到全品类电商，之后又进军云计算领域。每次转型看起来似乎都“不够专注”，但贝索斯始终在坚持“做对的事”，也正因如此，如今的AWS（亚马逊云服务）已经成了亚马逊的“利润奶牛”。

你看，方向永远比速度更重要。现在很多创业公司一门心思优化执行效率，可如果一开始就选错了赛道，哪怕跑得再快，最终也是白费力气。看到这里的时候，我终于明白自己以前为什么不喜欢“降本增效”这个词了，因为我一直把这里的“效”片面地理解成了“效率”的“效”，而不是“效能”的“效”。

第三条笔记：工作经验，可能是最坑的招聘标准。

这个发现，真的从学术研究层面印证了我一直以来的模糊感受。李宁教授在书里引用了一项大规模研究，发现工作经验评估与未来工作绩效的相关性只有0.10，是所有评估工具里最低的。

你不妨想想，我们招人时总爱在需求里写“3年以上相关工作经验优先”，但数据明明白白告诉我们，这个标准基本没什么用。相比之下，结构化面试与工作绩效的相关性是0.42，工作样本测试与工作绩效的相关性是0.33，都远远超过工作经验的重要度。

为什么会这样？因为工作经验只能说明一个人在某个岗位上呆了多久，但呆得久不等于学得好、做得好。有的人干了5年，不过是重复干同样的事，能力没什么突破；有的人只干了2年，却能举一反三，把经验转化成解决问题的能力。

现在我自己招人，更看重的是候选人能不能解决实际问题。比如让他做个小测试，写一段代码，或是设计一个简单方案，这些实实在在的表现，比看简历上的工作年限靠谱多了。还有个细节，现在几乎每个人的简历里都会写“熟练使用多种AI工具”，遇到这种情况，我通常会在面试时请对方在不涉及敏感信息的前提下，展示一次他觉得自己和AI交流最成功的会话记录。就这么一个小动作，能看出的东西特别多，比如他是否真的会用AI、思考方式是否清晰等等。

而且在我看来，AI时代除了传统的工作经验，还新崛起了一种重要经验：和AI协作的经验。举个例子，有人实际工作时间只有半年，却已经和AI进行过两年半的高强度协作；另一个人有15年传统工作经验，却只用过1个月AI。放到现在很多工作场景里，我们或许该说，第一个人才是更“资深”的那一个。

当然这里要提个醒，如果有人跟你说“我有超过三年的生成式AI工具使用经验”，那这人要么是骗子，要么是顶级AI大神，毕竟ChatGPT上线到现在也才两年半。

第四条笔记：谷歌用数据把面试从25轮砍到4轮。

谷歌以前的招聘流程“变态”到什么程度？一个普通岗位居然要经过15到25轮面试，完整招到一个人甚至需要半年时间。但后来他们通过数据分析发现，面试的效度在第4轮时就已经达到了86%。

这意味着什么？简单来说，4轮面试就足以筛选出合适的候选人，再多增加面试轮次，本质上都是在浪费时间。数据显示，每多增加一轮面试，对候选人评估的准确率只能提升1%，但成本却要翻倍。这个发现对我们这些中小公司来说格外有价值。过去大家总觉得面试轮次越多，招聘流程就越严谨，现在才明白，其实3到4轮面试就足够了，基本可以涵盖简历筛选、技能测试、结构化面试和文化匹配这几个核心环节。

关键是要采用结构化面试，也就是对每个候选人都提出同样的问题，并且按照统一的标准进行评分。很多人会觉得这种方式太死板，但数据已经证明，它比面试官随机和候选人聊天式的面试有效得多。而且如果不采用结构化面试，很多面试官其实根本不会做任何提前准备，面试效果自然大打折扣。不过我们也可以在结构化面试的基础上灵活调整，除了统一的结构化问题，不同的面试官还可以根据自己的观察和岗位需求，增加一些个性化问题，这样就能同时兼顾招聘的标准化和灵活性了。

第五条笔记：海底捞的服务密码，其实是考核艺术。

在看这本书之前，我刚和朋友们去海底捞吃了一顿火锅。聊起海底捞时，我们的评价特别一致：单说火锅本身，它肯定算不上四川火锅的最高水平；但论整体服务，几乎找不出明显短板。有个朋友甚至说，她平时在购物中心带孩子逛街，要是孩子急着上洗手间却找不到的时候，会优先去找海底捞，并且服务员从没拒绝过。

