钉钉CEO无招近期抛出的一系列颠覆性言论——软件“日抛”、摒弃传统文档、弱化中层职能，瞬间在行业内掀起轩然大波，引发行业内激烈的争论。
也有不少行业同仁纷纷私信询问，这些激进的理念，到底是脱离实际的噱头，还是切实可行的AI转型路径？
巧合的是，我们近期正深度投入悟空AI平台的项目实践，亲身感受到它对企业AI化的重构与赋能。因此，我想结合这段真实的实操体验，拆解争议背后的逻辑，聊聊软件“日抛”的可行性，以及悟空为何能成为企业AI转型的清晰明路。
任何变革都离不开理论支撑，理论层面的不可行，必然会导致实践的举步维艰，企业AI转型亦是如此。
从传统现实组织架构向智能企业架构的跨越，绝非简单的流程调整，而是一场涉及核心逻辑的深刻变革。
在传统现实组织架构中，软件或SaaS系统的核心价值，是作为企业感知外部世界的工具，负责捕捉各类外部信息；这些零散信息需经过中层管理者的汇聚、整合与梳理，最终上报给高层，作为决策的核心依据，进而由高层制定具体的执行策略，形成“采集-整合-决策-执行”的完整闭环。
这一闭环可清晰拆解为三层结构，各层职责明确、各司其职：
底层：信息采集与处理层。软件/SaaS系统如同企业延伸至外部的“神经末梢”，实时捕捉来自市场动态、客户需求、内部运营等多维度的原始业务数据，打破信息壁垒，为后续的信息处理提供基础支撑，是整个决策链条的起点。
中层：信息整合层。中层管理者承担着“信息中转站”的核心角色，负责对底层采集的零散原始数据进行清洗、筛选、整合与分析，将杂乱无章的数据转化为具有参考价值的业务洞察，再有序上报给高层，为决策提供有效支撑。
高层：决策制定层。高层决策者依托中层传递的整合信息，结合企业战略目标进行宏观判断，制定符合企业发展的战略决策，并向下传递具体的执行策略与量化目标，主导企业的整体发展方向。
不可否认，这种传统层级制架构在过去很长一段时间里，有效保障了企业业务的有序运营与规范管理，但随着市场环境的快速迭代、业务需求的不断升级，其固有的弊端也逐渐凸显——信息传递滞后、中层效率偏低、决策响应缓慢，而这也恰恰为AI在组织层面的创新应用，创造了巨大的机遇与空间。
智能化组织架构对传统层级制进行了颠覆性重构，其中最核心的改变的是：中层的核心职能被AI大幅替代，而底层的信息采集与处理工作，则由悟空AI平台全面承接，彻底打破了传统架构的瓶颈。
值得注意的是，中层的AI化替代，并非简单用“新软件”替换“旧软件”，而是基于两个核心AI模型的协同运作——企业模型与客户模型，二者共同承接起传统中层的信息整合与分析职能，且效率与精准度远超人工。
其中，企业模型是企业认知自身运营状况、掌握绩效水平、明确核心优先事项的核心载体。它能够打通企业内部各环节的信息壁垒，实现信息的实时流转与自动整合，有效取代了过去依靠管理层级层层传递、层层汇报的低效信息流转模式。
在这项工作上，AI凭借其强大的数据处理能力与无偏差的执行优势，无疑比企业中层人员做得更出色、更高效，也更能避免人为疏忽带来的信息偏差。
客户模型则是企业洞察外部市场、把握客户需求的核心抓手，涵盖了客户画像、市场动态、行业趋势等各类相关数据与信息，是一套完整的外部因果分析与预测体系。例如，企业通过CRM系统获取的各类销售数据、客户反馈数据，都能实时输入客户模型，为模型的精准运转提供关键支撑，帮助企业快速捕捉市场变化、预判客户需求，为决策提供更具前瞻性的依据。
基于以上分析，我们可以得出两个明确的结论：第一，若企业智能层必须以软件形式呈现，那么它绝不仅仅是无招所说的“日抛”，而是会随着企业组织架构的调整、业务需求的迭代，实现“即时性”迭代；第二，中层职能的压缩甚至替代，并非激进的噱头，而是企业智能化转型的必然趋势，是技术发展推动组织升级的必然结果。
为了让这一逻辑更具实操性，我们结合律所核心技能——e-Discovery（电子取证），说明这个业务智能化创建过程。
所谓e-Discovery，是“聚焦诉讼的要求，从邮件、商业往来信息以及其他电子数据中，查找证据的数字调查过程”。其核心是通过事实挖掘，借助AI大模型的推理能力，生成完整且准确的证据链。
这一实操过程也能澄清两个关键认知：其一，技能创建过程并非无需文档，相反，需要精准、细致的文档来明确功能特性——比如在创建电子取证技能时，需提前通过文档明确取证范围、证据信息的形式、证据标准、校验规则等，这些精准文档是AI技能高效运转的基础，而非传统意义上冗余的流程文档；其二，“日抛”一词确实不够贴切，对于电子取证这类律所核心业务而言，创建完成后会持续服务，并非“用完即弃”。
悟空AI平台的核心优势，在于技能创建后可根据案件类型、法律条款更新、取证需求变化，进行即时、快速的优化迭代，而非一次性使用后丢弃，这也是企业AI转型中“软件迭代”的核心内涵——灵活适配需求，而非临时起意。
与其纠结字眼争议，不如看见本质：AI时代的智能企业，贵在敏捷变革，而非一成不变。
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