現(xiàn)在誰都在說AI能讓企業(yè)效率翻倍，可現(xiàn)實(shí)往往打折扣。谷歌一位高管早就點(diǎn)透：團(tuán)隊(duì)里“人”的問題，可比技術(shù)難搞多了。

很多老板一股腦跟風(fēng)引入AI，卻沒發(fā)現(xiàn)麻煩才剛剛開始，員工分化、工具用不起來都是常事，看完真得捏把汗。

AI不是普惠的“萬能鑰匙”，反而可能變成“分層加速器”，這就是所謂的“選擇性升級(jí)困境”。哈佛和MIT的研究人員曾和波士頓咨詢集團(tuán)做過實(shí)驗(yàn)，給部分初級(jí)顧問配了大型語言模型工具，讓他們做創(chuàng)意構(gòu)思和商業(yè)分析兩類任務(wù)。

結(jié)果很明顯，原本表現(xiàn)好的顧問用了工具后業(yè)績(jī)更突出，原本跟不上的則越來越落后，差距直接被拉大。

這種現(xiàn)象放到大企業(yè)里更明顯。2025年10月，亞馬遜啟動(dòng)了史上最大規(guī)模裁員，3萬名白領(lǐng)收到解雇通知，占其白領(lǐng)員工總數(shù)的近10%。

這次裁員集中在人力資源、運(yùn)營(yíng)和云計(jì)算部門，CEO安迪·賈西在內(nèi)部備忘錄里直言，生成式AI是主要推手。AI能自動(dòng)篩選簡(jiǎn)歷、處理離職手續(xù)，替代了15%的人力資源崗位；智能算法優(yōu)化倉(cāng)儲(chǔ)物流，讓不少中層管理崗失去存在價(jià)值。

聊天機(jī)器人能處理70%的標(biāo)準(zhǔn)咨詢，基礎(chǔ)客服崗首當(dāng)其沖。而那些能抗住沖擊的崗位，大多是AI應(yīng)用工程師、數(shù)據(jù)治理專家這類需要專業(yè)知識(shí)和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的角色，這也印證了“有基礎(chǔ)能力才能用好AI”的道理。

面對(duì)AI，人類天生就有“自己掌控”的執(zhí)念，這就是“自主偏好困境”。沃頓商學(xué)院的研究稱之為“算法厭惡偏見”，就像有人明明有導(dǎo)航，卻非要自己選路線，覺得自己的判斷更靠譜。

哪怕算法的錯(cuò)誤率比人類低，只要親眼看到它出錯(cuò)，大家還是更信自己。

為了解決這個(gè)問題，有研究允許使用者微調(diào)算法參數(shù)。結(jié)果雖然算法錯(cuò)誤率有所上升，但員工對(duì)工具的接受度明顯提高，只因拿到了一點(diǎn)掌控權(quán)。

這事兒說起來也挺現(xiàn)實(shí)，就像公司里推廣新的AI報(bào)表工具，一開始強(qiáng)制要求全員按默認(rèn)設(shè)置使用，大家都抵觸，覺得“機(jī)器不懂業(yè)務(wù)”。

后來允許大家根據(jù)實(shí)際工作調(diào)整部分指標(biāo)，雖然偶爾會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)偏差，但愿意用工具的人多了不少，慢慢也摸索出了平衡精度和使用率的方法。

社交媒體就是個(gè)例子，原本承諾讓世界更緊密，最后卻讓人和人之間變得碎片化、兩極分化，麻省理工學(xué)院的學(xué)者曾說“我們雖身處一處，卻形同孤島”。

現(xiàn)在不少公司遠(yuǎn)程辦公加AI輔助，員工之間面對(duì)面溝通的機(jī)會(huì)越來越少，連開會(huì)都變成了“各自對(duì)著屏幕念A(yù)I生成的稿子”，團(tuán)隊(duì)的默契和歸屬感慢慢就淡了，這對(duì)企業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展可不是好事。

其實(shí)企業(yè)用AI的核心不是“替代人”，而是“輔助人”。老板們與其盲目跟風(fēng)，不如先劃定工具的使用邊界，給員工做基礎(chǔ)培訓(xùn)，再適當(dāng)保留一定的自主調(diào)整空間。

AI是提升效率的好幫手，但不能忽視“人”的需求和團(tuán)隊(duì)的凝聚力。只要找對(duì)方法，平衡好技術(shù)和人的關(guān)系，AI就能真正為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值，而不是制造新的麻煩。