在书里，李宁教授专门分析了海底捞为什么能成为服务标杆，核心就在于它的考核体系设计得足够科学。他提出用“有效、缺失、污染”三分法来看这些指标。所谓“有效指标”，就是像主动给客人递围裙、提醒涮菜时间等，既能精准量化，又能直接提升顾客体验；“缺失指标”则是像服务员的真诚微笑，这类指标很重要，却很难量化；而“污染指标”，指的是那些会误导员工行为的指标。

书里还举了个反面案例：有家餐厅照搬海底捞的服务标准，却额外加了“翻台率”考核。结果服务员为了冲翻台率，开始主动催客人快点吃完走人，原本想模仿的优质服务没做到，反而让顾客体验变得很差。

这给我们的启示特别明确：设计考核体系时，一定要先想清楚自己真正想要的是什么，别让不合理的指标带偏了员工的行为。

第六条笔记：奈飞的神奇问题，一句话胜过复杂KPI。

奈飞有一个特别简单直接的员工评估方法，核心就只问管理者一个问题：“如果这个员工要离开公司，你会极力挽留吗？”

这个问题听起来很主观，对吧？全凭管理者的个人判断。但李宁教授在书里分析得很透彻，这个问题其实内嵌了奈飞的核心文化——高绩效、强协作、重责任。管理者在回答这个问题时，脑子里会自动过一遍这些标准，去衡量员工的实际表现，判断他是否符合公司的核心需求，主观判断里其实藏着客观的评估逻辑。

而且奈飞的配套措施也很人性化。如果员工没通过这个“留任测试”，公司会给出4-9个月的遣散费，让员工能体面地离开。这种“好聚好散”的处理方式，比那些拖拖拉拉的绩效改进计划干脆得多。

这其实也印证了一个道理：有时候，一个能直击问题本质的简单问题，比一堆复杂的评估表格更有用。

第七条笔记：你公司里的“隐形英雄”，可能比部门主管还重要。

书里有个案例让我印象特别深。一家科技公司有位中层员工叫王丽，她的职位不算高，却是公司各部门沟通的“信息枢纽”。她一离职，公司的项目就乱了套了，因为70%的跨部门沟通都是她在维系。

这就是李宁教授提到的“组织网络分析”。我们平时看到的传统组织架构图，只能清晰显示上下级汇报关系，但没办法看到公司内部真正的协作网络。而现实中总有这样的人：他们职位不高，却在实际工作里扮演着关键的“桥梁”角色，默默支撑着跨部门、跨业务的协作运转。

我们之前也和飞书一起做过这样的内部洞察。当时我们没有去看具体的聊天内容，而是看一个人平时跟多少人有联系，有多少是跨部门或者是跨层级沟通的。这种员工的价值，靠传统的绩效考核是看不出来的。但反过来想，如果有个年轻人刚进公司，就特别擅长和不同部门的人协作，能快速搭建起有效的沟通链路，把这类人提前识别出来重点培养，他们未来一定能成为公司里的关键协作节点。

所以评估员工，不能只盯着个人KPI，还要关注他在组织网络里的位置和作用。

第八条笔记：AI时代，小公司也能玩转大数据。

以前提到数据驱动的管理，似乎只有谷歌、微软这类大公司才能做到。因为要实现这一点，往往需要组建专门的数据科学家团队，投入大量的人力和资源。但现在有了生成式AI，游戏规则完全变了。

书里有个特别生动的案例：一家制造企业的销售总监，曾对着满屏的Excel表格犯愁，不知道该怎么分析数据。后来他尝试用AI工具，直接用大白话提问“最近哪些产品销售不对劲”，然后AI花了几分钟就给出了条理清晰的详细分析。

这就是李宁教授所说的“平权效应”。AI把数据分析的门槛降到了普通人都能轻松使用的程度。现在做数据分析，哪怕你不懂复杂的统计学知识，没有掌握Python这类编程技能，只要用日常说话的方式跟AI对话，也能获得一些专业级的数据分析和洞察。

好了，这八条笔记就是我读《智能组织》这本书的一些感受。李宁教授用扎实的研究和丰富的案例，告诉我们：如何在AI时代既用好数据这个工具，又不失去管理的温度。

如果你是管理者，或是对AI时代的组织变革感兴趣，真心建议你读一读这本书。在当下这个数据与算法满天飞的时代，学会科学地管理人和组织，或许是我们最需要补上的一课。

有些创业者或企业老板，明明能搞定那么炫酷的算法和AI工具，却还在用类似“奴隶社会监工管奴隶”的方式来做企业管理。要知道，即便过去的地主管佃农，衡量成果的标准也是每年实际上交的庄稼收成，而不是纠结佃农是否每天早上9点准时到地里除草。李宁教授写这本书，其实是教管理者用科学和数据的方式，在这个AI时代，做个“人”吧。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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