如果你的初创公司的首位 “雇员” 不是人，而是一个AI智能体，会怎么样呢？这个极富挑战性的问题，成为了微软与纽约大学斯特恩商学院技术MBA项目为期一学期合作的焦点。三十名学生被分成六个类似初创公司的团队，他们被授予使用具备最新智能体功能的微软365 Copilot的权限，并被要求重新构想，从第一天起就嵌入AI时，工作将如何开展。他们的任务是：打破传统工作流程，打造 “前沿公司”，探索人机协作的未来。

我们将 “前沿公司” 设想为不仅仅采用AI，而是围绕AI构建的组织。这些公司从成立第一天起，就将AI智能体融入到每一项职能中，重新设计工作流程、决策方式和团队结构，以实现人机协作的最大化。在这个项目的背景下，“前沿公司” 模式促使学生们超越自动化的范畴，去探索在一个将AI作为基础团队成员（而非附加元素）的组织中，领导和扩大规模真正意味着什么。

其结果既振奋人心、富有颠覆性，又发人深省。最为成功的团队，并非仅借助AI完成任务，还着力挖掘其创意潜能，例如构建组织结构图、重塑项目演示文稿，甚至提出假设的商业模式，以促使人类领导者做出回应。在此过程中，他们发现了一种新的工作范式，在这种范式中，AI是一个积极主动、不断进化的团队成员。

本文将他们的研究结果提炼为四个变革性主题，这些主题重新定义了我们在AI时代对工作、团队和领导力的认知。这些观察到的变化并非孤立存在，而是紧密相连的：工作的发起方式影响着招聘需求，团队的管理方式塑造了决策过程。它们共同为构建和领导原生AI组织提供了路线图。

研究方法

参与纽约大学斯特恩商学院与微软合作项目的学生被分成各个团队，每个团队都得到一个初创公司的命题，并被要求创建他们的业务。他们可以进入一个虚拟的商业环境，在其中开会、发送电子邮件和创建文档，并且能够使用微软最新的AI功能。初创公司的想法包括一家家用太阳能公司、一个提供个人理财建议的消费类应用程序，以及一家健康与健身可穿戴设备公司。

该项目分两个阶段展开。首先，学生们使用Copilot模拟启动一家初创公司，分配管理角色、起草计划、创建内容并测试工作流程。然后，他们思考一家 “AI先行” 的公司（微软称之为 “前沿公司”）未来可能如何运营，为将AI智能体融入到每一项职能中的组织制定蓝图。该项目的目标是探索 “AI智能体助力的未来工作”，并了解如何在商业环境中利用AI。关键在于，从头开始意味着学生们有一个优势：他们不受任何遗留结构的束缚。

AI成为首位 “雇员”

学生们表示，AI很快就成为了团队的 “首位雇员”，并被用于诸如战略家和分析师等基础角色。例如，一个团队尝试让AI根据简历分析来设计他们的组织结构图。其他关键任务包括制定市场进入策略、编写招聘第三方顾问的职位描述、创建财务模型，以及设计品牌手册和标志。能够即时获取广泛的功能，使得人类创始人可以身兼数职而不会应接不暇，并且能够处理超出他们核心专业知识范围的任务。结果是，学生们能够迅速从想法过渡到执行。无论是低风险还是高风险的决策，首先都会与AI进行商讨，这为创业者引入了一种新的决策范式。

这种转变对整个创业领域都有着深远的影响。在初创公司中，许多 “待办工作” 模糊不清或具有临时性，对于试图快速行动的创始人来说，招聘可能会极大地分散他们的精力。AI处理模糊任务并产生切实成果的能力，有助于明确公司的真正需求，为创始人提供更坚实的基础来开展业务。在早期阶段，AI的工作通常足以支持公司以极少的人力运营。

从中我们可以得到什么启示呢？AI改变了招聘的考量方式。创始人现在可能不再问 “我需要招聘谁？”，而是问 “从一开始AI能帮我做到什么程度，还存在哪些差距？”这将AI重新定位为一种经济杠杆，而非成本中心。它能够实现更精简的团队、更快的迭代和原型设计，以及更具战略性的招聘和扩张。即使公司在未来进行招聘，能够与AI “联合创始人” 进行商讨，并针对各种交付成果的草稿进行开发（并做出反应），这让公司有机会了解其真正的需求所在。

