李彦宏复盘百度踩坑史：基层员工有很多热情，但组织层面需要通盘考虑
智能组织是AI时代的新厂房，是生产力真正发生的地方。
李彦宏又预言了。
十年前，2016年百度世界大会，百度创始人李彦宏提出“AI是新电力”。如今，人工智能已成为行业共识。他在11月12日举行的百度世界2026大会上表示，人工智能的下一幕是智能组织。
李彦宏认为，AI不只是一场技术革命，更是一场组织革命。不少企业Token投入上涨却收益不及预期，症结在于只更换AI“电机”，没有改造企业这座“厂房”。同时他也预判，智能组织将打开轻资产运营、构筑新护城河、发掘新市场三大机遇。
大会现场，李彦宏与联想集团董事长兼CEO杨元庆展开对谈，探讨AI浪潮下的组织变革难题。李彦宏公开复盘了百度在过往转型上的教训，比如在大模型和智能体方面。他认为，“不管是百度还是联想，对AI的热情都十分高涨，但仍然有各种各样离不开人的地方，人在AI变革中要找准自己的角色。”
围绕AI重新设计组织
李彦宏将智能组织定义为区别于传统科层制的AI原生组织体系。
“如果说人工智能是新电能，那么智能组织就是AI时代的新厂房，是生产力真正发生的地方。”他在大会上直言。他认为，企业不能仅仅把AI当成个人提效工具，要让智能体和数字员工真正走进销售、客服、研发、运营等各个业务环节，企业需要围绕AI重新设计组织。
李彦宏提到，不少企业如今面临困境：AI投入持续加大，Token花销节节走高，却看不到收入和利润的同步增长。在他看来，症结就在于很多企业只是更换了AI时代的“电机”，却没有重新设计工厂。“换一台AI新电机只是起点，重新设计新厂房才是分水岭。”
据透露，过去一年百度内部在推进AI原生组织建设上已跑出一组指标：日均活跃智能体从0.5万上涨至3.7万，增长6倍；每周有效完成任务从8.4万突破100万，增长11倍。
基于内部实践，李彦宏提出组织进化三原则：打破岗位边界、沉淀隐性知识、设计流程闭环。
“岗位是工业时代的单元，任务则是智能时代的单元。”传统企业以岗位为中心，讲究人岗匹配；AI时代转向以任务为中心。李彦宏判断，岗位不会彻底消失，但会收敛成两类角色，一类是builder，负责创造；一类是seller，负责人与人沟通信任的建立。个体不再被单一岗位束缚，可以跨多个任务网络输出经验判断力，部门墙弱化，释放组织活力。
AI时代组织不再追求传统 “大中台、小前台” 模式，而是转向围绕共同目标运转的 “篝火模式”，打破岗位边界。百度副总裁何俊杰举例称，百度已出现前沿部署工程师（FDE）这类全新角色，不再是传统岗位的简单升级，而是围绕客户真实任务重构工作模式，目前落地100多个业务场景。
其次要沉淀隐性知识。大量协作方式、谈判经验、决策逻辑只存在员工脑子里，并没有沉淀进AI，只是个体能力，不是组织能力。“真正的组织智能是让这些知识显性化，沉淀到公司的平台上，可以持续累积，随时调用，人人可用。”李彦宏称。
百度在大会现场发布的大模型交易平台“词元所”，被认为是将沉淀下来的组织技能封装、流转、复用的载体。李彦宏还提到，过去一年百度搭建4300个工作空间，沉淀2万余个公司级组织能力，让一个人的经验成为整个组织的能力，让每个人能够复用，智能体能够调用。
针对搭建流程闭环，李彦宏表示，传统模式是定战略、搭团队、执行流程；智能组织则是生成一套闭环方案，让AI去不断循环试错优化。未来，“公司就变成一个由无数loops（智能体循环执行任务）组成的高度自动化运营的组织，组织变成一个不断学习和进化的系统，以此提升创新与市场响应速度。”
李彦宏复盘百度踩坑史
百度向智能组织跃迁，并非一键完成。
李彦宏坦言百度自身转型路上踩过不少坑。比如，大模型兴起之初，不少业务工程师热衷于拿开源模型自行微调训练，短期业务效果不错，可一旦底层大模型迭代，自研微调模型迅速落后。
百度随即调整规则，模型训练统一交给专门团队，业务部门不再自行训模，避免系统熵增。
紧跟而来的是层出不穷的智能体，各业务部门都想跟风做新智能体，造成资源分散，项目成功率变低。百度不得不每月开会对齐方向，要求业务“做更少的事情”，集中资源提升成功率。
总结百度过往的经历，李彦宏表示，基层员工都有很多热情，但在组织层面需要通盘考虑。组织层面必须做好顶层设计，厘清AI与人的分工边界，什么时候人要介入，什么时候要用AI的技术，人在AI变革中要找准自己的角色。
杨元庆对此表示赞同。他认为，在整个组织链条中，人起到关键的判断作用。AI输出的只是一份草稿，最终关键的判断和决策，还是要由人来完成。
“我认为Top down（自上而下）和Bottom up（自下而上）应该要结合。企业要有总体规划，明确什么可以做、什么不能做，划定边界。但在新技术发展初期，还是应该鼓励大家大胆实践。”杨元庆说。
他提到，联想把2024开启的新十年定义为第五次创业，核心主线就是AI转型。目前，联想内部已实现AI全部门渗透：研发用AI写代码，销售靠AI挖掘潜在客户，市场借助AI产出创意，HR筛选海量候选人，法务审查合同，几乎所有职能都在接入AI工具。
“对于一个革命性的技术，在初期就先不要太在意投入产出比。”他表示。