精华热点 进入2026年,人工智能技术迎来跨越式发展,大模型向“会规划、会行动”的智能体进化,任务型AI已广泛嵌入企业应用,全球AI治理进入规范化落地阶段,这一切都深刻重构着各行业的发展逻辑,传统管理学也正经历一场由技术驱动、理念革新、实践升级构成的深刻变革。作为启玄国学社创办人、著名文化学者,冯志亮先生深耕传统文化与现代管理融合领域数十年,著有《周易思维管理学》《普世价值与企业管理》等多部著作,兼具国学底蕴与企业管理实践经验,更见证了互联网、人工智能等技术对管理领域的迭代影响。结合2026年AI技术的最新演进趋势,冯志亮先生从传统管理学的核心内核出发,全面解析AI带来的冲击、赋能与重构,探讨“AI+传统管理”的融合路径,为当代管理者提供兼具理论深度与实践价值的思考方向,助力企业在智能时代实现可持续发展。
冯志亮先生指出,传统管理学的核心内核,是“以人为本”的管理逻辑、“刚柔并济”的治理智慧与“动态平衡”的发展理念,这一内核源于人类社会数千年的管理实践,贯穿于计划、组织、领导、控制四大核心职能之中,强调对人的需求、情感、行为的精准把握,对组织内外关系的协调平衡,以及对管理规律的灵活运用。而2026年AI技术的核心突破,在于从“辅助工具”向“协同伙伴”的转型——不再是简单的效率提升工具,而是能够参与决策、优化流程、赋能个体、重构组织的核心力量,其基于大数据、算法模型的理性决策能力,与传统管理学基于经验、情感的感性治理智慧,形成了既互补又碰撞的关系。这种关系并非“非此即彼”的替代,而是“相辅相成”的融合,读懂这种融合的本质,是理解2026年AI对传统管理学影响的关键前提。
一、2026年AI对传统管理学的核心冲击:打破固有逻辑,重构管理边界
在冯志亮先生看来,2026年AI对传统管理学的冲击,并非表面的技术应用升级,而是对传统管理逻辑、管理边界、管理主体的深层重构,这种冲击倒逼传统管理学跳出固有框架,实现理念与实践的双重革新。这种冲击主要体现在三个核心层面,每一个层面都直指传统管理学的固有痛点,也孕育着新的管理机遇。
(一)冲击一:决策逻辑重构,打破“经验主导”的决策困境
传统管理学的决策逻辑,多以管理者的个人经验、行业直觉、主观判断为核心,即便引入数据参考,也存在数据碎片化、分析滞后性、解读主观性等问题,导致决策失误率偏高,尤其在复杂市场环境中,“拍脑袋决策”“经验主义陷阱”成为很多企业的发展瓶颈。冯志亮先生结合自身接触的企业案例指出,传统管理中,管理者往往需要花费大量时间收集信息、整理数据,再结合自身经验做出判断,这一过程不仅效率低下,更易受个人情绪、认知局限的影响,难以实现决策的全面性与科学性。
而2026年的AI技术,彻底打破了这种决策逻辑。随着大模型推理能力与智能体执行能力的提升,AI能够实现全量数据的实时采集、精准分析与深度挖掘,整合组织内部的运营数据、人力数据、财务数据,以及组织外部的市场数据、行业数据、竞争数据,通过算法模型模拟不同决策方案的实施效果,给出客观、理性的决策建议,将管理者从繁琐的数据处理与分析中解放出来,聚焦于更具战略性、创造性的决策环节。冯志亮先生强调,这种决策逻辑的重构,并非否定传统管理中“经验”的价值——经验是管理者对管理规律的总结,是应对突发情况、把握核心矛盾的关键,而AI则弥补了经验决策的局限性,实现“经验+数据”的双重赋能,让决策更具科学性、前瞻性与可行性。
以2026年广泛应用的企业AI决策系统为例,其不仅能够实时监控市场动态,预测行业发展趋势,还能结合企业自身的资源禀赋、发展目标,模拟不同战略方案的投入产出比、风险系数,为管理者制定战略决策提供精准支撑。这种决策模式,既打破了传统“经验主导”的决策困境,又避免了AI决策的“机械性”,实现了理性与感性的平衡,这与冯志亮先生倡导的《易经》“中庸”管理思想不谋而合——“不偏不倚、不僵不化”,在数据与经验之间找到最佳平衡点。
(二)冲击二:管理边界重构,打破“层级制”的组织壁垒
