在 2026 年达沃斯论坛的一场对话中，微软首席执行官 萨提亚·纳德拉 与全球最大资产管理公司贝莱德（BlackRock）首席执行官 拉里·芬克，围绕人工智能对企业长期竞争力的影响展开了深入交流。表面上看，这是一场关于 AI 技术扩散的高层讨论，但从 SEEKWAVES 流程管理与组织变革的角度来看，这场对话揭示的，是企业运行逻辑正在发生的一次根本性转向。
纳德拉在交流中反复强调，AI 的普及已经不再是单点技术能力的提升，而是一种会深度嵌入组织日常运作的基础设施。当这种能力开始“普遍可得”时，企业过去几十年默认成立的组织假设，也随之被动摇。AI 并不是在加速既有流程，而是在迫使企业重新回答一个更底层的问题：信息如何流动，决策如何形成，组织为何要以今天的方式存在。
信息流动的“彻底反转”：告别烟囱式结构
长期以来，大多数企业的流程设计都建立在一个共同前提之上，即信息是稀缺的，需要通过层级和职能进行筛选与提炼。一线员工负责收集信息，中层管理者负责整理和判断，高层管理者最终掌握“全局视角”。信息像水一样沿着组织结构缓慢向上流动，这种“层层递升”的逻辑，塑造了我们熟悉的职能分工、汇报链条与烟囱式组织结构。
然而，纳德拉指出，AI 正在从根本上改变这一逻辑。当管理者只需向 Copilot 提问，就能即时获得跨部门、跨系统、跨时间维度的完整背景时，信息不再需要被逐级传递和压缩。信息的获取方式正在发生“反转”，从依赖组织层级，转变为面向角色与问题的直接可达。这种变化，会天然地削弱传统职能部门在“信息过滤”上的存在意义。
真正的问题在于，信息流的反转并不会自动带来组织结构和流程的改变。我们在大量企业实践中看到，信息已经具备了全维度可获取的条件，但组织仍然维持着原有的审批路径和职责划分。这种错位会直接导致流程冗余、决策迟缓和组织摩擦的增加。对流程再造而言，这意味着一个不可回避的判断：如果信息流已经被重塑，组织架构和流程设计也必须随之调整，否则 AI 的价值将被旧结构持续抵消。
成功的变革公式：思维模式 (Mindset) + 技能组合 (Skill set)
在对话中，纳德拉提出了一个看似朴素、却极具分量的观点：许多企业引入了 AI 工具，却迟迟看不到生产力提升，其核心原因并不在技术本身，而在于变革需要时间，而时间背后考验的是领导力质量。
从咨询视角看，这种领导力至少体现在两个层面。首先是思维模式的转变。管理者必须真正接受一个现实——当技术能力发生跃迁时，工作流、决策方式和角色分工也必须同步发生变化。如果组织仍然沿用原有的流程假设，AI 最终只能被当作一个“更快的工具”，而无法成为重构工作的力量。
其次是技能组合的转变。变革无法仅停留在理念宣示或授权层面，领导者需要亲自参与、真实使用 AI 工具。只有在使用过程中，管理层才能切身感受到哪些流程已经不再合理，哪些决策路径正在成为瓶颈。与此同时，关于 AI 的信任、边界与治理，也并非通过回避风险来建立，而是在反复实践、校准和修正中逐步形成。这种在真实工作流中“用出来的信任”，本身就是组织能力的一部分。
核心竞争力：从“模型”转向“背景工程”
拉里·芬克在对话中从资本和长期价值的角度补充指出，真正具备持续竞争力的企业，并不只是拥有更先进的技术，而是能够系统性地保留和放大自身的判断能力。这一观点，与我们在流程再造项目中的观察高度一致。当前，许多企业过度关注 AI 模型本身，却忽视了一个关键事实：智能层的上限，取决于其所能理解和调用的“背景（Context）”。
这些背景信息，正是企业最核心、却最容易被忽视的资产。它们存在于跨部门协作的经验中，存在于一次次决策背后的假设和取舍中，也存在于那些没有被正式写入流程、却真实影响业务运行的工作方式里。如果这些隐性知识无法被系统化、结构化地沉淀下来，再强大的模型也只能在表层信息上运转。
所谓“背景工程（Context Engineering）”，本质上并不是一个单纯的技术议题，而是一个组织与流程议题。它要求企业重新审视自身的工作流，明确哪些判断值得被保留，哪些经验需要被共享，以及这些内容应当如何嵌入到日常运作之中。这正是流程再造在 AI 时代的核心价值所在。
这也正是 SEEKWAVES 在流程再造实践中提出 EASI 方法的根本原因。EASI 正是一条帮助组织逐步重建流程能力与信息能力的演进路径。
在 Establish（标准化） 阶段，我们首先帮助企业澄清核心流程与关键判断，明确哪些信息是真正影响决策的，哪些只是历史遗留的噪音。这一阶段的目标不是追求复杂，而是为组织建立一个可被理解、可被复用的基础结构。
进入 Adjust（精益化） 阶段，重点转向对流程中不再适配当前业务环境的环节进行重构，拆解那些仅因“过去如此”而存在的审批、分工与角色设定，让流程重新围绕价值与效率展开。
在 Systemize（系统化） 阶段，组织开始将关键经验与判断路径嵌入系统与工作流之中，使知识不再依赖个体，而成为组织可持续运转的一部分。
只有在前三个阶段相对成熟之后，Intelligentize（智能化） 才真正具备现实意义。此时，AI 才不再只是外接工具，而是能够理解业务语境、参与决策支持的智能层。
在实践中我们反复看到，跳过标准化和精益化，直接追求智能化，往往只会放大组织原有的混乱；而稳步推进 EASI 的组织，反而更容易在 AI 时代形成真正的竞争壁垒。
结语
AI 带来的并不是一场简单的效率竞赛，而是一场关于“组织如何存在”的深度拷问。重组工作流、重构信息路径、沉淀隐性知识，这些都是耗时、艰难，却无法跳过的过程。在这个高度差异化的时代，真正具备长期竞争力的企业，往往不是最早购买算力的公司，而是那些敢于重构工作方式、持续提升领导力质量，并且清醒地守护自身知识主权的组织。
真正有价值的转型，往往始于一次对流程的认真重审。如果你的企业正在思考如何重新设计 AI 驱动的工作流，或如何通过流程再造为智能化奠定基础，欢迎与我们联系。
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