11月12日，在2026百度世界大会上，百度创始人李彦宏提出”智能组织”概念，将其定义为一种不同于现行科层制的AI原生组织体系。李彦宏与联想集团董事长杨元庆在对话中一致认为，当前企业对AI的探索仍处于早期阶段，新的生产力从哪些环节释放，仍需通过持续实践来探索。
李彦宏援引咨询公司麦肯锡今年的调查数据指出，在97个国家1719名受访者中，80％报告个人生产率因AI改善，但只有37％报告AI对所在组织的息税前利润产生正向贡献，这一比例与2025年基本持平。世界经济论坛报告《AI优先操作系统：运营与商业模式创新蓝图》亦显示，2025年全球人工智能领域投资已超过2500亿美元，但仅有25％的企业认为AI对其产生了颠覆性变革影响，多数组织将AI”嫁接”到既有流程之上，而未围绕”智能”重新构筑运营模式。
这一现象可追溯至1987年诺贝尔经济学奖得主索洛提出的”生产率悖论”——”你能在任何地方看到计算机时代，唯独在生产率统计数据里看不到”。李彦宏对此的解读是，AI未产生预期经济效益，原因在于现阶段”只是更换了电机，却还没有重新设计工厂”。他指出，传统组织以岗位为中心，AI时代的组织将转向以任务为中心，岗位边界被打破后组织活力将进一步释放。
波士顿咨询公司提供的案例印证了这一判断。一家欧洲能源服务商在客服、运营和支持环节启动数十个AI试点，但客户问题需经多个部门流转，原有系统和流程将服务切成数段，业务影响有限。该公司随后按AI能力重新进行流程改造，三支跨职能团队分别负责一条关键流程，从头到尾决定哪些工作交给智能体、哪些需要人工监督以及数据和系统如何对接。改造后流程在客户满意度指标上达到人工服务水平，公司对外部服务商的依赖下降超过90％。
在百度内部，相关方法已得到初步验证。过去一年，百度内部日活智能体数（DAA）从日均0.5万增长至3.7万，增长6倍多；智能体完成的有效任务数从每周8.4万个增长至一周超过100万个；百度已建设4300个Workspace，沉淀组织Skill超过2万个。李彦宏将这套方法概括为”可衡量+Looping=持续进化”，即智能体执行任务后，团队依据结果找出误判问题和需修改的处理规则，规则更新后再以同一标准评估下一轮改善。
李彦宏同时提出”组织进化三原则”：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。他表示，大模型产业正沿两条路径发展，一是向上突破推高智能上限，二是向实扎根释放产业价值，百度将在持续投入下一代基础大模型研发的同时，坚持”模体并行、协同进化”理念，让大模型为应用而优化。
从行业视角看，百度此次将讨论焦点从模型能力、应用数量推向组织层，反映出企业AI转型正从工具部署阶段进入价值核算阶段。智能体接入企业后承担哪些任务、调用哪些数据、交付结果由谁验收、失败后由谁接手，这些组织层面的制度设计正成为决定AI投入能否转化为利润的关键变量。对于正在推进AI转型的企业而言，如何在流程改造与组织重构之间建立可衡量的闭环，将是下一阶段的核心命题。
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