调查显示：AI 提升生产力，却让管理者更难评估员工产出

企业正在为员工提供AI工具以提高生产力，但这些工具似乎正在给管理者带来新的问题。

根据工作管理公司Monday.com委托Nielsen对七个国家1700名董事和高级管理人员进行的一项调查，超过半数的高层领导者表示，在采用AI之后，他们发现评估员工的工作变得更加困难。原因是员工的大部分产出如今都以打磨完善的形式出现在管理者的收件箱中，让人难以分辨其中有多少来自员工本人、多少来自AI。结果，近半数管理者表示，他们比过去花更多时间审核和指导团队的产出。

这并不是说管理者对AI感到不满。事实上恰恰相反：94%的受访管理者表示，他们对利用AI改进工作感到兴奋，许多人也自信地知道该在哪些环节使用AI以获得最大价值。Monday.com市场研究与客户洞察负责人Michal Miller Levi将这种热情比作2000年代互联网的早期阶段，称人们对AI也看到了类似的“魔力”。

但她对TechCrunch表示，问题很简单：AI的发展速度快于企业适应的速度。“AI对（管理者）个人来说非常有效，但他们同时还有作为管理者的另一重角色。他们还需要推动整个组织……他们的挣扎（源于）这样一个事实：AI的演进速度就是快于组织流程，”Levi说。

管理者也在重新思考如何评判自己的团队：78%的受访者表示，采用AI后他们改变了评估员工的方式，更加看重员工编写提示词的能力、判断哪些任务应交给AI的能力，以及尝试新工作方式的能力。

但当管理者无法轻易判断员工的工作有多少由AI完成时，对员工的评判能有多公平？而如果管理者自身也越来越多地依赖AI来做出这些判断，又会怎样？调查发现，46%的管理者使用AI帮助其决策，39%的领导者使用AI起草绩效评估。

这种做法有可能在评估过程中引入比以往更多的偏见，因为LLM本质上就是预测机器，倾向于重复其训练数据中的人类模式。卢森堡社会经济研究所今年早些时候的研究发现，“在缺乏明确客观标准、且个人被独立评分的情况下”，LLM对绩效的评分往往与人类相似。而2025年初的一篇研究论文发现，AI模型可能对黑人男性候选人存在偏见，并“表现出显著的偏见，其方向和程度在不同社会群体之间各不相同”。

当我问Levi，使用AI参与对员工绩效的评判是否会给这一过程引入外部偏见时，她说企业尚未找到处理此类问题的方法。

AI也在改变管理者一天的工作样貌。总得有人决定哪些任务交给AI智能体、检查它们产出的内容，并在出问题时介入。报告认为，这种监督可能构成一层新的“隐形劳动”。

软件本身也变得越来越难以管理。57%的管理者表示，其组织目前流通使用的工具比以往更多；约51%表示，自采用AI以来，他们的工具变得更加相互依赖、更加集群化。只有29%的人称其AI基础设施已完全优化并实现集中化。

Levi表示，企业原本期望AI能帮助精简其软件栈。但实际情况是，随着员工采用公司批准系统之外的工具，他们要应对更多应用、集成以及影子AI的使用。

“管理者在结束2025年时觉得，他们实际上会整合工具；会减少软件数量。但实际发生的是，他们使用的工具数量增加了，”Levi说。“超过50%的人表示，他们现在使用的工具比去年更多，而且这一趋势并未停止……。”

随着企业部署能够自主行动的AI智能体，这种控制需求似乎正变得日益紧迫。调查发现，58%的管理者预计在未来一年内，他们管理的AI智能体将多于人类员工；46%的人担心会失去对这些智能体行为的控制。

还有相当多的人担心要为AI做出的决定承担责任（35%的受访者如此表示），因为LLM在很大程度上仍不可预测。“他们不希望自己的智能体完全自主，”Levi说，并解释称管理者希望在关键任务和决策上由人类参与，并让AI征询人类意见。

从根本上说，报告的发现表明，采用AI正日益成为一个治理问题，而不仅仅是提高生产力的机会。若没有适当的流程和基础设施来应对，管理者似乎正手忙脚乱地维持运转。