收藏 | AI 越用越难管？揭秘企业进入“双执行者时代”的管理新挑战与机遇

随着 AI 的广泛应用企业管理面临新难题——“管 AI”。本文提出“第二类执行者”模型指出企业正进入“双执行者时代”需同时管理人和具备自主执行能力的 AI Agent。传统管理方式因无法适应非人执行者的特性而失效亟需重构。文章强调管理核心从“管人”转向“管人和 Agent”需明确目标、过程监控、结果验收及责任归属。未来企业需建立智能运营层实现人机协同核心竞争力将体现在能否有效管理双执行者。第一章公司里多了一类“不用打卡的执行者”今天越来越多企业以为自己只是在给员工增加 AI 工具实际上它们已经开始引入另一类执行者。这张图就是未来企业组织最大的变化。想象一下这样的管理场景过去一名中层管理八名员工今天团队里的每个人都配有一个或多个 Agent。管理者面对的已经不只是八个人而是一组全天运行、并行执行、持续调用工具的数字执行单元。本文所说的 Agent不是聊天机器人而是能够接收目标、调用工具、连续完成任务并交付结果的数字执行者。这不是某一家公司的完整复制而是越来越多企业正在接近的组织形态。这种变化并非凭空推演。Salesforce 在 2025 年 12 月披露截至其 2026 财年第三季度Agentforce 累计达成超过 18,500 笔交易其中超过 9,500 笔为付费交易生产环境中的 Agentforce 账户数量环比增长 70%。英国多个警务机构采用的“Bobbi”智能体已经能够自主处理大部分常规市民咨询。Agent 正在从员工身边的问答助手走向能够独立承接任务的执行单元。更反直觉的是另一件事。当 Agent 开始承担拆解、跟催和汇总一些先行企业的管理层级开始被重新审视。真正受到冲击的首先不是所有中层岗位而是其中高度标准化的信息传递与进度协调职能。如果你只看标题会觉得这是一篇讲“AI 让企业更高效”的文章。错。AI 越用越多企业却越来越难管理了。这不是技术问题。模型在变强工具在变好接入成本在变低——这些都在让“用 AI”变容易。真正变难的是“管 AI”。对员工企业已经形成了一整套成熟的激励、监督与协作机制但一个 Agent、一条自动化流程、一个 7×24 小时不休息的“数字执行单元”你用什么去管在一批先行企业里AI 已经从零散试用走向多场景接入但管理它的系统仍停留在“只管人”的时代。于是裂缝出现了——任务派给 Agent 了结果没人验收Agent 干错了责任算谁的多个 Agent 同时运行谁该优先、资源如何分配、任务发生冲突时听谁的企业往往还没有明确规则成本悄悄涨账单看不懂。过去一百年的主流企业管理默认组织中的自主执行者主要是人AI 时代这个前提第一次被大规模打破。这句话值得你停下来读两遍。因为它解释了我们开头那个反直觉的事实公司变难管不是因为人变难管了而是因为管理的对象从“主要围绕人”扩展到了“人 一类新的存在”。这类新的存在不只是工具而是能够接收目标、调用资源、连续行动并交付结果的非人执行实体。传统组织管理并没有为这种具备一定自主性、能够连续执行并交付结果的非人主体准备完整规则。第二章为什么“管人”的那套对 Agent 失效了要理解为什么企业突然不会管了得先看清旧管理系统到底建立在什么假设上。过去一百年的企业管理系统底层假设主要围绕一个前提——组织里的自主执行者几乎都是人。你去看管理的三块地基会发现它们全都是为人设计的三块地基的前提都是“执行者 人”。第一块是激励。奖金、晋升、认可、淘汰这套机制的前提是“执行者是人人在乎后果”。你给员工涨薪他更努力你批评他他改进。可 Agent 不在乎涨薪也不怕被批评。你没法用 KPI 激励一个没有“在乎”这种东西的存在。第二块是监督。管理学里大量精力花在“怎么知道人在干活”。