好莱坞工作模式——为特定项目组建专业团队，项目完成后解散，再为新项目重新配置——为沿袭自工业时代的僵化企业结构提供了一个令人耳目一新的替代方案。几十年来，这种流动性的模式对大多数企业而言似乎不切实际。如今，人工智能（AI）能够处理那些曾经需要常设官僚机构才能应对的后勤复杂性和知识管理问题，好莱坞这种模式正变得可行。
借助智能体技术（agentic technology），下一代企业可以运用好莱坞模式，将组织重塑为更灵活、更具活力的系统，这些系统以绩效为导向，并开辟通往共同繁荣的新路径。
为适应瞬息万变的市场而演进的产业模式
在好莱坞的“黄金时代”，大型制片厂的运作方式如同工业时代的巨头，通过长期独家合同维系着庞大的演员、导演、技术人员等人才库。这种集中的制片厂模式为单一市场稳定地生产了大量影片。
然而，随着观众群体扩大和喜好多元化，该体系的僵化变成了负担。行业需要更快地生产更多样化的作品。解决方案是打破固定的人才结构，转而采用更灵活的模式，为每个新项目组建定制团队，汇集所需的确切专业知识。电影拍摄一旦结束，团队便解散，准备迎接下一个任务。
这种基于项目的方法激发了创造力，增强了敏捷性，并在快速变化的市场中提高了电影制作的效率。
组织形式的摩擦
商业领袖和学者长期以来一直称赞好莱坞模式是适应性组织设计的模板，然而大多数企业难以采纳它。2000年代的早期数字颠覆者取得了进展，打破了过时的层级结构，并将内部专家与不断扩大的零工劳动力相结合。他们接纳敏捷网络，将人才组织成拥有自主权的跨职能小组和团队——应用了使命驱动、基于项目的工作元素。
然而，对大多数公司而言，实施这种模式产生了显著的摩擦。按需寻找、入职和管理专业人才的后勤工作被证明是艰巨的。与好莱坞拥有经纪公司和工会形成支持性生态系统不同，企业缺乏这样的协调机制。知识管理是一个关键的失败点，因为专业知识随着项目结束而消失。关于知识产权和数据访问的法律与网络安全问题进一步限制了采用。
下一代企业的构建模块
智能体AI（Agentic AI）消除了许多此类障碍，使得好莱坞模式日益实用。
未来，公司的使命、战略、方法和知识产权可以由一个中央AI系统持续捕获和管理。然后，合成智能体（Synthetic agents）可以根据经过认证的数据，识别、审查并为项目需求匹配人才——无论是人类还是AI——从而降低团队组建的成本和复杂性。工作流可以围绕成果而非部门展开，AI基于技能、可用性和绩效记录在全球范围内寻找跨学科团队。
在这种模式中，智能体资本（agentic capital）——即AI核心——成为结构主干，而人类人才获得更大的独立性。团队变成有目的的集合体，为特定目标汇聚，就像电影工作人员为单一制作而聚集一样。
AI赋能的好莱坞模式代表了当前工作持续解耦的下一步。这一演变始于零工经济，它将雇佣关系与固定员工结构分离，并在疫情期间当工作脱离物理办公场所时加速发展。如今，通过优先考虑技能和绩效，该模式有望实现工作和人才获取的民主化，降低创业门槛，并扩大共同繁荣。
随着专业知识通过可验证的项目组合变得越来越透明，声誉成为关键货币——其价值由已验证的成功动态定价。经验丰富的专业人士通过基于项目的参与获得影响力和收入潜力，而新员工则利用AI更快地成长并更早做出贡献。
任何拥有强大想法的人现在都可以按需组建精英团队，无需常设组织或重大资本投资。这种轻资本、结果驱动的框架将想法、情境和智能体转化为磁力，动态地吸引资源。
好莱坞模式并非通用解决方案；它最适合于敏捷性、创造力和专业人才驱动结果的领域。然而，得益于AI，它不再是后勤上的不可能。通过简化协调和减少低效，AI使其能够大规模可行。
2025年初，高德纳（Gartner）的一项调查发现，61%的人力资源（HR）负责人已经完成或处于AI实施的后期阶段，其中招聘智能体和AI驱动的候选人匹配是核心用例。与此同时，独立工作者——零工、自由职业者和临时工——已占美国劳动力的36%至40%，并且这一数字持续上升。Upwork等平台现在正应用AI来简化提案、优化定价并改进项目匹配。
随着企业尝试更灵活的结构，领导者必须确保为所有工作者提供终身学习途径。在一个价值取决于可论证成功的体系中，新人如何获得经验？工作者如何在不受惩罚的情况下从失败中学习？我们如何构建一个赋能而非排斥的未来工作世界？
未来的前景是双重的：一个为敏捷性而构建的新运营模式，以及一个由创造力、贡献和目标定义的更人性化的职业模式。通过摆脱工业时代的约束，AI使我们能够设计出更具适应性、更公平、更能激发灵感的组织——以及工作生活。（*）
译者：刘进龙
审校：汪皓
好莱坞工作模式——为特定项目组建专业团队，项目完成后解散，再为新项目重新配置——为沿袭自工业时代的僵化企业结构提供了一个令人耳目一新的替代方案。几十年来，这种流动性的模式对大多数企业而言似乎不切实际。如今，人工智能（AI）能够处理那些曾经需要常设官僚机构才能应对的后勤复杂性和知识管理问题，好莱坞这种模式正变得可行。
借助智能体技术（agentic technology），下一代企业可以运用好莱坞模式，将组织重塑为更灵活、更具活力的系统，这些系统以绩效为导向，并开辟通往共同繁荣的新路径。
