AI生产率悖论：为何工具让员工变慢

倦怠危机与生产率推动

在过去一年中，81%的高管增加了对员工的要求，要求他们借助AI做更多事情、扩展技能并延长工作时间。根据Upwork研究所的一项新调查，结果导致71%的全职员工报告感到倦怠，65%表示难以跟上雇主的效率预期。Z世代员工受到的影响最严重，83%感到倦怠，其次是千禧一代的73%。

这项研究于2024年4月和5月进行，调查了美国、英国、澳大利亚和加拿大的2500名员工，包括高管、全职员工和自由职业者。它描绘了一幅员工队伍捉襟见肘的画面，即使领导者通过采用AI推动更高效率。

高管们对AI抱有压倒性的乐观态度。96%的高管期望AI工具能提高公司的整体生产率。已有39%的公司强制使用AI，另有46%鼓励使用。但实际情况截然不同。

在使用AI的员工中，77%表示这些工具实际上降低了他们的生产率并增加了工作量。他们报告花费更多时间审查AI生成的内容（39%）、学习使用工具（23%），以及被要求做更多工作（21%）。47%的员工表示他们不知道如何实现雇主期望的生产率提升。

这并非第一次有前景的技术未能立即带来生产率回报。该研究参考了经济学家罗伯特·索洛观察到的“生产率悖论”，他有一句名言：‘你在任何地方都能看到计算机时代，唯独在生产率统计数据中看不到。’生成式AI可能正在重复这一模式。

调查揭示了领导者如何看待组织与员工实际体验之间的巨大差距。尽管84%的高管表示公司重视员工福祉胜过生产率，但只有60%的全职员工同意。领导者还高估了员工的AI准备程度：37%认为他们的员工“高度”熟练使用AI工具，但只有17%的员工表示达到这种舒适水平。

只有26%的公司有AI培训计划，仅13%报告有良好实施的AI战略。大多数AI使用是自下而上涌现的，由员工引领。但当领导层在不改变工作流程的情况下自上而下推动采用时，就造成了研究人员所说的“生产率压力”。

在没有适当支持的情况下强制使用AI似乎会加剧倦怠。被公司要求使用AI的员工更可能感到不堪重负：40%表示公司在AI方面要求过多。研究发现，认为公司重视生产率胜过福祉的员工更可能感到工作量过大（73%对56%）。

近一半使用AI的员工表示他们不知道如何实现预期的生产率提升。自上而下的强制与模糊期望的组合造成了一个循环，AI变成了另一项任务，而不是提高效率的工具。

研究为希望打破这一循环的领导者提出了三个步骤。首先，利用非传统人才。近一半的自由职业者（48%）表示自己具备AI技能，而全职员工中这一比例要低得多。雇佣自由职业者从事AI项目的高管报告，至少使组织的敏捷性、创新和效率翻倍。80%使用自由职业人才的领导者表示这对业务至关重要。

其次，共同制定生产率衡量标准。54%的员工表示公司对其生产率没有准确的认识，74%认为需要彻底改革评估方法。当员工在如何被评估上有发言权时，满意度和生产率都会提高。研究显示，如果有更多参与，81%的员工会更满意，76%会更高效。

第三，建立技能语言流畅度。只有40%的高管声称高度了解员工队伍中的AI技能。没有这张地图，AI举措就是盲目的。研究认为，基于技能的方法（而非基于职位）对于有效部署AI至关重要。

Upwork的研究表明，实现AI驱动的生产率的途径不是通过强制和自上而下的压力，而是通过重新思考工作的组织方式。正如研究所说：“做更多、用更少、忽视替代人才库、坚持自上而下的生产率衡量，在AI时代根本行不通。”