打卡、周报、例会、抽查本质都是为了解决“人的努力不可见”的问题。Agent 看似处处留痕真正的运行状态和错误原因却未必容易理解——日志很多却没人持续分析任务跑得很快却未必有人及时发现它已经偏离目标。第三块是协调。组织图、汇报线、会议、流程审批都是为了让人和人之间不撞车。人与人的协调主要解决信息差异、目标分歧和责任分工Agent 之间的协调则更多依赖明确的优先级、权限边界、状态同步和冲突规则。这不是开会能解决的这是系统问题。所以你会看到一种很荒诞的局面企业拿着一套为人设计的精密管理系统去管一类根本不是人的执行者然后发现每一招都打在棉花上。传统激励不再适用监督方式发生错位协调机制也必须从组织沟通扩展到系统规则。人的管理依赖动机、判断与社会责任Agent 的管理依赖目标表达、权限边界、过程可见与结果验证。前者主要通过组织关系运行后者必须更多通过规则和系统运行。企业管理不是因为 AI 出现就自动改变而是因为被管理的对象变了——具备目标理解、工具调用和连续行动能力的非人系统开始从试点走入越来越多企业的知识工作流程原有管理假设因而受到挑战。麦肯锡的研究提出未来工作将越来越成为人、Agent 与机器人之间的协作。随着执行任务向 Agent 迁移人的角色会更多转向判断、监督、例外处理与人机协同。这就是为什么真正先变掉的不是“谁被替代”而是“管理”。请务必注意这不是“AI 替代人”的叙事。替代论关心的是“人会不会失业”那是个社会话题我们放到最后再讲。本文关心的是另一件事当执行者从一类变成两类管理的对象本身变了所以管理这套“操作系统”必须先重装跟人有没有被替代是两条线。你可以这样想一家公司招了个外籍工程师语言不通、时区不同但他毕竟是人你还能用管理人的方式慢慢磨合。可今天进来的不是“难以沟通的人”是一类无法仅靠激励、会议和汇报链管理的执行者。它不是来应聘的它是来上岗的——而且它们天然可以复制、并行和成组运行。这就是“第二类执行者”这个概念要说的东西。注意我用的是“执行者”不是“员工”。这是故意的。因为在企业里真正在“执行”的早就不止是人了机器人产线上的机械臂在执行、RPA机器人流程自动化流程在执行、自动化系统在执行、Agent 在执行。把它们都叫“员工”太窄了而且这个叫法活不过三年——当一堆没有工牌、没有合同、按 API应用程序接口计费的“东西”都在替你干活时“员工”这个词就装不下了。执行者才是更长寿命的理论口径。于是问题从“怎么管人”变成了“怎么同时管人和第二类执行者”。旧系统只装了管人的驱动没装管 Agent 的驱动。这才是 AI 越用越多、企业却越来越难管的真正病根。标准定义第二类执行者指除自然人之外、能够在一定授权边界内接收目标、调用资源、连续执行任务并交付结果的非人执行实体包括 AI Agent、机器人和部分自动化流程。当企业开始同时管理“人 第二类执行者”管理的重心就从“只围绕人”扩展到了“人 非人执行者”。第二类执行者不是一个产品概念而是一个组织管理概念。管理人依赖动机判断管理 Agent 依赖目标规则。管理人的重心更多在组织关系、动机与判断管理 Agent 的重心则更多在明确目标、系统规则、过程可观测和结果可验证。管理对象改变之后企业自然需要一套新的运行系统把两类执行者放到同一套秩序里。第三章企业管理开始重写——智能运营层只是物证讲到这儿聪明的读者大概已经意识到企业迟早需要建立一套新的运行机制来管理这两类执行者。事实上一些跑得靠前的企业已经悄悄把它做出来了。它们把“让人和 Agent 在同一套秩序下协同”这件事沉淀成了一套运行控制层——负责任务编排、状态监控、质量评测、成本核算、人工接管与持续优化。这套东西后来被统称为智能运营层。这层能力也正在产品化。