2025/09/08 04:33:01 1,679次浏览

关于“AI时代哪些工作会被替代”的讨论已经如火如荼。与以往数字化工具带来的冲击不同,那些SaaS类工具似乎只会在某些领域帮助从业者提升效率,但AI带来的却是对从业者的完全替代。

当前的AI对于人类语言有更深刻的理解,这让其能够实现更有效的人机交互,从而跳出结构化的数据框架,获得海量信息,进行高级决策。当下,各个领域里都在发展大语言模型(Large Language Model,LLM),这些模型不仅是“通才”,能够跨领域思考问题,还能输出类似人类语言文本。这些功能的跨越式迭代,很难不让人想象——AI会是更靠谱的员工吗?

最近微软的一项研究里,研究人员分析了20万条用户与微软Copilot的真实匿名聊天记录,从这些用户与AI交互的对话,发现了AI对若干工种的覆盖范围、成功率和帮助程度。结果显示,重灾区里几乎都是那些依靠“动脑子”和“靠嘴说”的职业,而不容易被替代的工种反而是“靠体力”的。

但与其宏观地去观察就业市场,我更大的兴趣在于观察AI对企业带来的影响。如果大量工种被AI替代,企业的组织结构会发生什么样的变化?

01 AI推动极致平台化

如果考虑受AI冲击最大的是“动脑子”和“靠嘴说”的岗位,那么,企业中后台职能部门的大量工种几乎完全符合这个特征。当然,这仅仅是可能性,在AI完全成熟之前,人类和AI在这些岗位上似乎各有优势,企业未必会坚决地推动变革。

但如果考虑商业环境的变迁,AI冲击中后台职能部门的趋势就非常明显了。在当下的经济环境里,企业轻装上阵、屏息生存已经是大势所趋。庞大的中后台职能部门不仅形成了巨大的直接成本,还在很大程度上以官僚作风、一刀切的政策,束缚了前台业务部门灵活作战,已经成为了组织变革的改造重点。

穆胜咨询咨询 《2025中国企业平台型组织建设报告》 显示,当前企业进行组织变革的大方向是组织精简,而选择对后台、中台和前台进行精简的企业占比分别为45.8%、40.0%、34.2%。换言之,中后台职能部门相当一部分的编制,本来就不在企业未来的计划里。

企业本来就有缩编的需求,加上AI提供的便利,组织结构的变化似乎就呼之欲出了。未来,企业的兵力会极度前压,每个岗位都被要求产生直接的经营价值,而那些无法量化经营价值的中后台,则由AI来替代。考虑到这些工作原本的价值有限,甚至会产生官僚化的副作用,这样的变化似乎反而是企业欢迎的。

地产巨头万科集团选出了一个2021年的优秀新人——崔筱盼,是万科首位数字化员工,而且已经在万科集团财务部悄悄工作了10个月,其主要工作内容是各种应收/逾期提醒及工作。她不仅比人类处理任务的效率高百倍,而且经她催办的单据核销率达到91.44%。对于企业来说,她绝对是个完美员工,可以24小时不休息,还不用给发工资、交社保,不会有情绪,不会随随便便炒老板。

试想,职能部门里有多少工作是这类“事务性工作”,如果崔筱盼能上岗,其他的AI就不能上岗吗?崔筱盼还并不能算是建立在大语言模型基础上的AI,只能算是处理大量重复工作的RPA(Robotic process automation,机器人流程自动化)。

除了“事务性工作”,职能部门里那些需要深度决策的工作内容,又有多少是AI无法替代的呢?但凡是基于数据的决策,AI肯定做得更好;但凡是不基于数据进行的决策,似乎又根本不应该存在于这个时代,正是职能部门里需要清理的“阴暗角落”。其实,随着数字化变革的推进,企业的业务流基本在线,职能部门已经被极大程度倒逼走向各自领域的数字化。这几乎是不可逆的趋势,因为如果他们不改变,他们就很难为日益复杂的业务赋能。“业务数字化”匹配“管理数字化”,这是再简单不过的道理。

