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企业为什么需要理解“算力飞轮”?

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全文 2307 字 | 阅读 7 分钟


业务增长,是否一定要增加人手?本期《数智新解》解释“算力飞轮”如何改变企业扩大产出的方式,以及这一变化对组织能力和人的价值意味着什么。

业务增加了,是不是就要增加人手?希望产出更多,是不是就要投入更多时间?

在许多企业的管理实践中,这几乎是自然的选择。增加订单,就增加人员;扩大业务,就增设部门;为了让更多人协同工作,又需要增加管理投入。

AI深度进入工作流程以后,我们需要重新思考这种关系。

当一部分工作可以由AI持续承担,企业扩大产出的方式也随之改变:已经配置好的能力可以重复调用,业务运行产生的数据与反馈,又能推动这套能力继续提升。

这就是“算力飞轮”。

理解这个概念,可以帮助管理者看清:企业如何突破人力与工时的限制,人的价值又如何在这个过程中得到新的发挥。

《AI时代的管理》

作者:陈春花

出版社:北京联合出版公司

出版时间:2026年8月


过去,企业扩大产出,通常依靠增加雇员数量、延长劳动时间,或者强化管理。

业务每增加一个量级,就需要配置相应的业务、技术与支持人员。组织的处理能力,随着人员投入一层一层向上增加。这就是“人力阶梯”。

这种增长方式有一个困难:人有时间和精力的限制,人员之间的协作也有成本。

一个人每天能够处理的工作有限。增加人员可以扩大处理能力,但随之而来的培训、信息传递、标准统一与进度协调,又会占用更多资源。企业规模扩大了,管理成本也可能快速增加。

AI深度嵌入协作流程,开始改变这一条件。

对于适合由AI承担的任务,一旦完成工作流配置,已经建立的处理能力就可以被反复调用。业务量增加,不再必然要求人手同比例增加。

更进一步,随着任务量增加,实际工作产生的数据与反馈,还可以用于改进系统。经过持续迭代,系统能够更好地处理后续任务。

处理任务,积累数据与反馈,推动能力改进,再支持更多任务的处理。

这个循环之所以被称为“飞轮”,是因为前一次运行形成的积累,能够成为下一次运行的助力。企业的能力增长,由此有了不同于不断增加人手的路径。


以合同审查为例。

面对一项需要审查大量合同的工作,传统做法是组建团队,将文档分配给不同的人,再汇总审查结果。

这种方式面临两个现实问题。

一是不同人员对风险的判断尺度需要反复统一;二是人的阅读速度存在限制,即使增加工作时间,也难以无限压缩审查周期。

引入AI法律助手后,部分工作可以重新安排。

AI能够依据预设的风险维度,对合同进行扫描、分类和初步标注。专业人员在此基础上开展复核,处理需要结合具体情境作出判断的问题。

一套已经配置好的初步审查能力,可以被重复使用,并支持更大规模的业务处理。

与此同时,实际审查发现的遗漏、误判与新情况,可以反馈到系统之中,用于更新知识、规则和工作流程。后续工作能够利用前面工作的积累,而不必每次都从同一个起点开始。

算力、维护与专业复核仍然需要投入。但企业扩大业务时,不必只有增加人手这一种选择。


AI带来的效率变化,已经进入组织如何形成和扩大生产能力的层面。

业务增加时,管理者可以重新判断:哪些工作仍然需要增加人员,哪些工作可以通过已有能力的扩大使用来完成?这些工作产生的反馈,又能否帮助系统继续改善?


当算力飞轮开始发挥作用,我们也需要重新理解组织能力。

过去,人员数量、部门规模,往往是判断一家企业实力的重要依据。今天,仅凭这些已经不足以说明企业能够完成什么。

衡量一个组织强弱的指标,从拥有员工规模转向拥有数字化资产规模与算力调度能力。

数字化资产,包括企业在业务中积累的数据、知识,以及能够被系统调用的工作能力。算力调度能力,则关系到企业能否把这些能力有效组织起来,用于解决实际问题。

如果知识只能依靠特定的人传递,每增加一项业务,都要重新寻找人员、重复培训和协调,企业的产出仍然受到原有方式的限制。

当一部分能力可以通过系统重复调用,并在实际工作中不断改善,精干的团队就有可能承担过去需要更大组织才能完成的业务。

因此,算力飞轮对企业的重要性,不只在于降低某一项工作的耗时。它让我们看到,组织规模与业务规模之间,可以形成新的关系。

企业需要理解自己拥有什么能力,以及这些能力能够支持多大的价值创造。


算力飞轮也会带来一个直接的管理问题:当完成工作的时间大幅缩短,我们怎样评价人的贡献?

法律服务长期将工时作为计费的重要依据。当AI能够快速完成搜索、分类和初步标注,工时与价值之间的关系就需要重新审视。

如果仍然主要依据工时衡量价值,那么,一项借助AI更快完成的工作,反而可能因为耗时减少而被低估。

但顾客真正需要的,是问题得到解决。搜索与分类耗费了多少时间,并不能完整说明专业服务的价值。

评价的重点,需要从“为了结果付出多少时间”,转向“利用算力解决了多么复杂的问题”。

相应地,律师的关键价值进一步回到策略设计、专业判断与法庭辩论。其他行业也需要重新认识:哪些工作可以借助AI完成,哪些工作更需要人的创造力与专业能力。

这也是管理者需要面对的变化。

当工作能力发生变化,仍然主要围绕工时、忙碌程度与进度督办来组织工作,就可能限制新的能力发挥。管理需要帮助人从重复劳动中走出来,把专业能力用于更有价值的问题。

理解算力飞轮,最终是为了理解企业与人共同面临的这种转变。

企业能够以更精干的团队支撑更大的业务规模,人也有机会从时间和重复劳动的限制中走出来,进入更具创造性、更需要判断的工作。

技术提供了新的可能,管理需要让这种可能真正转化为价值。

(本文完)


《AI时代的管理》

作者:陈春花

出版社:北京联合出版公司

出版时间:2026年8月



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