ServiceNow 的 AI Control Tower 正在提供并持续扩展 AI 资产发现、风险治理、运行性能监测和价值衡量等能力其 Autonomous Workforce 则支持智能体根据技能和权限自动认领任务、实时监测表现并在超出授权或能力边界时升级给人工。ServiceNow 称其内部超过 90% 的员工 IT 请求已由这类系统自主处理。智能运营层不是本文的主题它只是“管理正在重写”这件事的物证。打个比方。你不会说“企业管理这篇文章主题是 ERP企业资源计划系统”。ERP 是工具是证据是企业把管理方法固化进软件的产物。同理智能运营层是企业把“人和 Agent 一起管”这套新管理方法第一次做成了一套可运行的系统。它是结果不是出发点。我们真正在讨论的是更上游的那件事管理对象变了管理必须重写。这里要特别区分一下免得和本号前面写过的文章6《为什么越来越强的 AI反而越来越难上线》混在一起。文章6 讲的“制度承载力”负责把规则定下来谁能进入、能做什么、出了问题谁负责——其中包括权限、审计与准入而智能运营层负责让这些规则持续运行任务怎么分配、状态如何监测、成本如何核算、结果如何评价、异常如何接管。前者是“能不能上”的制度门后者是“上了之后怎么跑”的运行层两者上下游衔接而不是同一件事。制度把规则写下来智能运营层把规则跑起来。前面那张管理对象变化图正在被软件化。企业并非第一次管理机器但第一次需要大规模管理一类能够接收目标、调用资源、连续行动并交付结果的非人执行者。在传统组织中被赋予目标、权限与责任的执行主体长期主要是人今天Agent 开始进入这个位置。执行主体变了管理方式自然必须随之变化。第四章企业怎么重建管理落地方法说了这么多“为什么”管理者最想问的是“那我具体该怎么办”。这一章给落地的四件事不谈平台功能只谈管理动作怎么改。双执行者管理四问这四个问题构成企业管理第二类执行者的最小闭环。企业开始管理第二类执行者以后这四个问题构成企业管理第二类执行者的最小闭环。① 目标能否说清并被机器理解 过去你给员工派活靠会议、靠文档、靠口头。现在你给 Agent 派活得把目标翻译成它能理解的、可验证的结构目标是什么、边界是什么、禁止事项是什么、可调用哪些资源。模糊的“搞个方案”人和 Agent 的理解天差地别。管理者的新基本功是把目标写成“机器可理解”的样子。这听起来是技术活其实是管理活——你本来就该把目标说清楚。② 过程能否看见并及时接管 Agent 的运行过程可以被记录但不等于天然可见、可懂、可管理。企业需要建立机制让管理者知道它正在做什么、调用了哪些资源、是否已经偏离目标以及什么时候需要人工接管。这不是监控员工是让第二类执行者始终在视野内。可见性是从主要依赖人的自我约束与组织信任扩展到依赖 Agent 的过程可观测、结果可验证和异常可接管的第一块砖。③ 结果能否被可靠验收 派给人的活人自己会自我校准派给 Agent 的活没有验收就等于没管。每一类由 Agent 承担的任务都要先定好“怎么算做对了”用什么指标评价、谁负责抽检、什么时候人工复核、错误率达到多少触发停止。没有验收标准的 Agent 任务再快也是隐患。④ 责任能否明确追溯 这是最容易被忽略、也最容易出事的。Agent 干错了算谁的是下发目标的人、配置 Agent 的人、还是批准它上岗的人企业必须在 Agent 上岗前就把“责任链”画清楚否则出事就是一地鸡毛、互相甩锅。责任归属不是法律问题那么远它是日常管理动作谁有权让它跑谁就得为结果背书。顺着这四件事管理者的角色也在变。过去是“管人”重点是激发、协调、考核人现在正在转向“定义目标、配置执行者、验收结果、处理例外”。注意这不是说人不用管了而是管理者的精力分配在迁移——把大量原本花在“传递和盯进度”上的中层职能交给系统吸收掉把释放出来的精力升级到“定方向、判边界、担责任”这些机器替不了的地方。