L70_企业管理者结构化

发表于 2025-05-23 分类于资讯阅读次数： Waline：

企业管理者结构化

一、企业 AI 转型的实践路径 —— Workday 案例解析

红杉资本对 Workday CEO Carl Eschenbach 的访谈 ^[1] 揭示了传统 SaaS 企业如何在守住基本盘的同时，完成 AI 时代的战略升级。

1. 从成本思维转向增长思维

Eschenbach 指出：「AI 的讨论不应局限于 ROI，而应转向增长价值。」通过将 AI 视作「赋能员工」的工具，而非替代者，有助于企业更顺畅地导入 AI 能力，推动组织采纳。

2. 构建 AI Agent 的人事管理体系

Workday 提出「agent 系统记录」概念，未来 AI 代理人（agent）也需进行入职、角色分配与绩效评估。这为大规模部署 AI 奠定组织管理基础。

3. 多样化商业模型适配不同应用

4. 数据成为 AI 的「新用户界面」

Workday 拥有 7000 万用户的结构化业务数据，成为其 AI 能力的关键护城河。Eschenbach 指出，数据与上下文的结合是优质 AI 输出的关键。

5. AI 是「技能革命」而非「失业浪潮」

Workday 强调，AI 将重新定义岗位能力结构，人类需向更高维技能转型。这也是未来人力战略的重要基调。

Lilian Weng 在《Test-Time Compute: Expanding the Inference Horizon》^[2] 一文中提出，「思考」可通过动态分配推理资源（如更多 Token、更深思维链）建模。这为企业更好理解与调优模型能力提供新视角。

1. 借鉴人类「双系统思维」模型

与 Kahneman 的系统 1（快速直觉）与系统 2（慢速理性）类比，AI 也可根据问题复杂度分配计算资源，从而激活更强推理路径。

2. 数学建模：思考作为隐变量

推理过程可建模为：输入 x → 隐含思维路径 z → 输出 y。通过优化 z 分布，模型可探索多种解法，提高鲁棒性。

3. 三种核心机制提升「思考深度」

**4. **「思考时间」扩展优于模型规模提升？

Scaling Law 研究表明，在当前阶段，分配更多推理资源（如激活思维链）比一味扩大模型参数更高效 ^[4]。

银海在《如何用 AI 全流程设计一个产品？》^[5] 一文中，通过多个实战案例展示了 AI 如何在产品流程中扮演「超级协作者」角色。

1. AI 全链路参与的实际场景

2. 八步闭环方法论

3. 角色转变：从「产品搬运工」到「协作导演」

AI 让产品经理从低效执行中解放，聚焦战略思考与资源调度，重构产品管理的核心价值。

清华大学等提出 AI-Generated Science（AIGS）^[6]，强调 AI 具备提出假设、验证证伪、生成理论的完整科学活动能力。

1. 理论基础：波普尔证伪主义

AIGS 借鉴波普尔的科学哲学，认为「可证伪性」才是科学命题的核心，AI 在此框架下可以系统生成并验证理论。

2. Baby-AIGS 系统结构

该系统包括多个协作 agent（命题生成、实验模拟、逻辑检验等），形成自动化「假设→试验→结论」的科研闭环。

3. 意义：AI 不仅是工具，而是「科学共创体」

通过 AIGS，AI 成为科学探索的合作者，逐步从人类的「助手」走向「合作者」角色。

AI 已从「技术工具」演变为「组织成员」和「认知伙伴」。企业在 AI 转型中应关注三个层面：

未来的竞争，不仅是 AI 能力的比拼，更是组织理解并利用 AI 的能力之争。

1.红杉 Sequoia Capital. "Workday CEO Carl Eschenbach on Leading in the Age of AI". 2024 年。↩ ↩
2.Lilian Weng. "Test-Time Compute: Expanding the Inference Horizon." OpenAI Blog, 2024. ↩ ↩
3.DeepSeek 开源项目：https://github.com/deepseek-ai ↩ ↩
4.Hoffmann, J., et al. "Training Compute-Optimal Large Language Models." 2022. ↩ ↩
5.银海.《如何用 AI 全流程设计一个产品？》公众号文章，2024 年 5 月。↩ ↩
6.Jiaqi Ma et al. "Towards AI-Generated Science." 清华大学, 2024. https://arxiv.org/abs/2405.00040 ↩ ↩