大厂也有"成长的烦恼"。

一封万字内部信，再次将中国互联网巨头的"大公司病"这一话题推至聚光灯下。起因是原钉钉的产研负责人元安（花名）在主动离职后，在阿里内网发布了一封真情实感的内部信，里面详细记录了他在阿里的十五年所经历的变化和心得，提出了诸多阿里内部现在存在的问题。

对此，马云亲自回复道："好像人的成长，阿里的发展也有很多必然要走的路和过程。"

（图：蔡崇信在播客节目中发表观点）

事实上，阿里对于"大公司病"的反省从去年开始便开启了多轮。从集团董事长蔡崇信的公开反思，到今年5月，CEO吴泳铭在内网发帖谈"重新创业"，都体现了阿里内部对组织变革的关注。不仅有阿里，更早的还有字节、京东等大厂也都做过声明。

当企业从数百人扩张到数万人，从单一业务拓展到多元化布局时，企业管理的问题会出现在方方面面。

人、事、钱的难题

元安在内部信中提到的大型企业发展的典型困境，可以归纳为四个核心维度：人才管理、资本管理、创新支持、战略执行。

1. 企业文化的流失

信中提到的"新员工阿里味不足"和"迷信外部明星人才"问题，实际上反映了企业在快速扩张过程中面临的文化传承与人才融合矛盾。

当阿里从1999年的18个创始人发展到今天的25万员工时，传统的"师傅带徒弟"式文化传承方式注定难以覆盖企业里的所有人。

更深层的问题在于，传统人力资源管理依赖主观判断和经验积累，在面对如此庞大的人员规模时显然力不从心。元安所说的"恶性绩效竞争和激励制度失灵"，正是这种传统管理方式的必然结果。

据公开数据显示，阿里巴巴2023年员工总数约25万人，年度人员流动率在15%左右。这意味着每年有近4万名新员工加入，同时有相当数量的老员工离职。在这种规模下，依靠传统的面试和主观评价来进行人才管理，显然无法让企业文化有效地传递给每个人，只剩下硬性的指标来维持系统的运作。

2. 资本配置的失当

信中提到的阿里第二个失败领域是收购投资。信中直言不讳道，阿里多年来真正成功的收购案例"好像就高德、UC"。

收购失败的根本原因往往包括：文化冲突导致团队排异反应、不同管理体系和技术架构难以融合、对市场环境和整合难度的误判等。

更关键的是，传统的尽职调查方法往往只能看到表面的财务数据，很难准确评估真实价值和整合风险。而人力的客观产能限制了尽职调查的广度和深度。

3. 创新动力不足

阿里在电商之外的业务探索，虽然投入巨大，但真正成功的案例确实不多。

钉钉作为阿里为数不多的成功创新产品，其发展历程也充满了曲折。从最初的内部办公工具，到后来的企业级SaaS平台，钉钉用了近8年时间才真正站稳脚跟。而像淘宝头条、来往等产品，则在激烈的市场竞争中黯然退场。

像阿里这样的大企业，在创新时会不可避免陷入的困境包括：

• 资源配置惯性：成熟业务获得更多资源倾斜
• 风险承受差异：不愿在高风险创新项目上过度投入，不希望数据结果难看
• 组织文化制约：固化的决策流程更适合管理成熟业务，不适合用于对创新团队进行管理

（图：部分退出市场的阿里系产品）

4. 战略执行的"既要又要"悖论

在当下的商业环境中，不光是阿里，几乎所有企业都在面临着复杂的多目标平衡。

以阿里为例，既要保持电商主业的增长，又要在云计算、人工智能、国际化等新兴领域布局；既要追求短期的财务表现，又要进行长期的技术投资；既要满足股东的回报期望，又要承担更多的社会责任。

这种决策困境在阿里近年来的战略调整中表现得尤为明显。

2023年3月启动的"1+6+N"组织架构重组，到同年11月暂停云智能分拆和盒马上市计划，再到2024年3月撤回菜鸟上市申请，这一系列调整恰恰体现了在复杂约束下决策的艰难。

信中特别提到的"运营数据带来的虚假繁荣"问题，更是点中了现代企业管理的要害。在数据驱动决策成为主流的今天，企业往往过分依赖表面的KPI指标，而忽视了数据背后的真实业务逻辑。