哪些中层职能会被吸收主要是标准化的传递、拆解、汇总、跟催。哪些会被升级主要是判断、取舍、对模糊目标的澄清、对意外后果的担责。一句话中层不会整体消失但只承担传递、汇总和跟催的中层岗位会明显承压能够定义目标、处理例外和承担责任的管理角色反而会被重新定价。用一句传播的话说中层正在“重镀一层”——从传声筒变成 Agent 的总指挥和目标守门人。第五章未来三年企业管理进入“双执行者时代”如果上面几章你都认可那接下来的判断就不难推了我判断未来三年越来越多先行企业将进入一种新的组织状态——人和第二类执行者同时成为日常生产单元。可以把它称为双执行者时代。所谓双执行者时代是指企业默认地、常态化地同时拥有并管理两类执行者人和第二类执行者Agent、机器人、自动化流程。这不是某个部门的尝鲜而是整家公司操作系统级别的改变。就像当年“电算化”不是给财务配台电脑而是重写了整个记账方式双执行者时代也不是“给员工发个 AI 工具”而是重装了管理本身。这里的“双”不是指世界上只有人和 Agent 两种实体而是指企业开始同时管理“人类执行者”和“非人执行者”两大类执行主体。它会具体落在四个地方以下为基于当前产业信号的推演而非对所有企业现状的概括岗位人从亲自执行转向指挥、验收和处理例外。在先行企业中可能出现“管 Agent 的岗”也会出现“和 Agent 搭班的岗”部分岗位描述里会逐步写入“能否指挥多个 Agent 协同”这样的要求。组织中间传递层被压缩任务调度能力上升。汇报线末端从“人”裂成“人 Agent 机器人”中层的传递、拆解、汇总职能被系统部分吸收组织图会比今天更扁、更网络化。经营企业的财务管理中将逐步出现更加独立的 Agent、模型调用和算力运行成本口径。系统OA、ERP、绩效系统开始增加管理 Agent 的能力。这些系统长期主要围绕人的账号、岗位、权限和审批关系组织业务双执行者时代它们将不得不增加登记、核算与考核非人执行者的能力或被新的智能运营系统逐步改造。所以回到那个“那又怎样”的问题。对 CEO 和创业者来说双执行者时代意味着你接下来的核心竞争力不只是“用不用 AI”而是“能不能把人和第二类执行者管到一套秩序里”。会用 AI 的公司很多能管住 AI 的公司很少。前者吃效率红利后者建护城河。三年后回头看差距不在模型在管理。这件事不只和企业有关。对个人而言双执行者时代会先表现为一种新的工作能力能否把 Agent 组织成稳定、可验收、成本可控的工作流——定目标、控成本、做验收、守边界。普通人不必等公司重装管理系统今天就可以把手上的 Agent 当成“第二类执行者”来经营定目标、看过程、验结果、划责任。下面这张“知识卡”方便你快速对照双执行者时代带来的四类核心变化知识卡双执行者时代的四类变化岗位从亲自执行转向配置人机执行组合组织从层级传递转向任务调度与异常处理经营从只核算人力转向同时核算 Agent 的产出、质量、风险与成本系统从只登记人和流程转向同时登记、监测和治理非人执行者未来企业真正管理的不再只是员工而是一支由人和第二类执行者共同组成的新型执行团队。四类变化的知识卡。今天最重要的一句话过去一百年的主流企业管理默认组织中的自主执行者主要是人AI 时代这个前提第一次被大规模打破。记住这句话。管理之所以要变是因为执行主体先变了。 