调查显示：AI 提升生产力，却给管理者带来评估与治理难题

公司正在给员工提供 AI 工具以提高生产力，但这些工具似乎正在给他们的管理者带来新的问题。

根据 Nielsen 对七个国家 1,700 名董事和高级管理人员的调查，超过一半的高层领导表示，在采用 AI 后，他们发现评估员工的工作变得更加困难。该调查由工作管理公司 Monday.com 委托进行。原因是员工的大部分产出现在都以润色后的形式出现在管理者的收件箱中，使得很难分辨有多少来自员工、有多少来自 AI。结果，近一半的管理者表示，他们花在审查和指导团队产出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，许多人相信自己知道在哪里使用 AI 才能获得最大价值。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，称人们从 AI 中看到了类似的“魔力”。

但她告诉 TechCrunch，问题很简单：AI 的发展速度快于公司的适应速度。“AI 对（管理者）个人来说效果很好，但他们作为管理者还有不同的角色。他们还需要推动组织……他们的挣扎（源于）这样一个事实：AI 的发展速度就是快于组织流程，”Levi 说。

管理者们也在重新思考如何评判他们的团队：78% 的受访者表示，他们在采用 AI 后改变了对员工的评估方式，更加看重员工创建提示词的能力、决定将哪些任务交给 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是由 AI 完成时，对员工的评判能有多公平？而且，如果管理者自己越来越依赖 AI 来做出这些判断呢？调查发现，46% 的管理者使用 AI 来帮助其决策，39% 的领导者使用 AI 来起草绩效评估。

这种做法有可能在评估过程中引入比平时更多的偏见，因为 LLM 本质上就是预测机器，倾向于重复其训练数据中发现的人类模式。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，并且“表现出显著的偏见，其方向和程度在不同社会群体之间有所不同。”

当我问 Levi，使用 AI 来参与评判人们的绩效是否会给这一过程引入外部偏见时，她说公司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。必须有人来决定把哪些任务交给 AI 智能体、检查它们产出的内容，并在出错时介入。报告认为，这种监督可能构成一层新的“隐形劳动”。

软件本身正变得越来越难以管理。57%的管理者表示，他们所在组织目前流通使用的工具比以往更多，约51%的人表示，自采用AI以来，他们的工具变得更加相互依赖、更加集中。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。然而，实际情况是，随着员工采用公司批准系统之外的工具，他们要应对更多的应用、集成以及影子AI使用问题。

“管理者在2025年结束时，其实还抱着他们会整合工具的想法；他们会减少软件数量。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，他们监管的AI智能体数量将超过人类员工，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做出的决策承担责任（35%的受访者如此表示），因为大语言模型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，AI能让人类参与并征询意见。

从本质上讲，报告的研究结果表明，AI的采用正日益成为与提升生产力机遇并存的治理问题。如果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。

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Ram是一名金融和科技记者兼编辑。他曾在路透社和Acuris Global报道北美和欧洲的并购、股票、监管新闻和债券市场，也撰写过关于旅行、旅游、娱乐和书籍的文章。

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