杰克·多尔西提出由人工智能驱动的组织架构，以取代中层管理层级

Block Inc. 联合创始人兼董事长杰克·多西（Jack Dorsey）在 2026 年 4 月 1 日阐述了一个愿景：围绕人工智能对公司进行重组。他认为，AI 可以取代传统中层管理层所承担的协调职能——这些中层会通过组织层级来传递信息。

该提案在一篇与红杉资本合伙人罗洛夫·博萨（Roelof Botha）共同撰写的博客文章中详细说明，设想公司以“智能体（intelligences）”而不是层级来组织。员工被分为三个角色，由一个由 AI 驱动的系统来处理信息流——而历史上这项工作需要人类管理者层层介入。

Block 提出三角色结构，以取代传统管理层

多西的组织模型取消永久性的中层管理岗位，而是由三种员工角色来承担工作。个人贡献者（ICs）构建并运营能力、世界模型、智能层和接口，而 AI 系统则提供此前由管理者提供的上下文信息。直接负责个人（DRIs）在界定的时间段内承担特定的跨部门问题或客户成果，并可在需要时从能力团队抽调资源。玩家教练（player-coaches）将产品的构建与人才培养相结合，取代传统管理者——他们的主要职能是信息路由。

该模型旨在应对多西所描述的组织设计的根本约束：层级协调需要由命令层层构成的体系，从而减慢信息流动。公司认为，如今 AI 能够执行那些自两千年前罗马军队建立层级结构以来就一直需要人类管理者的协调职能。

该提案是在 Block 2026 年 2 月宣布裁减约 4,000 名员工（约占其员工总数 40%）之后提出的。当时多西表示，他认为大多数公司将在接下来一年内得出类似结论并进行相应的结构调整，表达了更倾向于主动推进而非被动应对的偏好。

公司世界模型与客户信号为 AI 协调奠定基础

Block 的方法依赖于公司所描述的两个基础要素：一个能够持续更新、维护运营全景的公司世界模型，以及从交易数据中得出的客户信号。多西认为，Block 处于独特位置，因为其远程优先的工作环境会产生机器可读的产物，记录决策、讨论、代码与设计，这些产物可以为公司世界模型提供输入。

客户信号来自 Block 通过 Cash App 和 Square 的双边交易数据。多西将金钱称为世界上最诚实的信号，并指出每一笔交易都代表着某个人财务生活中的一个事实。公司每日会查看数百万笔交易的双方数据，从而形成其所称的“经济图谱（economic graph）”，随着交易越多、信号越丰富，会在时间中不断累积并复利增长。

智能层会在特定时刻把能力编排成针对特定客户的解决方案，并主动交付。多西描述了这样一个情景：系统在季节性下滑到来之前就检测到一家餐厅的现金流趋紧，从放贷能力中编排出一笔短期贷款，调整还款计划，并在商家寻求融资之前把方案呈现给他们。

历史背景与围绕 AI 驱动重组的行业争论

多西的提案将 AI 驱动的组织定位为组织设计的下一次演进，紧随罗马军队、普鲁士参谋本部（Prussian General Staff）、美国铁路以及战后时代由麦肯锡（McKinsey）所普及的矩阵型组织所发展出的层级结构。该报道指出，科技公司包括 Spotify、Zappos 和 Valve 已经尝试过替代传统层级的方案，但随着它们扩张，最终每家公司都回归到了常规结构。

该提案引发了争论：人工智能究竟是否正在真正推动组织变革，还是仅被用来为削减成本的举措寻找合理性。批评者已警告所谓“AI 洗白（AI washing）”，即公司将裁员行为包装为战略性转型。Block 在 2026 年 2 月的裁员减少了约 4,000 个岗位，公司将其描述为“押注”AI 会改变未来的工作方式。

多西承认，Block 仍处于过渡的早期阶段，其中的一些部分在真正发挥作用之前很可能会先行失效。他认为，没有对自身运营形成深入、可累积的理解的公司，只会发现 AI 提供的是成本优化，而非结构性转型。

常见问题（FAQ）

Block 正在提出什么样的组织结构？

Block 提出用一种由 AI 驱动的模式来取代传统的层级化管理：员工将承担三个角色——构建并运营系统的个人贡献者、负责特定问题的直接负责个人，以及将构建与培养人才相结合的玩家教练。智能层负责协调与信息流动，而这部分此前需要多层中层管理者。

为什么 Block 认为它在这次转型中处于有利位置？

Block 认为，它的远程优先工作文化会产生机器可读的产物，能够为公司世界模型提供输入；同时，它来自 Cash App 和 Square 的双边交易数据，则为多西所称的“经济图谱（economic graph）”提供依据——关于客户财务行为的实时、诚实信号，并且随着时间推移会不断复利累积。

对 Block 的组织重组，反响如何？

Block 在 2026 年 2 月对约 4,000 名员工的裁员，以及所提出的由 AI 驱动的组织模型，已经引发了关于“AI 是否正在推动结构性变革，还是仅被用作削减成本的正当化理由”的争论。批评者提出了对“AI 洗白”的担忧，而多西也表示，大多数公司将在接下来一年内得出类似结论。