本文来自微信公众号:人效研究院,作者:WFM编辑部,原文标题:《三点说清楚:为什么员工成了“AI超级个体”,组织却没有增效?》,头图来自:AI生成

AI技术的狂飙突进,让企业老板对它能带来的改变,期待值不断拔高。

为了接住AI时代的红利,很多公司老板推动管理层尤其是HR团队做了很多事情:采购最先进的大模型、给员工报销各种AI软件费用、举办AI培训、树立“AI 提效标杆”、比拼各团队“数字员工”占比等等。

一系列措施之下,企业内部确实涌现了一小撮AI超级个体;但回过头来算总账,很多老板和管理者却会发现:员工成了“AI超级个体”,但公司却没有变成“超级组织”。

从整体来看,整个组织的降本提效并不明显、业务运转流程也并没有变,最关心的财务结果更是没感觉。

为什么部分员工单点的提效,无法汇聚成组织的提效和跃迁?

基于这个课题,盖雅人效研究院组织了几位企业HR一号位,一起探讨这个问题。这篇文章会呈现他们的部分思考和观点。“超级个体“与“超级组织“之间,到底还存在怎样的断层?

一、人性层面:“AI超级个体”很难被复制

只有“AI超级个体”的占比超过一定的临界值,组织提效才有可能发生。

但真实情况是,企业中的超级个体通常只有一小撮人,并且很难被复制。

通常情况下,掌握很深的专业kownhow并愿意投入时间学习专研AI工具的资深、非管理岗员工,更容易成为“超级个体”。但他们没有特别的头衔、不太刷存在感、没有专项的激励,他们的AI能力也没有被纳入任何正式的绩效或晋升评估体系。他们的存在,对于组织来说是不可见的。

另一方面,他们能够感受到自己的专业kownhow结合AI所带来的巨大提效和能力拓展,但并无立场、甚至也无意愿复制给身边其他人。

答案藏在很多企业管理者的鞭打快牛式的管理惯性里。

作为企业经营者和管理者,请先思考自己对以下三个问题的真实回答:

1.如果一个员工用AI把一天的工作1小时干完了,你的第一反应,是给他涨工资,还是给他派更多的活?

2.如果你们公司的老专家,把自己的经验都喂给AI、培育出智能体并教会了全公司,在下一轮“降本增效”里,他是更可能被提拔,还是被裁掉?

3.你们现在的工资体系,是按员工的职位级别发,还是按他的任务或贡献给?

所谓管理者“鞭打快牛”,本质上是组织在默许甚至奖励这种模式。因为大多数组织的评价机制,只关注“结果完成了没有”,并不关注“代价是什么”、“队伍怎么样了”。管理者自然愿意把更多活派给效率高、责任心强的员工。这批员工又由于无暇经营关系和向上管理,反而更容易不被看见、得不到晋升发展。

在降本增效通常被执行为“裁员增效”、且35+老专家成为重点目标人群的现状下,对于AI超级个体,将AI应用能为作为“私有财产”和护城河,会比输送给组织和团队成为集体Skills更加理性。

二、流程层面:单点提效,跑不过系统瓶颈

开发者效率研究机构 DX 曾跟踪了400家公司16个月,发现一个扎心的事实:员工的AI工具使用量暴涨了65%,但公司最终的业务交付量,只涨了不到10%。

为什么?因为 AI 目前的提效,大多停留在“单点任务”的加速上(比如写代码、做方案),但企业的价值交付,靠的是一环扣一环的“业务流程”。木桶装多少水取决于它最矮的那块板,组织的运转效率也取决于它最慢的那个环节。

比如,员工用AI把一份复杂方案的撰写时间,从1天压缩到了1小时;但他依然要花3天时间去走完漫长、多层级的内部审批,依然要花一周时间去向上沟通和跨部门扯皮协同。

Asana旗下的Work Innovation Lab将这个现象称为“AI时代的超级生产力悖论”:个体的生产速率极速拉满,但组织消化和审批的“吸收速率”却依然停滞。他们在一篇《AI超级生产力悖论:更多的产出、相同的瓶颈》的文章分享了自己基于9000多名劳动者的调研结果:个体员工加快了产出,但组织系统保持不变——只有五分之一的组织在为AI重新设计工作流。


《AI超级生产力悖论:更多的产出,相同的瓶颈》原文

那么,回到我们自己身上,在你的内部,有多少流程已经被改造?你的组织足够扁平化吗?企业内部的AI超级个体足够获得授权吗?

这些不改变,上游个体产出的加速,最终只会在流程的下一个节点造成更严重的拥堵。

三、业务层面:增收模式缺乏想象力

为什么OPC(一人公司)爆火?因为在一人公司里,AI提效省下来的时间,可以直接转化为更多的客户服务、新的业务增量,直接挂钩ROI。

但在传统企业里,员工用AI省下来的冗余时间,去哪儿了?

大多数企业的做法是:把它导向了防守性的“降本”。用AI替代了3个人,那就裁掉3个人,省下几十万的人力成本。从局部看,老板似乎赚了;但从全局看,企业并没有因为AI而创造出新的商业价值,反而让剩下的员工陷入了极度的不安全感中,进一步加剧了我们在第一个断层里提到的“集体藏拙”。

真正的超级组织,应该把AI释放出来的冗余时间,导向进攻性的“增收”,去重塑业务边界。

麦肯锡曾披露过一家传统工业材料分销商的AI转型案例。这家公司并没有用AI去裁撤销售人员,而是用AI引擎从海量的非结构化公共数据(如建筑许可、招标公告)中,每天为销售自动挖掘、排序和推荐高价值的潜在项目。结果是:销售人员省下了大量“扫街”和找线索的时间,全员扑向高质量的客户沟通。

最终,这项AI应用为公司带来了超过10亿美元的新商机储备。

如果员工每天能省下4个小时,组织是否能建立一套业务牵引机制,引导他们去深挖客户需求?去开拓新渠道?去创新服务体验?

如果没有“用技术换增长”的顶层设计,AI提效省下来的时间,要么被用来内卷(把PPT做得更漂亮),要么被用来摸鱼。


盖雅工场“时间-技能-动能”人效数字化飞轮

所以,回到我们开头的疑问:为什么员工个体提效、组织却没有增效?

看透了这三层断层,我们应该明白:限制 AI 在企业里发挥作用的,从来都不是模型不够聪明,员工个体用的好不好,而企业陈旧的分配机制、割裂的协同流程和缺乏想象力的业务模式。

不对组织动刀子,AI 提效永远是个伪命题。

当硅基劳动力加速涌入,企业该如何破局?我们的答案在于八个字:“AI 向实,人效向善”。

AI向实,是让技术真正穿透流程,重塑业务,把单点效率转化为全局的商业增收;

人效向善,是回归正向的人效飞轮(更少的时间-更高的技能-更多的回报)。不是把AI当作裁员的屠刀,而是让多劳者真正多得,让组织分配回归公平公正。

本文来自微信公众号:人效研究院,作者:WFM编辑部

本内容由作者授权发布,观点仅代表作者本人,不代表虎嗅立场。如对本稿件有异议或投诉,请联系 tougao@huxiu.com。

本文来自虎嗅,原文链接:https://www.huxiu.com/article/4846900.html?f=wyxwapp