大家明明都在用AI,为什么公司一推动AI提效,就没人愿意配合?

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大家私下都在用AI,公司一推动却遇到阻力。问题不只在AI能干多少活,更在提效后任务怎么分、谁负责、省下的时间归谁。本文结合真实经历,从产品经理视角拆解公司推动AI前要想清楚的问题。

最近我参加了一场辩论,题目是:AI该替人干活,还是让人更能干?

正方说,替代就是技术进步的一部分,想拦也拦不住。反方说,人的价值不在干活,而在负责,AI更应该帮人提升能力。

辩到最后,谁也没说服谁。可我听完的第一反应是:这两个选项,好像本来就不冲突。

AI接手一部分重复工作,可以提高产出,也能给人省出时间。这么看,让AI替人干一部分活,本来就可能让人更能干。

可一想到上一家公司推动AI的经历,我发现现实里的问题不只是“谁来干活”。AI干完以后,任务怎么分、谁来判断、出了错谁负责,省下来的时间又归谁,这些问题一个都绕不过去。

一、AI替人干活,和让人更能干,并不矛盾

当时,公司成立了一个AI推动小组。因为接触过不少AI工具,研究了不少的提示词,我也成了小组成员。

领导给我们的第一个任务,是把所有同事手里的工作列出来:平时要做哪些事,每件事大概花多长时间,AI能帮到什么程度。最后再分成三类:AI可以直接完成的重复工作;AI先做、人再检查和调整的工作;以及暂时还离不开人的工作。

领导还在表格最后留了一列,让大家填写:如果AI省下了这部分时间,你准备拿它去做什么更有价值的事?

没想到,收集信息的第一步就卡住了

这张共享表在部门内部公开,谁填了什么任务、花了多少时间、准备拿省下来的时间做什么,所有人都能看到。很多同事不太愿意填。最常听到的一句话是:“我的工作里没什么能用AI的,大部分还是得自己做;就算用了AI,AI也只是辅助,工作还是自己完成。”

可私下聊起来,我发现不少人其实已经在用AI写文案、整理资料、处理文档。

为什么一个人会主动用AI,却不愿意配合公司推动AI?

我最熟的一位工作搭子说了两个原因:一是怕公司发现自己的很多工作可以交给AI,岗位会受影响;二是怕AI提效以后,省下来的不是自己的时间,而是换来更多的活。

二、员工想轻松一点,公司想提高产出

公司推动AI遇到阻力后,我就在想:这种情况只发生在我们公司吗?

后来,我问了几位在其他公司工作的朋友。一位做UI设计的朋友告诉我,他们公司也在推AI,而且已经把使用AI写进了设计流程。

设计师接到需求以后,不能马上开始画界面,而是要先跟AI聊一轮,让AI帮忙分析需求、打开思路,再确定设计方向。方案做完后,还要重新交给AI检查问题和可以优化的地方。来回几轮后,方案才能定稿。

跟我们公司后来要求用AI输出Markdown版PRD相比,这种做法走得更深一些。AI不只是处理最后的文件格式,而是直接出现在需求分析、方案发散和设计检查这些步骤里。

在我接触的这两家公司里,推动AI都是从改变员工的工作方式开始的。公司先规定大家要在哪些环节使用AI,却很少先问:公司的业务和产品,能不能因为AI 多出一些以前没有的能力?

一个朋友的反馈当然代表不了所有公司,但至少说明,这种做法不只出现在我们公司。

如果把公司推动AI当成一款内部产品,员工和管理者其实是两类很不一样的用户。员工是每天要用的人,管理者是决定要不要推、最后看结果的人。面对同一套AI,双方想要的东西并不一样。

员工自己用AI,想法很直接:文案写快一点,资料整理轻松一点,做设计时多几个思路。而省下来的时间怎么用,自己还能做主,选择权在自己手中。

公司推动AI,更关心的通常是能不能提高产出、降低成本、缩短交付时间。如果设计师用了AI,原来的工作一样没少,还多了几轮对话、检查和汇报,那员工感受到的可能不是“我更能干了”,而是流程里又多了几道必须完成的步骤。

那张公开表格也一样。管理者看到的可能是一张AI机会清单,员工看到的却可能是一份公开的岗位体检报告。

当然,这不代表领导一定准备裁员。让大家去想“更有价值的事”,至少说明公司还希望大家把时间用到别的地方。可让员工在表格里写一个设想,和给出一套能让人真正放心的安排,还是两回事。

