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AI原生组织（AI-Native Organization）
→智能演化```**四大转变**：1.从**流程型系统**向**学习型系统**转变2.从**人力堆叠**向**智能密度**前进3.从**"扩张组织"**走向**"扩展智能"**4.从**业务规模**追求转向 **|2-3人小队，难题才扩充至4人||**产品经理**|仅2名PM服务50人组织||**工作节奏**|季度规划，周目标75%完成率视为健康||**协作原则**|"先问AI，再打扰同事"|####产品开发流程季度计划 工具，无组织规划|大多数传统企业起点||**L2**|局部应用|AI嵌入特定业务环节，效率提升|部分AI工具使用||**L3**|规模推广|跨部门AI应用，组织协调增强|AI应用增多但割裂||**L4* （首席智能官）├──成立AI决策委员会└──明确AI战略定位Step2:组织适配├──重构汇报结构├──设立AI联合舰队└──明确一线业务角色Step3:能力下沉├──组建跨部门AI团队├──建立AI ——何恩培----##七、未来展望###7.1AI-Native时代趋势1.**智能密度导向**：最强公司不是人多，而是模型强、反馈快、学习速度高2.
1.3K10编辑于 2026-05-18- 来自专栏大飞的部落阁
HttpRunner-2-用例组织
测试用例结构 在 HttpRunner 中，测试用例组织主要基于三个概念： 测试套（testsuite）：对应一个文件夹，包含一个或者多个测试用例文件（YAML/JSON） 测试用例（testcase teststeps: - name: demo step 1 ... - name: demo step 2 ... 运算符的方式，例如headers.Content-Type、content.success； 响应结果为 text/html 结构，可采用正则表达式的方式，例如blog-motto\">(.*)</h2>
48320编辑于 2022-06-17 一个理想的组织，是AI Agent在组织人｜AI跃迁者调研
如果只把 ColaOS 理解成一个有灵魂的 AI 助手，会错过更关键的东西。【金句洞察】1. AI 改变了我认知世界的方式，远超过某一个习惯。2. 理想组织里，Agent 在组织人。3. AI 公司相信什么，token 账单就会烧在哪里。2. 组织重写：AI 的速度必须穿过组织，才会变成成果的速度Agent Native OrganizationColaOS 的五周奇迹，背后是组织形态改变。 余一：AI 让你对组织、业务或者产品做的最大一个改变是什么？橘子：春节以后，我们整个组织都围绕 Agent 重构。做的事情变了，组织方式也变了。 超级个体和超级组织超级个体vs超级组织余一：AI 很容易让一个人成为超级个体，但超级个体好像又容易游离在组织之外。超级个体为什么还要留在组织里？组织怎么承接这种红利？
21122编辑于 2026-06-02AI时代企业组织效能困境：个人提效≠组织级效能升级
一、个人最佳实践，没有沉淀成组织资产 我们先看第一个原因，也是最容易被忽视的一个，就是个人经验没有被组织化。 现在很多公司里，总有那么几个AI用得特别溜的人。 结果就是，公司里有十个AI高手，但这十个人的效率提升没有办法乘以一百，辐射到整个组织。个人英雄主义解决不了组织效率问题。 那真正的解法是什么？ 二、组织架构本身，已经不适应AI时代 第二个原因更加根本，涉及到组织架构层面的结构性问题。 我们很多企业的组织架构，是在工业时代和传统软件时代设计出来的。它的底层逻辑是"分工越细，效率越高"。 关键不是把AI塞进旧流程，而是用AI重新设计流程。 第二是组织重构。如前面所说，调整组织架构，让它适配AI时代的运作方式，减少不必要的分工壁垒，建立"一人全链路拉通"的更敏捷的作战单元。 AI时代的竞争，最终会体现在企业的组织进化能力上。那些能够快速把个人AI实践转化成组织AI能力的企业，将在未来的竞争中建立起真正难以复制的优势。 好了，今天的内容就分享到这里，希望对大家有所启发。
