微软（Microsoft）：AI即将催生“超能员工”

  （图：怎么样找到人与AI智能体的最佳配比？左：每人分配AI过少，效率潜力闲置；中：每人分配AI过多，人类难以驾驭决策，反而增添风险和倦怠；右：达到最佳平衡，“超能员工”发挥创造力，AI提供高效支持。）

  2025年的春天，一场关于AI的内部讨论在微软（Microsoft）总部的会议室里激烈展开。市场部经理莉娜双手抱胸，眉头紧锁地听着数据分析师托尼的报告：过去半年，部门引入了Office Copilot智能助理后，人均处理项目数提升了20%。按理说，这是了不起的增产奇迹，但莉娜隐隐感到不安，提升的效率并未转化为团队更轻松的节奏，反而引来高层更多业绩要求，员工抱怨压力山大。托尼摊开全球调研数据，印证了她的直觉：“据微软（Microsoft）最新的2025《工作趋势指数 (Work Trend Index)》报告，82%的企业高管认为今年是重塑核心战略和运营的关键一年，AI必须大干一场；可同一时间，员工却普遍感觉‘忙不过来’，全世界有80%的员工自评只有少数时间和精力完成工作。” 两组数字像针尖对麦芒，戳出了当下职场的一大悖论。莉娜意识到，公司正站在一个十字路口：AI带来了前所未有的增效承诺，也带来了传统管理范式的集体失灵。

  放眼全球，类似的戏码每天都在上演。ChatGPT横空出世不到两年，企业办公软件领域早已刀光剑影：微软（Microsoft）在Office全家桶中嵌入了AI“副驾 Copilot”，谷歌（Google）则紧急推出了Workspace的生成式AI助手Duet，两大阵营你追我赶。高层的雄心同样炽热：有调查显示，近96%的企业高管如今急切希望将AI融入业务，这一比例在短短半年内增长了7倍。甚至可以说，一场AI驱动的工作方式革命“迫在眉睫”，不少CEO相信，不主动求变，就会被时代淘汰。

  然而与此同时，一线员工对AI的实际采用率却并不及想象中高。Slack Workforce Lab对全球1万名职场人士的调研发现，超过三分之二的桌面办公员工从未在工作中使用过AI工具。尽管尝鲜者中81%的人报告AI提高了生产力、整体满意度平均提升22%，但大多数员工仍处于观望甚至抗拒状态，只有区区7%的人完全信任AI给出的结果。人们对AI的热情与疑虑并存，形成了企业内外两股拉扯的力量：一边是高层“恨不得明天就让AI上岗”的紧迫感，另一边是员工“不知从何下手用AI”的茫然感。

  在这样的背景下，微软（Microsoft）今年的《2025工作趋势指数》报告抛出了“前沿企业 (Frontier Firm)”这一新概念。报告描绘了一类“未来公司”的雏形：把智能按需调用（Intelligence on Tap）当作核心资源，由人类+AI智能体（Agent）组成混合团队，以全新角色“智能体主管 (Agent Boss)”武装每位员工。

  微软（Microsoft）调研了31个国家的3.1万名员工和大量企业数据后发现，符合这一定义的“前沿企业”虽是少数（样本中仅约844人就职于此类公司），却呈现出惊人的竞争优势：这一些企业的员工有71%表示公司在蒸蒸日上，而全球平均仅37%；55%表明了自己能够接下更多工作，而全球只有20%这么认为。更有意思的是，在这些领先采用AI的公司里，员工对AI的恐惧明显降低，只有21%担心AI会夺走饭碗，对比全球平均的38%。“前沿企业”正展示着AI赋能的可能性：全员武装AI，组织敏捷扩张，价值快速产出。微软（Microsoft）大胆预测：“未来2～5年内，每家企业都将踏上成为前沿企业的征程”。换言之，2025年将成为“前沿企业元年”，而拥抱AI的公司和拒绝AI的公司，其命运可能从此分道扬镳。