未来,中后台职能部门基于智能算法进行决策,实现资源的敏捷调用,最大程度产生效率结果。AI则代替庞大的传统职能机构,充当了勤勉的企业大脑。于是,整个职能体系看起来异常精简,兵力似乎都集中在了前台。整体来看,企业走向极致平台化的趋势几乎是肉眼可见了。

02 职能部门的转型方向

职能部门的精简是趋势,但这类部门却不会消失,在AI的加持下,他们会迅速转型。其实,无论是从外部市场的需求来看,还是从组织的效率来看,职能部门的转型趋势都很明确,无非是回答“如何举公司之力,赋能前台敏捷作战”的问题。

根据我们的观察,职能部门在具体的工作内容上,会跳出传统的“事务性工作”,走向四个转型方向:

一是模型化, 即基于业务的分类分级,形成一套相对稳定的决策模型(基座模型上的各类模型),以提升决策效率。

二是风控化, 即基于风险的分类分级,形成一套相对稳定的风控模型,以提升风控效率。说白了,不同的风险事件,应该匹配不同的风控手段,不能为了控制10元钱的风险,投入100元的风控成本,损失200元的机会成本。

三是产品化, 即将各职能领域的资源做成赋能前台的产品,并进行合理配置,为业务单元作战“提供弹药”。

四是BP(Business Part,业务伙伴)化, 即向前台业务单元派出BP,为其提供基于本地化场景的政策(如激励政策)和资源(如实体资源、专业服务、方法赋能等)。

上述四个方向里,前两个方向就是AI的拿手好戏,而后面两个方向也与AI有莫大的关系。考虑到经过数字化改造后的企业,大量的工作都是在数字化基础上决策,这正是AI发挥作用的舞台。

当然,要探索职能部门的转型,我们还需要理解职能部门内部分工的变化。就我们的观察来看,从财务职能兴起的“三支柱模式”,已经在被人力职能采纳后,迅速蔓延到其他领域。采纳三支柱模式的职能部门分为三个部分:后台的专家中心负责出政策;中台的共享中心负责走流程、管数据;前台的BP则负责做赋能。

这样的结构,天然是做好了让AI渗透的准备,我们几乎可以看见未来职能部门的工作场景,也能够推测出组织结构的变化。这和我们前面提到的“阵型前压”的趋势完全一致。

如果说职能部门的转型已经是大势所趋,那么,哪些职能部门会率先转型呢?

2025年,穆胜咨询以68家中大型客户企业为样本,针对老板或CEO(老板代理人)进行了一次问卷调研。在问卷中,我们针对一家企业的XX个职能领域,首先用三个问题量化了该项职能的复杂程度:

简单来说,我们假设职能领域的核心工作都是基于数据的决策(而非感性决策),再衡量了这种决策的复杂程度。前两项是决策的输入维度,最后一项则是输出维度,直观来说,如果某个职能的决策需要大量数据,还要考虑其他职能领域的影响,决策形成的结果还无法直接应用,那么,这个职能领域就是相对更复杂的。

综合来看,各类职能在复杂程度上可以分为三个档次:第一档是后台的战略、财务和人力,以及中台的研发、生产/业务/经营/运营;第二档是后台的办公室,以及中台的采购、金融,这些职能相对标准化;第三档则是高度依赖标准化的法务、质量标准和审计监察。

图1:职能复杂程度

这个结果并不让人意外,根据我们的观察,现实中越是强调自己在为企业规避风险的职能部门,越喜欢讲“恐怖故事”,越是会忽略自己的赋能属性,越可能是工作难度偏低的部门。另外,对这类工作来说,还有个悖论——如果要强调规避风险,那么必然就是标准导向的,而一旦有了标准,就可以累积数据,AI自然就可以渗透进来。

