

01
什么是“快牛效应”?
“快牛效应”来自民间典故“鞭打快牛”。农民赶牛耕地,哪头牛跑得快,鞭子就抽哪头,因为抽它见效更快。慢牛在旁边晃晃悠悠,反而没人管。时间一长,快牛就累垮了,或者学聪明了,故意放慢脚步装成慢牛。在职场当中也是一样的,出活快的人,被领导委派更多的工作,而出活一般的同事却很清闲,关键是他俩的收入差不多。
“鞭打快牛”又引发了“棘轮效应”。这是个经济学的概念,棘轮只能朝一个方向转,退不回去。企业里的员工一旦表现出色,领导对他的期望和要求就只升不降。对其它员工的要求也随之提高,最经典的就是那句“今天的最好表现,是明天的最低要求”。让员工长期处于超负荷状态,短期来看或许产出是高的,但是长期来看对个人和组织伤害极大。
02
企业AI转型,要警惕“快牛效应”
团队里一旦出现“快牛效应”,将严重影响优秀员工的积极性。因为AI高手发现,提效的唯一结果就是活变多了,他要么离职,要么偷偷使用AI,不再让同事和领导知道。
这本质上是一个制度设计问题。AI带来了生产力的跃迁,也改变了薪酬和绩效评估的规则。但是不管怎么变,公平是第一原则。提倡能者多劳没问题,前提是多劳的人能多得。人民网的观点比较中肯,激励干事的“鞭子”应该打在“慢牛”身上,如果让优秀人才心凉,“快牛”也会变成“慢牛” ,组织就危险了。
03
“古德哈特定律”正在拖垮AI转型
除了“快牛效应”,我在帮企业做AI转型时还观察到一个现象:很多管理者一上来就制定一堆AI相关的KPI,要量化效果,还要跟考核挂钩。
这一套上个世纪的KPI考核制度,不仅不会加速AI落地,反而有可能拖垮企业AI转型。经济学家查尔斯·古德哈特有个著名的“古德哈特定律”:当一个指标成为目标时,它就不再是一个好的指标。
人都很聪明,任何指标都有办法作假。你考核AI使用率,他让Agent一天跑24小时,数据就非常漂亮。结果烧了很多token,对公司业务价值为零。
IBM在2023年的一项内部研究发现,在强制推行AI绩效考核的团队中,员工主动上报AI使用问题的比例下降了42%,AI相关的“数据美化”行为却上升了31%。考核越严,真实信息越少,管理层看到的都是精心修饰过的数据。
所以我通常建议企业:让子弹先飞一会。指标可以量化,用来观察实施效果,但别急着用来考核。转型初期最需要的就是真实反馈,哪个环节AI应用的效果好、对业务提升明显,这些洞察比漂亮的报表更有价值。
04
加速AI转型的三个举措
前面讲了问题,接下来讲三点加速企业AI转型的举措。
1、让AI用得好的人,先享受红利。AI博主“数字生命卡兹克”在访谈里分享过他们团队的做法:凡是用AI提效省出来的时间,都归员工自己支配。也就是说8小时的活,你用AI 4小时干完了,那剩下的4小时你爱干嘛干嘛。这样能够激励员工主动在工作中使用AI,长期来看是“双赢”的,因为一旦员工用AI尝到了甜头,就再也回不去了,团队总体效率是持续提升的。
2、所有资源向AI倾斜。给员工配领先的AI工具、足够的token额度,项目里鼓励使用AI。推出相应的激励政策,比如“AI提效之星”评比、AI黑客松活动。员工就能真切感受到公司的AI First战略,不是挂在墙上的口号。
3、全员学习和使用AI。各个层级都开展AI培训,管理层学习AI思维,一线员工学习AI工具操作。OpenAI的研究表明,AI智能体正在全面提升各职能岗位的生产效率,Agent覆盖面越广,组织收益越大。
企业AI转型的核心从来不是技术,而是人。人对了、组织匹配到位了,再进行工作流程的优化、业务规则的固化,AI转型就会水到渠成。千万别把顺序搞反了,哲学家康德说过,人是目的,不是工具。一家公司想要基业长青,就必须汇聚各领域的顶尖人才,一旦快牛的心凉了,企业将失去最宝贵的资产,逐渐沦为平庸,很快被市场淘汰。

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