传统管理学强调“层级制”组织架构,明确上下级关系、部门分工,通过层层管控实现组织目标,这种架构在工业化时代能够有效提升管理效率、规范管理流程,但随着市场环境的快速变化,其弊端日益凸显:层级繁琐、沟通不畅、响应滞后、创新不足,难以适应2026年市场对企业“敏捷性、灵活性、创新性”的核心要求。冯志亮先生指出,传统层级制管理的核心矛盾,在于“管控与效率”“分工与协同”的失衡,管理者陷入“事无巨细”的管控困境,基层员工则缺乏自主权与创新动力,组织活力难以激发。
2026年AI技术的普及应用,彻底打破了这种层级制组织壁垒,重构了管理边界。一方面,AI能够替代传统管理中的大量基础性、事务性工作,如考勤管理、绩效考核、流程审批、数据统计等,减少中间管理层级,实现“扁平化管理”,让管理者能够聚焦于核心管理职能,让基层员工拥有更多的自主权与决策权,激发组织活力;另一方面,AI技术能够实现跨部门、跨领域的数据共享与协同合作,打破部门之间的信息壁垒,解决传统管理中“各自为战”的问题,实现组织资源的优化配置。
冯志亮先生结合2026年企业管理实践案例分析,当前很多企业已经借助AI协同管理系统,实现了“无层级、无边界”的敏捷管理:基层员工可以通过AI系统直接提交工作方案、反馈问题,管理者可以实时查看、精准指导;跨部门项目可以通过AI系统实现资源共享、进度同步、责任明确,大幅提升协同效率。这种管理边界的重构,并非否定传统管理中的“组织纪律”,而是在纪律与活力之间找到平衡,让组织架构更具灵活性与适应性,这与冯志亮先生提出的《易经》“变则通,通则久”的管理智慧高度契合——企业管理需顺势而为、灵活变通,才能在快速变化的市场环境中长久发展。
(三)冲击三:管理主体重构,打破“管理者主导”的单一模式
传统管理学中,管理者是管理活动的核心主体,承担着决策、组织、领导、控制等全部核心职能,是组织发展的“主导者”,而员工则是管理活动的“被动接受者”,主要负责执行管理者的决策与指令,这种单一的管理模式,难以激发员工的主动性、创造性与归属感,尤其在新生代员工成为职场主力的2026年,员工对“自主权、认同感、成长空间”的需求日益提升,传统管理模式的局限性愈发明显。
2026年AI技术的发展,重构了管理主体,打破了“管理者主导”的单一模式,形成了“管理者+AI+员工”的三元协同管理模式。在这一模式中,AI作为协同伙伴,既辅助管理者开展管理工作,也赋能员工实现自我管理——AI可以为员工提供个性化的工作指导、技能培训、职业规划,帮助员工提升工作能力;可以实时反馈员工的工作表现,让员工清晰了解自身的优势与不足,实现自我优化、自我提升;还可以为员工提供公平、公正的绩效考核,避免传统绩效考核中的主观偏见,增强员工的归属感与认同感。
冯志亮先生强调,这种管理主体的重构,并非弱化管理者的作用,而是转变管理者的角色——从“管控者”向“引导者、赋能者”转型,聚焦于员工的成长与发展,激发员工的内在动力;员工则从“被动执行者”向“主动创造者、自我管理者”转型,承担更多的责任与使命,实现个人与组织的共同成长。这种三元协同管理模式,既体现了传统管理学“以人为本”的核心内核,又契合了2026年“个性化、多元化”的管理趋势,是AI与传统管理学融合的重要体现。
二、2026年AI对传统管理学的赋能价值:激活核心优势,提升管理效能
在分析AI对传统管理学冲击的同时,冯志亮先生也强调,2026年AI对传统管理学的影响,更多的是“赋能”而非“颠覆”。AI技术能够激活传统管理学的核心优势,弥补传统管理的固有短板,推动传统管理学实现“效率提升、质量优化、价值升级”,让传统管理智慧在智能时代焕发新的活力。这种赋能价值,主要体现在管理四大核心职能的升级与优化上,覆盖企业管理的全流程、全维度。
(一)赋能计划职能:从“被动应对”到“主动预判”,提升计划的前瞻性
