现在的人工智能，已经不是几年前那个只会陪你聊天的玩具了。以前的AI是个工具，你问它一句，它答一句。但是现在变了，AI进入了“落地期”，意思是它要正经开始干活了。
2026年达沃斯论坛上，大佬们都在谈这个。马斯克甚至说，再过个四五年，AI的脑子会比我们全人类加起来还厉害。这个预测你可能觉得夸张，但大公司都当真了。所以，现在不是要不要用AI的问题，而是怎么用的问题。
重点是代理式AI（Agentic AI）。你别把它想成一个软件，你要把它看成一个“数字代理人”。它有自己的目标，会自己思考，还会自己动手。
一、 时代背景：从「聊天工具」到「数字代理人」
举个例子你就明白了。
你跟一个普通聊天机器人说：“帮我规划下个季度的市场推广。”它可能会给你一些空泛的建议。但是，你把同样的目标交给一个代理式AI，它的工作流程是这样的：
- 拆解任务：它会先想，要规划推广，我需要哪些信息？它会把大目标拆成小任务：分析上季度销售数据、研究竞争对手动态、找出目标客户画像、评估不同渠道的成本。
- 调用工具：然后它会自己动手。它能打开公司的数据库，导出销售报表。它能上网，用爬虫工具收集竞品信息。它还能调用你公司的客户管理系统，分析用户数据。
- 执行和纠错：它会根据收集到的信息，制定出几个方案。比如A方案主攻线上广告，B方案侧重线下活动。它甚至会评估每个方案的风险。如果在分析中发现某个数据来源不可靠，它会标记出来，或者寻找替代数据，这就是自我纠错。
所以你看，它不是被动地“回答问题”，而是一个能主动“解决问题”的员工。这才是它和聊天机器人的根本区别。
二、 管理学底层反思：基业长青的三大支柱
很多公司花大钱买了各种系统，表面看，收入是上去了。但是，年底一算账，净利润反而少了。这就是只追求“看起来强”，而不是“真的强”。想让公司基业长青，必须回到最基本的管理道理上。代理式AI，正好可以帮我们把这些道理串起来。
- 系统是骨架：别让员工替系统背锅有个很老的管理学实验叫“红珠实验”，过程很简单。一个大箱子里装满了珠子，80%是白色，20%是红色。工人需要用一个有坑的勺子去舀珠子，目标是只舀白色的。结果呢？不管工人多努力、多小心，因为系统里本身就有20%的红珠子，所以他们总会舀到红的。可是，管理者却把问题归咎于工人，惩罚那些舀到红珠子最多的人。这听起来很蠢，但公司里天天发生这种事。比如，一个报销流程需要经过五六个领导签字，拖了半个月才走完。最后老板怪员工办事效率低。其实，问题出在那个臃肿的报销系统上。员工的表现，很多时候是被系统决定的。把系统问题怪到个人头上，是代价最高、也最没用的管理方法。代理式AI能做什么？它能像一个不知疲倦的侦探，把整个工作流程跑一遍。它会用数据告诉你：“你看，这个报销单在第二个领导那里停留了5天，在第四个领导那里又停了6天。问题出在审批环节，而不是提交环节。”这样，你就能去修理系统，而不是去骂那个可怜的员工。
- 人本是肌肉：别把员工当机器还有一个“霍桑实验”。研究人员本来想看看工厂的灯光亮度会不会影响工人的产量。他们把灯调亮，工人的产量增加了。奇怪的是，他们后来把灯又调暗了，产量居然也增加了。最后发现，真正影响产量的不是灯光，而是“被关注”的感觉。工人们觉得有人在关心他们，所以干活就更起劲了。这个实验告诉我们，员工不是只为了钱工作的“经济人”。很多管理者不懂这个道理，他们喜欢“管控”，用各种KPI和打卡制度去逼员工。结果呢？员工的信任感没了，工作就变成了“无效内卷”。大家不是比谁的工作做得好，而是比谁看起来更忙、谁的PPT做得更漂亮。真正的管理是“唤醒”，不是“管控”。你要想办法让员工从内心愿意把工作做好。代理式AI可以帮忙。比如，你可以用AI自动处理掉那些最烦人、最重复的报表工作，让员工有更多时间去做他们真正感兴趣、有创造性的事。当员工觉得自己的工作有价值，而不是在当一颗螺丝钉时，他的动力自然就来了。
- 真理是灵魂：多问几个为什么马斯克总提“第一性原理”，说白了就是刨根问底。别管别人怎么做，也别凭经验。要把一件事拆到最基本、最无可辩驳的常识，然后从这个根基出发，去思考解决方案。大部分公司都喜欢用“类比思维”。看见竞争对手在做短视频，自己也赶紧开个账号。看见别人在搞大模型，自己也砸钱进去。从来不问一句：“这件事的底层逻辑是什么？它真的适合我们吗？”前几年的“百模大战”就是个例子。上百家公司做的模型都差不多，最后大部分都亏得一塌糊涂。这就是因为他们都在互相模仿，而不是从客户的真实需求这个“第一性原理”出发。代理式AI恰好是第一性原理的忠实执行者。因为它没有人类的面子、偏见和情绪。你可以给它设定一个规则：在启动任何一个新项目前，必须回答清楚以下问题：
- 我们要解决的根本问题是什么？
- 我们的用户到底是谁？
- 有没有更简单、更直接的办法？