为适应瞬息万变的市场而演进的产业模式
在好莱坞的“黄金时代”，大型制片厂的运作方式如同工业时代的巨头，通过长期独家合同维系着庞大的演员、导演、技术人员等人才库。这种集中的制片厂模式为单一市场稳定地生产了大量影片。
然而，随着观众群体扩大和喜好多元化，该体系的僵化变成了负担。行业需要更快地生产更多样化的作品。解决方案是打破固定的人才结构，转而采用更灵活的模式，为每个新项目组建定制团队，汇集所需的确切专业知识。电影拍摄一旦结束，团队便解散，准备迎接下一个任务。
这种基于项目的方法激发了创造力，增强了敏捷性，并在快速变化的市场中提高了电影制作的效率。
组织形式的摩擦
商业领袖和学者长期以来一直称赞好莱坞模式是适应性组织设计的模板，然而大多数企业难以采纳它。2000年代的早期数字颠覆者取得了进展，打破了过时的层级结构，并将内部专家与不断扩大的零工劳动力相结合。他们接纳敏捷网络，将人才组织成拥有自主权的跨职能小组和团队——应用了使命驱动、基于项目的工作元素。
然而，对大多数公司而言，实施这种模式产生了显著的摩擦。按需寻找、入职和管理专业人才的后勤工作被证明是艰巨的。与好莱坞拥有经纪公司和工会形成支持性生态系统不同，企业缺乏这样的协调机制。知识管理是一个关键的失败点，因为专业知识随着项目结束而消失。关于知识产权和数据访问的法律与网络安全问题进一步限制了采用。
下一代企业的构建模块
智能体AI（Agentic AI）消除了许多此类障碍，使得好莱坞模式日益实用。
未来，公司的使命、战略、方法和知识产权可以由一个中央AI系统持续捕获和管理。然后，合成智能体（Synthetic agents）可以根据经过认证的数据，识别、审查并为项目需求匹配人才——无论是人类还是AI——从而降低团队组建的成本和复杂性。工作流可以围绕成果而非部门展开，AI基于技能、可用性和绩效记录在全球范围内寻找跨学科团队。
在这种模式中，智能体资本（agentic capital）——即AI核心——成为结构主干，而人类人才获得更大的独立性。团队变成有目的的集合体，为特定目标汇聚，就像电影工作人员为单一制作而聚集一样。
AI赋能的好莱坞模式代表了当前工作持续解耦的下一步。这一演变始于零工经济，它将雇佣关系与固定员工结构分离，并在疫情期间当工作脱离物理办公场所时加速发展。如今，通过优先考虑技能和绩效，该模式有望实现工作和人才获取的民主化，降低创业门槛，并扩大共同繁荣。
随着专业知识通过可验证的项目组合变得越来越透明，声誉成为关键货币——其价值由已验证的成功动态定价。经验丰富的专业人士通过基于项目的参与获得影响力和收入潜力，而新员工则利用AI更快地成长并更早做出贡献。
任何拥有强大想法的人现在都可以按需组建精英团队，无需常设组织或重大资本投资。这种轻资本、结果驱动的框架将想法、情境和智能体转化为磁力，动态地吸引资源。
好莱坞模式并非通用解决方案；它最适合于敏捷性、创造力和专业人才驱动结果的领域。然而，得益于AI，它不再是后勤上的不可能。通过简化协调和减少低效，AI使其能够大规模可行。
2025年初，高德纳（Gartner）的一项调查发现，61%的人力资源（HR）负责人已经完成或处于AI实施的后期阶段，其中招聘智能体和AI驱动的候选人匹配是核心用例。与此同时，独立工作者——零工、自由职业者和临时工——已占美国劳动力的36%至40%，并且这一数字持续上升。Upwork等平台现在正应用AI来简化提案、优化定价并改进项目匹配。
随着企业尝试更灵活的结构，领导者必须确保为所有工作者提供终身学习途径。在一个价值取决于可论证成功的体系中，新人如何获得经验？工作者如何在不受惩罚的情况下从失败中学习？我们如何构建一个赋能而非排斥的未来工作世界？
未来的前景是双重的：一个为敏捷性而构建的新运营模式，以及一个由创造力、贡献和目标定义的更人性化的职业模式。通过摆脱工业时代的约束，AI使我们能够设计出更具适应性、更公平、更能激发灵感的组织——以及工作生活。（*）
译者：刘进龙
审校：汪皓
The Hollywood model of work---specialized teams assembling for specific projects, then dissolving and reconfiguring for new ones---is a refreshing alternative to the rigid corporate structures inherited from the industrial era. For decades, this fluid approach seemed impractical for most businesses. Now, it is becoming feasible as AI handles the logistical complexities and knowledge management that once required permanent bureaucracies.