将数据驱动做到极致的解决方案

面对这些复杂的企业管理挑战，传统的解决方案是：新制度 → 某部门主导，各部门协同，测试落地效果 → 接收反馈，调整制度。以制度来不断完善企业的管理。AI的出现打破了这一循环，让这种既要波及大量员工、又具有滞后性的传统解决方案得以升级。

1. 人才管理：从"看人下菜"到"数据识人"

AI驱动的人才管理从人才进入公司前就开始了。

通过整合简历信息、工作产出、沟通记录、协作行为等全方位数据，AI可以构建精准的员工画像和能力模型。

AI绩效管理的核心优势：

• 多维度评估：不仅看产出结果，更关注协作贡献、知识分享、创新尝试
• 动态权重调整：根据岗位特点和业务阶段自动调整考核维度权重
• 隐形价值识别：发现传统考核中容易被忽视但贡献巨大的员工

2. 投资决策：让收购的长期预测更准确

AI技术在尽职调查和投资决策方面展现出巨大潜力。与传统只依赖财务报表的方式不同，AI能够分析全网公开信息、用户行为数据、市场表现指标等多维度信息，数据覆盖面比传统方式增加了数十倍。

通过机器学习算法进行动态趋势预测和关联关系挖掘，AI能够运用模式识别和异常检测技术提前发现潜在风险，预测准确率比传统方法提升了60%。

3. 创新孵化：用AI眼光洞察未来

AI技术在创新管理方面能提供更科学的解决方案。通过分析专利申请、学术论文、投资动向等数据，AI能够提前6-12个月识别新兴市场趋势。同时，通过深度挖掘用户反馈和社交媒体讨论，发现尚未被满足的真实需求。

在项目评估方面，AI可以建立多维价值评估模型，不仅考虑财务回报，还综合评估战略价值、技术积累、人才培养等因素。通过实时监控项目进展，及时调整资源配置，并基于历史数据预测项目成功概率。

谷歌DeepMind的AlphaFold系列展现了AI创新孵化的典型成功模式。从2018年的AlphaFold 1到2024年的AlphaFold 3，谷歌通过AI技术成功开创了全新的科学研究领域。AlphaFold 3在2024年5月发布后，其预测生物分子相互作用的准确度比现有方法提高了50%，对于某些重要相互作用类别甚至提高了100%，相关论文已被引用近35,000次。更重要的是，这一技术突破帮助谷歌识别了药物研发这一巨大市场机会，最终孵化出独立的药物研发公司Isomorphic Labs，专门将AI技术应用于新药开发。

4. 决策辅助：在"既要又要"中找到最优解

结合企业内部庞大的数据支持，AI可以通过多目标优化算法，将企业资源、市场机会、竞争态势等因素建模为多维优化问题。基于管理者决策中的优先级因素，AI可以协助管理者提前穷举各类可预见的情况并作出分析，帮助企业管理在"既要又要"的决策难题中看到不同维度的平衡点，减轻决策压力的同时，也能减少重大失误的发生概率。

智能化企业的未来图景

字节、京东、阿里......这些在中国的市场环境中孕育出的互联网大企业，有着自己独有的生命力特征。崇尚技术、人才，推崇吃苦拼搏的精神，又讲求人情冷暖。

（图：京东也曾有过类似的事件）

企业的生存问题并没有完全通用的解药，但AI的自适应能力能将"发现企业问题" → "有针对性地快速、准确解决问题"发挥到极致。

正如马云所说，"阿里巴巴在发生变化之中"。这种变化不仅是阿里的选择，更是所有希望在新时代保持竞争优势的企业必须面对的现实。那些能够率先拥抱AI技术、重构管理逻辑的企业，将在新一轮的商业竞争中占据先机。

知行奇点作为专业的AI解决方案服务商，已为制造业、零售业、电商、跨境、游戏等多个领域的百余家企业提供服务。凭借深厚的行业经验与专业的AI架构团队，我们能够精准识别企业可快速落地的业务场景，协助企业在内部高效完成小型生产力提升测试，从而稳步迈入AI生产力迭代周期。

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