想让员工拥抱 AI,别只把它包装成提效工具

管理层往往倾向于将 AI 包装成“生产力工具”来推行，但斯坦福大学等机构的一项研究发现，单纯强调效率往往容易引发基层员工的抵触与倦怠；将 AI 视作丰富工作内容的契机，并真正投入培训、探索时间与考核机制等配套资源，更有助于推动技术被深度接纳。

生成式 AI 工具的普及十分迅猛。相关数据显示，全球范围内报告使用 AI 的组织比例从 2023 年的 55% 攀升至两年后的 88%。然而，伴随高昂投入而来的，却是基层员工对该技术参差不齐的反馈。

斯坦福大学工程学院助理教授、斯坦福以人为本人工智能研究院（HAI）学者阿尔温德·卡鲁纳卡兰（Arvind Karunakaran）指出，问题往往出在工具引入时的宣传方式与管理配套上。卡鲁纳卡兰与弗吉尼亚大学的罗什尼·拉文德兰（Roshni Raveendhran）以及达特茅斯学院的塔米·金（Tami Kim）共同对一家律所、一家广告公司和一家 IT 服务公司的 AI 落地过程进行了调研。他们发现：当 AI 被定性为生产力工具时，员工往往缺乏深入使用的意愿；但如果将 AI 引入表述为丰富工作体验的手段，并给予充足的探索机会，员工便会有动力摸索其最佳用法。

“更关键的是，管理者是否真正兑现了这些承诺，”卡鲁纳卡兰强调，“如果声称 AI 是为了丰富员工的工作，那么组织是否真正投入了资源来促成这一改变？”

研究团队开展了两项工作场所调研。在第一项调研中，他们访谈了三家企业中涉及行政、创意和技术岗位的 184 名员工。这些被要求使用 AI 的员工普遍反映，自己的工作仿佛被剥离了原本的意义，这也直接削弱了他们学习新技能的意愿。一位员工坦言：“我开始对学习与工作相关的新技能感到犹豫，因为总觉得今天学的东西下个月就会过时。”

在第二项研究中，团队在一家律所对两个规模、业务领域、薪酬及晋升结构几乎完全相同的部门展开了近两年的实地观察。两个部门均获得了由研究人员代称为“LawBot”的 AI 工具全所授权，该工具主要用于起草合同与保密协议。

观察表明，管理者的引入方式与后续支撑措施构成了两组的核心差异：

在第一个部门，主管向律师助理们宣传该工具能够加快文书起草速度、缩短交付周期。使用后，助理们反馈自己感觉像是“机器里的另一颗螺丝钉”，且仅在既有常规任务中机械使用，不愿探索任何新用法。

而在第二个部门，主管则引导助理们思考：哪些工作最枯燥？有哪些一直想做却没时间做的事？AI 能否分担常规杂务，从而腾出时间从事更有趣的工作？与此同时，该部门还提供了成套的落地支持：为助理安排正式培训、每周知识分享午餐会、软件厂商答疑会，以及针对法律检索等复杂任务的非正式指导，并每周专门留出时间让助理自主摸索工具。

在近两年的追踪中，第二个部门的律师助理对该工具的使用量比对照组高出 58%，尝试新用法的程度高出 70%。他们开始主动将工具用于深度法律检索与案例分析、交流使用经验，甚至申请列席律师的核心策略会议。

卡鲁纳卡兰指出：“引入 AI 工具时，管理者往往过度关注生产力提升。但如果无法同时回答员工的工作将如何得到改善或丰富，这种尝试很可能会适得其反。”

卡鲁纳卡兰分析，传统模式下，律师助理的绩效通常以季度或年度处理的案件量来衡量。然而，当员工利用 AI 转向高价值的深入法律研究与案例分析时，单项工作耗时更长，处理的案件总量反而可能减少。如果考核体系不随之调整，依然只看案件数量，就会扼杀员工探索更高阶工作的意愿。

不合理的量化考评还会导致变形行为。卡鲁纳卡兰提到，有些企业试图通过监控员工消耗的 Token 数量或生成的文本量来衡量 AI 的采纳度，这容易导致员工为了达到指标而使用 AI 生成猫咪表情包等无关内容，技术并未服务于正当的业务目标。

研究还分析了工作任务的结构差异对技术适配度的影响：

例如销售等岗位属于“强绑定任务”，包括客户调研、建立关系、商务谈判和促成签约等紧密相连的环节，销售人员必须全程参与，无法随意拆分重组； 而律师助理或医疗转录等岗位则包含较多松散、模块化的文档处理任务，属于“弱绑定任务”。这类工作虽然在局部更容易受到自动化冲击，但其模块化的特征也让拆解与重组相对容易，便于引入工具并转移精力。

卡鲁纳卡兰认为，AI 能否在工作场所顺利扎根，关键往往不在于技术本身，而在于引入的目的、衡量价值的指标，以及组织是否真正为员工提供了有保障的探索时间和资源支撑。许多管理者在看到节省出的时间后，往往会立刻提高工作量要求，让员工在同样时间内完成更多同类低阶工作。组织若想借助 AI 创造长远价值，必须在推进技术的同时，展现出对培养和发展员工的切实投入。