例如,在法务领域,智能合同早就大大降低了合同审核的工作难度,往后AI的介入,前景可期。再如,在审计领域,识别若干业务流程中可能的风险点,对各种风险点赋予权重,而后识别综合的风险,这正是AI擅长的。在GPT-3中,有1750亿个代表不同变量权重的参数,而在GPT-4中,这类参数的数量达到了1.76万亿个。如果需要这么多的数据才能得出结论,AI显然比人类更适合来做风控或监察这类工作。

而后,我们关注了关系AI替代该项职能效果的三个问题:

数据显示,AI在职能领域的应用效果可以分为三个档次:第一档是生产/业务/经营/运营(可以概括为业务),以及财务、人力这类核心职能;第二档是研发、采购、金融、法务;第三档则是办公室、战略、质量标准、审计监察。

图2:AI适用效果

显然,部分核心业务和核心职能在导入AI上走在了前面,但另一方面,另一些核心业务和核心职能则因为种种原因,并没有积极导入AI,准确地说不是因为不能,而是因为不愿。

为了探究这个问题,我们计算了一个名为“导入AI积极度”的指标,即“导入AI积极度=AI适用效果/职能复杂程度”。这个指标很明确地说明了职能部门在不同的“先天条件”下导入AI的进展,直观来看,这个指标越大,越说明该职能积极地导入了AI,反之,则是对AI存在抵制态度。

图3:导入AI积极度

结果显示,并非易用 AI 的部门才会导 入 AI,而是那些受到最大压力,且易于使用AI的部门会积极导入AI。说白了,从趋利避害的角度来看,所有职能部门的从业者都希望非标化,希望这块职能必须要依赖自己,但推动标准化,甚至引入AI的,还是那些承受压力最大的部门。一方面,法务、质量标准、采购、金融等职能部门的效率早已饱受诟病,他们也有条件导入AI,其积极似乎可以理解;另一方面,生产/业务/经营/运营、财务、人力资源这类职能则是因为难度太大,在导入AI上尚需努力;除此之外,办公室、战略、研发、审计监察因为种种原因,被从业者们导向了凭手感的操作,AI自然是难以渗透。

04 商业逻辑的再次迭代

在企业的经营管理上,有一个规律,前台能不能跑得起来,关键看中后台。因为中后台决定了企业的游戏规则,也决定了资源的配置逻辑。显然,率先对中后台职能部门进行成功改造的部门,会有一个效率的爆发,从而形成远高于竞对的竞争优势。

就目前的数据来看:积极程度最高的法务、质量标准、采购、金融,会自然走向AI化,其前景几乎是可以肯定的;而积极程度最低的办公室、战略、研发、审计监察,则在很长一段时间里都不会有明显的变化;所以,最关键的胜负手还是生产、业务、经营、运营、财务以及人力资源部门,它们分别代表企业的业务流、资金流与人才流。

要在这几个领域有所突破,企业首先要对这些职能有超越竞对的穿透性理解,拉开格局,其次,必须坚决地进行AI化的实践,深耕落地。如果做到这两个方面,企业的效率提升将是水到渠成之事。

可以预见,一旦企业完成这几个职能部门的改造,他们的敏捷程度就会发生翻天覆地的变化。过去,在中后台效率相近的条件下,前台业务部门往往都 是“孤勇者”,依赖捕捉机会创造业绩,这带有相当大的偶然性。如今,中后台效率的巨大差距,将使得这些“孤勇者”中,有的能插上AI赋能的翅膀,有的却只能继续依靠双腿艰难跋涉。

无需质疑,AI会让前台商业格局经历一次大洗牌。这次洗牌中,身躯庞大、算法落后、依靠蛮力的“恐龙们”会被淘汰掉。在残酷的商业逻辑下,一度躲在后方的职能部门成为了胜负手,职能部门的从业者突然成为了主角。

过去,职能部门本身是权力中心,他们有权拒绝转型。但现在,AI无疑为这场变革烧了最重要的一把火,烧掉的是他们的老传统,从此,他们避无可避。

AI来了,组织结构开始变了?
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