计划职能是传统管理学的核心职能之一,主要包括目标设定、方案制定、资源配置等内容,传统计划管理多基于历史数据与行业经验,存在“滞后性、主观性、局限性”等问题,难以应对2026年市场的快速变化与不确定性。冯志亮先生指出,传统计划管理的核心痛点,在于“信息不对称、预测不准确”,管理者难以全面把握市场动态与组织内部情况,导致制定的计划往往与实际情况脱节,难以落地执行。
2026年AI技术的应用,彻底改变了这种被动局面,赋能计划职能实现从“被动应对”到“主动预判”的转型。AI能够通过大数据分析,实时监控市场动态、行业趋势、竞争格局,预测市场需求的变化的方向与幅度;同时,AI能够整合组织内部的人力、物力、财力、技术等资源数据,精准分析资源配置的合理性,结合组织发展目标,制定科学、合理、可行的计划方案,还能根据市场变化与执行情况,实时调整计划方案,确保计划的前瞻性与灵活性。
例如,2026年很多制造企业借助AI智能计划系统,能够实时采集市场订单数据、生产设备数据、供应链数据,通过算法模型预测未来一段时间的市场需求,制定个性化的生产计划,优化生产资源配置,避免产能过剩或产能不足的问题;同时,AI能够实时监控生产进度,及时发现生产过程中的问题,调整生产计划,确保生产任务按时完成。冯志亮先生认为,这种AI赋能的计划管理,并非否定传统计划管理中的“目标导向”与“资源整合”理念,而是通过技术手段,让计划制定更具科学性、前瞻性,让计划执行更具灵活性、高效性,激活了传统计划职能的核心价值。
(二)赋能组织职能:从“层级管控”到“敏捷协同”,提升组织的灵活性
组织职能是传统管理学的重要职能,主要包括组织架构设计、部门分工、人员配置等内容,传统组织管理多以“层级制”为核心,强调“管控与规范”,但随着企业规模的扩大与市场环境的变化,这种组织管理模式难以适应敏捷管理的需求,导致组织效率低下、创新不足。冯志亮先生结合《易经》“五行相生相克”的思维指出,传统组织管理的核心误区,在于“分工过度、协同不足”,部门之间各自为战,员工之间缺乏有效沟通,导致组织活力难以激发,资源浪费严重。
2026年AI技术的应用,赋能组织职能实现从“层级管控”到“敏捷协同”的转型。一方面,AI能够替代传统组织管理中的大量基础性、事务性工作,如人员考勤、流程审批、数据统计等,减少中间管理层级,优化组织架构,实现“扁平化管理”,提升组织效率;另一方面,AI能够搭建跨部门、跨领域的协同管理平台,实现数据共享、信息互通、责任明确,打破部门之间的信息壁垒,促进员工之间的协同合作,激发组织活力。
冯志亮先生以某科技公司的“五行团队”实践为例,该公司受其《易经》五行管理思维启发,借助AI协同系统,将团队划分为“木型(创新)、火型(激励)、土型(执行)、金型(协调)、水型(战略)”五大模块,AI系统实时整合各模块的工作数据,优化人员配置,促进模块间的协同合作,实现“相生协作、相克制衡”,让团队迭代速度提升30%,员工满意度达行业领先水平。这种AI赋能的组织管理,既保留了传统组织管理中的“分工明确、责任清晰”的优势,又弥补了“协同不足、活力不够”的短板,让组织架构更具灵活性与适应性,契合2026年企业敏捷发展的核心需求。
(三)赋能领导职能:从“权威管控”到“赋能引导”,提升领导的实效性
领导职能是传统管理学的核心职能,主要包括激励员工、沟通协调、指导工作等内容,传统领导管理多以“权威管控”为核心,管理者依靠自身的权威,引导员工执行决策、完成工作任务,这种领导模式难以激发员工的内在动力,尤其在新生代员工成为职场主力的2026年,员工对“尊重、认同、成长”的需求日益提升,传统领导模式的实效性逐渐下降。冯志亮先生指出,传统领导管理的核心精髓,在于“以人为本、以德服人”,但传统领导模式往往忽视了员工的个性化需求,难以实现“精准激励、精准引导”,导致领导职能的实效性不足。
2026年AI技术的应用,赋能领导职能实现从“权威管控”到“赋能引导”的转型,让传统领导智慧与现代技术完美融合。AI能够通过大数据分析,精准把握员工的个性化需求、工作状态、技能水平、职业规划,为管理者提供个性化的领导方案——对于追求成长的员工,AI可以推荐针对性的技能培训课程,帮助员工提升工作能力;对于缺乏动力的员工,AI可以结合员工的兴趣爱好与工作表现,制定个性化的激励方案,激发员工的内在动力;对于工作中遇到困难的员工,AI可以实时提供指导与帮助,解决员工的实际问题。
