Die Organisation muss dafür sorgen, dass jeder Mensch für immer einen ihm als Mensch zugehörigen Platz hat.
Wenn KI von dem „Menschen bei der Erledigung von Arbeiten unterstützen“ zu dem „direkten Übernehmen von Arbeitsaufgaben“ übergeht, neigen wir dazu, die Geschwindigkeit der technologischen Evolution direkt mit der Geschwindigkeit des organisatorischen Wandels gleichzusetzen: Als ob man durch die Anbindung an große Modelle, die Kompression von Hierarchien und die Bereitstellung von Agenten eine organisatorische Revolution vollziehen könnte.
In der Realität wirkt sich KI auf Organisationen und Menschen nicht so schnell zeitlich, nicht gleichmäßig räumlich und nicht in allen Geschäftsbereichen aus.
Einige Menschen nutzen bereits Agenten, um Arbeitsabläufe neu zu gestalten, während manche Unternehmen noch nicht einmal die Standardisierung und Prozessabwicklung abgeschlossen haben;
Aufgaben in einigen Positionen werden schnell umgestaltet und ersetzt, während andere Arbeiten immer noch auf die praktische Erfahrung und umfassende Beurteilung von Menschen vor Ort angewiesen sind;
Für manche Unternehmen ist die dringendste Aufgabe die KI-Transformation, während für andere die derzeit härteste Herausforderung nach wie vor der branchenweite Wettbewerbsdruck und die Durchbrechung von Betriebsengpässen ist.
Unternehmen stehen nicht mehr nur vor einer einfachen Aktualisierung von Werkzeugen, sondern vor einer Neubetrachtung von Organisation und Mensch.
KI kann Aufgaben nacheinander übernehmen, warum kann sie aber den ganzen Menschen nicht ersetzen?
Wenn die individuelle Effizienz schnell gesteigert wird, warum verschwinden Organisationen nicht, sondern müssen stattdessen auf einer höheren Ebene neu zusammenarbeiten?
In der neuesten Ausgabe des Online-Kurses von Hundun hat Cong Longfeng, Gründer von Cong Feng Consulting und Experte für Organisationsmanagement nicht eilig, eine Standardantwort für KI-native Organisationen zu geben, sondern führt uns zuerst zur Suche nach Koordinaten: Zuerst kehren wir zum technologischen Pfad zurück, um die eingetretenen Fakten und die vorhersehbaren Trends klar zu erläutern; dann kehren wir zu den organisatorischen Prinzipien zurück, um das Veränderliche und das Unveränderliche im Organisationsmanagement zu diskutieren; schließlich kehren wir zum Menschen selbst zurück, um zu erörtern, wie wir Menschen auf die zukünftige KI-Ära vorbereiten können.
Wir führen Sie durch die oberflächliche Hektik von „OPC“, „Abschaffung der mittleren Führungsebene“ und „Zusammenarbeit von Agenten“, um neu die Dinge zu erkennen, die wirklich bestimmen, wie weit ein Unternehmen gehen kann: Ziele, Verantwortung, Beziehungen, Urteilskraft, mentale Stärke und der Wunsch der Menschen, gemeinsam eine große Sache zu vollbringen.
KI-Transformation beginnt mit lokaler Optimierung
Eigentlich denke ich, in gewissem Sinne hat diese KI-Welle nur zwei entscheidende Momente.
Der erste war im November 2022, als ChatGPT plötzlich auf den Markt kam. Der zweite Moment lag im Februar 2025, als Claude Code auf den Markt kam.
Aber die Wahrnehmung dieser Veränderungen ist bei den meisten von uns verzögert und ungleichmäßig.
Beispielsweise habe ich die Ankunft der KI-Ära erst im zweiten Halbjahr 2023 wahrgenommen, und erst durch den großen Hype um Deepseek im Frühlingsfest 2025 haben mehr breite Öffentlichkeit die KI kennengelernt.
Aber im Januar 2025, als ich mit meinem Team nach Silicon Valley reiste, sagten mir die Ingenieure dort eindeutig, dass die Aufholgeschwindigkeit chinesischer Unternehmen tatsächlich ihre Erwartungen übertroffen hat, und DeepSeek hat erneut eine Innovation mit niedrigen Kosten vollzogen. Gleichzeitig hat DeepSeek die Technologie von Silicon Valley jedoch nicht übertroffen. Zu diesem Zeitpunkt habe ich zum ersten Mal von Vibe-Codierung und zum ersten Mal von Anthropic erfahren. Die meisten unserer Landsleute haben diese Sache jedoch erst im März 2026 durch die Aktion „Hummer züchten“ wahrgenommen.
