3招搞定《哈佛商业评论读后感》写作。（精选5篇）

更新日期:2025-12-07 10:26

写作核心提示：

写一篇关于《哈佛商业评论》（Harvard Business Review, HBR）读后感的作文，要想写得深刻、有见地，并符合该刊物的调性，需要注意以下几个关键事项：
1. "精准理解文章核心思想 (Grasp the Core Idea):" "首要任务:" 仔细阅读并彻底理解你选择的那篇文章。不仅仅是知道作者说了什么，更要明白作者试图解决的核心问题是什么，提出的核心观点或理论是什么，以及其论证逻辑是怎样的。 "提炼关键词句:" 找出文章中最能体现作者观点的关键语句或概念。 "确认作者意图:" 作者想通过这篇文章给读者带来什么启发？是新的理论框架、实用的工具方法，还是对行业趋势的洞察？
2. "展现深度思考与批判性分析 (Demonstrate Deep Thinking & Critical Analysis):" "超越复述:" 读后感不是文章内容的简单复述或总结。你需要展示你对文章内容的消化吸收和独立思考。 "提出见解:" 你是否同意作者的观点？为什么？有没有其他角度可以思考？文章的论据是否充分、有力？其结论是否具有普适性，还是仅限于特定情境？ "联系实际:" 将文章的理论、观点或方法与你的实际工作、观察到的商业现象、或你熟悉的行业/公司联系起来。思考这些内容如何应用？在实践中会遇到

《哈佛商业评论》最新一期：这些文章，正在重塑全球管理者的思维

《哈佛商业评论》（Harvard Business Review）2025年11-12月刊，内容处处“干货”爆棚。

作为长期关注组织管理、领导力与战略决策的读者，我忍不住把这期的核心内容整理出来分享给大家。 如果你也在思考：

• 如何在低增长环境中带领团队？
• 高管团队真的能协作吗？
• 绩效考核是否正在伤害员工？

那这一期杂志，值得你收藏。

为什么越来越多的CEO开始“像章鱼一样”思考？

——从《哈佛商业评论》最新一期，看未来组织的生存法则

最近翻了最新一期《哈佛商业评论》（HBR），被一个标题狠狠戳中：

“成为章鱼式组织”

这不是比喻，而是全球顶尖企业正在实践的一种全新组织模式。

在今天这个充满不确定性的时代，传统金字塔式的管理模式已经跟不上节奏。
“章鱼式组织” 的核心在于：去中心化、灵活响应、多触角协同。
就像章鱼有八条手臂，每条都能独立行动，但整体又能高度协调。
这正是现代企业应对复杂环境的关键能力。

这期杂志还讲了什么？值得所有管理者收藏！

“在低增长经济中领导” —— 一个挑战，四种策略
经济下行期，如何逆势而上？不是靠盲目扩张，而是精耕细作。
文中提出“战略减法”的概念：砍掉无效业务，聚焦核心优势。

“首席人力资源官是否应放弃绩效改进计划？”
一个颠覆认知的观点：当员工陷入困境时，绩效考核可能只是把他们推得更远。
真正的HR，应该做“心理安全”的建设者，而不是“KPI警察”。

“亲力亲为型领导者的惊人成功”
你以为优秀的CEO都爱授权？错。
有些最成功的CEO，恰恰是那些亲自下场解决问题的人。
他们不是不懂放权，而是知道什么时候必须“亲自上阵”。

“这是战略休眠的时刻吗？”
政治动荡、市场波动……企业要不要暂停扩张？
文章提出“战略休眠”模型：主动减速，积蓄能量，等待时机。

观点观察｜新研究与新兴洞察

21 团队合作：你的高管团队真能作为一个团队运作吗？
大多数高管关注的是他们的职能团队，而不是同行。PLU们：谁拥抱AI？为什么你的团队应该全力支持新CEO，以及更多内容。
30 我们是如何做到的
Advocate Health的CEO关于通过合作伙伴关系促进创新
——非营利护理系统如何利用人工智能、机器人和其他技术改善患者结果。尤金·A·伍兹

聚焦｜在低增长经济中领导
一个挑战，四种策略

36 增长并非企业创造价值的唯一途径
乌尔里希·皮杜恩等人
39 在动荡时期，考虑“战略减法”
维贾伊·戈文达拉詹、丹尼尔·J·芬肯施塔特和托马斯·T·埃潘
43 项目退出的正确方式
杰拉尔德·伦纳德
45 问答：罗伯特·萨顿教授谈作为领导者传达艰难决策
——如何让团队接受那些“不得不做”的决定？