  AI工具的大规模部署趋势也从侧面得到印证。微软（Microsoft）报告数据显示，目前已有24%的领导者称公司已将AI在全组织范围铺开，比率是仍处于试点阶段公司的两倍。高管们迫切寄望借助AI填补“产能缺口 (Capacity Gap)”：一边是53%的领导者承认业务生产力亟须提升，另一边是80%的员工感到精力时间已到达极限。仅仅靠人海战术已无法弥合需求与人力的鸿沟，82%的领导者计划在未来12~18个月内引入更多“数字劳动力 (Digital Labor)”来扩充产能。这一趋势与其说是主动求新，不如说是被逼无奈：当下的工作模式正将人类逼至极限，每位员工平均每2分钟就会被会议、邮件或消息打断一次，碎片化的时间使创造性工作难上加难。面对业务增长和人力极限之间的张力，企业别无他法，只能让AI上场。《哈佛商业评论》早有论断：“AI是你可以每时每刻购买的智能”，既然智能不再完全受限于人头数量，那么组织就要重新思考工作如何组织、人机如何协作。这正是“前沿企业”概念背后的逻辑：把AI视作一种可随取随用的通用能力，从根本上按技能和任务来重构岗位。

  这种重构，正在打破传统以“职位”为中心的人力资源管理模式。过去，企业为每个岗位画好边界、写好职责描述，然后招人“照单履职”。但在AI时代，这套方法开始失灵：技术更新太快，员工工作内容早已超出原始岗位描述的范畴，有调查称71%的员工承担着本职之外的任务。另有高达81%的企业高管坦言，公司的工作正越来越跨职能展开，“岗位”已不再是界定工作内容的精准单位。同时，员工的心态也在变化：超过一半（55%）的职场人表示愿意在职业生涯中不断切换角色，像“接任务”一样灵活地在全职、项目制、自由职业之间流动。这在某种程度上预示着未来的组织将更像一个动态人才和技能的网络，而非静态的职位名单。正如德勤咨询的一份报告说明的：“从岗位转向技能”将是提升组织敏捷度和释放人才潜能的关键。

  在AI的推动下，公司开始尝试拆解传统岗位，把工作划分为具体任务：哪些任务可以交给AI？剩下的人类部分要哪一些独特技能？然后再将这些任务模块灵活组合，形成不断演化的“角色”。招聘时不再只盯着头衔和学历，而是关注应聘者掌握了哪些技能；内部培养时，也是围绕技能缺口来培训，而非照本宣科强调岗位工作职责。这种转变已经在一些跨国企业萌芽。比如，联合利华等公司成立了内部人才市场，允许员工根据技能参与不同项目；微软（Microsoft）自身也推出了LinkedIn主导的技能培训计划，预见到“2030年目前工作中所需技能将有70%发生改变”。

  “语言要从‘岗位’转为‘技能’。”自由职工平台Upwork的一项研究如此建言管理者。报告说明，很多组织之所以无法释放AI的全部生产力价值，是因为他们把新技术硬塞进了旧有的人才组织方式。企业要在传统与非传统用工模式之间取得平衡，比如引入合同工、自由职业者填补技能空白；更重要的是，要和员工共同创建新的生产力衡量标准，学会用技能和成果而非头衔来描述工作。这些变化听起来抽象，却是当下许多公司的切身痛点：当AI使员工产出翻倍，我们该如何评估他的绩效？当一部分任务交由AI处理，员工的角色定义是否要随之更改？人力资源管理正站在转折点，仿佛要从地心引力切换到太空引力，一切衡量尺度都需要重调。

  微软（Microsoft）报告把这样的组织进化分为三个阶段：“Phase 1：每个员工配备AI助手，提升个人工作效率；Phase 2：人机混编团队，AI智能体成为团队的数字同事，承担特定任务；Phase 3：人类领导、AI执行，人类负责方向与监督，AI智能体自主运行业务流程。”能预见，在相当长一段时期内，不同企业、不同部门会在这三种形态之间交错存在。但大的方向已然明确：AI正从工具变成同事，从辅助边缘走向组织中心。那些率先完成转型的公司，正成为“前沿企业”的样本；而那些因循守旧者，或将被甩出时代洪流。

  “据我们不难发现”，微软（Microsoft）CEO萨提亚·纳德拉在一次内部讲话中直言不讳：“我们要让每一位员工都拥有一个AI助手，就像每人都有一台电脑、一个邮箱一样。” 这句话后来被微软（Microsoft）员工们戏称为“给每个人配个小Iron Man战衣”。玩笑背后，是微软（Microsoft）All in AI的战略雄心。早在2023年3月，微软（Microsoft）就开始内部测试Microsoft 365 Copilot，把这位AI“副驾驶”嵌入Word、Excel、Outlook、Teams等几乎所有办公软件。据微软（Microsoft）亚洲研究院一位工程师透露，很多微软（Microsoft）员工在Email里和Copilot并肩写作，在会议中让Copilot自动生成会议纪要。有人戏称，自从用了Copilot，“开会走神都底气十足，反正AI会记笔记”。这种新奇的工作方式一开始让管理层也颇感意外：AI生成的初稿质量时好时坏，但员工热情高涨，反复提示修正，居然大幅度缩短了完成时间。

