AI赋能生产力却成管理难题，高管们如何应对？
AI承诺提升效率，却给管理者带来新烦恼
企业纷纷为员工配备AI工具以提升工作效率，但这些工具似乎在管理层面引发了新的困扰。
根据Monday.com委托Nielsen开展的调查显示，覆盖七个国家的1700名总监和高级管理者中，超过半数表示引入AI后评估员工工作变得更加困难。原因在于，许多员工的产出最终以”打磨完善”的形式出现在管理者的收件箱中，很难分辨其中多少源自员工本人、多少来自AI辅助。因此，近半数管理者坦言，他们花在审核和指导团队成果上的时间比以前更多。
热情与困境并存
这并不意味着管理者对AI持消极态度。恰恰相反，94%的受访管理者表示对利用AI改进工作充满期待，许多人也确信知道如何在关键环节发挥AI的最大价值。Monday.com市场调研与客户洞察负责人Michal Miller Levi将这种热情比作2000年代初互联网兴起时的场景，人们从中看到了类似的”魔力”。
然而，问题在于AI的发展速度远超企业的适应能力。Levi向TechCrunch表示：”AI对管理者个人而言运作良好，但管理者还承担着另一重角色——他们需要推动整个组织的运转。他们的困境在于，AI的演进速度太快了。”
评估方式正在重塑
管理者也在重新思考如何评判团队表现。78%的受访者表示，采用AI后已改变了员工评估方式，更加重视员工能否熟练编写提示词、合理分配交由AI处理的任务，以及探索新的工作模式。
但当管理者难以区分AI与员工贡献比例时，评估的公平性如何保障？更值得关注的是，管理者自身也日益依赖AI来辅助判断——调查显示，46%的管理者使用AI辅助决策，39%的领导正利用AI起草绩效评估报告。
算法偏见的隐忧
这种做法存在将偏见进一步引入评估流程的风险。大型语言模型本质上是预测机器，倾向于复现训练数据中的人类行为模式。今年早些时候，卢森堡社会经济研究所的一项研究发现，”在缺乏明确客观标准且个体独立评分的情况下”，LLMs倾向于给出与人类相似的绩效评级。此外，2025年初发表于PNAS Nexus的一篇研究论文指出，AI模型可能对黑人男性候选人存在偏见，”在不同社会群体中表现出显著且方向各异的偏见”。
当被问及使用AI参与绩效评估是否会引入外部偏见时，Levi表示企业尚未找到有效的应对方案。
管理日常的重构
AI也在改变管理者的日常工作形态。有人需要决定将哪些任务交给AI智能体、检查结果并在出现问题时介入。报告将这种监督描述为一种新型”隐形劳动”。
软件管理本身也变得愈发复杂。57%的管理者表示，组织内的工具数量较此前有所增加，约51%的人认为自引入AI以来，工具之间的关联性更强、集群化趋势更明显。仅有29%的人认为其AI基础设施已实现全面优化和集中化管理。
Levi指出，企业原本期待AI能帮助精简软件工具链，现实却是应用数量增多、集成复杂度上升，加之员工私自采用未获批准的外部AI工具（即”影子AI”），进一步加剧了管理难度。
“管理者在2025年结束时本想着要整合工具、减少软件数量，但实际情况是，他们使用的工具反而增加了，”Levi说，”超过50%的人表示今年使用的工具比去年更多，而且这一趋势仍在持续。”
智能体监管成为新课题
随着企业开始部署能够自主行动的智能体，这种管控需求显得愈发紧迫。调查显示，58%的管理者预计未来一年内需要监督的智能体数量将超过人类员工，46%的人担忧可能丧失对智能体行为的控制力。
此外，相当比例的管理者（35%）表达了对为AI决策承担责任的担忧，因为LLMs仍然在很大程度上具有不可预测性。”他们不希望智能体完全自主运作，”Levi解释道，管理者希望在关键任务和决策中保留人类的参与和咨询环节。
结语
归根结底，这份报告揭示了一个现实：AI的采纳正从单纯的生产力提升议题，演变为同等重要的治理挑战。若缺乏完善的流程与基础设施支撑，管理者似乎只能在摸索中勉强维持运转。
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原文链接：techcrunch.com
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