三、 巨头的警钟：营收增长与生产力陷阱
从2021年到2025年，很多科技巨头都掉进了一个坑里。你看他们的财报，营收数字很好看，一直在涨。但是净利润却在下滑。这就是典型的“生产力陷阱”，原因就是上面说的那三点没做好。
- 系统出了问题：比如京东和阿里，一度把“营收”当成唯一目标。为了做大流水，系统里加了很多复杂的流程和没必要的人。这就好像“红珠实验”里，往箱子里主动加了更多的红珠子。后来虽然搞了组织架构调整，但根子上的问题没解决，还是不行。
- 人本出了问题：比如腾讯和字节，为了降低成本搞了大裁员。短期看是省了钱，但留下来的人心也散了。大家没了安全感，谁还敢创新、谁还敢说真话？于是就开始“集体平庸”，做多错多，不做不错，整个组织的活力就没了。
- 真理出了问题：最明显的就是“百模大战”。大家都在用“类比思维”做事，而不是“第一性原理”。结果就是产品严重同质化，投进去的钱越多，亏得也越多，形成了恶性循环。
四、 EBL AI+增长操作系统
那怎么解决这些问题？我们提出了一套叫“EBL AI+”的操作系统。它不是一个软件，而是一套方法，用代理式AI来帮企业重新梳理系统、人和真理这三大支柱。
1. 增长的方程式
我们把它总结成一个公式：增长 = C × O × D × E
- C是认知内核。这是地基。你得想明白公司到底为了什么，是短期赚钱还是长期创造价值。如果这个C等于0，你公司的认知就是错的，那后面不管怎么努力，最后结果都是0。
- O是组织系统。这是骨架。你的公司流程、部门设置合不合理。
- D是分布式链接。这是肌肉。你的团队是不是心往一处想，劲往一处使。
- E是具身引擎。这是武器。也就是用AI这样的工具来具体提升业务能力。
我之前读郭士纳的书，里面有句话说得好：战略不是墙上的标语，而是你每天在做的事，是你的“肌肉记忆”。文化也不是装修，而是你在激烈竞争中能活下来的“生存法则”。这个方程式就是要把这些东西落到实处。
2. 技术防护与治理
当然，把这么重要的事交给AI，必须给它套上“缰绳”，这就是治理。
- 预算要卡死：用AI实时监控每个项目的投入产出。一旦发现某个项目在持续烧钱但没效果，也就是在制造“红珠子”，系统就会立刻报警。
- AI必须公平：在评估员工绩效时，AI的算法必须能排除掉系统性问题带来的影响。不能因为报销系统慢，就给员工打低分。
- 人有最终决定权：必须设定“人在回路”机制。AI可以提供建议，甚至执行，但在最关键的决策点上，必须由人来拍板。人随时可以拔掉AI的电源。
- 决策要能追溯：AI做的每一个重要决策，都必须有完整的记录。为什么要这么做，依据是什么数据，都要清清楚楚。而且，系统有重大更新时，不能直接上线。要先搞“影子发布”，让新旧两个版本同时运行一段时间，在后台比较结果。确认新版没问题，再正式切换。
五、 怎么落地？
这套东西听起来很大，但可以一步一步来。我们把它分成了三个模块化的战略，由一个超过100人的人机结合团队来帮你落地。
第一步：梳理商业战略（大约6个月）
- 前1个月：先做个体检。用AI工具扫描整个行业，看看你的竞争对手在干嘛，你在市场里处在什么位置。最后会给你一份详细的行业基准报告。
- 中间3个月：定方向。我们会和你的各个部门访谈，用AI辅助分析，搞清楚公司的优势和劣势。然后明确公司的使命到底是什么，并列出一张“不做事项清单”，把那些浪费资源的业务砍掉。
- 后2个月：拆目标。把大战略目标，用算法拆解成每个部门、每个季度、每个月可以执行的小任务，并建立一个数据看板，让所有人都能看到进展。
第二步：梳理组织战略（大约6个月）
- 前1个月：诊断组织。用大模型算法分析公司的内部沟通记录（在保护隐私的前提下），判断你的组织文化是怎样的，架构上有什么问题。
- 中间3个月：设计框架。重新设计公司的职级体系和知识管理体系，让员工的成长路径更清晰，让公司的经验能沉淀下来。
- 后2个月：优化流程。用AI辅助，重新梳理核心业务流程，明确每个岗位的具体要求（ASK模型），让协作更顺畅。
第三步：梳理人才战略（大约6个月）
- 前2个月：盘点人才。分析员工的工作内容和反馈，了解他们的工作体验，画出公司的“人才地图”，看看哪里缺人，哪里人浮于事。
- 中间2个月：激励人才。根据岗位价值和个人能力，设计更合理的薪酬和股权激励方案，让优秀的人才愿意留下来。
- 后2个月：发展人才。通过数据分析，持续跟踪员工的绩效和成长，为他们提供个性化的职业发展机会和培训建议。
未来的公司，核心业务流程会越来越多地由AI来统筹执行。这不是为了取代人，恰恰相反，它是为了把真理注入到冰冷的系统中，再把一个更人性的系统还给有血有肉的员工。
最后的赢家，不是谁的AI模型多，而是谁能用AI把这些最朴素的管理道理，真正贯彻到公司的每一个细节里。