  Copilot项目负责人在一次复盘会上透露，部分试点团队的生产率提升了约30%，尤其是在写文档、做报告等“苦差事”上效率倍增。尝到甜头的微软（Microsoft）决定迅速把Copilot推向市场：2023年末，Microsoft 365 Copilot正式商业发布，每用户每月收费30美元。这样的价格不菲的AI助手，很快被证明供不应求。有内部的人偷偷表示，微软（Microsoft）销售团队喜报频传，一些大规模的公司客户毫不犹豫地为上万账号开通了Copilot付费订阅。这背后当然少不了微软（Microsoft）营销的推波助澜，微软（Microsoft）对外反复宣传某些客户的惊艳成果，例如“一家AI原生创业公司将会议时长削减了50%，人均营收提高到原来的2倍”。这一些数据虽未公开具体企业名称，却足够具有说服力：谁不想要这样的“业绩倍增器”呢？

  与微软（Microsoft）的高调推广不同，谷歌（Google）在AI助手上的行事风格显得低调而谨慎。然而，这并不代表谷歌（Google）在这场竞赛中落后。事实上，早在ChatGPT爆红之初，谷歌就已经如芒在背。2022年底，ChatGPT一夜之间吸引千万用户，让这家搜索巨头感受到了前所未有的危机。据说，CEO桑达尔·皮查伊当即在内部发出了“Code Red（红色警报）”，要求各部门把研发重点转向生成式AI，加速现有产品的AI集成。一位谷歌（Google）工程师回忆，那一段时间企业内部的氛围“有点像2000年前后互联网泡沫时，生怕一觉醒来世界变了”。赶工数月后，谷歌（Google）在2023年I/O开发者大会上推出了对标Copilot的Duet AI for Google Workspace，为Gmail、Docs、Sheets等办公应用赋予生成内容的能力。同年下半年，Duet AI以与微软（Microsoft）Copilot相同的价位（每用户每月30美元）面向企业客户开放付费试用。谷歌（Google）的策略很明确：利用自己在搜索和数据方面的优势，打造一个既能生成内容又能帮用户检索知识的全能助手。

  2024年底，谷歌（Google）更进一步发布了一个重量级平台-Google AgentSpace。这个新推出的企业服务号称要将“AI智能体和AI搜索引擎一起带入企业”。简单来说，AgentSpace允许企业部署属于自身个人的定制AI智能体，结合了谷歌（Google）自研的大型模型（Gemini系列）和谷歌顶尖的搜索能力，接入企业内部数据，员工只需一个自然语言提示，就能完成复杂的调研、规划甚至执行任务。谷歌（Google）云AI副总裁苏拉布·蒂瓦里将其描述为“让企业内部知识流动起来”的利器，毕竟据谷歌研究，员工平均要折腾4到6个不同的工具才能得到一个问题的答案。

  试想，在AgentSpace环境下，销售可以直接问：“帮我分析一下本季度客户X的采购历史，并生成一份个性化推销方案。” AI智能体就会自动从CRM、邮件、文件夹中调取信息，列出分析，甚至草拟推销邮件。这种跨系统整合的企业AI“总管”与微软（Microsoft）Copilot单点应用内助手形成了有趣的对比：前者更像企业信息的大总管，后者则是具体办公事务的小能手。未来谁优谁劣，还有待市场检验。但能确定的是，微软（Microsoft）和谷歌这两大巨头正以不同路径，将AI智能体带入主流办公场景，让知识型员工第一次有机会体验“身边有智囊团”的感觉。

  另一边，Meta（前身Facebook）对AI办公助手的探索同样引人注目，只是方式与前两者不一样。Meta过去几年将重心偏移至元宇宙，曾被质疑在AI竞赛中落后半拍。但2023年起，扎克伯格痛定思痛，迅速调整策略，“ALL IN AI”成为Meta的新口号。与其竞争对手不同，Meta选择了开源与自研双管齐下的路线月Meta开源了强大的大语言模型Llama 2，让全世界的开发者和企业都能免费使用、定制自有的AI模型，这一举动被视为对OpenAI封闭策略的釜底抽薪。另一方面，Meta没放弃内部打造自己的AI助手。据知情员工透露，早在2023年年中，Meta就启动了一个名为“Metamate”的内部项目，目标是开发“全球最强的企业AI助手”。这个助手基于Meta的Llama模型训练，专门用于企业内部，目前尚未对公众开放。