看到微软与LinkedIn的一项调查显示,78%的职场AI用户会使用公司没有提供的 AI 工具;52% 不愿承认自己在重要任务中使用 AI,53% 担心这会让自己显得可以被替代。

这组数据不能说明每个人把使用AI这件事藏起来的原因都一样,但它至少说明,员工自己用AI和公司统一推AI,真的不是一回事。前者想解决的是“怎么让我轻松一点”,后者还会影响工作怎么被评价、怎么被分配、怎么被管理。

很多员工并不抗拒AI,他们更担心的是:提效以后,自己的岗位、工作量和省下来的时间会怎么变。

三、AI 替代的通常不是一个人,而是工作中的某些任务

聊AI会不会抢走工作时,我们很容易把“任务”和“岗位”混在一起。

一个岗位里,往往塞着很多不同的活。产品经理要收集需求、访谈用户、整理信息、写文档、画流程、协调资源、组织评审。AI能写一部分 PRD,不等于它已经能做完产品经理的所有工作。

以客服为例,AI可以回答“物流到哪了”“怎么申请退货”“优惠活动有什么规则”这类标准问题。但碰到包裹丢失、赔偿争议,或者情绪很激烈的投诉,还是需要人去了解具体情况、协调资源、作出判断。

AI接走了简单问题,客服也不会就此没活干。反而是那些更麻烦的异常情况被留给了人,同时还会多出检查AI回答、补充知识、纠正错误和处理系统故障这些新工作。

所以,活并没有完全消失,只是换了地方:标准问题少了,异常处理和系统维护多了,人的工作量和工作难度也不一定会一起下降。

公司该问的,不只是“这个岗位能不能被替代”,而是哪些事情可以放心交给AI,哪些仍然需要业务经验和人的判断,AI搞不定的时候又由谁接手。

四、“做更有价值的事”,为什么仍然没有说服员工?

表格最后一列其实问得没错:如果AI帮你省了时间,你可以去做什么更有价值的事?

问题是“更有价值”这四个字没有说清三件事:对谁更有价值,谁来决定,以及员工能得到什么。

AI每周省下来的五个小时,可以拿去研究用户、学习新能力,或者解决那些一直没时间处理的问题;也可以只是让员工在同样的时间里多交几份文档、多接几个项目。两种情况都叫提高产出,员工的感受却完全不一样。

所以,公司得先把这笔账说清楚:省下来的时间会不会留一部分给学习和试错?工作量和KPI会不会跟着涨?岗位发生变化以后,有没有转型的机会?光让员工在表格里写一句“更有价值的事”,很难让人真正放心。

后来在人人都是产品经理读到《鸳鸯锅:一个汽车工人的消失》,我又想到一种容易被忽略的阻力:员工不愿意配合,不一定是因为不想学,也可能是公司教的东西,离他眼前要做的工作太远。

员工想先知道的,可能只是“它能不能帮我整理这份文档”或者“能不能提前发现这张页面的问题”。可培训一上来就讲模型、智能体和环境配置。员工还没尝到AI 带来的第一次好处,就得先花时间学新概念、改旧习惯,还要证明自己确实用过AI。

这和做产品时的新手引导很像。用户还没看到好处,就先遇到一堆门槛,很容易在第一步就放弃。如果公司真想让员工用起来,更合适的办法是从大家熟悉的一件小事开始,先让人看到一次实实在在的帮助,再慢慢走向更复杂的协作。

当然,员工不配合也可能有其他原因。比如工作很依赖业务背景,AI给出的东西要反复检查,或者会碰到隐私和公司数据。有人把自己使用AI的事藏起来,也可能只是怕被认为偷懒。岗位风险、质量问题、安全责任和学习成本,很多时候是混在一起的。

五、从 Word 转成 Markdown,不等于公司真正用上了AI

我们最后落地的东西不多,其中一个是给产品经理使用的PRD文档Skill。它由小组里的产品岗位成员主导,我参与了提示词优化。

后来领导要求,拿去做需求评审的文档必须通过这个Skill输出,而且要输出 Markdown格式。但不少同事还是照原来的习惯,用Word写PRD。只有领导追问时,才把Word文档交给AI转成Markdown。

