大厂逼员工用AI,成了一种形式主义?

当“拥抱AI”变成了“表演AI”，技术革命正在被加班文化反噬。

“现在每天上班第一件事，不是看邮件，而是打开Kimi生成一份日报，然后用Midjourney给PPT配三张图——哪怕我觉得这些图根本不如我自己画的。”

在某互联网大厂做运营的李薇向我吐槽时，语气里不是兴奋，而是疲惫。

2026年，没有一家大厂不在“All in AI”。从高管大会到部门周报，“AI赋能”四个字像魔咒一样挂在每一个打工人的头顶。

但是，当我和十几位大厂员工聊完后，一个令人尴尬的事实浮出水面：

AI没有干掉他们的工作，反而变成了新的KPI——一种更隐蔽、更消耗人的形式主义。

一、 为了用AI而用AI：AI生成日报、周报成标配

先来看看2026年大厂打工人的“新三件套”：

• AI写周报：打开钉钉/飞书，点击“AI助手”，输入“生成本周工作总结”，30秒生成一篇结构完整、语言得体的周报。但问题是，这篇周报里充满了“赋能闭环”“沉淀抓手”“对齐颗粒度”之类的正确的废话。

• AI画PPT：以前做一个汇报PPT要半天，现在用Gamma或者美图AI，输入几个关键词，5分钟就能出几十页“高级感拉满”的模板。然而，内容的深度思考被漂亮的排版取代了。

• AI写代码注释：程序员小张告诉我，现在公司要求代码注释率达到80%以上，不允许手动写，必须用Copilot一键生成。“以前我写注释是为了让别人看懂我的逻辑，现在我生成注释是为了应付QA（质量检测）扫描。”

本质是什么？ 工具的使用本应服务于结果，现在却变成了任务本身。当AI产出的内容没有人看、没有人质疑，只是为了满足某个“AI渗透率”的数字化指标时，AI就成了新时代的“表演性劳动”。

二、 “AI使用时长”成了新的工时考核

更荒诞的还在后面。

某头部电商公司被曝出在内部推行“AI专注度”考核机制。系统会自动记录每个员工在IDE（集成开发环境）、文档工具、设计软件中调用AI助手的频率和时长。

• 每天AI交互少于50次？ 主管谈话。

• 连续一周AI使用时长下降？ 绩效扣分。

一位员工无奈地说：“为了凑够交互次数，我经常对着Copilot问‘今天天气怎么样’，或者让它把我刚写的代码再重写一遍——哪怕重写出来的和原来一模一样。”

这场面像极了什么？ 像极了当年用QQ挂太阳、用Steam刷游戏时长。工具的边界被彻底打破，“用什么”比“做出什么”更重要，“用了多久”比“效果如何”更重要。

大厂管理者似乎陷入了一个思维误区：AI使用频次 = 组织AI化程度 = 先进生产力。

但真正的生产力从来不看打卡时长，只看产出结果。

三、 场景错配：让AI去做它最不擅长的事

AI不是万能的。但在2026年的大厂，似乎没有什么是不能让AI做的。

案例1：让AI做创意总监

某广告公司的文案策划告诉我，领导要求所有创意方案必须先跑一遍AI。“我们给ChatGPT喂了100个爆款案例，让它生成50个标题，然后我们在这50个里面挑。”

结果呢？“50个标题长得都差不多，都是‘震惊体’和‘专家说’。真正有网感、能出圈的标题，还是得靠人自己想。但为了流程合规，我必须先走一遍AI——多花两个小时，只为了证明‘我们用AI了’。”

案例2：让AI做情感陪伴

某社交APP的产品经理被要求用AI来生成用户私信的回复模板。“系统检测到用户收到告白，就自动生成三个拒绝话术。”

用户吐槽：“对面像机器人，显得特别不真诚。”最后这项功能上线两周就下架了，但PM的PPT里又多了一页“AI赋能社交场景”的漂亮案例。

场景错配的本质： AI在逻辑归纳、数据处理、模式识别上很强，但在真正需要创造力、同理心、文化理解和情感判断的领域，它依然很“人工智障”。

强行让AI出现在不合适的场景，结果只有一个：低效率 + 糟糕体验 + 员工怨气。

四、 为什么“逼”出来的AI，注定是形式主义？

冷静下来想一想，大厂为什么这么“急”？

1. 资本故事需要新燃料

2026年，资本市场对于“纯互联网故事”已经免疫。一家公司如果没有AI含量，估值至少要打五折。于是，管理层必须向外界证明：我们All in AI了。

怎么证明？最快的办法就是内部铺开AI工具，全员强制使用。数据好看、故事好听、股价稳住——至于一线员工多花了多少无用功，那是执行层面的“小问题”。

2. KPI主义的惯性思维

大厂习惯了“无KPI，不管理”。既然要推AI，那就必须有指标：AI渗透率、AI调用量、AI生成内容占比……当指标定下来的那一刻，一线员工的第一反应不是“怎么用AI创造价值”，而是“怎么用最低的成本完成指标”。

于是，荒诞的一幕不断上演： 员工发明的不是提升效率的新方法，而是“刷AI数据”的新技巧。

3. 对“人机协同”的认知偏差

很多管理者认为，AI用得越多，人的效率就越高。但事实恰恰相反：低价值的AI应用不会解放人，只会异化人。

当一个设计师7成的精力花在“向AI描述需求然后修改AI的错误输出”而不是亲自设计时，工作体验不是提升，而是降级。

五、 AI不该是形式主义，而该是“趁手的工具”

说了这么多，我并不是在反对AI——恰恰相反，我认为AI是当下最具变革性的技术。

但好的技术应用，应该是润物细无声的。

真正的AI效率，应该体现在这些地方：

• 程序员不用写重复的CRUD代码，而不是花时间给每行代码写AI注释

• 运营可以一键分析百万条用户反馈的数据，而不是花半小时生成一篇没人看的日报

• 设计师可以快速生成背景素材，而不是把80%的时间花在调教AI画图上

好的AI落地，有几个特征：

• 可选，而不是强制：AI是辅助工具，不是绩效考核项

• 场景驱动，而不是指标驱动：哪里需要AI，哪里才用AI

• 结果导向，而不是过程导向：关注效率提升了多少、成本降低了多少，而不是AI用了多少次

一位清醒的管理者告诉我：“我从来不看员工用AI的频次，我只问两个问题——这个月你因为AI少加了几天班？你的KPI因为AI有没有翻倍？ ”

如果这两个问题的答案都是否定的，那说明我们的AI落地策略是失败的。

写在最后

2026年，技术正在飞速进化，但组织管理能力似乎没有跟上。

当我们在嘲笑“强制用AI”的形式主义时，其实是在担忧一件事：大厂会不会把AI当成下一场“内卷”的工具，而不是提升效率的杠杆？

技术本身是中性的，真正决定它价值的是使用它的人。

如果你也在一家“强制用AI”的公司，欢迎在评论区聊聊你的体验——你是真的被AI赋能了，还是被迫在“表演AI”？

希望2026年结束时，AI留给我们的不是一地鸡毛的KPI，而是真正被解放的创造力和生产力。

本文基于对多位大厂在职员工的深度访谈撰写，涉及公司及人名已做匿名化处理。