  2024年底，Meta高管在内部分享会上透露了Metamate的最新进展：公司工程师和管理层已经日常使用Metamate来协助编码、撰写文档、搜集内部信息。例如，工程师能要求Metamate找出某段代码的bug，市场人能让它总结近期的产品反馈要点。一位参与Metamate开发的工程师表示：“我们大家都希望这个AI像员工的私人教练，随叫随到，解决各种内部问题。”有趣的是，由于追求实用，Meta甚至让Metamate部分接入了OpenAI的GPT-4模型，以弥补自身模型在某些任务上的不足。也就是说，Meta的员工一方面使用自家Llama驱动的AI助手，另一方面也在借力OpenAI的能力，这体现出Meta务实的一面：为提升效率，“外援”AI也未尝不可。Meta内部的人偷偷表示，公司高层对Metamate寄予厚望，甚至提出了“吃自己的狗粮”（dogfooding）的目标：先在Meta内部把AI员工用起来，等打磨成熟后，再考虑商业化输出，让所有企业都能用上Meta的AI助理。不过目前，Metamate还存在一些功能局限，比如无法处理图像视频，无法自动参与日历会议等，在功能丰富度上暂时落后于微软（Microsoft）Copilot和谷歌（Google）的解决方案。即便如此，Meta押注AI的决心不可小觑，2024年他们专门挖来了Salesforce前高管克拉拉·史薇，成立“Business AI”部门，旨在为各行各业提供先进的AI工具。也许在不久的将来，Meta会把Metamate升级为面向企业的商用产品，成为办公AI领域的又一劲敌。

  最后，不得不提到这场“AI副驾”竞赛的策源地-OpenAI公司本身。严格来说，OpenAI并非企业办公软件提供商，但它在这领域的影响力无人可及。毕竟，正是OpenAI的ChatGPT点燃了全民对AI助手的想象，也逼出了微软（Microsoft）、谷歌、Meta的一连串回应动作。迄今为止，ChatGPT仍是许多职场人士日常用得最多的AI工具：OpenAI透露，公开版ChatGPT自推出以来，全球已有超过80%的《财富》500强公司员工注册了账户进行使用。换句话说，即便公司没正式部署AI，员工个人也在自发把ChatGPT当作“编外助手”来用。有人用它润色邮件、翻译资料，有人请它生成代码、整理调研提纲。这种草根应用的热潮给企业管理层出了一道难题：是该全面封杀外部AI以免数据外泄，还是尽早拥抱，将其纳入正规军？2023年初，曾有不少大企业选择了前者，比如美国的银行巨头摩根大通、通信公司Verizon等明令禁止员工使用ChatGPT。但禁止并不可以真正阻止AI的渗透，反而徒增摩擦。

  随着OpenAI在2023年8月推出面向企业的ChatGPT Enterprise版本（提供更严格的数据隐私保护），慢慢的变多公司选择与其合作，而不是对抗。ChatGPT Enterprise一经发布就吸引了包括宝洁、埃森哲等大公司试用，这一些企业发现，与其担心员工暗中用AI，不如光明正大用好AI。例如，管理咨询公司波士顿咨询（BCG）就在内部开放了ChatGPT Enterprise给顾问们，用于初步的方案头脑风暴和资料检索；沃尔玛则开发了自己的“大语言模型操练场”，允许员工在一个受控平台中测试包括GPT-4在内的多种模型，用真实业务提示词试验哪种AI更有效。可以说，OpenAI催生的这股浪潮已经让企业没办法置身事外。就连AI研发实力丰沛雄厚的Meta，也不得不承认旗下员工在某些场景下“会同时使用ChatGPT等其它AI工具来辅助工作”。

  OpenAI本身则在慢慢地加强ChatGPT的“智能体”能力：2023年引入插件功能，让ChatGPT可以自动调用第三方应用执行操作，如下单、分析数据；2024年开放“多模态”能力，能识图能产声，更贴近真人助理。种种迹象显示，OpenAI并不满足于ChatGPT充当一个静态问答机器，而是希望把它打造成真正能“行动”的AI智能体。这些前沿探索固然尚未完全成熟，却预示着未来员工可能不止有一个AI助手，而是能指挥一整个AI智能体团队自动执行复杂任务，届时，一个人将能够实现过去一个小型部门才能完成的工作量。这正是“超能员工”的终极形态，也是所有企业决策者不得不思考的终极问题：当个人产能在AI加持下成倍跃升，我们的管理方式、考核体系以及组织架构，是不是已经准备就绪？

