调查显示，AI 提升生产力也让管理者更难评估员工

公司正在为员工提供 AI 工具，以提高他们的工作效率，但这些工具似乎也给管理者带来了新的问题。

根据一项 Nielsen 调查，超过半数的高管表示，采用 AI 后，他们发现评估员工工作变得更难。这项调查覆盖七个国家的 1,700 名董事和高级经理，由工作管理公司 Monday.com 委托开展。原因在于，如今员工的许多成果都经过润色后出现在经理的收件箱里，导致经理难以分辨其中有多少出自员工，又有多少由 AI 生成。因此，近半数经理表示，他们花在审查和指导团队成果上的时间比过去更多。

这并不是说管理者对 AI 不满意。事实上，情况恰恰相反：接受调查的经理中，94% 表示他们很期待利用 AI 改进工作，许多人也有信心知道该在哪些地方使用 AI，才能发挥最大价值。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 年代互联网兴起初期的情景。她表示，人们在 AI 身上看到了类似的“魔力”。

她告诉 TechCrunch，问题仅仅在于 AI 的发展速度超过了企业的适应速度。Levi 表示：“AI 对[管理者]个人而言非常好用，但他们作为管理者还有另一种角色。他们还需要推动整个组织……他们面临的困难是因为 AI 的发展速度就是快于组织流程。”

管理者也在重新考虑如何评判团队：78% 的受访者表示，采用 AI 后，他们改变了评估员工的方式，更看重员工创建提示词、决定将哪些任务交给 AI，以及尝试新工作方式的能力。

但如果管理者难以轻易判断员工的工作有多少由 AI 生成，又能多公平地评判员工？如果管理者自己也越来越依赖 AI 来做出这些判断，又会怎样？调查发现，46% 的经理会借助 AI 为决策提供参考，39% 的高管则使用 AI 起草绩效评估。

考虑到大语言模型的本质是预测机器，而且往往会重复训练数据中存在的人类模式，这种做法可能会给评估流程带来比以往更多的偏见。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对个人分别评分的情况下”，大语言模型对绩效的评判往往与人类相似。2025 年初的一篇研究论文发现，AI 模型可能会歧视黑人男性候选人，而且“表现出显著偏见，这些偏见在不同社会群体中的方向和程度各不相同”。

当我问 Levi，使用 AI 来评估员工表现是否会给流程引入外部偏见时，她表示，企业尚未找到应对此类问题的方法。

AI 也在改变管理者每天的工作内容。总得有人决定把哪些任务交给 AI 智能体，检查它们的产出，并在出现问题时介入。报告指出，这种监督工作可能会成为新一层“隐形劳动”。

软件本身正变得越来越难以管理。57%的管理者表示，他们的组织如今使用的工具比以前更多；约51%表示，自采用 AI 以来，这些工具之间的相互依赖性更强，也更加集中。只有29%的人认为自己的 AI 基础设施已实现全面优化和集中管理。

Levi 表示，企业原本预计 AI 会帮助精简软件技术栈。相反，随着员工采用公司批准系统之外的工具，他们不得不应对更多应用、集成，以及未经批准的 AI 使用。

“管理者在2025年结束时，原本觉得他们会整合工具，实际上会减少软件数量。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，而且这种情况还没有停止 […]。”

随着企业部署能够自主采取行动的 AI 代理，对管控的需求似乎也日益迫切。调查发现，58%的管理者预计，未来一年内他们要监督的 AI 代理数量将超过人类员工；46%的人担心会失去对这些代理行为的控制。

此外，人们也相当担心要为 AI 做出的决定承担责任（35%的受访者表示有此顾虑），因为 LLM 仍在很大程度上难以预测。“他们不希望自己的代理完全自主，”Levi 解释说，管理者希望在处理关键任务和决策时，有人参与其中，并由 AI 征询意见。

从本质上看，报告结果表明，采用 AI 日益成为一个治理问题，同时也是提升生产力的机遇。如果没有妥善的流程和基础设施来应对，管理者似乎正疲于应付，努力让各项工作继续运转。

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Ram 是一名金融与科技记者兼编辑。他曾在 Reuters 和 Acuris Global 报道北美和欧洲的并购、股票、监管新闻及债务市场，也曾撰写有关旅游、娱乐和图书的文章。

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