20800编辑于 2026-06-15- 来自专栏云云众生s
使用AI改进组织的元数据
通过充分利用元数据，您可以为更强大、更相关的AI和大数据分析奠定基础。 译自 Use AI to Improve Your Organization’s Metadata 。 在训练AI模型时，AI应用的准确性取决于它收到的训练材料质量。自然地，给它提供过多或不足的训练数据要么成本高，要么导致模型效果差。使用AI时，您希望快速、低成本获取结果。最佳方式是只提供所需数据。 元数据为非结构化数据带来结构，可大幅帮助查找AI工具所需数据。 AI可以在案件关闭后根据需要标记文件，以支持未来的调查、培训或研究项目。 版权保护: 生成AI的一个热点是训练模型中出现受版权保护的素材。 考虑到当今元数据的大量和多样性，大多数IT组织需要实现元数据管理的自动化。 最好使用软件，结合查询和标记。查询可以提供常见问题的结果，如“显示部门在最近6个月访问的数据”。
76110编辑于 2024-03-27 - 来自专栏用户8927754的专栏
康威定律：AI 时代的 IT 组织变革
新的技术带来新的技能，新的技能带来新的分工，在整个软件开发生命周期里，组织结构与协作方式，都将发生巨变。2024 年 AI 将影响 IDE 外的事软件开发，并不只是写写代码。 所以，生成式 AI 进入软件开发领域，第一件事情是消除一部分隔离（虽然完全抹平恐怕是短期内不太现实的事情）。其次，IT 组织一直纠结的治理架构：团队人员按技术栈决定的技能来分组？ 这些领域模型将为企业的 AI 开发工作提供有力的支持。业务流团队将是整个组织中最贴近各类业务与市场的多支团队。 除了谈宏大缥缈的什么组织结构、定律，我们也可以更加务实的去看，AI 具体在哪些场景下有助于让软件开发团队的协作更加“无摩擦”（Frictionless）。 2 个月？3 个月？永远有可能在交接过程遗漏的信息点。在大型银行、一些求稳的金融机构，交接 6 个月也未必让担心出纰漏背锅的领导者放心。
66910编辑于 2024-01-10 AI 时代，组织应该如何重新设计？
这个案例让我思考一个更大的问题：在 AI 时代，组织应该如何管理？ 作为一个做了快十一年 2B 软件的创业者，我当然也理解企业管理的复杂性。 2B 公司非常讲究精细化运营，各种流程、制度、审批、汇报，确实在过去帮助企业实现了规模化扩张。但在 AI 时代，这套逻辑可能需要重新审视。 PART03 新时代组织的协作模式：人与 AI 协作，文档驱动 如果人与人之间的协作成本大幅下降，那么新时代的组织应该如何协作？ 我的答案是：人与 AI 协作，文档驱动。 同样，AI 时代的组织管理，核心也不是引入什么 AI 工具，而是整个组织的运作方式是否对 AI 友好。 这包括：文档化的工作习惯、清晰的职责边界、扁平的沟通方式、快速的决策机制。 这些都是让 AI 能够更好地融入组织协作的基础。 回到文章开头的问题：AI 时代，组织应该如何管理？
42310编辑于 2026-01-16- 来自专栏AI时代的软件工程
AI时代的软件工程-组织重构
备注：以下企业内分享转公开本文主题是：AI时代的软件工程-组织重构——跨越冰山陷阱，完成从代码编写者到AI智能体指挥官的组织跃迁首先探讨了在AI浪潮下软件开发模式的深刻转型，提出了从传统流程向AI时代Spec 在传统模式中，程序员往往在编码过程中通过大脑补全大量隐性逻辑，而AI时代则要求将这些设计判断工作重心前移。 这种转变促成了组织分工的重构：产品经理专注于高层业务目标，研发人员负责将规则与约束显性化，而AI则承担具体的执行工作。 最终，软件工程的胜负手不再仅取决于编程效率，而在于团队能否准确地将业务经验与工程约束沉淀为可被AI执行的标准化文档。 其次：提出全栈微单元是一种在 AI 赋能下，通过逻辑与组织的深度闭环打破传统技能沟通隔阂，同时在物理层面保留前后端专业化分层以确保系统高性能的垂直自治应用架构最后：提出AI 虽然能显著放大开发者的产出效率