你们公司现在属于哪一种A. AI 还只是辅助工具B. Agent 已经开始独立承担任务C. Agent 已经承担任务但责任和验收规则还不清楚留下 A、B 或 C也欢迎说说最先暴露的是目标、过程、验收还是责任问题McKinsey Global Institute《Agents, robots, and us: Skill partnerships in the age of AI》2025 年 11 月ServiceNowAutonomous Workforce 官方资料2026 年ServiceNowAI Control Tower 官方资料2026 年说明“第二类执行者”“双执行者时代”“双执行者管理四问”为本文提出并待持续验证的分析框架涉及未来组织变化的内容是基于当前公开产业信号形成的趋势判断并非对所有企业现状的概括。最后2026年技术圈的分化愈发明显降薪裁员潮持续蔓延传统开发、测试等岗位大批缩水不少从业者陷入职业焦虑与之形成鲜明对比的是AI大模型相关岗位迎来疯狂扩招薪资逆势飙升150%大厂更是直接开出70-100W年薪疯抢具备实战能力的大模型人才甚至放宽年龄限制只求能快速落地技术、创造价值很多程序员、职场新人纷纷入局大模型领域绝非盲目跟风而是实实在在看到了不可替代的价值优势这也是2026年最值得抓住的职业风口1、窗口期红利入门门槛友好不同于成熟赛道的“内卷式招聘”2026年大模型人才缺口巨大简历只要达标掌握基础AI应用具备简单项目经验年龄、学历均非硬性要求小白可快速入门转行程序员也能无缝衔接2、技术可复用上手速度翻倍如果你有前后端开发、测试、数据分析等基础在大模型落地、系统部署、Prompt工程等环节会更具优势无需从零开始复用原有技术能力就能快速进阶3、懂业务更吃香竞争力翻倍单纯懂技术已不够2026年大厂更看重“技术业务”的复合型人才有垂直领域金融、医疗、工业等经验者能精准定位模型落地痛点薪资比纯技术岗高出30%以上更重要的是即便没有转型需求用AI大模型工具为工作赋能、提升效率也已经成为80%企业的硬性要求——不会用大模型提效未来很可能被行业淘汰那么2026年小白/程序员该如何高效学习大模型很多人想入门大模型却陷入两大困境要么到处搜集零散资料不成体系越学越懵要么被收费高昂的课程割韭菜花了钱却学不到实战技能白白浪费时间走弯路。今天就给大家精心整理了一份2026年最新、免费、系统化的AI大模型学习资源包覆盖从零基础入门到商业实战、从理论沉淀到面试通关的全流程所有资料均已整理归档无需拼凑直接领取就能上手学习小白可照做程序员可进阶扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线这份学习路线结合2026年行业趋势和新手学习规律由行业专家精心设计从零基础到精通每一步都有明确指引帮你节省80%的无效学习时间少走弯路、高效进阶避免踩坑。2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、大模型学习书籍电子文档涵盖2026年最新技术要点包括基础入门、Transformer核心原理、Prompt工程、RAG实战、模型微调与部署等内容4、AI大模型最新行业报告报告包含腾讯、阿里、甲子光年等权威机构发布的核心内容还有2026年中文大模型基准测评报告、AI Agent行业研究报告等帮你站在行业前沿把握技术风口。5、大模型项目实战配套源码项目包含Deepseek R1、GPT项目、MCP项目、RAG实战等热门方向还有视频配套代码手把手教你从0到1完成项目开发既能练手提升技术又能丰富简历为求职和职业发展加分。6、2026大模型大厂面试真题2026年大模型面试已全面升级不再单纯考察基础原理而是转向侧重技术落地和业务结合的综合考察很多程序员和新手因为缺乏针对性准备明明技术不错却在面试中失利。适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容7、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】