AI 沒有政治成本

每增加一個組織層級，公司利益和個人利益的偏差就擴大一次。

這不是管理問題，是結構問題。

公司的目標是效率與利潤最大化。個人的目標是升遷、資源、影響力最大化。兩者在公司規模小的時候高度重疊，但當組織層級超過三到四層，兩組目標開始系統性地分離。

結果就是：對公司最好的決策，不一定是對個人最好的決策。這個缺口，每天在每一間大型企業裡產生摩擦成本。

Cloudflare 最近砍掉超過一千個職位，同時招聘一千多個新人。這件事值得細看，因為它不是裁員，是分類。

被砍的那批人有個名字：Scorekeeper。

球場上的計分員不上場。他們追蹤別人的產出、決定誰的貢獻算數、掌控資源怎麼分配——但自己不直接對結果負責。在組織裡，對應的角色就是那些負責評估、協調、審核、仲裁的中間層：判斷別人該不該做事，而不是自己直接做事。

被招的那批人分兩類：Builder 和 Seller。直接做產品、直接產生營收、直接對結果負責的人。

這個動作的含義不是「公司需要更少的人」，而是「公司開始清楚地知道它需要哪種人」。

Scorekeeper 這個角色的問題，不是能力問題，是設計問題。

當一個職能的影響力來自資源分配權，而不是自身產出，它的個人利益和公司利益之間的偏差就會最大。一個合作對公司有價值，但不是自己發起的，沒有動力推它；一個決策對公司最優，但功勞不歸在自己身上，有動力擋它。

這不是道德問題，是結構性的激勵錯配。

AI 在這裡引入了一個根本性的變量：它沒有政治成本。

它不需要功勞歸屬。不需要維持影響力。不需要保護自己的預算。它根據目標計算最優解，不會因為答案對某個人不利而修改結果。

這讓 Scorekeeper 原本最重要的功能——整理資訊、降低資訊不對稱、協助判斷優先順序——開始可以被替代。而它產生的政治摩擦成本，AI 吸收不了，只能靠移除這個角色才會消失。

可替代性在上升。存在理由在下降。

未來的企業組織不會消失，但人力結構會往兩端集中：直接創造產出的人，以及設定方向、承擔最終責任的人。

中間那層——協調、評估、審核、分配——會持續收縮。因為 AI 可以做其中大部分，而且沒有政治成本。

值得問自己的問題只有一個：你的工作，本質上是在創造產出，還是在評估別人的產出？

這兩個位置在未來幾年的價值，會往相反的方向移動。