9610编辑于 2026-06-11 - 来自专栏大模型应用开发
A2A 协议：打破 AI 智能体 “信息孤岛”，谷歌带头搞的跨组织协作神器
有了它，AI 智能体再也不用困在各自公司的 “小泡泡” 里，能跨组织、跨技术边界协同工作了。 对要处理复杂流程的企业来说，这个协议简直是 “游戏规则改变者”。举个例子：比如要策划一场公司团建。 03 为啥需要 A2A？—— 解决 AI 智能体的 “沟通痛点” 现在 AI 智能体到处都是，但都困在自己的 “小圈子” 里。 08 A2A 的安全与隐私 —— 把 “安全锁” 焊死 安全和隐私可是 A2A 协议的 “命根子”—— 毕竟智能体跨组织协作，要是数据泄露了，那麻烦可就大了。 谷歌、微软、SAP 这些公司的开发者，还有研究人员，都在主动给 A2A 提新功能、优化现有逻辑。这种协作开发模式，能让 A2A 紧跟 AI 发展的脚步，成为跨组织 AI 系统的 “基石”。 ——A2A 是 AI 协作的 “桥梁” A2A 的持续进化，能帮 AI 迈向量产化的协作未来。
2300编辑于 2026-06-26 - 来自专栏项目管理
AI管理、组织管理，揭秘未来项目管理趋势！
AI管理与组织管理：揭秘未来项目管理趋势随着技术的不断进步，人工智能（AI）和数据分析的崛起正在深刻改变着项目管理的面貌。 传统的项目管理方式正逐步与AI结合，产生出一些新的趋势，这些趋势不仅会影响项目的执行效率，还会重新定义团队协作、决策过程和组织结构。本文将揭示未来项目管理的几大趋势，尤其是AI在其中的角色和影响。 趋势展望：智能助手：未来，AI可能成为每个项目经理的智能助手，能够自动处理日常事务，如会议安排、进度更新、任务提醒等。项目经理将更多地关注战略决策和团队管理，减少日常管理工作。2. 智能会议：AI将能够自动组织和主持会议，智能筛选会议议题，甚至根据参与者的日程安排自动生成最合适的会议时间。AI还可以实时记录会议内容，并为参与者提供重点摘要，确保没有重要信息被遗漏。 自适应组织结构：AI支持的灵活组织架构随着AI的不断发展，未来的组织结构将更加灵活和动态。AI可以帮助组织根据项目需求、市场变化和团队成员的表现，自动调整团队结构和项目分配。
2K10编辑于 2024-11-18 - 来自专栏物流IT圈
敏捷组织，如何赋能2B企业增长？
2B企业的盈利模式、竞争领域、商业行动在不同的时代下，存在着巨大差异。同时，2B企业组织结构和团队管理也存在革命性的进阶。 随着服务价值的凸显，当前2B组织的理念正在发生变化。 创新增长，是很多2B企业尝试转型“敏捷组织”的根本驱动力。 如何打造2B创新增长型敏捷组织？ 第一、组织文化的转变 文化作为企业的软实力，是组织不可或缺的动力引擎。 组织文化在打造2B创新增长型敏捷组织的过程中，被赋予了更多的内涵与诉求。 第二、组织层级的转变 组织结构扁平化是敏捷组织的显著特点。激发2B企业的增长潜能，必须重新反思传统组织层级分明、纵向分割的树状组织架构，尝试打造一种全新的网状组织架构。
1.7K00发布于 2020-01-17 - 来自专栏SAP最佳业务实践
想学FM系列(2)-SAP FM模块功能组织架构
2 、FM组织机构及一般设置 2.1、财务管理范围 财务管理范围是基金预算管理的组织机构单位，一个财务管理范围有一套单独的预算控制体系。 在对财务管理范围组织机构进行分配前，需要了解未来对FM模块使用的业务场景（这个由实施顾问自行需求调研进行） 第一种业务场景：基金、功能范围、基金计划程序、准予都没有激活的情况下 ? 其他模块的组织机构通过公司代码来同财务管理范围进行集成连接。 第二种业务场景：基金、功能范围、基金计划程序、准予当中有激活的情况下 ? 2）允许空白作为帐户分配要素的值 ? 在PSM当中全局激活了科目账户分配要素后，在定义财务管理范围时，对分配要素可能用到也可能不用到，不用到时，需指定“空白”（BLANK）为该科目要配要素的值。 2）定义全局参数 ? 财年变式通常应保持同公司代码的一致。 未完待续...
