AI 不会让公司变聪明,它只会让聪明的公司更强大 | 甲骨文创始人谈AI
作者：微信文章导语：在 Oracle AI World 2025 上，拉里·埃里森将 AI 定义为“颠覆性技术”，不仅因为它能训练大型模型、生成文本、图像或代码，更因为 AI 能真正介入组织最核心的数据资产、业务流程与策略执行层面。当企业真正引入 AI，必须重新回答：我们如何运作、如何决策、如何创造价值。AI 的到来，让所有旧的边界——云、数据库、应用、人——都变得模糊，而重新设计组织的时代，已经到来。
*全文共计 3760 字，阅读时间约 8 分钟。
埃里森的核心观点：
从“模型”到“推理”、
从“算力”到“价值”。
（1）模型训练只是第一步，关键在于“推理能力 + 私有数据”整合
埃里森强调，目前很多AI 模型都是基于公开数据训练的（ChatGPT、Grok、等等）。但对于企业而言，最重要的能力不是仅使用公共数据，而是在“私有数据上进行推理”（即将已有、受控、高价值的数据接入 AI 模型进行决策与行动支持）。
甲骨文提出其AI 数据库／AI 数据平台（AI Database / AI Data Platform），支持将私有数据以安全、可控的方式与多模态模型结合，依靠 RAG（检索增强生成 — Retrieval‐Augmented Generation）机制，将企业已有数据 “向量化”（vectorizing）并供模型查用与推理。
也就是说，AI 不是只靠“通用模型 + 开放互联网数据”，而是“通用模型 + 企业私有数据 + 业务代理（agent）”。组织必须围绕这个能力设计数据治理、平台、与应用流程。
这意味着：组织管理必须将数据平台、AI 接入、业务规则与安全隐私治理纳入战略高度，而不是让 AI 团队孤立运作。
（2）基础设施与算力规模是前提，但后端应用生态构建才是真正价值落地
埃里森提到，Oracle 在德州建造了大规模 AI 集群（Abilene, Texas；超过 45-50 万块 NVIDIA GPU 的 AI 数据中心）。
因为算力规模、冷却效率、电力传输、低延迟网络等基础设施工程，是 AI 训练与推理平台不可或缺的部分。
但他也指出：真正能改变世界的，不仅是“算力有多强”，而是如何把 AI 推理 / 代理（agent）嵌入到业务流程当中，做到“自动化生态系统”（automation of the ecosystem），例如在医疗、银行、监管、供应链之间协同运作。
也就是说：组织在引入 AI 的过程中，不能仅仅把它当作“新技术项目”，而是要把 AI 视为支撑未来业务流程与组织架构的底层平台。
（3）AI 是增强能力，而非替代人 — 角色与治理必须重构
埃里森反复强调：AI 不会完全替代人类工作者，而是作为增强（augmentation）能力的工具，帮助我们做以前难以做或根本做不到的事情，例如更精准的诊断、自动推理、流程自动化等。
这意味着组织不能简单地把 AI 归为“IT 效率工具”，也不能忽略人的角色与责任转型。应当重新审视以下几个维度：
岗位角色：传统流程负责人/ 审批者 /规则制定者的职责如何与 AI 代理（agent）协作？
决策权限：哪些决策依赖AI 输出？哪些仍须专家人工把关？如何建立“人类-AI 协同工作流”？
风险治理：AI 推理／建议产生的误差、偏差、法律 / 伦理 /合规问题如何纳入治理框架？
技能转型：组织需要培养哪些能力？例如prompt engineering（提示设计）、AI-agent orchestration（代理编排）、AI-安全 & 隐私审查、模型监控与反馈机制。
（4）“代理 + 自动化生态系统”：组织如何重构业务流程
埃里森举了若干典型场景，如医疗保健中的AI 代理连接提供者 (provider)、付款人 (payer)、监管机构 (regulator)；再如银行为医院基于应收账款提供贷款。
这些场景说明，真正有价值的AI 不只是“一个系统内部自动化”，而是“组织之间 /利益相关方之间的流程联动自动化”（跨机构代理、AI Agent orchestration）。
这些应用通常涉及多个角色、法规、支付机制、保险政策等复杂规则，AI 代理要嵌入规则知识库（如保险／报销政策）、实时临床数据、法律或合规政策，并做推理及执行。这类场景需要组织从“事务型流程导向”转向“流程-规则-智能代理联合设计导向”。
（5）平台化 + 可选性策略 — 组织要提供“选择权 & 控制权”
在他的演讲中，Oracle AI 数据平台并非强制你只能用某个模型，而是“你选择的多模态模型”（Grok、ChatGPT、LLama、Gemini 等）可接入其平台，并与私有数据结合。
这体现一种架构思路：组织应构建“AI 平台层”（AI-as-Platform），为不同团队或业务单位提供灵活可选的模型 + 安全控制 +数据访问控制 + agent 编排能力。
也就是说，AI 治理不是“封闭”的黑箱模型，而是平台型治理 + 多模型兼容 +角色权限管理 +业务单位自治 +中央监管结合。
