真正卡住生产力的环节，完全不在代码层面、不在算力大小，而在“人要先统一意见”这件看似简单实则要命的事。
组织本身就是一个巨大的共识机器，共识生成的速度直接决定了一切效率的上限。
OODA循环告诉你一件残酷又好笑的现实：
谁先完成观察、判断、决策、行动这个闭环，谁就能在竞争中先赢一步。
而大组织永远卡在“大家先坐下来开个会聊聊”这个环节上，会议室的椅子还没坐热，市场机会已经跑了三圈。
什么是OODA循环?
OODA循环是美国空军上校约翰·博伊德（John Boyd）提出的一个军事战术概念，后来广泛应用于商业、体育、竞技等需要快速决策的领域。它代表观察（Observe）、调整（Orient）、决策（Decide）、行动（Act）四个阶段，形成一个快速迭代的闭环。核心思想是：在对抗性环境中，谁能更快地完成这个循环，谁就能占据主动权，通过速度压制对手，而不是单纯依靠力量或资源。在商业竞争中，这意味着快速试错、快速学习、快速适应市场变化的能力往往比完美的长期规划更重要。
代码已经飞起来了，人还在找会议室
先说一个所有上过班的人都笑得出来的事实。
现在写代码这件事，已经快得离谱。
一个功能需求，一行提示词扔进去，一分钟生成代码框架，一小时跑通测试，半天就能上线让用户用。
机器写代码的状态，像熬夜刷题的学霸，手速快得冒烟，键盘都快敲出火星子。
然后镜头一切，画面切到会议室。
白板还没擦干净，投影仪在闪，椅子永远少一把，总有人站着或者去隔壁搬塑料凳子。
十个人围着一张桌子，讨论一个按钮到底是蓝色还是绿色，蓝色代表专业，绿色代表环保，灰色显得高级但用户可能找不到。
你脑子里已经看到上线后的用户路径图，现实里还在确认今天的议程有没有漏掉谁。
这就是所谓的“自动化之后一切都会更快”的真实现场。
代码飞起来了，人坐下来了。
生产力像一辆超级跑车，被一条人行横道按住暂停键，红灯亮了，行人还在过马路。
情感爆点来了。
真正慢的，从来不是技术。
真正慢的，是“大家先统一一下”这个过程。
技术已经准备好了，人在等会议室。
会议存在的真实原因，比你想象得直白
很多人以为会议是浪费时间。这个判断只说对了一半。会议的核心功能，从来不是聊天，也不是汇报，更不是做记录给老板看我们很忙。
会议只干一件事：把多个有利益、有立场、有责任的人，捏成一个决定。
每个人脑子里都有一小块现实。
- 市场看的是用户反馈和竞品动态。
- 技术看的是实现难度和维护成本。
- 法务看的是合规风险和潜在诉讼。
- 老板看的是战略方向和资源分配。
会议的意义，就是把这些碎片拼在一张桌子上。然后通过讨论、妥协、点头、沉默、再讨论，生成一个“大家都认”的下一步。哪怕心里不完全认同，嘴上也要说“我没意见”。
盲人摸象后拼成一个大象，成为大家共识目标！
这个过程发生在人的大脑里。不是发生在服务器里。不是发生在模型参数里。是发生在情绪、判断、权衡、犹豫、面子、安全感这些东西里。
所以你会发现一个残酷的事实：就算人工智能把代码全包了，人还是要坐在一起；因为代码解决执行问题，会议解决方向问题。方向错了，执行越快死得越快，这个道理大家都懂，所以宁可慢也要对齐。
判断这件事，天然连着人类偏好
很多技术派会立刻接一句狠话：判断也能自动化；多个智能体也能讨论！共识也能算出来；机器比人更理性，不会带情绪，不会为了面子硬撑。
这话在逻辑上站得住脚，在现实里卡得死死的。
因为组织存在的根本目的，不是优化某个数学函数：组织存在，是为了满足人类偏好。
- 满足股东的回报偏好。
- 满足客户的产品偏好。
- 满足监管的安全偏好。
- 满足员工的发展偏好。
连“感觉不太对劲”这种理由，本质也是人的直觉偏好在报警。数据看起来都对，但心里就是慌，这种慌也是偏好的一部分。
决策的终点，永远指向一句话：这样做，大家会满意吗？
股东会满意吗？
客户会满意吗？
监管会满意吗？
我自己会满意吗？
这个问题，当前阶段，必须有人来拍板。
因为偏好不是数据。
偏好会变。
偏好会犹豫。
偏好会今天一个想法，明天另一个想法，后天觉得还是第一天对。
机器可以算最优解；人负责决定要不要那个解！最优解可能意味着裁员，可能意味着改变习惯，可能意味着承认之前的决策错了。这些代价，机器算得出来，但承受不了。
公司本身，就是一个政治结构
很多人喜欢把公司想象成一个大机器。齿轮咬合，流程顺畅，输入需求，输出产品。现实里更像一个议会，还是多党制的那种。
