AI重塑职场：人机协同新纪元

编者按

据《纽约时报》报道，亚马逊正加速推进自动化，计划未来数年通过机器人系统取代60万个美国岗位。知情人士及内部文件显示，公司希望在2033年前实现此目标。亚马逊的机器人研发团队正致力于将自动化应用于75%的整体运营流程，并预计到2027年可减少约16万个美国岗位。此动作再次引发社会审视和思考AI对就业岗位和职场生态的结构性影响。自OpenAI发布ChatGPT以来，不足三年，以AI为代表的新生产力已深刻重塑工作场景。AI正逐步承担原本依赖人力的工作，解放员工。

然而，面对技术变革，员工情绪复杂。他们赞叹AI先进的同时，也为如何赶上AI浪潮焦虑，担忧AI带来的工作替代。焦虑和担忧源于未知。需厘清的是，当AI真正融入组织，它意味着什么？人类员工将如何与AI协作？这项技术将对现有组织结构产生怎样的影响？

AI不仅是工具

传统组织主要讨论“人”和“人”、“人”和“组织”的关系。而AI时代，不能仅将AI看作工具。AI的出现增加了新的维度——从二维的“组织-人”变为三维的“组织-人-AI”。这一转变将直接作用于管理学和组织层级结构的核心。

现有组织结构基于人类管理者管理其他人类员工。管理者的核心职能是分配任务、监督进度和评估绩效。而AI的引入意味着组织中出现了能自主完成任务的非人类“员工”。人类管理者无法用传统方式管理AI，人类员工也无法通过传统方式与AI协作。这时，“管理者”和AI之间、人类员工和AI之间、甚至原本的管理者和人类员工之间的关系都会发生根本性改变。

重新定义关系：人机协同三模式

乔治·弗拉贾达基斯教授及其团队将新范式中AI和人类的关系定义为人机协同（HAIC）。具体关系分为三类：以人为主、AI为主、共生。

1. 以人为主（Human-Centric Model）：

在此模式下，人类保有任务的主要决策权。人类利用AI作为增强工具，且AI短时间内无法在相关任务中取代人类角色。此模式适用于重复性较高或数据密集型工作。

典型场景：微软、埃森哲等公司通过GitHub Copilot完成代码编写；放射科医生通过AI-CAD工具完成乳腺癌筛查。

2. AI为主（AI-Centric Mode）：

此模式指将AI作为协作过程中的主要代理，由AI负责决策并在最少的人为干预下完成任务。此模式适合任务边界清晰且AI能力可支持的工作。

典型场景：Waymo无人出租车在美国全无人驾驶运营，截至2025年6月累计完成9600万英里；沃尔玛和服务商Symbotic合作，由AI调度系统完成移动机器人自主入出库。

3. 共生（Symbiotic Mode）：

共生模式是一种平衡的伙伴关系，人类和AI相互增强能力。此模式在复杂任务中尤其适用，将是未来工作场景中人类与AI的主要合作模式。

典型场景：奥美系与Adobe Firefly工具合作，在5天内创作54万张品牌图像；SAP客户使用AI Copilot Joule在核心流程内让员工和AI协作。

HAIC是工作场景中必然出现的时代洪流。它的介入给传统组织范式带来新变化，为组织战略流程重塑、架构设置革新、人才管理与激励等方面带来新发展方向。

战略流程重塑：从“换马达”到“重构产线”

当组织在业务流程中引入AI，若采用以人为主和AI为主的合作范式，对战略流程影响较小。在以人为主的模式中，人类决策仍占中心地位，职责范围可能扩大但流程环节可能减少。而采用AI为主的模式往往是新场景或完全AI化的尝试，此类场景业务边界清晰，对整体流程构成挑战不大。

但如果希望通过共生模式引入AI，则需要进行完整的流程重塑。单点/孤立的AI化改造往往不能满足期待。研究报告指出，简单插入工作场景而不做流程改造的AI收益是完成改造实践的1/5。全面改造现有流程以迎接新生产力是必经阶段。