经验｜建议与启发

131 管理你自己：阻碍领导力发展的隐藏信念
以及如何将他们甩在身后。Muriel M. Wilkins
137 案例研究：首席人力资源官是否应放弃绩效改进计划？
当旨在帮助困境员工的项目可能只是在将他们逐出时，该怎么办？
德瓦舍什·P·巴韦和蔡善美
142 综合分析：从过往市场崩盘中汲取的教训
一位资深金融记者的最新著作，展示了傲慢如何导致危机。大卫·钱普顿

具体章节内容详见《哈佛商业评论》杂志，感兴趣的可以私信我，赠送本期杂志。

同时，该杂志将在2026年度持续更新。

陈天桥：管理学的黄昏与智能的黎明——重写企业的生物学基因

盛大集团创始人、董事长兼CEO天桥脑科学研究院创始人

陈天桥

引言：管理学的黄昏

管理学大师彼得·德鲁克曾说，动荡时代最大的危险不是动荡本身，而是延续昨日的逻辑行事。

今天，我们就站在这样一个危险的临界点。

从系统演化的角度来看，管理学本身就不是一个永恒的真理，这并非因为管理学理论本身的缺陷，而是因为它所服务的对象——碳基生物的大脑在即将被智能体所替代时，管理学存在的前提也会被物理性地移除。

所以，未来的企业变革不是基于 AI 的“更好的管理”，而是“管理的退出”。这不关乎对错，这关乎结构的必然。当执行不再依赖生物特征时，基于生物特征构建的制度大厦，其历史使命便已终结。

第一章：历史的代偿 —— 管理即“纠偏系统”

现代管理学的大厦，实际上是建立在一片名为“生物局限性”的沼泽之上。过去一百年，我们所推崇的全部管理工具，本质上都是为了给人类大脑打上的“补丁”：

我们发明 KPI，并非因为它能精准衡量价值，而是因为人类大脑难以在长周期中锁定目标，“遗忘”是碳基生物的常态，我们需要路标；

我们发明科层制（Hierarchy），并非因为它高效，而是因为人类的工作记忆只能处理 7±2 个节点，为了避免认知超负荷，我们被迫通过层级来压缩信息；

我们发明激励机制，并非为了创造价值，而是为了对抗生物体天然的动机衰减与熵增。

管理学从未真正提升组织的“智能”。它是一个精密的“纠偏系统”，试图在人类心智失效之前，用制度锁定正确性。

当执行依赖人类时，企业是一个为适配大脑缺陷而构建的制度容器。

第二章：智能体的介入 —— 一种全新的“认知解剖学”

那么，我们要引入的替代者究竟是什么？

请大家注意，当我说“智能体（Agent）”时，我指的不是一个运行速度更快的软件，而是一种在认知解剖学（Cognitive Anatomy）上与人类完全不同的存在。

如果我们将人类员工与智能体放在解剖台上对比，你会发现三处根本性的生理差异：

第一，是记忆的连续性。

人类的记忆是瞬时且易碎的，我们依赖睡眠重置，上下文经常断裂。而智能体拥有 EverMem（永恒记忆），它拥有的不是片段的工作流，而是连续的历史。它不会遗忘，不需要“交接”，它的每一次推理都建立在全量历史的基座之上。

第二，是认知的全息性。

人类受限于带宽，必须通过层级来过滤信息。而智能体拥有全量对齐（Context Alignment） 能力。它不需要通过部门周会来同步信息，整个组织的知识网络对它实时透明。它看到的是全局，而非盲人摸象般的局部。

第三，是进化的内生性。

人类的动力依赖于多巴胺和外部奖赏，容易衰减。而智能体的行动源于奖励模型（Reward Model）的结构张力。它不需要被“哄”着工作，它的每一次行动都是为了让目标函数收敛。

这不是更强的员工，这是基于不同物理法则运转的新物种。

第三章：基石的崩塌 —— 当新物种遇到旧容器

现在，当我们把这种具备“连续记忆、全息认知、内生进化”的新物种，强行塞进为人类设计的旧管理容器时，会发生什么？

系统性的排异反应开始了。那些曾经支撑现代企业的五大基石，正在从“必要的保障”异化为“智能的束缚”：

KPI 的崩塌：从“导航”变为“天花板”

我们要 KPI，原本是因为人类容易迷路。但对于时刻锁定目标函数的智能体而言，死板的 KPI 指标反而限制了它在无限解空间中寻找更优路径的可能性。这就好比你给自动驾驶汽车画死了一条轨道，却期待它能躲避突发的障碍。

层级结构的崩塌：从“过滤器”变为“阻断器”

我们要层级，原本是因为人类大脑处理不了太多信息。但对于能处理千级上下文的智能体，层级结构不再是过滤器，而成了阻碍数据自由流动的“血栓”。在智能网络中，任何中间层都是对信息的无谓损耗。

激励机制的崩塌：从“动力源”变为“噪音”

