李彦宏的考题，发给了所有CEO

IM电竞整理如下：

AI芯片、大模型、AI应用，这届百度世界大会全都有，李彦宏却单单聊起了一个“不性感”的话题——智能组织。

过去两年，几乎所有企业都在做同一件事，把AI交到员工手里。

方案写得快了，报表出得也快了，可再看公司报表，增长迟迟不见踪影。

员工越来越快，公司还是老样子，这个落差成了全球企业共同面对的题。

11月12日，百度世界大会2026在北京国家会议中心二期开幕。

百度创始人李彦宏在演讲中给出的归因很直接，“AI没有产生预期的经济效益，是因为我们只是更换了电机，却还没有重新设计工厂”。

与模型、芯片和应用的发布相比，这个话题显得有些过于朴素，岗位如何分工，知识怎样共享，工作流程怎么调整，听起来像在上一堂管理学课程。

但是对百度以及所有的AI企业而言，这是一个需要极其认真讲清楚的AI故事，海量的AI投入，换来的究竟是一个企业未来虚无缥缈的“鬼故事”，还是企业确定赢在AI时代的好故事。

百度是一个典型代表，它持续投入芯片、云、模型和智能体，客户最终买到的不能只有新技术，AI进入公司之后，产品能否更快交付，服务能否做得更好，成本能否降下来，决定了企业愿意继续投入多少。

智能组织是李彦宏对当下AI行业的回答，人工智能是新电能，智能组织就是AI时代的新厂房，是生产力真正发生的地方。

个人高效，组织低效 企业的AI转型容易出现一种误判，企业让员工用好AI，Token消耗屡创新高，就算公司AI转型形势一片大好，但这些成果越集中在个人和单个岗位，越可能掩盖流程没有改变的事实。

真正困难的调整涉及部门之间的权责与利益，很难靠员工自发完成，局部试点的成功如果让管理者停下了改造，结果可能是每个人都更忙、更快，公司却没有明显变化。

这也解释了AI组织转型的一种落差，个人提效和组织增效，从来就不是一回事。

微软《2026年工作趋势指数年度报告》描述了同一种现象，并把它称作企业AI转型悖论，员工已经在用AI提升个人效率，业务流程和评价机制却停留在过去，组织没有发生太大变化。

同样地，BCG发表过一篇标题就很直白的文章，《为AI重新设计公司，而不是让AI适应公司》，其研究中的一家欧洲能源企业，在部署大量AI试点却未取得整体收益后，转向重构端到端客户流程，才拿到实质性改善。

落差的根源，藏在公司的出厂设置里，现代公司的组织形态，是为纯人类的员工队伍设计的。

世界上第一张组织结构图出自一家铁路公司，1855年，纽约与伊利铁路公司画出一张外形像树的图，分支标注各职能部门与人员分工，职责划分加分级管理，撑起了工业时代的规模，韦伯后来把这套体系总结成科层制理论。

它管住了规模，代价是僵化。

互联网时代，贝佐斯提出两块披萨团队，规模小到两块披萨能喂饱，决策权下放，层级压缩，但无论公司层级怎么压缩，一百多年来组织的参与者始终只有一种：人。

AI把这个前提打破了。

组织里第一次出现了不需要编制也能干活的参与者，为纯人类队伍设计的流程和岗位设定，就成了新电机轰鸣声里那间没动过的旧厂房，个人效率的提升发生在旧流程的缝隙里，而缝隙里的效率，不会自动累积成组织生产力。

百度选择在此时讨论智能组织，正是把问题推进到了这一层，员工已经获得了新的工作能力，公司准备怎样使用这些能力？

百度的回答 AI芯片、大模型和智能体，都可以花钱买，但智能组织能力是企业自己长出来的。

著名科幻作家威廉·吉布森有一句广泛流传的名言，“未来已来，只是分布不均”，正是当下的写照。

同一个模型可以卖给同行业的不同公司，但它进入企业后，能调用什么数据、依据什么规则作判断、结果由谁负责，各家的条件并不相同。

企业多年积累的经验能否被AI用起来，比采购时选中了哪一款模型更需要长期经营。

这也是讨论智能组织的意义。

时间回到2016年的百度世界大会，那届主题是AI is the New Electricity，当时李彦宏就提出AI是新的电力，判断移动互联网之后的下一幕是人工智能。

十年后AI已成共识，企业又开始追问投入为何没换来增长，李彦宏把下一幕指向了组织：AI的上游是能源，下游是组织能力。

在2026百度世界大会上，李彦宏提出的智能组织包含三项原则：打破岗位边界，释放组织活力；

沉淀隐性知识，构建组织智能；

设计流程闭环，推动组织进化；

三者分别涉及工作如何分配、经验如何保存，以及结果如何改进。

先看工作分配，传统的组织以岗位为中心，AI时代的组织将变成以任务为中心，意味着人员配置要围绕交付结果重新安排。

专业人员仍然需要把关，但哪些工作必须交给专门岗位，哪些可以由业务人员借助智能体完成，不必完全沿用过去的划分。

再看知识，百度提出，真正的组织智能，是让知识显性化，沉淀到公司的平台上，可以持续累积、随时调用、人人可用。

“沉淀隐性知识”要处理的，很多是难以传递的经验，通过整理判断依据、处理过程和实际结果，让智能体能够调用，也让其他员工可

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