经济历史学家沃伦·德瓦恩曾描述电力替换蒸汽动力的过程。十九世纪末，纺织厂动力核心是蒸汽机。直流电动机出现后，企业主开始电气化改造。最初只是换马达，并未提升生产力且成本上升。直到二十世纪二十年代，才意识到要彻底改造工厂流程才能发挥电力优势。

此时恰如此时此刻，那时是电力取代蒸汽动力的前夜。麦肯锡合伙人认为AI看似功能强大却无法直接改善组织工作流。如果聚焦整个工作链路（涵盖人员、流程、技术等），将有更大成功概率。了解AI在每个环节中的作用是实现变革价值的关键路径。

未来组织图鉴：中心化、扁平、以任务为中心

1. 组织中心化

在追求整体AI化的过程中，需要有掌控AI集中治理与分散执行的角色（如AI CoE）。若采用分布式、自下而上的方式可能限制变革效果。没有中心化的抓手可能陷入三种陷阱：

陷阱一：拿锤子找钉子，追求快速部署采用标准化解决方案而非解决企业问题。陷阱二：重复建设不同部门解决相似问题但独立设计解决方案。陷阱三：矛盾结论不同部门采用不同数据集和模型解决相似问题导致内部消耗。

2. 层级扁平化

层级扁平化是组织在AI新范式中的特征。一方面，AI增强人类员工能力扩大职责范围减少员工数量带来扁平化；另一方面，普通员工和中层管理者、中层管理者和高级管理者之间的边界模糊。毕马威劳动创新部门负责人认为普通员工从简单工作中解放专注高难度工作；中层管理者从方法论准备中抽离加强客户沟通这些变化让他们更接近下一个层级角色传统层级隔阂逐渐消失。

3. 任务型组织

任务型组织指以任务解决为核心按任务设置角色（人类员工&AI员工）。微软和腾讯都认为任务型组织将在AI时代扮演重要角色。任务型组织规模小设置灵活在决策指挥、信息流动、资源配置等方面有优势。

阿莎·夏尔马认为传统组织架构基于“人”建立而在AI时代核心是“任务”。杨国安认为任务型组织适合充满不确定性的环境。

组织架构变化不会一蹴而就可能以试点/特区形式开始逐渐完成革新。中心化、层级扁平化和任务型组织不是全新课题但AI提供了技术基础也为打破原有组织板结提供了改革契机。

你的岗位需要“重新定价”

在任务型组织下无论何种模式都将更侧重对任务结果的衡量并根据结果设计短期薪酬激励方案。HAIC完成的任务有SOP和明确结果衡量标准因此直接根据结果激励有实现基础。同时共生模式下对人类员工的衡量标准会从OKR/KPI下探到任务级的SLA。

案例：Open AI董事长布雷特·泰勒创办的Sierra公司对结果收费当AI Agent自主解决客户案件时需付费否则不收费。这种为结果付费的商业模式应成为标准。

预测定价：在薪酬激励侧另一个课题是预测定价。有时虽然HAIC任务有明确结果但无法直接关联业务价值此时需通过预测定价完成薪酬方案设计。

方案一：仍在任务型组织内预测任务结果与业务价值关系本质是对市场反馈的预测。方案二：回归传统对岗位/角色价值进行预测定价。“以岗定薪以绩定奖”是经典理念在HAIC模式下如何影响员工薪酬？假设员工A善用AI工具而员工B普通员工A的工作产出是B的10倍要给A额外薪资激励此部分是属于“调整的岗位薪资”还是“奖励薪资”？答案也许是——“调整的岗位薪资”。

“二十世纪二十年代”,电力取代蒸汽动力开始广泛使用于生产环境中；“二十一世纪二十年代”, AI忽地出现潜入人们工作和生活。大变革里有人嗟叹沉浸在上个时代余晖中；有人鼓呼为新世界到来高歌。你我就处于这样一种时刻矛盾、冲突、迷惘兴奋紧张但希望正在此时此地孕育。“二十世纪二十年代”,茨威格写下《人类群星闪耀时》；一百年后的今天, AI开始与人共存。自此后也许闪耀的不只有人类的光芒；也许人类在宇宙中也将不再孤独。