Ich erinnere mich sogar noch, dass im April und Mai 2024 viele meiner Kollegen noch fragten „Was ist KI?“, aber damals, als ich nach Silicon Valley reiste, stellte ich fest, dass die Ingenieure bereits über Agenten sprachen. In diesem Jahr haben die meisten von uns erst begonnen, zu verstehen, was ein Agent ist.
Es besteht also kein Zweifel, dass mit der Ankunft von Claude Code in diesem Jahr die KI wirklich in die Arbeitsabläufe eingetreten ist und die Organisationen beeinträchtigt hat. Aber ich denke, dass man derzeit bereits sehen kann, dass KI viele bestimmte, wiederholbare, regelgeleitete und hinreichend konvergente Arbeiten schrittweise übernommen hat. Früher hat sie vielleicht eine Punktzahl von 60 erreicht, aber jetzt erreicht sie 80 oder 90 Punkte.
In diesem Jahr gibt es beispielsweise ein Phänomen namens „Destillieren von Kollegen“. Das bedeutet, dass man die Arbeitsmaterialien eines Kollegen importiert, einschließlich Feishu-Nachrichten, Dokumenten, E-Mails, Screenshots usw., um eine Fähigkeit zu erstellen, die seine Arbeit ersetzen kann. Aber andererseits werden wir feststellen, dass einige Arbeiten in kurzer Zeit nicht leicht durch KI ersetzt werden können.
Erstens ist die Arbeit nicht standardisiert und nicht wiederholbar, sodass sie nicht genau definiert und modelliert werden kann. Zweitens erfordert die Arbeit eher umfassende Beurteilungen als einzelne Aufgaben und mechanische Ausführung. Drittens erfordert die Arbeit eher den Umgang mit bestimmten Menschen als die Eingabe und Ausgabe wie ein Programm.
Wenn Ihre Arbeit diese drei Bedingungen erfüllt, werden Sie feststellen, dass die KI Sie noch nicht destillieren kann, weil die echte Fachkompetenz in Ihnen liegt. Deshalb sage ich: Wenn Ihre Arbeit so leicht „destilliert“ werden kann, zeigt das nicht gerade, dass Ihre Arbeit zu oberflächlich ist?
Denn nur Wasser kann abdestilliert werden. Wenn Ihre Arbeit Protein oder Fett ist, kann sie nur verbrannt werden. Wir müssen den nährstoffreichsten Teil der Arbeit finden, das ist der Wert, den eine Person in der KI-Ära ständig vertiefen muss.
Aber dieser „Trend, dass KI Menschen ersetzt“, hat sich in gewissem Sinne bereits etabliert. Wie schnell wird sich dieser Trend entwickeln? Ich denke, nicht so schnell.
Denn die heutigen großen Sprachmodelle basieren immer noch auf generativem vortrainiertem Training und der Transformer-Architektur. Sie lernen Muster aus großen Datenmengen und generieren dann Ergebnisse basierend auf dem Kontext. Die ständige Verbesserung der Fähigkeiten bedeutet nicht, dass sich die Natur der Technologie bereits vollständig verändert hat.
Die aktuelle KI leidet immer noch unter drei Mängeln: „instabiles Denken, unzureichende Tiefe der Schlussfolgerung und keine Unterstützung für kontinuierliches Lernen“. Sie ist bei manchen Aufgaben wie ein Genie, bei anderen macht sie jedoch einfache Fehler, das ist eine Art „gezackte Intelligenz“.
In diesem Jahr habe ich bereits gesehen, dass einige Experten sehr selbstbewusst über das Management in der KI-Ära diskutieren, als ob KI Menschen bereits ersetzen könnte und in Zukunft nur noch Agenten die Arbeit erledigen. Aber wenn man auf ihren technologischen Pfad zurückblickt, ähnelt unsere derzeitige Situation eher einem phasenweisen Fortschritt auf einem technologischen Weg im Prozess der Weiterentwicklung zur KI.
Auf der Grundlage dieser bekannten Realitäten, wie beeinflusst KI das Management? Wie kann der Organisationsaufbau in der KI-Ära transformiert werden?
Meine Beurteilung lautet: Kurzfristig sollte man nicht zu optimistisch sein, weil die Technologie noch lange nicht am Ende ist. Aber der mittelfristige Trend ist sehr klar, und das langfristige Endresultat ist derzeit noch nicht absehbar. Daher ist es derzeit geeigneter, lokale Optimierungen durchzuführen, als eine globale Umsetzung voranzutreiben.
Im Jahr 2026 werden viele Unternehmen zwangsläufig blind handeln, weil es sehr wahrscheinlich ist, dass man zu dieser Zeit im nächsten Jahr alles von Grund auf neu machen muss. Daher lautet meine Erinnerung an den Aufbau von KI-Organisationen: Zuerst muss man „Standardisierung, Prozessabwicklung, Datenverarbeitung und Wissensverarbeitung“ abschließen, bevor man zur „Intelligentisierung“ übergeht. Wenn man die ersten vier Phasen überspringt und direkt über Intelligentisierung spricht, übernimmt die KI möglicherweise nur ein Durcheinander.