6.1K63发布于 2018-03-28 - 来自专栏完美Excel
VBA实战技巧35：使用VBA组织图形2
引言：本文的代码与昨天发表的《VBA实战技巧34：使用VBA组织图形1》一样，都整理自mrexcel.com，一个很好的令人兴奋的示例，有兴趣的朋友可以仔细研究。 代码所使用的工作表数据与《VBA实战技巧34：使用VBA组织图形1》相同，如下图1所示，包含所需信息的源数据表，其中： 列A和列B – 两个元素之间的关系。形状填充颜色将来自列A。 图1 与《VBA实战技巧34：使用VBA组织图形1》不同，本文的代码自顶向下组织图形，代码运行后的效果，如下图2所示。 图2 注意，SmartArt可以创建组织结构图，但会有格式限制，本文给出的代码克服了这一点。 [L2] = [b2]: [n1] = "info": [o1] ="info2": [p1] = "outline" [m2] = [b2]: [k2] = 2: [n2] = 0.01: [o2]
2.3K40发布于 2021-09-22 - 来自专栏AI赋能组织能力提升
AI技术运用是组织能力提升的关键
AI技术运用是组织能力提升的关键 最近跟不少朋友聊起公司管理、效率和业绩的问题，大家都在说，组织能力真的是个大话题。 看起来这些问题不算致命伤，但日积月累，确实会影响到组织的整体效率和竞争力。 那怎么办呢？其实，答案就是——AI技术。 别担心，AI并不是那么遥不可及，它的核心就是帮企业把原本复杂、耗时的工作变得更简单、更高效。今天就来跟大家聊聊，AI如何帮助提升组织能力。 1. 过去，人工分析客户信用的过程非常繁琐，而现在，AI可以自动化地处理大量数据，帮助分析人员做出更快、更准的判断，减少了30%的贷款违约率。 2. 所以，如果你还没有开始考虑引入AI技术，不妨现在就审视一下自己公司在各个环节上的短板，探索适合的AI工具。相信我，通过AI的助力，组织的效率和能力提升会变得更加快速和简单。
9.1K31编辑于 2025-04-02 AI 时代，组织最该警惕的不是人才离开
在上一篇关于 AI Native 研发链路的文章里《别急着谈 AI Native 组织，先让关键链路形成闭环》，我讨论的是一个更偏工程侧的问题：当 AI 不再只是辅助工具，而开始进入研发链路本身，软件开发的组织方式会发生什么变化 如果组织反馈很慢，个人成长就会逐渐外溢，最终变成外部市场的重新定价。 二、组织的不适应，首先体现在反馈链路上 很多组织并不是没有意识到 AI 重要。 (澎湃新闻｜字节跳动宣布加大人才投入：2025年奖金投入提升35%，调薪投入上涨1.5倍[2]) 阿里系的情况更复杂。 七、AI 时代，组织最需要缩短反馈回路 所以，AI 时代组织真正要建设的，不只是 AI 工具栈。 更重要的是反馈系统。 能不能更快识别真实探索？能不能更快给小团队授权？能不能更快把试点纳入正式方向？ AI 时代最危险的，不是组织没有 AI 战略。 更危险的是，组织以为有了 AI 战略，就完成了转型；以为留下来的人，就代表组织完成了自然筛选；以为人才离开，只是个人选择，而不是系统反馈失配的结果。
20910编辑于 2026-05-18- 来自专栏数据猿
AI让每个人变强，也让组织变乱！
人们关注的焦点，从个人，开始转向组织。 2026年6月5日，北京，腾讯云AI产业应用大会。 这套工具的指向很清楚：让AI从“帮个人干活”，变成“帮组织干活”。 AI让每个人变强 也让组织变乱 为什么要做这件事情，让我们先看几个典型场景。 这是大量企业正在经历的“AI悖论”：个人效率提升了，组织效率反而下降了。 问题出在哪？ 过去两年的AI工具，设计逻辑都是“以个人为中心”。 腾讯的解法是 给组织装一个“AI操作系统” 腾讯给出的答案是WorkBuddy企业版——一套让组织能够“装上AI大脑”的系统。 几个人的小团队用WorkBuddy两天就完成了初始版本开发，产品上市后保持2天一个版本的迭代速度。 企业管理后台。
23710编辑于 2026-06-11 - 来自专栏新智元
Facebook AI 背后的神秘组织：FAIR + AML + Product Groups
