未來的公司不需要那么多管理者

上個月，哈佛商學院發布了一份報告。他們比對了同行業、同階段的創業公司，發現“AI原生公司的員工總數少了25%，管理者少了15%，初級員工也少了15%，但工程師多了13%。”

不止如此，研究還發現，在服務行業，AI原生公司和非AI公司的規模差距拉到約70%。一個傳統咨詢公司可能需要100人，AI原生的同行30人就夠了。

這些AI原生公司對人力的使用方式根本不同：更少的運營、財務、銷售和行政崗位，更多的工程師，更少的管理層級。不是CEO拍腦袋"我們要扁平化"，是AI本身讓扁平化變成了唯一的合理答案。

1. 管理者的核心工作，正在被AI逐步吃掉

中層管理者傳統上干的活，一般來說就是三件事：匯總下面的信息、傳達上面的決定、確保兩邊不跑偏。

這套流程在過去一百年運轉得很好。因為信息傳遞需要人。老板不可能親自看每個人的周報，員工也不可能直接去敲CEO的門。

但AI來了之后，畫風變了。

員工用AI寫代碼、出報告、做分析。老板用AI看數據、做決策、監控進度。那個負責"匯總+傳達"的中間層，突然變成了區塊鏈里的共識節點——有它更慢，沒它也能跑。

Gartner預測，到2026年底，20%的企業會用AI來壓扁組織架構，砍掉一半以上的中層管理崗位。

Forbes最近有一份調查：46%的管理者處于"AI否認"狀態——他們拒絕承認AI會對自己的工作產生影響。

這就很有意思了：一半的管理崗位會被消除，但是近一半的管理者不相信這事會發生。

2. 一個真實案例：100x組織長什么樣

今年5月，美國一家軟件公司ClickUp的CEO Zeb Evans干了一件震動科技圈的事：一次性裁掉22%的員工，同時部署了3000個AI智能體。AI智能體與人類員工的比例達到3:1。

Evans把這套新架構叫做"100x org"。

ClickUp不是"減人降本"。它把整個組織拆成了三層：

第一層：Builder（構建者）。寫代碼的人，設計AI系統的人。他們的產出不是盯著員工干活，而是創造一個AI能自己跑的系統。

第二層：System Manager（系統管理者）。不直接管人，管的是AI agent網絡。以前一個經理管10個人，現在一個System Manager調度40個AI智能體。

第三層：Front-Liner（前線人員）。保留下來做客戶關系的人，專門服務需要同理心、談判和判斷力的客戶。AI寫得了方案，但是和客戶的直接接觸，還得靠人上。

傳統組織里的"管理者"角色在這個架構里消失了。

Evans還干了一件更瘋狂的事：留下來的員工，年收入天花板提到了100萬美元。不是期權，是現金薪酬。

他的邏輯很直接：AI能做的事，就讓AI做。人要做的事，值100萬。當AI把每個人的產出放大10倍，"1個頂100個"的人憑什么只拿20萬年薪？

實際上，很多科技大廠之前已經做出了類似的決定。

Meta的扎克伯格今年1月在財報會上說過原話："managers managing managers"—那些二級管理者，要么拿出直接貢獻，要么走人。

亞馬遜兩年前也發內部公開信，要求減少管理層級以提升組織效率，參考本公眾號之前一篇文章（）。

科技大廠都在集體扁平化，砍掉中間層，擴大管理半徑，讓一線團隊直接向高層匯報。

3. 管理者還可以做什么？

中層管理不應該只是"傳聲筒"。管理者需要凝聚團隊、在模糊信息下做判斷、在沖突中找平衡，以及在壓力下保持方向感。

這些能力，AI目前給不了。

注意哈佛的那份報告覆蓋的是創業公司。創業公司天然更扁平、更靈活。但對于那些有幾萬人、十幾年歷史、多個業務線并行的大型組織，"一刀切"地砍掉管理層，可能并不現實。

這些變化，對HR和OD從業者來說，至少傳遞了三個信息：

第一，組織架構型態從"金字塔"轉向"網絡化"。不是把層級削薄一點，而是從根本上重新思考：哪些決策需要人？哪些可以交給AI智能體？管理者的角色轉變需要全新的崗位定義、勝任力模型、績效標準和晉升邏輯。

第二，人才定價體系要重構。ClickUp能給員工開100萬年薪，是因為AI可以把個人的貢獻放大，"能指揮AI團隊的人"和"只會執行的人"之間的價值差距會變成數量級的。傳統的薪資帶寬、職級體系、晉升通道，在這個邏輯面前可能都需要重構。

第三，人才發展的使命發生變化。過去人才發展是"幫員工提升能力"，以后則是"幫員工尋找并培養AI做不了的那個能力"。

最后，上述變化對于現有廣大中層管理者的意義是：

不能再把自己單純地定義為“只負責管人”的角色，而是要思考如何利用AI這個杠桿去撬動組織，如何為組織帶來更大價值。

否則，這樣的管理者遲早有一天都會被AI所替代。

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