9月20日，中国人民大学世界一流企业研究院、中国人民大学商学院与联想集团联合发布业内首个《AI原生组织转型指南》，系统回应了企业引入大模型后组织如何变化、AI如何有效发挥价值的问题。《指南》将AI原生组织定义为：将AI深度融入企业业务模式和工作流程，使智能体成为组织的新型生产力，与碳基员工共同构建高效、灵活、可持续进化的人智共创组织。这一表述把讨论重心从“采购什么AI工具”转向“如何重构流程、数据与组织角色”。
AI原生组织与传统数字化的关键差异
中国人民大学世界一流企业研究院执行院长、中国人民大学商学院副院长张瑾指出，企业竞争的关键正从“会不会用AI”转向“组织是否具备AI原生能力”。这一判断区分了两个层次的问题：传统数字化建设通常以系统上线、流程线上化为终点，而AI原生组织要求以AI为核心重构组织形态、人才机制与业务流程。
联想集团副总裁、联想中国首席战略官兼CTO阿不力克木·阿不力米提进一步解释，企业需要把AI视为一种新的智力劳动力，由此重新审视内部的数据、流程与分工。这意味着智能体不再只是辅助员工完成任务的工具，而是进入流程节点、承担部分工作的生产单元。组织的核心命题因此发生变化：哪些流程可以交给智能体，哪些决策必须保留给人类，数据与知识资产如何支撑智能体持续运行。
联想三年实验：从单点应用到流程重构
联想在公开报道中披露了其自2023年以来的转型节奏。2023年11月，公司开始在部分流程中试用生成式AI，主要寻找效率较低的环节，原有流程和岗位分工没有明显变化；这一阶段接近常见的单点工具应用。2024年，应用范围扩大到研发、供应链、营销、销售、客服、财务、法务和人力资源等领域。2025年，联想开始建设混合式AI底座，并尝试让智能体承担部分流程节点，转型重心开始向组织层面转移。
目前，联想按照自身的成熟度模型将转型进度评估为L4阶段，即AI已开始参与运营重构。阿木同时明确表示，联想“还不完全是一个AI原生公司”，仍处于持续试验阶段。这一克制表述值得注意：即便是被作为样本的企业，也未宣称已完成转型。
在智能体体系上，联想形成了“3+100+N”结构：3个超级智能体分别面向客户、合作伙伴和员工，100多个场景智能体负责研发、营销、供应链等具体任务，Skills则提供可以反复调用的专业能力。以营销场景为例，传统流程通常由不同团队分别完成用户洞察、内容制作、投放和复盘，联想将多个场景智能体接入同一套营销流程，由领域智能体统一调度。根据其公布的数据，目前自动完成的营销流程比例达到55%，精准营销的投资回报率提高30%。
流程重构带来的角色再配置
智能体进入流程后，岗位边界开始发生变化。联想的软件团队将前端、后端、测试和运维等专业分工重新组合，部分员工转向全栈工程师；公司也增加了业务场景专家、AI治理等相关岗位。这提示企业管理者：AI原生转型不是用智能体简单替代现有岗位，而是重新定义人与智能体的协作界面，并因此调整人才结构与能力要求。
对于企业数字化转型而言，《指南》及相关实践释放的信号更为具体：评估AI投入时，应超越“工具是否好用”的层面，转向数据质量、知识资产沉淀、业务流程拆解和角色配置的系统性判断。智能体只有在数据可获取、流程可拆分、责任可界定的条件下，才可能从演示项目进入稳定运行。这也是AI原生组织与传统的AI工具采购之间最实质的区别。
企业应关注的三个重心
从组织转型视角看，企业评估自身AI进展时，可以重点关注三个层面。其一，数据与知识是否可被智能体调用。 若关键业务数据分散在多个系统且缺乏统一口径，智能体难以形成可靠输出。其二，流程是否被拆解为可观察、可度量、可交接的节点。 只有明确节点责任，才能判断智能体适合承担哪一部分。其三，组织角色是否随流程变化而调整。 当智能体承担部分执行工作后，员工的工作重心应向流程设计、异常处理、智能体治理和跨域协同迁移。
中国人民大学与联想联合发布的《指南》将企业转型从概念倡导推进到框架化表达，但其价值更在于提供一种观察方式：AI原生组织不是技术叠加的结果，而是数据、流程、智能体与组织角色重新配置的过程。对于企业管理者而言，当前最需要回答的问题或许不是“引入多少AI工具”，而是“哪些流程已经准备好由智能体参与，哪些数据与知识资产能够支撑这种参与”。
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