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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
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