  在一家传统制造企业的人力资源月度会上，人事主管安德鲁正汇报着引入AI后的绩效情况。“生产部这季度用AI优化排产，效率提高了15%，销售部用客户问答Chatbot减轻了一线客服负担，响应时间缩短了30%。” 数据一片飘红，高管们却没有露出多少笑容。CEO沉吟片刻，提出了一个问题：“既然AI帮大家省下这么多时间，为什么没看到创新项目产出同比例增加？省下的时间都去哪儿了？” 会议室一时陷入沉默。没人愿意直说实情：员工们省下的时间，大多又被填满了别的日常杂务，或者干脆淹没在更多会议和Email轰炸中。AI原本承诺要把员工从繁琐中解放出来投入创造性工作，但现实是，工作流程不变、考核指标不变的情况下，AI只是让员工在相同时间内被要求产出更多。正如一位员工无奈的吐槽：“以前领导让我写一份市场分析报告，需要两天，现在有了AI半天搞定，可领导第二天就会丢来另外两个任务。这提高的效率到底是为了谁？” 这番话或许有些情绪化，却点中了当前“AI生产力悖论”的要害，技术在飞速前进，管理和考核方式却裹足不前，甚至将技术红利转化为了更大的员工压力。

  权威数据也在不断验证这种矛盾。Upwork的《从倦怠到平衡：AI强化工作模式》报告数据显示，高达77%的员工表示AI工具至少在某些方面反而降低了他们的生产力，增加了工作负荷。这个出人意料的结果背后，一大原因是“用新技术，走老路子”，企业投入了AI，却没有同步更新工作流程和绩效期望，反而额外堆积了员工的负担。47%正在使用AI的员工坦言：完全不知道怎么样才能实现老板口中那些‘生产力飞跃’的目标。换言之，高层画出了饼，却没给出路，员工只感到手足无措又心力交瘁。另一个令人警醒的数字来自该报告：40%的员工觉得公司在AI方面对自己的要求太苛刻，近三分之一的人甚至表示因为“过度疲惫或过载”打算在半年内离职。要知道，引入AI的初衷本是减少员工负担、提升满意度，如今却出现反效果，这难道不是管理上的巨大讽刺吗？

  更普遍的症结在于绩效考核指标没有与时俱进。在许多企业里，衡量员工表现的刻度依旧停留在工业时代：速度、数量、效率。AI的加入使这些指标表面值猛增，却掩盖了深层次的问题。Upwork调查发现，那些感觉跟不上生产力要求的员工，大多被评估的是“速度和效率”（39%），而不是“策略贡献”（29%）或“创意创新”（24%）。当KPI仍紧盯着产出数量，员工自然倾向于用AI去刷更多低价值的量，而不是冒险花时间去思考战略或创新。这就解释了CEO的困惑：AI省下的时间，并没有自动转化为高价值产出，反而让员工花37%的更多时间在例行行政事务上（Slack的调研数据），因为他们要用这些“琐碎但可量化”的工作来验证自己没闲着。同样，在软件开发领域，如果还以代码行数来评估工程师，那么用Copilot批量生成代码可能抬高指标，却未必真正改进了产品架构和质量。旧的度量体系鼓励了错误的行为，从而错过了AI本应带来的质变。

  管理者的认知与一线员工的感受之间，也存在很明显落差。一项针对高管的调查显示，84%的领导者相信引入AI不会以牺牲员工福祉为代价，但现实中81%的高管在过去一年里却要求员工承担更多工作和职责。领导们自以为给予了足够弹性和支持（90%的高管认为公司已采用更灵活的工作模式），可员工却并不买账：只有60%的全职员工感觉公司真的重视员工福祉。这个“认知差距”直接引发的结果就是员工倦怠和离职意向上升，也埋下了AI推行不力的隐患。因为员工若普遍对现状不满，又怎会有心思去拥抱新工具、学习新技能呢？更何况，不少员工对于使用AI还有顾虑，比如数据隐私和结果可信度等。Slack的调研指出，安全和隐私担忧是限制员工使用AI的最主要的原因，其次是对AI输出质量的不信任。很多公司并未及时制定AI使用指南（有将近两成企业甚至绝对没有关政策），导致员工要么偷偷用、提心吊胆，要么干脆不用。这种管理上的滞后同样让AI价值大打折扣：两位数的投资，可能换不来个位数的产出提升，反倒让员工埋怨不断。