面对 Google 的 AlphaGo，他最近谈到了 Facebook 的人工智能布局，并把组织结构定义为以下架构： AI at Facebook = FAIR + Applied Machine Learning + Product Groups 即包含了： 1.FAIR，Facebook 人工智能实验室 2.Applied Machine Learning，应用机器学习部门 3.Product Groups， 有些人在两个组织里脚踩两只船。他们是 FAIR 年轻的工程师们，我们把他们称为“研究工程师”，他们和研究科学家一起做研究项目。 也许 大企业的组织架构，是创新的关键？ 全文阅读： 标题：Facebook AI 背后的神秘组织：FAIR + AML + Product Groups 原标题：Human-Like：Facebook is using our data to
1.9K60发布于 2018-03-15 - 来自专栏新智元
首个AI同事正式「入编」！CES 2026超级组织引爆
这时，协作= 人 × 人 × AI × 组织记忆。 AI可以共享团队「上下文」，成为了协作的中间层，并参与分工与执行。 2. 项目感知 Agent以「项目」为单位理解文件关联，记忆项目状态，持续推动任务进展。 项目内可上传多种类型文件： 媒体：mp3、mp4、m4a、mov... 在 CES 2026 期间，围绕 AI 硬件与组织形态的深度变革，出门问问创始人李志飞与 AI 原生组织理论构建者高佳，首次概念发布《超级组织：AI 原生企业进化论》这一组织思想框架。 这并非仅是一次新书发布，而是一场关于 AI 创新如何从产品层，跃迁至组织操作系统层面的范式宣告——当 AI 不再只是工具，而是开始参与协作、拥有上下文与行动能力，组织本身正在发生结构性进化。 在 CES 的舞台上，这套关于「AI 如何重塑组织形态」的系统性解释，首次被完整提出。
36810编辑于 2026-01-26 - 来自专栏个人分享
《组织行为学》---组织与管理
（2）组织的定义 在广义上，组织是指很多要素按照一定方式相互联系起来的一个系统。系统论、控制论、信息论、耗散结构论和协同论等，都是从不同的侧面研究这样的系统的。 2、如果组织提供的产品或服务没有需求者，那么组织也就难以生存下去。 2、评价组织是否有效的指标 不同的组织功能不同，也需要不同的评价指标。位于塔顶的是最终指标。它们反应了有效地运用环境资源和机会以达到其长期和正式目标的程度。 人、工作与组织、生产与作业、资料与设备、财务。 （2）管理的功能 主要表现在五个方面：计划、组织、只会、协调、控制。 2、组织 管理者一旦作出计划、设定了目标、就必须着手设计并发展处一套能够成功地实现计划并达到目标的结构。
3.4K20发布于 2019-03-04 - 来自专栏FreeBuf
APT组织分析：网络间谍组织Bahamut
概述 根据2021年2月中旬的一项发现，Anomali威胁研究公司（Anomali Threat Research）评估称，至少自2020年6月4日以来，APT网络间谍组织Bahamut一直在对多个目标进行恶意攻击活动 尽管在时间上可能只是巧合，但众所周知，Bahamut等APT组织一直都在进行有针对性的网络攻击活动。 细节分析 Anomali的研究人员对恶意.docx文件（该文件可以利用远程代码执行漏洞CVE-2017-8570）进行了分析，研究表明，这项活动显然始于2020年6月，并至少持续到了2021年2月中旬。 在对代码进行反编译之后，我们发现POST Payload和dwmm.exe是攻击者在通过POST请求跟C2服务器交互时动态生成的： 总结 Bahamut是一个复杂的APT组织，它利用了反分析技术和多阶段感染技术 除此之外，跟许多其他APT组织一样，他们也会通过网络钓鱼电子邮件和消息，并利用社会工程学技术和用户交互来实现初步感染。
1.7K30发布于 2021-04-29
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