With agentic technology, next-generation enterprises can use the Hollywood model to reshape organizations into more flexible, dynamic systems that reward performance and create new paths to shared prosperity.
An industry's evolution for a shifting market
During Hollywood's “Golden Age,” large studios operated like industrial-era giants, keeping vast talent pools---actors, directors, technicians---under long-term exclusive contracts. This centralized studio model reliably produced a steady flow of films for a uniform market.
As audiences expanded and preferences diversified, however, the rigidity of that system became a liability. The industry needed to produce a broader range of work more quickly. The solution was to dismantle the permanent talent structure in favor of a nimbler model, assembling custom teams for each new project and bringing together the exact expertise required. Once the film wrapped, the team dispersed, ready for the next assignment.
This project-based approach fueled creativity, boosted agility, and made filmmaking more efficient in a fast-changing market.
Friction of form
Business leaders and academics long praised the Hollywood model as a template for adaptive organizational design, yet most enterprises struggled to adopt it. Early digital disruptors in the 2000s made headway, breaking outdated hierarchies and blending internal experts with an expanding gig workforce. They embraced agile networks and organized talent into cross-functional pods and squads with autonomy---applying elements of mission-driven, project-based work.
Still, for most companies, implementing this model generated significant friction. The logistics of sourcing, onboarding, and managing specialized talent on demand proved daunting. Unlike Hollywood, where agencies and unions form a supportive ecosystem, corporations lacked such coordination. Knowledge management was a critical failure point, as expertise vanished when projects ended. Legal and cybersecurity concerns over intellectual property and data access further constrained adoption.
Building block for next-generation enterprises
Agentic AI removes many of these barriers, making the Hollywood model increasingly practical.
In the future, a company's mission, strategy, methods, and intellectual property can be continuously captured and managed by a central AI system. Synthetic agents can then identify, vet, and match talent---human or AI---to project needs based on certified data, reducing the cost and complexity of team assembly. Work streams can revolve around outcomes rather than departments, with AI sourcing interdisciplinary teams globally based on skills, availability, and performance history.
In this model, agentic capital---the AI core---becomes the structural backbone, while human talent gains greater independence. Teams become purposeful assemblies, converging for specific goals much like film crews brought together for a single production.
The AI-enabled Hollywood model represents the next step in the ongoing decoupling of work. This evolution began with the gig economy, which separated employment from permanent staff structures, and accelerated during the pandemic, when work detached from physical workplaces. Now, by prioritizing skills and performance, this model promises to democratize access to both jobs and talent, lowering barriers to entrepreneurship and broadening shared prosperity.
As expertise becomes increasingly transparent through verifiable project portfolios, reputation emerges as the key currency---priced dynamically by proven success. Experienced professionals gain leverage and earning potential through project-based engagement, while newer workers use AI to ramp up faster and contribute sooner.
Anyone with a strong idea can now assemble elite teams on demand, without a standing organization or major capital investment. This capital-light, outcome-driven framework turns ideas, context, and agents into magnetizing forces that dynamically attract resources.
The Hollywood model is not a universal solution; it fits best where agility, creativity, and specialized talent drive results. Yet, thanks to AI, it is no longer a logistical impossibility. By simplifying coordination and reducing inefficiencies, AI makes it viable at scale.
In early 2025, a Gartner survey found that 61 percent of HR leaders had completed or were in later stages of AI implementation, with recruiting agents and AI-driven candidate matching as core use cases. Meanwhile, independent workers---gig, freelance, and temp---already comprise 36--40 percent of the U.S. workforce, and that number continues to rise. Platforms like Upwork are now applying AI to streamline proposals, optimize pricing, and improve project matching.
As enterprises experiment with more agile structures, leaders must ensure lifelong learning pathways for all workers. In a system where value depends on demonstrable success, how do newcomers gain experience? How do workers learn through failure without penalty? How can we build a future of work that empowers rather than excludes?
The promise ahead is twofold: a new operating model built for agility, and a more human career model defined by creativity, contribution, and purpose. By breaking free from industrial-era constraints, AI enables us to design organizations---and lives of work---that are more adaptive, equitable, and inspired.