  或许有人会说，企业对AI寄予厚望无可厚非，员工一开始有阵痛也属正常，毕竟“磨合”总要时间。但问题就在于，一些领导者并没有真正意识到旧有管理范式需要相应升级。他们一边要求员工“大胆用AI，提高创造力”，一边考核时仍然沿用老KPI、一味盯着短期效率。这种错位让基层管理者和员工无所适从，只好或者应付了事，或者在表面数据上做文章。某网络公司的产品经理透露，他们团队引入AI后，上级要求周报里必须体现“AI赋能成果”，逼得团队不得不罗列一些并无实质意义的数字，比如“用AI生成头脑风暴点子50条”“AI辅助UI设计出稿10份”。实际上这些成果很多并未真正被采用，但为了交差，只好“用AI来演戏”。

  更有甚者，一些团队慢慢的出现对使用AI的隐性惩罚：员工担心如果产出过快，会被质疑工作不饱和，甚至听说别的部门有同事因为AI接管了大部分工作内容而被裁员。于是他们宁可放慢节奏，或者把省下的时间表面上填满，以迎合传统绩效观。而那些真正尝试用AI实现突破、却暂时无法用数字量化的人，反而因为缺少即时“政绩”而在考核中吃亏。短视的绩效压力犹如一把达摩克利斯之剑，高悬在员工头顶，令AI赋能的长远收益难以落地。

  “管理悖论”可以被总结为：AI让员工有了如虎添翼的能力，但很多企业依然沿用老办法考核这只‘老虎’，最后反而让翅膀的力量被浪费，甚至把老虎折腾得筋疲力尽。企业希望看到超能员工脱颖而出，却没给他们相应的土壤和养分。一种原因是技术的日新月异，一种原因是管理的固步自封，这种张力日积月累，若不加以解决，AI的光芒终将黯然失色，甚至引发员工的集体反弹。所幸，慢慢的变多有远见的组织已经意识到了这一点，开始反思并革命现有的绩效管理体系。

  公元前544年，孙武在《孙子兵法》中写道：“知己知彼，百战不殆。”若借用此意于当今职场，或可改作：“知人善任，人机皆旺。”要驾驭AI这个强力盟友，组织首先要懂得重新“识人”和“用人”。所谓“超能员工 (Super-powered Employee)”，并不是简单指工作效率奇高的个人，而是指善于驾驭AI智能体、将人机智能合一创造出超凡业绩的新时代人才。衡量这样的人才，旧标尺已然失灵，需要树立一套全新的评判标准。在这一场“绩效革命”中，企业正尝试从以下几个方面重塑自我：角色定位、技能培养、考核激励和组织架构。

  首先，角色定位：每位员工都将成为“AI团队的领导”。微软（Microsoft）报告提出，“每个员工都将成为智能体主管 (Agent Boss)”。这在某种程度上预示着，无论你的职级多低、专业多窄，你都可能同时管理着若干个AI智能体为你服务。这听起来很夸张，实际上慢慢的开始发生。在一些领先企业中，员工每天要与AI讨论、让AI执行子任务、检查AI结果，俨然把AI当成了助手甚至下属。哈佛商学院教授卡里姆·拉卡尼等专家预测，未来的职场人必须像勇于探索商业模式的公司CEO一样思考，带领由人和AI组成的团队快速试错、迭代。这种转变要求员工具备不同以往的能力组合：不仅要有专业领域的硬技能，还要掌握“软硬结合”的AI技能，例如如何挑选和调用合适的AI工具，如何给AI下指令（提示工程，Prompt Engineering），如何审阅AI输出并进行纠偏（这被称为“监督智商 (Oversight IQ)”）。这些能力将决定一个人在AI时代的职场高度。

  如果说过去Excel用得6不6、PPT做得漂不漂亮会影响升职，现在则要看你是否善于与AI共创。微软（Microsoft）报告的调研发现，目前领导者群体在这方面明显领先于普通员工：67%的领导者表示对AI智能体很熟悉，而员工中仅有40%具备类似熟悉度。领导者还更倾向于视AI为“思维伙伴”而非简单工具。这种差距意味着组织必须帮助更多普通员工完成心态和技能的升级，使之真正胜任“AI团队领导”的新角色。