这里有权力中心，说话有人听；这里有否决权，一句话能让项目暂停三个月；这里有必须被通知的人，哪怕只是走个形式。这里有不能被绕过的流程，一步错了后面全乱。
一个功能上线，涉及的人比功能本身还多。
产品经理要确认，设计师要确认，开发要确认，测试要确认，运维要确认，法务要确认，老板要确认。
一个模型替换，牵动的是职责划分、预算归属、风险承担、绩效考核。
每一个环节，都连着一个人对未来的安全感。
所以决策永远不是“能不能做”！而是“谁同意、谁点头、谁背锅”。做成了是大家的功劳，做砸了是谁的责任，这个问题比技术难度更重要。
只要这些位置还坐着人，会议就一定存在，文件就一定要看，共识就一定要形成。
这不是效率问题。
这是结构问题。
结构不变，速度上不去。
共识文化，天然拖慢一切
共识有好处：更多视角，更少盲点，更稳妥的结果，大家一起扛责任，没人能甩锅。
共识也有代价：速度被稀释，决策被拉长，行动被延迟，每个人都在等别人先表态。
一个本来一天能写完的功能，可能要等三周确认方向，因为三个部门意见不统一。
一个已经能跑的系统，可能要等一个季度对齐节奏，因为上半年预算已经用完了，下半年再说。
这不是谁偷懒。这是共识生成的物理时间。
就像炖汤要火候，发酵要时间，共识也需要人在会议室里磨出来。
世界在加速，新技术每周都在变。
组织在等大家都有空，等老板出差回来，等季度会开完，等年度规划定下来。等一切都准备好了，机会窗口已经关上了。
OODA循环，专门打这种慢组织的脸
这里引入一个关键工具：OODA循环。
来源是 John Boyd，一个美国空军上校，专门研究怎么在空战中活下来。
- 观察
- 判断
- 决策
- 行动
这四步不是理论，这是速度竞争的底层逻辑。战斗机狗斗的时候，谁先完成一轮OODA，谁就能占据有利位置。谁能更快进入下一轮，谁就能滚雪球，把优势越拉越大。
慢的不是判断质量；慢的是循环速度；质量再高，转得慢，还是被转得快的对手绕到背后。
当一个组织还在“再看看，再调研，再对齐”，另一个组织已经完成一轮并开始第二轮，产品已经上线，用户已经反馈，迭代已经开始。
这就是为什么新公司能干翻老公司：不是更聪明，不是资源更多，是更快！快本身就是一种战略优势。
新公司，天生就为速度而生
指望老组织彻底抛弃共识文化，难度很高：结构决定行为，位置决定流程，屁股决定脑袋。让一群习惯了开会的人突然不开了，比让他们写代码还难。
更现实的路径，是新组织直接换一套玩法。
- 从一开始，就减少必须参与共识的人数，五个人能定的事不叫十个人。
- 从一开始，就缩短决策链条，老板就在工位旁边，转头就能拍板。
- 从一开始，就允许更强的单点决策，相信负责人的直觉，而不是等委员会投票。
有人用智能体代表管理层，自动执行预设规则。
有人干脆让智能体直接执行，人在旁边看着，有问题再叫停。
有人把权力集中，用速度换规模，先活下来再谈民主。
这些做法听起来激进，像野路子，在竞争中非常现实，市场不等你开完会，用户不等你对齐，竞争对手不等你准备好。
OODA循环只奖励一件事。
谁转得快，谁活得久。
转得慢的，成为别人的养分。
自动化真正改变的，是组织形态
所以故事走到这里，逻辑已经清楚。
人工智能自动化最先炸掉的，不是工作岗位！而是慢组织的生存空间。那些靠流程、靠层级、靠层层审批活着的组织，会遇到真正的麻烦。
写代码已经不是瓶颈，真正的瓶颈，是“我们接下来干什么”！这个问题回答得越快，优势越大。
当新公司用速度碾压，老公司用共识防守，结果几乎写在时间轴上。不是世界缺少聪明人，是世界奖励更快完成OODA循环的人。
最后的狠话总结
人工智能不会立刻把公司变成一个人加一堆机器！人工智能会先逼组织做出选择。
继续慢慢对齐，享受共识带来的安全感；或者重构结构，用速度换取生存空间。
真正的自动化，不发生在代码层，发生在共识生成方式上。
谁能让五个人快速达成一致，谁就比需要五十个人开会的组织快十倍。
谁先解决“人如何更快同意”，谁就先赢下一轮！这个问题不解决，代码写得再快也是白搭。
总之
人工智能写代码的速度已经极快，组织效率却被共识生成牢牢限制。会议、权力结构与人类偏好决定了决策节奏。OODA循环揭示速度优势，新组织将率先突破旧有结构。
独特性评价
这篇内容把“人工智能为何改造组织很慢”从技术神话中拉回现实，用共识生成和OODA循环解释速度差异，直指组织结构本身的物理极限，而不是停留在算力与模型能力层面。
真正有价值的洞察在于指出：代码自动化只是表层，决策自动化才是深水区，而决策连着人的偏好与安全感，这是最难自动化的部分。