Gleichzeitig möchte ich daran erinnern, dass die Branchen, in denen KI anwendbar ist, und die Phasen von Unternehmen, für die KI geeignet ist, genau definiert werden müssen. Denn ein Unternehmen durchläuft normalerweise vier Phasen: Mustererkennung, Skalierung, reifer Betrieb und Geschäftstransformation.
Die derzeitige KI eignet sich am besten für die Phase des reifen Betriebs. Denn das Geschäftsmodell ist bereits erprobt, und eine große Anzahl bestimmter, wiederholbarer und konvergenter Arbeiten kann der KI zur kontinuierlichen Optimierung überlassen werden. In der Erkundungsphase, der Transformationsphase und sogar der Expansionsphase sind viele Arbeiten jedoch immer noch auf Menschen angewiesen. Daher sollte nicht jedes Unternehmen die gleiche KI-Transformationslösung kopieren.
Wenn wir aus einer längerfristigen Perspektive betrachten, wie sollten Unternehmen ihr Tempo auf dem Weg der KI selbst positionieren?
Nach meinem zweiten Besuch in Silicon Valley im Juli dieses Jahres habe ich einige Beurteilungen und Fakten bestätigt. Meine Erfahrungen lassen sich insgesamt in drei Punkten zusammenfassen:
Erstens: KI ist kein Projekt, KI ist eine Reise. Wenn Sie KI als eine Reise betrachten, werden Sie viel gelassener.
Zweitens denke ich, dass der Krieg der großen Modelle in der ersten Phase beendet ist und in eine Plateauphase eintritt, auf die ein Durchbruch wartet. Wo der Algorithmus der nächsten Stufe liegt, ist derzeit noch unklar. Aber die Daten im öffentlichen Bereich sind bereits erschöpft und beginnen, unsauber zu werden. Bei verkörperten Robotern besteht bereits ein Konsens: Chinesische Unternehmen sind besser in der Herstellung von Hardware, während US-Unternehmen besser in der Algorithmenentwicklung sind.
Drittens: Wenn der nächste intelligente Durchbruch wirklich eintritt, werden in Zukunft alle Unternehmen zu „Harness“-Unternehmen, die eine Sammlung von Aufrufen für zahlreiche Geschäftsprozesse darstellen. Zu diesem Zeitpunkt muss das Kapitel des Organisationsmanagements neu geschrieben werden.
Nach OPC existieren Organisationen weiterhin
Aus der Sicht der aktuellen Technologie ist ein Punkt sehr klar: KI kann Aufgaben beseitigen, aber kurzfristig noch keine Menschen. Überlassen Sie der KI, was zur KI gehört, und lassen Sie die Menschen die Dinge tun, die nur Menschen tun können.
Wo liegt also die Zukunftsvision von Organisationen? Zuerst müssen wir zu den grundlegenden Konzepten, Prinzipien und Methoden des Organisationsmanagements zurückkehren, um darüber zu sprechen, was sich im Organisationsmanagement nicht ändern wird.
In diesem Bereich gibt es einen unvermeidlichen Theoriemeister namens Barnard. Als er Organisationen studierte, war seine erste Frage: Warum müssen Menschen überhaupt organisiert werden?
Die Bedeutung dieser Frage in der heutigen KI-Ära liegt darin, dass wenn die menschliche Gesellschaft nicht organisiert wird, OPC realisiert wird – die menschliche Gesellschaft hat nur zwei Ebenen: Individuum und Gesellschaft, und dazwischen brauchen keine Organisationen mehr zu entstehen.
Aber Barnard sagte, dass jede formelle Organisation aus einer informellen Organisation hervorgeht. Dass informelle Zusammenarbeit stattfindet, hängt von zwei Voraussetzungen ab:
Erstens hat jedes Individuum einen freien Willen, Motive und Ziele und strebt nach einem größeren Ziel. Zweitens stößt jedes Individuum bei der Verfolgung eines größeren Ziels früher oder später auf die Grenzen seiner eigenen Fähigkeiten, Ressourcen und Erfahrungen und möchte instinktiv eine andere Person zur Zusammenarbeit finden.
Beispielsweise fährt ein Fahrer durch eine Straße und stellt fest, dass die Straße von einem großen Felsblock blockiert ist. Da er ihn nicht alleine bewegen kann, wartet er instinktiv, bis ein zweiter Fahrer vorbeikommt, und dann bewegen sie den Stein gemeinsam weg.