  那么，企业具体可以怎么做？这引出了第二点：技能培养：建立“人机协作”的新技能框架。一些超前的组织慢慢的开始把AI技能纳入核心人才发展计划。例如，微软（Microsoft）联合领英发起了全球AI技能提升项目，为员工提供关于提示工程、AI基础原理等微课程，鼓励人人考取“AI素养”徽章。FullStack HR的专家也建议，招聘时应开始关注候选人有没有“与AI结对编程”的经验，培训时加入AI代码审查、安全使用AI等内容，绩效评估时认可员工在AI协作中的贡献。换言之，把AI相关技能从“可选项”变成“必选项”。具体技能包括：如何有效迭代提示、何时该信任AI何时需人工复核、如何将任务拆解给不同AI智能体等。这些能力目前很多员工是靠摸索获得，企业有责任系统性地传授。正如一位人力总监所言：“我们不会让新员工不培训就直接上生产线，同理，也不能指望他们天生会用AI工作。” 未来有极大几率会出现专门的岗位如“AI培训师”“人机协作教练”，帮助员工快速掌握AI使用技巧。事实上，根据微软（Microsoft）调研，超过95%的“前沿企业”已经在考虑增设类似AI培训师、数据分析师、AI安全专员、AI智能体专家等新职位。企业要搭建起一个全面的AI技能培养生态，从新人入职培训到在职进修，都融入AI元素，使员工持续成长为“人机双擅”的全能型人才。

  当员工技能跟上了，绩效考核就必须与之匹配，即第三点：考核激励：从过程导向转向成果与价值导向。过去衡量一个员工的贡献，常常看TA亲手做了多少事；而在AI参与后，很多价值是通过人机合作创造的。一名营业销售人员可能花半小时让AI生成了100条创意文案，然后自己精选润色出1条绝妙方案，他亲手写的字也许不多，但产出价值极高。旧的考核如果只盯字数、工时，就完全忽略了他的贡献。因此，绩效革命要求我们重新定义“产出”。IG集团引入Anthropic的Claude模型后，创造了“生产力提升100%，每周为分析师节省70工时，3个月内ROI翻倍”的佳绩。如此亮眼的结果背后，该公司人力团队采取了一系列创新举措，其中就包括设定全新的过程指标如“人均提示次数”、“AI辅助达成目标的周期时间”，并将其纳入绩效仪表板。这些指标反映员工使用AI的积极程度和效率，而非传统的工作量。当管理层关注这些新指标，员工自然更有动力去精进AI技能、提高AI使用率。

  同样地，在GitHub推出Copilot代码补全工具后，一些前沿开发团队开始调整绩效考核，弱化“代码行数”考核，强调代码质量、架构设计和AI协作能力。他们甚至为此调整了晋升标准：不再奖励写最多代码的人，而是奖励“与AI配合写出最优解”的人。这一改变传递出明确信号：AI不是用来卷出更多代码，而是用来产出更好的代码。总而言之，考核要从过去的量化过程转向量化价值，无论这价值是由人独立完成还是人机协作完成。

  激励措施上，也应做出相应革新。比如，一些公司开始考虑将因AI提效而节省的时间，以弹性休假或创新项目时间的形式返还给员工，奖励他们将这部分时间投入学习提升或创造性工作，而不是简单给他们更多常规任务。这类似于谷歌当年的“20%自由项目时间”政策，只不过背景从互联网延伸到了AI。又比如，有公司尝试在绩效奖金中加入“AI加值”系数：团队若善用AI达成了原本无法企及的目标，能够得到额外奖励。这样的激励导向很清晰，鼓励员工大胆拥抱AI、驾驭AI，而非消极抵触。因为只有当员工相信用AI提高质量比单纯提高数量更受嘉奖时，他们才会真正把注意力从“怎么做快”转向“怎么做好”。

  最后，组织架构和分工也需要做出革命性调整，以支撑上述所有变化。回忆工业革命时代，机器出现后，工厂组织从手工作坊进化为流水线，诞生了车间管理、质量管理的新体系。同理，在AI全面融入知识工作的未来，组织架构势必要做“大手术”。微软（Microsoft）报告预测，许多公司将成立“智能资源 (Intelligence Resources)部门”或干脆将HR（人力资源）与IT融合，设立新的首席角色如“首席资源官 (Chief Resources Officer)”来专责管理人力+AI的混合团队。这个设想其实已经有了先行者。

  IBM的首席人力官尼克尔·拉莫罗就宣布，IBM正致力于成为“AI优先的企业”，并首先在HR内部进行了变革：他们引入了自家研发的对话AI“watsonx Orchestrate”作为HR助理，用AI自动处理了94%的员工常见咨询，满意度（NPS）高达+74。同时大胆关闭了原有人力咨询热线，倒逼员工适应AI助手，并把一批HR员工转型为“智能体治理员 (Agent Governors)”，专门负责训练、监督AI的表现。

