调查:六成企业计划裁减不使用人工智能员工

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全球企业加速引入AI,多数将使用情况纳入人事决策

一项由Workplace Intelligence与企业AI代理平台WRITER联合开展的全球研究显示,人工智能在职场中的地位正在迅速上升,并直接影响员工的去留与晋升。

该项覆盖2400名员工和高管的调查结果显示,60%的公司计划裁减不采用AI的员工。与此同时,77%的高管表示,抵制使用AI的员工将不会被纳入晋升或领导岗位的考虑范围。

报告指出,相较以往历次技术变革需要数年时间渗透,当前AI工具的普及周期被压缩至数月,公司和员工用于适应的时间明显缩短。AI正从“辅助工具”转变为维持职场竞争力的基础能力之一。

企业培养“AI精英”队伍,生产力差距拉大

调查显示,企业在人才管理上已开始区分“会用AI”和“不会用AI”的员工。92%的高管表示,正在主动打造一支“AI精英”队伍;87%的高管认为,这类员工的生产力至少是其他同事的五倍。

报告称,这种差距正在推动劳动力结构分化:一部分员工通过将自身专业知识与AI工具结合,显著提升工作速度和影响范围;另一部分则尚未形成类似能力。在不少企业中,衡量“最有价值员工”的标准,正从单纯业绩表现,转向“专业能力+AI熟练度”的组合。

大型企业将AI使用纳入晋升与激励机制

多家跨国公司已将AI使用情况嵌入日常管理流程。调查提到,埃森哲(Accenture)将AI工具使用与高级员工的晋升挂钩,不使用相关工具可能影响晋升机会;Meta等科技公司则把AI应用纳入日常工作流程和绩效预期。

部分机构通过激励措施推动员工主动尝试AI。报告举例称,毕马威(KPMG)向开发出创新AI应用场景的员工提供现金奖励,以此强化“拥抱技术将获得认可”的信号。

高管对AI寄予厚望,但回报与预期存在落差

尽管97%的高管认为AI为组织带来了好处,但真正从生成式AI或AI代理中获得“显著回报”的比例仍然有限。仅29%的受访者表示在生成式AI方面取得明显成效,23%在AI代理方面有类似反馈。

近一半企业领导者认为,当前AI采用的整体效果“令人失望”。在此背景下,高层管理者面临的压力上升:38%的CEO表示因AI战略感到高度或极度压力,64%担心如果无法带领组织完成转型,可能面临失去职位的风险。

战略缺位与内部博弈制约AI落地

研究显示,许多企业在AI应用上仍处于“边做边摸索”阶段。39%的高管承认,公司尚未形成推动AI创造收入的正式战略;75%认为现有AI战略更多停留在“表面文章”,缺乏实质性指导作用。

在此过程中,内部协调问题凸显。超过一半的高管表示,AI采用在公司内部引发了权力博弈;78%报告称,IT部门与其他业务部门之间在AI相关议题上存在明显紧张关系。

由于缺乏统一愿景和整体规划,不少企业的AI使用呈现碎片化特征:不同团队各自选用工具、各自探索应用场景,整体协同不足。

员工抵制与安全风险并存

在组织层面推进AI的同时,员工端的抵触情绪和不当使用也在增加。研究显示,29%的员工承认曾以不同方式“破坏”公司AI战略,包括使用未经授权的AI工具、将敏感数据输入公共系统,或直接拒绝参与相关项目。

在Z世代员工群体中,这一比例升至44%。

超过四分之三的高管认为,员工对AI的抵制和滥用行为对组织未来构成严重威胁。67%的受访者表示,企业已经经历过与AI使用相关的数据泄露或安全事件。

部分企业将AI视作业务转型工程

尽管面临多重挑战,报告指出,一些企业通过将AI视为业务转型而非单一技术项目,取得了相对更好的进展。

研究提到,万豪国际(Marriott International)在推进AI时,重点将各类项目与可量化的业务成果挂钩,确保相关投入与营收增长和运营效率改善直接关联,而不仅仅停留在试验层面。

这些被视为“较为成功”的实践在几个方面具有共性:

  • 允许员工在明确安全边界内试用AI工具,以降低安全风险;
  • 投入资源提升全员AI使用能力,使更多员工能够有效参与;
  • 建立AI系统治理框架,在创新与合规之间寻求平衡;
  • 将变革管理视为自上而下与自下而上相结合的过程,既依赖高管推动,也强调员工参与。

员工与管理层面临同步转型压力

研究总结称,对员工而言,是否适应AI已不再是中长期议题,而是当前的现实要求。随着岗位职责和绩效考核方式调整,不将AI纳入日常工作流程的员工,在生产效率和岗位相关性方面可能逐步处于不利位置;相反,积极使用AI的员工有机会在现有岗位中重新定义自身价值,并加快职业发展节奏。

对企业领导层而言,调查显示,单纯部署工具并不足以支撑转型。受访高管普遍认为,关键在于重新设计工作方式,缩小战略愿景与实际执行之间的差距,将试点项目转化为可衡量的业务影响,并在推进技术应用的同时,推动员工队伍能力结构的同步调整。

报告指出,在新兴的AI应用环境中,企业的核心竞争力不仅取决于是否拥有AI工具,还取决于组织在多大程度上能够有效使用这些工具。


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