科沃斯是一家拥有近万名员工、横跨扫地机器人、洗地机和商用清洁三大赛道的制造企业。这场AI转型与其说是某个IT项目的成功，不如说是一次对管理层的能力重建和认知重塑。
过去两年，集团决策层一直被一个核心问题牵动：当AI能够完成过去高度依赖人类专业能力的复杂工作时，管理者还能贡献什么独特价值？钱东奇董事长在2026年7月的高管会上将这一问题进一步推进——管理者如何在释放AI效率的同时，守住“不因AI裁员”的承诺，重新定义人在AI原生组织中的位置。
01 辛顿模型，定义管理者新坐标
科沃斯启动的AI转型，并非以AI做单点提效，而是直接重构了整个经营和管理决策的底层逻辑。
确立“辛顿模型”，重构管理决策逻辑
科沃斯转型的核心骨架，是钱东奇董事长提出的“辛顿模型”，即碳硅协同。在这一模型中，AI（硅基）负责常规重复性工作的执行、海量数据的处理和量化分析；而人类（碳基）则专注于价值判断、规则监督和工作流设计。高效推进这一分工的关键，在于管理者必须重新理解自身在价值链中的位置。
在此模型指引下，科沃斯陆续搭起覆盖市场、研发、采购、制造、客服、财务、人力等职能的18个智能体集群，并配套开发了“经分体”，即以业务经营数据为核心、从集团层下钻到具体业务单元，能实时生成经营简报的智能系统，构建了科沃斯独有的“辛顿模式”。这一举措彻底改变了管理层的决策习惯，实现了“月报变周报，周报变实时”，让管理层从看历史报表转向主动实时干预。
当前，科沃斯处于“辛顿模式”全面铺开的关键期。2024年年中，公司率先在采购核价、前端广告投放两个核心成本中心做试点：采购推荐准确率超过95%，寻源效率提升20%～30%，库存成本节约300万元。基于试点的成功验证，2025年1月，集团一气呵成启动了“一号位工程”，成立了效率变革委员会，并绘制出18个智能体的完整蓝图。此后推进节奏明显加快：4月，18个业务智能体上线；7月，智能体之间形成A2A（Agent to Agent）互联；9月，系统接入真实业务数据；12月“经分体”全面上线。至此，“辛顿模式”在科沃斯正式交付。
识别潜质，刷新管理者能力画像
AI转型对管理者的冲击，远超工具应用层面。科沃斯将这一影响拆解为三个层次：在认知层面，管理者必须明确AI直接关乎决策逻辑的重塑；行为层面，要求管理者将自身的业务判断写进提示词和工作流，亲自审核AI的输出质量；价值观层面，则要求在“不因AI裁员”的前提下，带领团队真正拥抱人机协同，而非将AI视为替代威胁。
围绕这些新要求，学习与发展部门（以下简称“学发部门”）在识别“变革领导力潜质”的方式上，实现了三大显著转变。
一是从注重“资历经验”转向“认知重构能力和对新事物的开放度”。那些愿意在自身业务流程中引入AI，甚至率先“玩出花样”的人，往往就是变革的优质火种。
二是从考察“个人能力”转向“协作范式”。在辛顿模型中，科沃斯设定了三层核心角色——Owner即业务负责人/总监，负责定义智能体业务框架与流程设计；Senior Copilot即高级守门员/经理，负责复杂业务场景输出质量审核；Copilot即业务守门员/一线骨干，负责日常执行与产出评估。判断一个管理者是否具备变革潜质，重点在于其能否为硅基智能体的关键产出守门、能否把AI当成团队的一员而非工具，以及能否设计出人机各司其职的顺畅工作流程。换言之，管理者的核心能力不再是“自己做得好”，而是“能让人和AI配合得好”。
三是在人才画像中增加“数字化痕迹”维度。过去，人才画像主要依赖访谈和问卷测评，主观性强、颗粒度粗。如今，科沃斯内部创新推出了“硅评碳”机制，系统会自动追踪员工审核智能体输出的行为痕迹——谁坚持每天守门、谁能把判断沉淀成可复用的规则、谁在关键节点做出了高质量的纠偏。用数据说话，比主观评价更为客观精准，也让领导力变革从一个模糊概念变成了可量化、可追踪、可比较的指标。
02 体系淬炼，以业务数据验证价值
管理层AI领导力的培养必须打破部门墙。科沃斯目前形成了“业务出题、技术搭台、学发牵线”的联动机制，通过系统性培养和价值验证，让变革领导力“长”在业务上。
三层联动，系统性升级领导力
针对管理层的培养不能仅靠宣讲，必须依靠体系化赋能。我们的培养体系可以概括为“三层联动、以用促学、赛马激活”。
第一层，全员认知破冰。科沃斯开设了“添可小夜校”（“添可”为公司旗下品牌），面向全体管理者和员工普及AI基础、大模型原理和产业应用。学发部门联合内部AIT团队和外部专家，开发了覆盖“通用知识—产业应用—实操技能”三个维度的课程体系，帮助大家消除“新瓶装旧酒”的成见，建立起对智能化转型的基本认知框架。