  IBM还制定了HR职能的AI成熟度路线图：从自助-辅助-预测-自主。一系列激进举措，成效斐然，又不失审慎（比如设置了AI决策的伦理审查点）。IBM的案例说明，大企业可完全在组织内部培养“AI管家”型的人才和团队，来协调人机分工、优化AI配置比例。未来类似的职位可能遍地开花：比如市场部会有“AI内容官”监督生成式AI的输出是不是满足品牌调性；客服部会有“AI对话设计师”持续改进AI客服脚本；研发部门可能诞生“多智能体系统架构师”，专门搭建一群AI Agent协同工作的流程。

  事实上，微软（Microsoft）调研中有28%的经理人表示正在考虑招聘“AI团队主管”，32%计划在未来一年内增聘“AI智能体专家”来设计和优化AI智能体。管理层普遍预计，再过五年，他们的团队日常将涉及大量重塑业务流程以适应AI（占比38%）、构建多智能体系统执行复杂任务（42%）、训练AI智能体（41%）、以及管理监督AI智能体（36%）。这样的职能在传统组织架构中是不存在的，一定要通过架构调整和新增岗位来实现。

  组织架构的变化还意味着权力和协作关系的重组。当AI承担更多基础性工作，层级式审批流程可能被压缩，决策可以更快推进；当一个人能带多台“AI机器人”，团队规模或许可以更小更精悍，中层管理者需要管的人变少，但要管的“智能体”变多；当不同部门都接入统一的AI平台，跨部门协作成本可能降低，中间壁垒被AI打通，矩阵型组织或项目制组织会更普遍。能预见，在AI的驱动下，公司的组织图谱（Org Chart）将从按职能划分转向按任务和项目划分，灵活组建和解散。微软（Microsoft）甚至创造了一个新词：“Work Chart”，即围绕要完成的工作任务来组织人力与AI资源，而不再完全依赖传统的科层划分。组织将更像一个有机网络，员工将更像一个个“项目领主”带着自己的AI助手纵横捭阖。在这样的场景里，今天我们视为理所当然的很多管理流程、激励机制都需要推倒重来。从某一种意义上说，企业正迎来一次“自我革命”，就像凤凰涅槃，旧的部分被烧毁，新的秩序才得以诞生。

  当然，任何革命都不可能一蹴而就，更何况牵涉人的因素。在推动绩效革命的过程中，企业还需要警惕一些风险和拿捏好分寸。比如，如何平衡人工决策和AI决策？哪些场景下必须人说了算（出于道德或偏好考虑），哪些场景下可以完全放心交给AI？如何防范AI偏见、错误对绩效评价的干扰，建立必要的审校机制？又比如，当“超能员工”出现后，会否拉大人与人之间的差距，企业是否有责任防止少数AI高手垄断功劳、多数人被边缘化的局面？这些都需要在实践中不断摸索调整。绩效革命的本质，不是让人彻底让位于AI，而是让懂AI、善用AI的人获得应有的舞台。正如Slack公司调查所揭示的：使用AI的员工在各项敬业度和体验指标上全面领先于未使用者，他们工作更投入、压力更小、对未来更乐观。AI用得好的团队，成员之间往往形成了良性竞争与分享氛围：谁发现了新的高效提示，谁就分享给大家一起用；谁让AI踩了坑，马上总结经验引以为戒。这种“人机共进、团队共成长”的新文化，正是绩效革命的应有之义。它超越了简单的量化指标，而将组织引向一个更高层次的追求：如何释放每个人的创造力，让AI成为激发人类潜能的火花，而非替代品。

  在一份内部交流稿中，微软（Microsoft）的一位高管写下了这样一句话：“技术的意义在于拓展人性的边界，而非局限人性的发挥。”这句话用在“超能员工”身上再恰当不过。AI时代的员工，不应被视为流水线上被加速的螺丝钉，而应被视为驾驶着新型载具的先锋。这个载具可以是Copilot，可以是ChatGPT，可以是尚未面世的任何AI智能体，但方向盘仍在员工自己手中，组织要做的就是重新规划赛道、刷新里程表，并为他们喝彩加油。AI本身并不会自动催生“超能员工”，只有当管理者敢于打破陈规、重塑规则，才能让员工真正超能。正如古语所言，“日新者日进，不日新者必日退”。AI革命的大潮中，没有哪个组织能置身事外。迈出了这一步，也许就能迎来凤凰涅槃、浴火重生的绚烂；止步不前，则可能在时代的洪流中逐渐失去光彩。至于最终每家企业能否孕育出怎样的“超能员工”，则有待时间去检验和书写。变革的画卷已展开，悬念仍在继续蔓延……我们拭目以待。