工作始于对话

观察到的最显著的转变之一，是工作如何从静态文档转向动态对话。学生们安排实时会议，与AI讨论作为概念 “种子” 的背景信息，以便AI能够专注于起草实际的报告或演示文稿。这改变了工作体验：不再是打开一个应用程序然后从零开始，而是从与Copilot对话开始。正如一名学生所说：“我有一个想法，就可以直接对Copilot说出来，它会为我生成一个草稿。这真的帮助我开启工作。”

这种对话式工作模式，被其中一个团队称作 “每项任务的结对编程”，它不仅提升了产出效率，还减轻了人们面对全新任务时的畏难情绪。一个小组使用AI制作了一份投资者演示文稿，然后在会议上讨论缺少哪些见解，以及如何针对不同受众调整内容。AI负责执行，人类提供见解。这意味着人类的角色发生了变化。学生们不再是严谨的内容创作者，而是既成为了创意发散者（提供粗略、无结构的起点），又成为了筛选优化者（指导、编辑和完善AI生成的草稿）。学生们表示，基于AI的工作感觉更像是与同事协作，而不是使用软件。

一个团队发现，虽然AI非常擅长生成各种标志选项，但团队必须利用他们对品牌和目标受众的理解来选择合适的标志。从创作者到启发者和筛选者的这种转变有着深刻的影响。这表明，未来最有价值的技能将是塑造和引导AI输出的能力。领域专业知识、批判性思维和编辑判断力成为新的超级能力。当自然语言成为新的用户界面时，重要的不再是知道点击哪个菜单或编写什么公式，而是清晰地表达你需要什么，然后评估AI提供的内容。知道如何沟通，即清楚地表达意图和期望的结果，将成为未来备受珍视的技能组合。这对公司内部的文化建设产生了巨大的连锁反应：传统观念里，过度沟通往往被视作高效工作流程的阻碍，因而不受待见。

这个主题的另一个方面是，文档本身可能相对于对话变得次要。与智能体的AI持续对话意味着团队不再想着用Word文档做计划、用电子表格做预算、用PowerPoint做提案，而是专注于相互讨论想法和问题，同时让AI创建文档。并且这些文档可以在会议中途进行查看，以了解团队是否喜欢他们讨论的方向。内容存在于对话中，AI会根据需要为你生成不同的文档。在AI时代，建立上下文至关重要：每一次记录的会议或对话都为AI未来将主导的上下文做出贡献。由于AI生成初稿，人类贡献的价值在于只有人类才能做的事情：建立上下文、感知细微差别、应用上下文并赋予意义。这将人类的角色从执行者提升为协调者，从而改变了工作的社会契约。

人类知识的作用

将人类视为启发者和筛选者的这种观点表明，人类知识的作用发生了转变。学生们无需在他们从事的每一项任务中都成为深度专家，因为他们可以借助AI的力量来补充自己的知识。

话虽如此，他们也表达了担忧，即AI的自信可能会造成一种虚假的安全感，如果他们不具备相应的知识，就不一定能够评估。有几次，AI的输出忽略了细微差别或包含了误导性的数据，就像一个过于自信的初级分析师。

他们强调 “Copilot需要提出挑战，而不仅仅是迎合” 这一理念。一名学生分享道：“你必须成为专家。你必须是那个说‘这是对的，这是错的’的人，你必须是那个做出最终决定的人。”

核心的积极成果是，AI极大地降低了决策成本。一个考虑营销方法的团队让AI预测如果他们将预算从活动转移到在线广告上的结果，AI迅速生成了一个粗略的比较，而传统上这需要大量的努力。这种近乎即时的智能使得探索各种替代方案变得更廉价、更快速，并使人类能够专注于利用自己的知识来评估大量快速生成的想法。团队可以更频繁地问 “如果…… 会怎样？”，因为AI可以立即分析各种情景。在AI时代，保持好奇心没有代价。