第二层，管理者专项淬炼。针对中高管，科沃斯开设了“变革领导力工作坊”，重点训练其战略解码能力、AI驱动下的决策模拟及创新思维，帮助管理者从“经验驱动”转向“数据+AI驱动”的决策模式。同时，积极拓展外部视野，与海尔、京东方、海康威视等标杆企业建立常态化沟通机制，开展对标学习。截至目前，该工作坊已开展60余场，累计覆盖近1800人次。针对业务骨干，则侧重“智能体运营”实操训练，使其能够真正上手写提示词、搭工作流、审核AI输出等核心技能，做到躬身入局、真操实练。两层培养共同指向一个核心要求：AI转型，管理者必须亲自下场。
第三层，机制与实战深度绑定。科沃斯特别强调“以用促学”，坚持案例从业务里来，将学习场景直接搬进真实业务中，围绕真实痛点研发智能体项目，比如采购怎么核价，客服如何承接，市场如何做用户洞察等。与此同时，通过内部“赛马机制”，以月度标杆、季度评比、年度优秀员工等多维度评价体系，营造透明且良性的竞争氛围，使各部门在比学赶超中加强AI应用及深化落地。
培养过程中，学发部门扮演“连接器”角色，一端联结AIT团队（由原IT百人团队升级而来），以其AI平台和开发工具为技术底座；另一端深入业务，派驻“AI推进官”将业务语言转化为智能体建设需求，并让业务骨干走上讲台担任实战讲师。学发部门则将方法论沉淀为标准课程，三方协同打磨、共建内容。追踪效果时，依托“经分体”和“硅评碳”实现数据化跟进，按需动态调整培养方案，真正实现“培训—应用—评估—优化”的循环。
“631”考核，用数据验证价值
衡量领导力变革不能停留在“上了几门课”，必须落在行为改变和业绩提升上。对此，科沃斯建立多维度衡量框架，推出了硬核的针对管理层的“631 KPI模型”——60%的考核权重对应业务结果指标，30%考核硅碳融合能力，10%考核价值观一致性。这一考核机制将AI应用能力与变革领导力直接写入绩效考核，与干部晋升、薪酬强关联，确保战略执行的刚性。
对于管理者而言，能否用数据回答“团队是否真正将AI用出了实效”，已然成为衡量管理能力的硬性标准。
03 沉淀实战铁律，规避转型阵痛
企业AI转型过程中，管理层的领导力变革必须“在实战中用出来、在问责中练出来”。在探索实践中，科沃斯总结出四条核心经验。
第一，认知统一必须先于工具普及，一把手必须是第一推动者。科沃斯在转型初期曾急于铺开工具，但部分管理者将AI视为“IT部门的事”或“高级搜索工具”，缺乏主动拥抱的紧迫感。这一教训促使科沃斯调整节奏：先解决“为什么变、与我何干”的认知问题，再推进“怎么用”的落地问题。为此，集团将AI转型确立为一号位工程，由钱东奇董事长亲自主持，逐一明确每位高管在各自领域驱动AI的具体责任与承诺。若没有创始人亲自挂帅，AI转型极易退化为技术部门的孤立项目。
第二，责任必须锚定在人。辛顿模型推行初期，“这是AI的建议，错了不怪我”一度成为部分员工和干部的惯性表达。对此，科沃斯以制度回应：任何员工不得以“AI建议有误”为由推卸责任，三层角色须在每日上午10点前完成对AI输出的审核确认。责任归属一旦模糊，“碳基守门员”便形同虚设，整个协同体系也将失去根基。
第三，激励必须可感知、可兑现。认知到位而激励缺位，行为改变便难以持续。科沃斯通过“631 KPI”将AI应用能力与干部晋升、薪酬直接挂钩，使管理者从“被推着走”转向“主动跑”。激励不是锦上添花，而是将战略意图转化为个体行动的关键杠杆。
第四，数据底座是一切的前提。跨部门数据不打通，管理者即便有意愿借助AI解决端到端问题，也无从下手。科沃斯为此建设了统一数据底座，并配套跨职能协作机制与AI业务伙伴（BP）制度，关键项目强制跨部门运作，从架构层面消除数据孤岛。
此外，还有几点额外警示。一是不宜将“AI领导力”窄化为“会提问”，更应关注管理者能否有效守门、能否设计合理的人机协同工作流。二是培养体系必须以真实业务项目收口，脱离实战的培训只会制造学用断层。三是正视组织变革阵痛，“不因AI裁员”的承诺，需通过清晰责权和人员的自然迭代来兑现，以此真正消除组织内部的观望与焦虑。
AI时代的管理者，正从“发号施令者”慢慢变成“碳基守门员”——守住判断边界、责任底线和人机协同的秩序。这条路没有捷径，但科沃斯的实践结果证明了一件事：当管理层的变革领导力真正建立起来，AI将成为组织进化的最强引擎。
作者：科沃斯集团创新模式研究院
来源：培训杂志