表面上看,大家完成了要求;实际上,原来的工作方式几乎没变。AI做的只是格式转换,Markdown反而成了一种很容易检查的“使用证明”。

让员工交一份AI生成的文件,只能证明工具被用过,不能证明工作真的变了。

把这些经历放在一起看,我现在会把公司使用AI分成三个层次。

  • 第一层是工具层:员工有没有使用AI,最后交的文件是不是规定的格式。
  • 第二层是流程层:AI 有没有改变大家理解需求、评审方案和完成交付的方式。
  • 第三层是业务/产品层:AI有没有让产品长出新能力,或者让用户用新的方式完成任务。

Word转Markdown基本还停在第一层。朋友公司的做法把AI放进了设计前后的固定步骤,已经碰到了第二层。到了第三层,问题就不再是员工有没有按要求使用工具,而是用户能不能得到以前没有的服务。

很多公司一提到AI,第一反应都是让员工先用起来,提高现有产出。为什么?因为盘点员工手里的工作更快,也比较好量化。可如果要思考产品能因为AI多出什么新能力,就得重新研究用户需求、调整产品方向,还要承担更大的不确定性。

如果公司只要求员工改变,自己的目标、流程和产品都不变,那AI 型的成本就会更多地落在员工身上。

公司推动AI,不能只盯着员工多做了多少,还要看业务和产品多出了什么新能力。

比如,AI能不能让用户用自然语言完成原本很复杂的操作?能不能根据用户当时的情况提供不同的服务?能不能让产品不只是给用户一个工具,而是直接帮他完成一整段任务?这些问题,比“能不能多写几份文档”更值得公司花时间去想。

六、推动AI前,先回答五个问题

如果重新做一次任务盘点,我不会一上来就把工作分成“AI可替代、人机协作、无法替代”三类。我会先问五个问题。

第一,为什么要做。这件事到底想解决什么问题?AI能给公司、员工和产品用户分别带来什么?如果只有公司能说清收益,员工看到的却只是新增步骤,那推动从一开始就会失衡。

第二,AI到底改了哪一步。它只是换了文件格式、接手一个小步骤,还是改了整条工作路径?员工第一次感受到好处会发生在哪里?Word转Markdown和重做一条工作流程,虽然都用了AI,意义却完全不同。

第三,谁有最后决定权。AI给出的结果,谁能修改、拒绝或者叫停?原本最懂业务的人,能不能参与设计新的流程?如果员工要为结果负责,就不能把他的判断权拿走。

第四,出了错谁来接。AI回答错了,谁负责发现、解释和纠正?用了自动化以后,还会多出检查、维护和处理异常的工作。“最后由人负责”不能只是一句兜底的话。

第五,省下来的时间怎么分。是拿去增加产量、提高质量、学习新能力,还是尝试新的产品机会?工作量和考核会怎么变?员工能得到什么?

这些问题,不应该等到推广遇阻以后再回答。更实际的做法,是先请真正做这件事的员工一起来梳理流程,挑一个边界清楚的任务做小范围试点,并提前说好要看哪些结果。

以PRD-Skill为例,不应该只看“有没有使用”或者“是不是Markdown”。更值得看的,是需求遗漏有没有变少、评审时间有没有变化、问题是不是更早暴露、返工有没有下降。试过以后,再根据这些结果决定扩大、调整还是停止,而不是把使用次数当成成功。

绕了一圈,再回到最初的辩题:AI应该替人干活,还是让人更能干?

我的答案还是一样:这不是一道二选一。

AI当然可以替人完成那些适合标准化的工作,也可以让人获得以前没有的能力。人的价值不在于坚持手工做完每一步,但也不能最后只剩下一句“出了问题你负责”。如果一个人要承担结果,却不能参与定目标、做判断,也分不到技术带来的好处,那所谓“让人更能干”,最后很可能只是让人承担更多。

从产品经理的角度看,公司推AI,也应该像做一款产品。先弄清楚它到底在帮谁、解决什么问题,再看它要改哪一步、谁做决定、出了错谁负责,省下来的时间又归谁。

最后要选的,不只是让AI多干多少活,也不是是把它变成一件催着员工多产出的工具,而是借它重新设计一种能让公司、员工和用户最终都得到实际价值的工作方式。

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