同时,AI能够替代管理者开展大量基础性的沟通协调工作,如通知传达、反馈收集、矛盾调解等,让管理者能够聚焦于核心领导职能,与员工进行深度沟通,了解员工的思想动态,倾听员工的意见与建议,增强员工的认同感与归属感。冯志亮先生强调,这种AI赋能的领导管理,并非否定传统领导管理中的“权威与责任”,而是转变领导方式,从“管控者”向“赋能者、引导者”转型,既体现了传统管理学“以人为本”的核心内核,又契合了2026年“个性化、多元化”的领导趋势,提升了领导职能的实效性。
(四)赋能控制职能:从“事后补救”到“实时防控”,提升控制的精准性
控制职能是传统管理学的重要职能,主要包括偏差检测、问题纠正、风险防控等内容,传统控制管理多以“事后补救”为核心,即在问题发生后,再进行检测、分析与纠正,这种控制模式难以提前预防问题的发生,导致企业面临较大的风险与损失。冯志亮先生引用《易经·小畜卦》“有孚,血去惕出”的爻辞指出,传统控制管理的核心短板,在于“预警不足、防控不及时”,管理者难以提前发现管理过程中的偏差与风险,导致问题扩大化,影响组织目标的实现。
2026年AI技术的应用,赋能控制职能实现从“事后补救”到“实时防控”的转型,提升了控制的精准性与及时性。AI能够通过实时采集组织运营过程中的各项数据,如生产数据、财务数据、人力数据、市场数据等,通过算法模型分析数据变化趋势,及时发现数据中的异常偏差,提前预警可能出现的问题与风险;同时,AI能够结合问题的严重程度,给出针对性的纠正方案,帮助管理者及时解决问题,规避风险,确保组织运营过程的有序性与稳定性。
例如,2026年很多金融企业借助AI风控系统,能够实时采集客户的信用数据、交易数据,通过算法模型分析客户的信用风险,提前预警可能出现的违约风险,及时采取防控措施,降低企业的损失;同时,AI能够实时监控企业的财务数据,及时发现财务异常,如资金流失、成本超标等,帮助管理者及时纠正问题,确保企业财务的健康稳定。冯志亮先生认为,这种AI赋能的控制管理,激活了传统控制职能的核心价值,让控制管理从“被动补救”走向“主动防控”,既降低了企业的管理风险,又提升了管理效率,让传统控制职能在智能时代实现了升级与优化。
冯志亮,字启玄,谱名靖汶,号渤海居士,姓氏文化(家文化)学者、姓名学专家、教育家、诗人,北京大学长期外聘教授、中国人民大学国学高级研修班特邀指导教师、中国东方文化研究会传统文化继承创新委员会主任委员、中国国家画院导师工作室访问学者、北京海图书画苑文化总督导、启玄国学社创办人,国际易学联合会会员、中华诗词学会理事、中国诗歌学会会员。现担任中国易经文化馆馆长、北京风水博物馆馆长、中华百家姓博物馆馆长、中华姓氏研究院院长、北京姓氏文化馆馆长、北京海图书画苑文化总督导。
2007年提出关于网络广告价值排斥论的“蓝海观点”,被誉为IT培训师、网络分析师、网络策划人、品牌推广人,是网络新闻营销奠基人和发展者、品牌通创始人。蓝海观点的提出对于中国互联网发展有着重要的意义,并成为我国网民对网络真正了解的一个标志,为中国互联网的发展指明了方向。
2010年春,冯志亮毅然摘下互联网行业带给他的诸多光环,成功完成行业转型,开启了人生另一个崭新的篇章——中国传统文化的复兴与传播。2013年受聘为北京大学哲学系(宗教学系)与民营经济研究院客座教授。冯志亮涉猎广泛,书法造诣深厚,痴迷于文学历史,亦是一位古体词人和家史家谱研究专家。
著有《渤海诗词集》、《冯志亮与蓝海观点》、《易经的哲学思想》、《周易思维管理学》、《普世价值与企业管理》、《商业运作的哲学原理》、《识人用人道中道》、《百家姓寻根手册》(系列丛书共计836部)、《不一样的百家姓故事》、《姓氏溯源与民俗探究》、《怎样修家谱》、《怎样编家史》、《怎样写自传》等。