用外在激励去驱动智能体，就像试图用糖果去奖励万有引力一样，是无效且滑稽的。它不需要多巴胺，它需要的是精准的数据反馈。

长期规划的崩塌：从“地图”变为“模拟”

我们要五年规划，是因为我们无法在高频变化中维持长周期的推演。但在智能体手中，静态的战略地图被实时的世界模型模拟（World Model Simulation）所取代。既然能每秒钟推演一万次未来的可能性，为什么还要死守那张半年前打印出来的旧地图？

流程与监督的崩塌：从“纠偏”变为“冗余”

传统的监督机制，原本是为了盯着人别犯错。但在智能体内部，理解即执行，感知即行动。监督不再基于对执行过程的怀疑，而是基于对目标定义的再校准。

第四章：终极形态 —— AI-Native 企业的五项根性定义

如果抛弃了这些生物学的拐杖，一家真正的 AI-Native 企业，它的终极形态究竟长什么样？

这不再是关于一家公司应该购买什么软件，而是关于一家公司应该以何种生物学形式存在。真正的 AI-Native 企业，必须在基因层面完成以下五项重写：

1. 架构即智能（Architecture as Intelligence）

传统企业架构是社会学产物，旨在解决人际摩擦。而 AI-Native 的架构是计算机科学产物。

整个组织本质上是一个巨大的、分布式的计算图（Computational Graph）。部门不再是权力的领地，而是特定功能的模型节点；汇报线不再是行政命令的通道，而是高维数据流转的总线。企业架构的设计目标，从“管控风险”转变为“最大化数据吞吐与智能涌现”。

2. 增长即复利（Growth as Compounding）

传统增长依赖线性的人力堆叠，边际成本随规模递增。AI-Native 增长依赖认知复利。

智能体的核心特征是“零边际学习成本”。一次成功的边缘案例处理，其实验结果会瞬间同步给全网智能体。企业的估值逻辑将彻底改变——不再取决于 headcount 的规模，而取决于认知结构复利的速度（Rate of Cognitive Compounding）。

3. 记忆即演化（Memory as Evolution）

没有记忆的智能只是算法，拥有记忆的智能才是物种。

传统企业的记忆是离散且易碎的“死数据”。AI-Native 企业必须拥有一个可读写、可进化的长期记忆中枢（Long-term Memory）。所有的决策逻辑、交互历史与隐性知识，都被实时向量化，沉淀为组织的“潜意识”。这是企业实现时间结构（Temporal Structure）的基础，也是智能跨越时间进行自我演化的前提。

4. 执行即训练（Execution as Training）

在旧范式中，执行是消耗过程，价值交付即终点。在 AI-Native 范式中，执行是探索过程。

不存在单纯的“执行部门”，所有部门本质上都是“模型训练部门”。每一次业务交互，都是对企业内部“世界模型”的一次贝叶斯更新（Bayesian Update）。业务流即训练流，行动即学习。

5. 人即意义（Human as Meaning）

这是企业伦理的重构。人类从“燃料”的角色中退出，升维为“意图策展人（Intent Curator）”与“认知架构师（Cognitive Architect）”。

智能体负责在无限的解空间中解决“如何做（How）”的问题，进行路径的极值优化；而人类负责处理那些不可计算的模糊性——定义“为何做（Why）”，定义审美、伦理与方向的价值函数（Reward Function）。智能负责扩展可能性的边界，人类负责裁定方向的意义。

结语：智能的黎明

这与我们在科学领域提出的发现式智能（Discoverative Intelligence）殊途同归。

发现式智能的核心定义是：智能不应止于对既有知识的拟合，而应具备构建模型、提出假设、并在与世界的交互中修正认知的能力。

AI-Native 企业，正是发现式思维在组织层面的投射。它要求企业本身成为一个发现式结构的平台，而非操作流程的容器。

如果组织的形式正在发生物种级的演化，那么承载它的数字容器也必须随之突变。

这就引出了一个我们不得不面对的命题：我们脚下的基础设施——那些为了固化流程而生的 ERP，那些为了切割职能而建的 SaaS——真的还能容纳这种液态的智能吗？这些系统本质上是旧时代管理逻辑的数字化投影，它们通过“打补丁”的方式或许能带来暂时的安宁，但这终究是在用旧地图寻找新大陆。

AI-Native 企业呼唤一种全新的操作系统。 一种不再致力于“资源规划（Resource Planning）”，而是致力于“认知演化（Cognitive Evolution）”的全新神经系统。

当管理退出，认知升起。

管理学不会消失，但它将第一次真正建立在智能（Intelligence）的地基之上，而非生物学（Biology）的废墟之上。

未来的企业，不再是由人领导智能，而是由智能扩展人。

陈天桥 | 文

陈天桥是盛大集团创始人、董事长兼CEO，天桥脑科学研究院创始人

* 本文 仅代表作者观点，不代表哈佛商业评论 立 场

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