AI-NATIVE ORGANIZATION / 项目阅读
一个人与 AI 共同工作的组织，
应该如何运转？
从目标到工作，从工作到知识与能力。这里记录一个 AI native 组织的设计：我们想验证什么，组织如何运行，以及怎样一步步把设计放进真实实验。
Operating Model v0.1 · 基线 2026-09-07 · 身份与长期记忆更新 2026-09-18
2026-09-18 / 最新机制更新
身份延续，记忆可恢复。
IM01 已实现永久 Agent 身份、双令牌、长期记忆与恢复。Frozen L1/L2 保持不变，真人 Pilot 尚未启动。
阅读完整 R1–R14 需求与边界 →01 / 我们要做什么
在真实工作之外，
建立一个实验型的第二组织。
约 60 名来自不同部门的应届生，在保留原有岗位和职责的同时，与 AI Agent 组成跨部门的实验型培训组织，计划用 12 个月观察另一种组织运行方式。
关注效率、创新、学习速度、适应能力、人的成长与组织智能，以及人与人的连接。具体工作由真实目标逐步形成，用结果和证据检验设计。
阅读项目背景与实验目标 →02 / 如何阅读这个框架
先理解整体，再深入每个部分。
03 / 设计文档
组织运行的九个部分
每个模块均可继续阅读目的、原则、理解模型、关系、规格和机制。
04 / 从设计走向实验
范围、方法与判断依据
05 / 原始讨论
回到设计发生的过程。
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这里展示已收敛的设计基线。设计已冻结，不等于软件已经全部实现，也不等于实验结果已经得到验证。
06 / 备用阅览目录
企业 AI 实践案例与调研
已整理的企业 AI 改造调研，按原有研究分类查阅，作为理解组织实践的参考。各报告保留原有证据、时间与局限说明。
AI 企业改造案例
AIG AI 改造→Air India AI 改造→Alibaba AI 改造→AT&T AI 改造→Auctane AI 改造→BBVA AI 改造→BNY AI 改造→Duolingo AI 改造→Endava AI 改造→Infosys AI 改造→Klarna AI 改造→Microsoft AI 改造→Moderna AI 改造→Nubank AI 改造→Salesforce AI 改造→Shopify AI 改造→Snowflake AI 改造→企业 AI 改造案例横向分析：规律、阶段与待验证问题→专题研究：企业如何判断 AI 已经越过人工基线→专题研究：AI 改造后权力和责任如何重新分配→专题研究：AI 效率提升最终由谁获得→