它还将低风险事务性决策的负担向下转移给AI：对于对整个团队价值较低的主题，学生们可以使用AI来进行头脑风暴。参与项目的学生中，有些人实际管理经验有限，但他们发现自己能够提出重要的战略建议，因为AI提供了数据，甚至给出了推理。这表明可能会出现层级结构的扁平化。决策可以变得更加分散：更接近一线的人员可能会做出以前需要 “向上汇报” 的决策，因为他们有AI生成的见解作为支持。因此，人与人之间的对话也变得风险更高，可能更有意义：事务性的对话主题已被委托给人机交互界面。

人机团队的动态变化

也许该项目最具突破性的见解，是AI如何重塑团队动态。由于AI负责执行任务，团队规模更小，行动更快。学生们描述了一种 “多智能体网络”，其中不同的AI智能体处理不同的领域，如客户关系管理、日程安排、财务等，而人类则充当指挥者，协调这些智能体并做出最终决策。其理念是每个智能体可以有自己的角色、知识和视角，因此对每个智能体技能的整合变得至关重要。

这种模式颠覆了传统的团队结构。不再是人们使用多种工具，而是人们管理许多使用工具的AI“工作者”。这意味着工作模式从人类直接运用机器进行劳动，转变为人类借助数字劳动力，而数字劳动力再利用机器来完成工作。一种新的工作流程由此建立。

将AI视为数字劳动力也引发了新的问题。如何让AI智能体入职？如何衡量其绩效？学生们设想了一个未来，在这个未来中，AI智能体根据绩效被 “雇佣”、“培训”，甚至 “晋升”。他们设想了一个内部可重用智能体库，就像一组数字顾问，团队可以按需部署。公司可能会维护AI智能体活动的仪表板，例如完成的任务数量、准确率、需要人类干预的次数等。如果一个AI表现不佳（例如给出太多错误答案或团队很少使用），经理可能会决定 “重新培训” 它，甚至 “停用” 它。相反，如果一个AI智能体确实在创造价值，公司可能会更广泛地部署它。

学生们甚至提出了内部智能体市场的想法：如果一个团队开发出了一个出色的AI工作流程，例如处理费用报告，那么这个流程可以分享或出租给其他团队，实际上将其视为一个数字承包商。虽然学生们清楚地知道AI智能体不是人类，也不应被视为人类，但他们认识到，作为一种新型劳动力，需要新的指标和管理系统来与之有效协作。

将AI重新定义为一种劳动力，而不仅仅是一个功能，对领导力有着深远的影响。这表明，管理AI将成为一项核心能力，需要在协调、监督和道德治理方面具备新技能。

……

纽约大学斯特恩商学院与微软的合作，让我们得以一窥一个迅速崛起的现实：AI增强型组织。它表明，AI不仅仅可以是一个生产力工具，还可以是一个队友、一个战略家，甚至是一个联合创始人。这并非遥不可及的未来愿景，而是当下已经在重塑工作本质、创新方式和竞争优势的现象。学生们的经历为领导者如何驾驭这一变革提供了清晰的蓝图。

要实现这一愿景，所需的不仅仅是技术。它需要思维方式的转变，从将AI视为工具，转变为将其视为合作者。它需要新的技能、新的结构，以及思考工作的新方式。当我们站在这一变革的边缘时，有一点很明确：未来的工作不会建立在关于工作的过时假设之上。这促使我们思考一个关键问题：倘若今日是工作史的起始之日，我们会如何规划工作方式？

J.P. 埃格斯（J.P. Eggers）、莎拉·瑞安（Sarah Ryan）、阿莱克西亚·坎邦（Alexia Cambon）、贾里德·斯帕塔罗（Jared Spataro）| 文

J.P. 埃格斯是纽约大学斯特恩商学院创业学教授。莎拉·瑞安是纽约大学斯特恩商学院风险加速项目主任。阿莱克西亚·坎邦是微软Copilot与未来工作研究负责人。贾里德·斯帕塔罗为微软负责工作场景人工智能业务的首席营销官。

周强 | 编校