过去两三年，AI 让越来越多人变成了“超级个体”——一个人可以指挥 Agent 做调研、写材料、写代码，效率成倍提升。可吊诡的是：每个人每个环节似乎都提效了，公司作为一个整体，提效却并不显著。瓶颈去哪了？是协作、判断，还是反馈闭环？当发动机已经换代，传动系统却没跟上，车为什么跑不快？从超级个体到超级团队，组织究竟要补上什么？本文整理自腾讯研究院副院长袁晓辉博士在2026世界人工智能大会（WAIC）腾讯论坛上的发言，以下是发言全文。大家好，我是来自腾讯研究院的袁晓辉。上个月我们腾讯研究院的公众号发布了一个研究报告，主题就是《从超级个体到超级团队》，今天希望继续跟大家聊聊这个正在发生，但还没有被充分讨论的问题：当 AI 不断放大个人能力之后，组织会发生什么？过去两三年，我们经常听到一个词，叫“超级个体”。AI 时代，我们可以规模化地调用在以往非常稀缺的智力资源，一个人就可以完成以往需要一个团队完成的工作。比如我们现在每天在电脑上使用最长时间的应用是 WorkBuddy，它成了我们的 AI 工作台，我可以指挥一个或多个 AI Agent，帮我完成很多工作。从做调研、做分析，到写材料、写代码，甚至是做设计、做产品，不仅提升了既有工作的效率，还极大拓展了工作的范畴，产出几倍于以往的工作成果。包括我身边有些同事，现在成了 Agent 小队的管理者，每天上班，就是在指挥 AI 干活，人来做架构师、设定审核标准和为最终结果把关，效率提升很多。但相应的问题也来了，当每个人都变强了，组织呢？毕竟企业之间的竞争，最终并不是超级个体之间的竞争，而是组织与组织之间的竞争。当每一个人都变得更强之后，组织能不能把这些被放大的个人能力连接起来，形成更强的集体竞争力？我们实际观察到的情况是，每个人每个环节似乎都得到了提效，但公司作为一个整体的提效却不是那么显著。很多公司甚至开始重新评估 Token 投入的性价比。说到底，老板们关心的问题是，AI 带来的个人提效，是否真的能转化为企业整体的经营效率提升和实打实的收入增长。那么 AI 带来的企业整体提效为什么并不显著呢，因为AI 让瓶颈发生了转移。在计算机领域有一个阿姆达尔定律，讲的是计算机系统可以被加速的上限，取决于那些不能被优化的部分。比如，在 AI 到来之前，整个执行过程可能占掉一个项目 80% 的时间，判断、审核、交付和销售占掉 20% 的时间；当 AI 来了，执行部分的工作可以被 AI 并行执行，可以有多个 Agent 同时工作，10 倍提升这一部分执行的效率，但判断、审核、交付和销售，可能还是要花 20% 左右的时间。按照阿姆达尔定律：整体加速比 = 1 ÷（不可加速部分 + 可加速部分 ÷ 加速倍数），代入这个例子：1 ÷（20% + 80% ÷ 10）≈ 3.57个人所感受到的某个执行环节可能快了十倍，但整个系统只快了约 3.6 倍。而现实组织里还存在目标对齐、跨部门沟通、预算审批、风险控制、排期冲突等大量摩擦，真实提升往往还会更低。也就是，只要还有不能被优化的部分，系统的加速就是有上限的。这也解释了为什么我们在整个组织层面，很少看到组织效率像个人效率那样的大幅提升。是因为瓶颈依然存在，只是发生了转移。所以我们一起来看看组织提效的瓶颈会转移到哪里？第一个是协作，一个部门和另一个部门合作，往往很难顺畅地共享上下文，因为不同团队可能使用不同的工具，知识分散在文档、聊天记录和个人电脑里，对齐目标和进度就要开很多会，花很多时间；所以每一个人都很快，但连接起来仍然很慢。第二个是判断，当 AI 可以快速生成十个方案，但究竟选择哪一个？当市场发生了新的变化，企业是否要坚定投入？当团队出现了分歧，又该怎么做决策？当生成越来越容易，选择反而变得更加重要。第三个是反馈闭环。当组织中被提效的节点，没有真正连接成一套能够持续学习的系统。当客户的反馈无法及时进入产品，销售一线的经验难以沉淀为组织知识，组织就依然难以拥有复利。这就像一辆车，当发动机已经更新换代，变得非常强劲，然而传动系统、方向系统和反馈系统没有同步升级的话，整辆车依然无法跑得更快。因此，从超级个体走向超级团队，不能只是在每个人身边增加一个 AI 助手。组织的协作机制、知识系统、工作流程和判断机制，都需要随之演进。