对组织的启发与落地建议
基于上述分析，从组织管理（战略、结构、流程、能力）角度，我建议如下几个落地方向供参考：
维度
启发
建议
战略定位
将 AI 纳入组织战略核心，而不仅仅作为“IT 项目 /研发工具”
制定 AI-平台战略，将数据平台／AI 推理接入纳入 CIO /CTO /业务负责人议程；明确 AI 对业务价值的关键指标（如生产力提升、客户推荐率、流程自动化率、合规风险降低等）
数据 & 平台治理
AI 推理必须依赖私有数据（而不仅是公共 /训练时数据）
构建组织级 AI-数据平台（如内部数据库向量化、访问权限控制、审计日志、RAG 索引管理、agent 监控）
组织结构
AI 能生成代码，提供 agent 驱动流程编排，可能打破传统开发 /业务 /运维分层边界
考虑成立“AI 平台 /Agent 工程团队”（与业务单元密切协作），而非仅设立 AI 实验室；该团队负责 agent 模块化、流程集成与治理支持
流程再造
业务流程需由人主导→ AI-Agent 协助 → 部分自动化执行
分析关键业务流程（如客户推荐、审批、医疗方案决策、合规校验、贷款审批等），识别适合 agent 化的流程，设计 AI-agent 驱动的微流程 (micro-agent workflow)，并从小规模 piloto 启动
技能与文化
AI 增强能力不等于“AI 全权控制”
加强组织内部 AI literacy（提示设计 / 结果评估 /风险识别培训）；同时塑造“人-AI 协作心态”，鼓励业务负责人参与 AI-agent 调优、反馈机制与持续改进
安全、隐私与合规
私有数据参与推理 + agent 执行流程 → 必然引入风险（数据泄露、错误建议、黑箱责任等）
建立 AI 治理委员会 / 审查机制 (模型 output 审查、人类 override 路径、事故响应流程、审计日志与可追踪性)；明确法规 /合规条款 (例如医疗／金融／数据保护法规) 与 AI-agent 的接口规范
评估与度量
AI 平台与 agent 驱动流程，需明确如何量化价值
制定关键指标 (KPI)，如 agent 触发率、自动化率、错误纠正次数、人工节省工时／成本、客户满意度提升 / 风险事件减少率等；并持续监控、反馈与优化
AI时代的组织增效密码
拉里·埃里森的演讲传递了一个清晰信号：AI 已不再是“可选项目”，而是组织重塑的核心杠杆。
AI时代，组织必须重新定义自己。
它让企业第一次有机会，把管理从“经验驱动”变为“智能驱动”，让决策从被动响应转为主动演化。
从模型训练、算力规模到 agent 驱动的流程自动化；从公共数据到私有数据的融合；从技术部门到业务流程的协同治理——这一切，意味着组织必须以平台思维重构其管理体系、运营流程与角色架构。
AI 驱动下，组织的终极发展形态会是什么？
我认为，在这场重构中，最具启发性的案例之一，来自腾讯。
腾讯的管理不事张扬，却力求在每个细节上做到极致；它不凭感觉拍板，而是依靠研究和数据做出科学决策。
在中国企业普遍推行“自上而下强推式”管理的大背景下，腾讯选择了一条更难、也更聪明的路——鼓励“自下而上”的助推机制，顺着人性去设计制度。任何管理举措出台前，必须经过充分的员工调研与严谨论证。这种理念，与谷歌倡导的管理哲学不谋而合，也正是诺贝尔奖得主理查德·塞勒“助推”理论的最佳实践。
我在《腾讯增效密码》中，系统梳理了腾讯的“氧气项目”，揭示了高绩效管理者普遍具备的四个核心行为【市值一路狂飙至5万亿，腾讯背后鲜为人知的组织逻辑是什么？】；
同时，我也深入探讨了 AI 时代下，当远程办公、小团队作战成为常态，组织应如何保持高效协作员工都不在一起了，携程、腾讯、字节靠什么确保他们不摸鱼？。
书中提出的“五力模型”，为分散式团队提供了系统的增效框架——让管理回到人的本质，也让智能真正成为组织能力的延伸。
团队越分散，越要讲方法。如果你对AI时代的组织形态感兴趣，不妨从这本书开始一探究竟⬇️：
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欢迎留言/ 讨论：
你所在企业或团队，AI 平台落地中最核心的挑战是什么？
是组织结构？流程整合？治理合规？还是人才/文化？
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况阳，盖亚组织创始人，资深组织发展专家。先后在华为、阿里巴巴、腾讯工作超过17年，致力于解决中国企业的实际组织痛点，在组织发展、组织变革、OKR、绩效管理等领域有丰富的实践经验和深度洞察。
国内OKR深度实践专家，长期在华为、阿里巴巴、腾讯等企业内部从事OKR的全流程落地推进，著有《腾讯增效密码》、《盖亚组织》、《真OKR》、《绩效使能：超越OKR》，译有《OKR：源于英特尔与谷歌的目标管理利器》、《打造内驱组织》。
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