如果你曾在任何一个超过十人的公司里待过，你大概率会认同一件事：管理是个烂摊子。我们有数不清的会议、汇报、KPI和OKR，所有这些工具都试图解决一个根本问题——如何让一群人高效地朝着同一个目标前进。但结果往往是，我们陷入了流程的泥潭，而不是在创造价值。
问题出在哪？我认为，我们从一开始就用错了方法。我们一直在试图管理“任务”和“人”，而这两者都是极其复杂、难以预测的变量。这就像试图通过精确计算每一片落叶的轨迹来预测秋天的到来，纯属徒劳。
我们应该管理的，是“状态”（States）。
万物皆为状态
这个想法听起来可能有点抽象，但程序员会立刻明白我的意思。在面向对象编程（OOP）中，我们不会去操心一个对象的内部实现细节。我们只关心它的“状态”和可供调用的“方法”。一个设计良好的对象会自己管理好内部的复杂性，你只需要向它请求状态，或者调用一个方法来改变它的状态。
现在，把你的团队、你的项目、甚至你的整个公司想象成一个“对象”。这个对象有许多关键的“状态”：项目的健康度、团队的士气、现金流的状况、客户的满意度。一个优秀的管理者，他的工作不应该是深入到每一个细节里去指手画脚，而是像一个高明的程序员一样，定义好需要监控的状态，并设计出调整这些状态的“方法”。
当项目健康度下降时，是增加资源（调用“增援”方法）？还是削减非核心功能（调用“聚焦”-方法）？这才是管理者应该做的决策。你不再管理具体的人和琐碎的任务，你开始调试整个系统的状态。管理因此变得异常简单和清晰：建立states，调优states。
信息才是本体
为什么这种模型更优越？这背后有一个更深层次的、近乎哲学的答案：信息比物质更根本。
我们习惯于认为世界是由物质构成的。桌子、电脑、我们的大脑，都是物质。但换个角度想，物质只是信息的载体。一个物质实体可以承载不同的信息，而同一份信息也可以由不同的物质来承载。你的项目计划可以写在纸上，可以存在电脑里，也可以活在团队成员的脑海中。载体变了，但“项目计划”这份信息的核心没变。
从这个角度看，信息才是世界的本体。我们所感知到的一切物理世界，不过是信息的一种表现形式。
那么，我们管理的到底是什么？是那些忙碌的员工（物质），还是他们正在执行的任务清单（物质）？都不是。我们真正应该管理的，是流动在他们之间、定义了他们当前状况的“信息”。而“状态”，正是一个系统在特定时间点上所有信息的快照。
因此，面向状态的管理，实际上是在试图触及物理世界之下的那个更本质的层级。它不再关注信息的载体（人或物），而是直接作用于信息本身。这是一种回归本源的管理方式。
最终的"退场"
一旦我们接受了“管理即是管理状态”这个前提，接下来的路径就变得异常清晰，甚至可以说是不可避免的。
第一步：做数字孪生（Digital Twin）。 我们需要为我们的管理“对象”（无论是生产线、软件团队还是整个公司）建立一个精确的数字镜像。这个镜像通过传感器和数据流，实时、无损地捕捉物理世界的一切“状态”。至此，我们完成了“建立states”的工作。
第二步：用AI驱动数字孪生。 当你有了一个实时更新、完美映射真实世界的数字孪生后，你还需要一个人类经理坐在屏幕前盯着它吗？当然不。这正是AI该做的事。AI可以7x24小时地监控每一个状态，它学习状态之间的关联，预测未来的走向，并自动执行最优的“调优”方法。当供应链某个环节的库存状态低于阈值时，AI会自动下单补货；当软件开发流程中某个模块的测试状态落后时，AI会自动重新分配计算资源。它成为了那个永不疲倦、绝对理性的“状态调试者”。
这就引出了最终的、也是最令人兴奋的一步：人的退场。
这里的“退场”，不是指失业，而是指角色的根本性跃迁。当一个系统可以自我监控、自我调整时，人类管理者就不再需要扮演那个手忙脚乱的救火队员角色了。我们从棋盘上的棋子，变成了棋盘的设计者。
我们的新工作是：定义系统的目标（即我们期望达到的“理想状态”），设计AI调优状态时应遵循的原则和边界，然后放手让系统自己去运行。我们从繁琐的日常管理中抽身而出，去思考更宏大、更具创造性的问题。我们工作在系统之上，而非系统之中。
这听起来像科幻小说，但回想一下，电梯操作员的“退场”不也曾是如此吗？我们正在走向一个管理的终局。在这个终局里，管理的不再是人，而是由AI驱动的、完美反映信息本体的数字孪生系统。而我们人类，终于可以从这场永无止境的、效率低下的游戏中解脱出来，去做我们更该做的事。
是时候准备退场了。