Wenn wir also nach diesen Voraussetzungen von Barnard eines Tages keine größeren Ziele mehr verfolgen wollen, können wir nicht organisiert werden. Sobald Sie ein größeres Ziel verfolgen wollen, das Sie selbst nicht erreichen können, werden Sie mehr Menschen zur Zusammenarbeit suchen – das ist der Ursprung von Organisationen.
Zurück zur Gegenwart: Die Menschen brauchen immer noch Teams, nur dass KI es ihnen ermöglicht, auf einer höheren Ebene zusammenzuarbeiten. Früher hat vielleicht jeder 60 Punkte erreicht, mit KI können alle 80 Punkte erreichen. In diesem Sinne kann ich mit Sicherheit sagen, dass OPC höchstwahrscheinlich ein vorübergehendes Phänomen ist. Wenn das Gesamtniveau steigt, werden die Menschen auf einer höheren Ebene in Teams zusammenarbeiten.
Aber Barnard hat auch eine Schlussfolgerung gezogen: Das erste Problem des Organisationsmanagements ist die Nichtübereinstimmung zwischen den Zielen des Einzelnen und den Zielen der Organisation. Dein Ziel ist nicht mein Ziel, dein Streben ist nicht meine Sehnsucht.
Nehmen wir das Beispiel der beiden Fahrer: Einer will zu einer Besprechung, der andere will sein Kind von der Schule abholen. Ihre langfristigen Ziele sind unterschiedlich, nur in dem Moment der Zusammenarbeit ist das gemeinsame Ziel, den Stein wegzuräumen.
Ein anderes Beispiel: Das gesamte Team von Anthropic ist aus OpenAI ausgegliedert. Einfach ausgedrückt hatten diese beiden Unternehmen einst alte Feindschaften. Selbst in den modernsten KI-Organisationen können menschliche Feindschaften, Interessen und Emotionen also nicht durch Technologie beseitigt werden.
Jetzt verstehen wir die drei Elemente von Organisationen, die Barnard vorgeschlagen hat: gemeinsame Ziele, Kooperationsbereitschaft und Informationskommunikation. Sie bilden die Grundlage für die Existenz und das Funktionieren formeller Organisationen. Diese drei Bedingungen sind in der KI-Ära immer noch nicht überholt.
KI kann am leichtesten die Effizienzlogik verändern, aber sie kann nicht automatisch die Bereitschaft zum Beitrag erzeugen, die Ziele des Einzelnen nicht natürlich übereinstimmen lassen und nicht garantieren, dass Menschen bereit sind, die Wahrheit zu sagen.
Organisationen sind ein komplexes Problem, es gibt keine Möglichkeit, eine natürliche Zusammenarbeit zu erreichen, weil sie gleichzeitig drei Seiten haben. Sie ist eine wirtschaftliche Organisation, die der Effizienzlogik folgt; sie ist auch eine soziale Organisation, in der Emotionen und Beziehungen existieren; sie ist zudem eine kleine Gesellschaft mit unterschiedlichen Positionen, in der es Spiele gibt.
Daher sind KI-native Organisationen nicht zwangsläufig für alle Unternehmen geeignet. Die Vorbereitung von Organisationen auf die KI-Ära kann nicht auf einmal erreicht werden. Ich denke, bei dieser neuen Sache brauchen wir wirklich eine sehr vorsichtige Haltung, wir müssen ehrlich Erkundungen durchführen, Untersuchungen anstellen, abstrahieren und sogar vorstellen.
Wenn wir über Organisationsprobleme sprechen, gibt es drei Unternehmen, die als unvermeidbare Maßstäbe gelten – Huawei, Alibaba und ByteDance. Warum sind ihre Organisationsformen so unterschiedlich? Weil Organisationsdesign nicht nur die Organisation von Menschen betrifft, sondern zuerst die Organisation von Arbeit und Geschäft.
Die gegenseitige Abhängigkeit der Geschäfte von Huawei, Alibaba und ByteDance ist unterschiedlich. Komplexe Gruppenoperationen hängen stärker von Prozessen ab, während Geschäfte mit stärkerem Einzelkämpfercharakter leichter „Context not Control“ und Superindividuen betonen.
Im Großen und Ganzen gesagt: Eine echte Organisation wächst immer zwischen den objektiven Beschränkungen des Geschäfts und der subjektiven geistigen Einstellung des Gründers. Die geistige Einstellung des Gründers beeinflusst die Organisation auch langfristig. Aber die meisten Lehrbücher über Organisationsdesign in der Vergangenheit haben die Subjektivität des Gründers ignoriert. Deshalb sage ich, dass ein wichtiger Ausgangspunkt für das Design von Gründerorganisationen darin liegt, „die Stärken des Gründers zu vergrößern“.