最近，我看到一家做韩国贸易电商的企业，深圳依然，他们在全公司推动 AI 落地的方式，给我留下了很深的印象。他们组建了一个十几人的 AI 落地团队，手把手系统化地推动全公司每一个岗位的 AI 转型。他们把每一个岗位都进行了拆解，包括销售、运营、客服，甚至到前台，让每一个人都会使用 WorkBuddy 来重塑自己的工作。比如一个岗位可以被拆解为七个工作内容，他们会拆解哪些可以完全交给 AI，哪些可以人和 AI 一起来执行，哪些只能由人来判断。他们一共 150 个人，梳理出来 1400 个工作条目，系统评估了哪些事需要每天做，哪些需要每周做，并保证能交给 AI 的就交给 AI 做。根据他们内部的测试，整个公司提效 76%，其中服饰组、营销组提效 90%，与线下接触最多的物流组、零售组和线下组提效也有 50% 以上。真正给我冲击的，是他们推动这件事的方式。他们没有把 AI 看成少数技术爱好者使用的新工具，而是把 AI 应用变成了一项组织工程。当一家公司开始系统地拆解每一个岗位、每一个任务和每一条流程，它改变的已经不只是工作速度，也开始改变组织理解工作、分配工作和创造价值的方式。这可能正是从超级个体走向超级团队的起点。什么是超级团队？在我看来，超级团队并不是简单地把一群超级个体放在一起，而是需要找到人和 Agent 的最佳合作方式，比如 AI 承担执行与拓展，人负责判断与创造；同时，不同的人、不同的 Agent 需要能理解同一套上下文；需要有持续的知识沉淀；还需要有反馈闭环，让每次的行动反馈，都能进入下一轮判断。这样一个团队，才有可能真正实现“整体大于部分之和”。我觉得未来，一个组织要有竞争力，必然需要从执行组织走向创新组织。当我们可以更加快速在与 AI 的协作中发现问题，产生创意，连接知识，快速验证和获得反馈，这个创新的循环才能更快地转起来。当大量标准化的执行工作将逐渐被 AI 承担，每一个人都能更多地发挥自己的判断力、想象力和创造力，更多地成为问题的发现者和创新的参与者。我过去很多年一直在研究创新生态。我越来越相信，创新很少来自某一个孤立的天才。它往往来自不同知识、不同经验和不同观点之间的碰撞。组织真正重要的价值，是为这种碰撞提供环境。当更多一线经验能够被看见，更多专业知识能够进入讨论，更多人的想法可以在 AI 的帮助下被表达、验证和完善，整个集体的智慧才能被真正激发出来。这也是为什么，我们需要重新思考 AI 时代的办公基础设施。过去几十年，Office 定义了文档时代的办公方式。它帮助人们生产和传递文档、表格和演示材料。今天，我们正在进入 Agent 时代。未来办公基础设施需要承载的，除了文档，还有人与 Agent 的协作、共享上下文、组织知识、以及可以持续学习和演进的工作流。而 Workbuddy 这样的 AI 原生办公智能体，正在探索这样一种新的可能性。它的价值不只体现在某一个人可以指挥 Agent 干活干得更快，更在于它能否逐步成为组织与 AI 协作的共同空间，能把人的经验、AI 的能力和组织的流程连接起来。从这个意义上说，Workbuddy 所探索的，并不仅仅是一款新的办公工具。它在尝试回答一个更大的问题：当每一个人都拥有 AI，当 Agent 开始进入团队，组织应该如何工作，如何更多地激发创新，让集体智慧得以形成？Office 定义了一代人的数字办公方式。未来，类似 Workbuddy 这样的 AI 原生产品，很有可能定义 AI 时代的协作方式。当然，这个过程不会在一夜之间完成。今天，企业可能首先从个人提效开始；接下来，会逐步解决共享上下文和跨岗位协作的问题；再往后，才有机会形成更完整的反馈闭环，让组织知识不断积累，让集体判断不断提升，让创新持续发生。所以，从超级个体到超级团队，是一个渐进的过程，也是一场长期的组织变革。最后，我想用一句话结束今天的分享：AI 让每一个人变得更强，而真正决定企业未来的，是组织能否让这些被放大的能力连接起来，持续产生更好的判断和新的创造。未来最有竞争力的企业，未必是拥有最多 AI 工具的企业，也未必是拥有最多超级个体的企业。它们将是那些能够让人和 Agent 共同学习、共同判断、共同创造的超级团队，谢谢大家。 推荐阅读
