《探寻人工智能2026》里，李开复提到一个现象：中层管理者天然不太愿意公司上AI。因为他们的价值很大程度来自信息不对称——上面想知道什么，得通过他们；下面想说什么，也得通过他们。这个转译过程本身就是权力。AI一旦直接连通老板和一线数据，这层转译就不再必要。

人工智能正在进入企业最核心的位置，但真正难改变的，可能不是技术，而是组织内部多年形成的权力分配方式。在很多公司里，过去的信息流动有一条固定路线：基层员工整理情况，汇报给主管；主管加工后，再向更高层传递。
中间每经过一个层级，信息都会被筛选、解释甚至重新包装。这种模式运行了几十年。
但人工智能（AI）出现后，变化开始发生，企业管理者可以直接让人工智能（AI）分析销售数据、客户反馈、生产记录，甚至整理员工提出的问题。原本必须依靠某些岗位完成的信息传递，被新的工具部分替代。
当人工智能（AI）让信息更加透明时，这部分优势会被削弱。这并不是说中层管理者没有价值，而是说明企业中的权力来源正在变化。

过去，一个优秀管理者的重要能力，往往包括协调关系、传递信息、判断上下级需求。但在人工智能（AI）时代，部分重复性的分析、整理、汇报工作，可以由机器完成。
管理者真正需要证明的，是能不能推动团队解决问题，能不能做出判断。这也是为什么近年来很多企业出现了一种现象：人工智能（AI）工具买了不少，员工也注册了账号，但实际业务变化并不明显。
根据2026年的多项企业人工智能（AI）调查，企业使用人工智能的比例持续提升，但真正把人工智能（AI）融入核心流程、形成业务价值的公司仍然有限。很多企业的问题不是没有人工智能（AI），而是没有改变原来的工作方式。
原因并不复杂。因为外围应用不会触碰原有利益结构。
如果人工智能（AI）只是帮助员工提高效率，大多数人不会强烈反对。但如果人工智能（AI）能够直接发现销售部门的问题，直接分析市场变化，直接判断某项业务是否有效，那么它影响的就不仅是一项工具，而是一套组织运行方式。
过去，老板了解公司情况，通常依赖层层汇报。一个部门经营得怎么样，需要负责人整理数据，再形成报告。
但人工智能（AI）可以让管理者看到更加接近原始状态的信息。比如，企业过去可能需要销售主管告诉老板“客户最近对产品评价不错”。
现在，人工智能（AI）可以直接分析大量客户交流记录，发现哪些问题被反复提出，哪些产品正在流失用户。这改变的不只是效率，而是信息的拥有方式。
信息越透明，依靠信息差建立影响力的空间就越小。当然，这并不意味着中层管理者会被人工智能（AI）完全替代。
事实上，企业越深入使用人工智能（AI），对管理能力的要求反而越高。德勤中国与香港大学联合发布的企业人工智能（AI）应用报告显示，进入人工智能（AI）生产部署阶段的企业比例正在提升，但许多企业仍然面临价值兑现不足的问题。
报告认为，未来竞争重点将从单纯使用工具，转向工作流程重塑和组织能力调整。
真正有价值的管理者，不是阻止信息流动的人，而是帮助团队更好利用信息的人。问题在于，组织变化往往比技术变化慢。
一项新技术出现，可能几个月就能完成部署；但人的习惯、利益关系和安全感，需要更长时间调整。这也是企业人工智能（AI）转型最容易陷入误区的地方。
有些公司开大会宣布全面拥抱人工智能（AI），员工也参加培训，办公系统里增加了各种智能功能，看起来非常积极。但如果决策方式没有变化，考核标准没有变化，部门之间的信息壁垒没有变化，那么人工智能（AI）很容易成为一种展示。
表面上，公司进入了人工智能时代。实际上，只是给旧流程增加了一层新的工具。
这种情况在2026年的企业实践中依然存在。越来越多公司开始从“使用人工智能（AI）”转向“重构流程”，因为简单购买软件已经无法带来长期优势。
公布的企业使用研究也显示，领先企业与普通企业的差距，并不只是有没有使用人工智能（AI），而在于是否把人工智能（AI）深入到更多工作流程中。
因此，推动人工智能（AI）真正落地，关键往往不在技术部门，而在企业最高管理层。因为只有最高层能够改变原来的利益安排。
如果老板仍然依靠传统汇报体系获取信息，那么下面的人自然会继续按照旧方式工作。但如果企业领导者主动使用人工智能（AI），让数据直接参与决策，让真实情况更快反馈，那么组织文化才会发生变化。
与此同时，人工智能（AI）也不是天然代表绝对正确。李开复曾提到，企业使用人工智能（AI）时，需要让系统具备提出不同意见的能力，而不是简单迎合管理者。
一个只会回答“正确答案”的人工智能（AI），很可能只是另一个包装后的信息过滤器。这其实提出了一个更深的问题