【人效笔记 W10】2026 效能全景：智能体、出海与“离线权”

△ 盖雅B-TOP 人效提升模型

「B-TOP」人效提升模型，是盖雅人效研究院经过方法论研究及案例萃取提出的人效提升模式。

• B（Business），业务效能。通常指企业的业务方向、战略选择。这是做人效的前提。

• T（Technology），工具效能。新质生产力、数字化、机器换人、AI赋能工作，新技术生产工具的升级。

• O（Organization），组织效能。流程优化、组织设计等和组织能力有关的内容。

• P（People）：劳动力效能。劳动力的数量、成本、结构、技能、动能、时间六因子。

这是我们认为的、和企业人效提升高度相关的四个要素。我会把每周阅读思考中和和这个要素相关的内容，整理成笔记，在这个专题与大家共享。

以下是本周的阅读思考笔记。

「B-TOP」之「业务效能」

• 从“降本”到“增长”：AI战略的重心转移
  

2025-2026年，高效能企业不再仅将 AI 视为降低成本的工具，而是将其作为收入增长和商业模式创新的核心驱动力。

麦肯锡调研显示，高绩效企业更倾向于设定“增长”与“创新”为 AI 核心目标，而非单纯的“效率”。

来源: The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation 思考: 真正的“高人效”不是省出来的，而是赚出来的。如果 AI 只是让企业变得“更便宜”，那它只是工具；如果 AI 让企业变得“更值钱”，那才是战略。

• 出海 3.0：从“产品出海”到“供应链与合规出海”
  

2026 年，中国企业出海进入“深水区”。单纯的跨境电商“卖货”模式遭遇关税与合规的双重夹击（如欧盟 CBAM 碳关税全面实施）。活下来的企业正在从“输出产品”转向“输出供应链”和“本地化运营”。

IMD 商学院指出，2026 年的胜负手在于是否能在海外建立合规的、抗风险的本地化组织。

来源: China’s 2026 playbook: Redefining global tech industry and governance 思考: 出海的尽头是“本地化”。现在的效能挑战，不再是把中国的高效简单复制出去，而是如何在遵守当地严苛法律（如 GDPR、ESG）的前提下，用中国的供应链韧性去重构当地的商业效率

「B-TOP」之「工具效能」相关

• 从“对话”到“执行”：OpenAI Operator 与 Google Jarvis 的对决
  

2026 年，AI 彻底告别了“聊天框”时代。OpenAI 的Operator和 Google 的Jarvis成为职场标配。Operator 具备“全系统操作”能力，能自主打开 Excel、制作 PPT 并发送 Slack；而 Jarvis 则深耕浏览器，实现极速的网页任务自动化。

McKinsey 预计，这种“自主执行”能力在 2026 年将自动化掉 45% 的中层管理行政任务。

来源: The 2026 AI Agent Showdown: OpenAI’s Operator vs. Google’s Jarvis 思考: 2026 年的效能分水岭在于“代理化率”。衡量一家公司数字化的标准，不再是拥有多少系统，而是有多少流程可以交给 Operator 或 Jarvis 这种“执行级” Agent 闭环处理。这标志着“手动计算”时代的终结。

• 被高估的“替代”与被低估的“摩擦”：观察暴露度
  

Anthropic 最新研究提出了“观察暴露度” (Observed Exposure) 概念，发现 AI 的实际应用率 (Actual Usage) 远低于理论可行性。

尽管大模型在理论上能接管大量任务，但受限于企业流程、合规与信任成本，真正的“替代”尚未大规模发生。

来源: Labor market impacts of AI 思考 : 效能提升的瓶颈已从“模型能力”转移到了“落地摩擦”。2026 年，CIO 的核心 KPI 不应是“引进了多少模型”，而是“消除了多少阻碍 AI 进入工作流的卡点”。

「B-TOP」之「组织效能」相关

• 组织敏捷性：平衡“稳定”与“灵活”
  

德勤 2025 全球人力资本趋势报告指出，75% 的员工渴望工作的稳定性，而 85% 的高管认为组织需要更敏捷。

真正的敏捷不是一味求快，而是建立一个“稳定的内核”（核心价值观、统一的数据平台）来支撑“灵活的前端”（敏捷小队、项目制组织）。

来源: Balancing agility and stability | Deloitte Insights 思考: 这种“稳态中的敏捷” (Stagility) 才是组织效能的高级形态。企业的底座（数据、合规、价值观）必须像磐石一样稳定，而前端（业务小队、资源调度）则必须像水一样灵活。

• 打破孤岛是AI效能的前提
  

微软研究表明，如果企业内部数据和流程是割裂的，AI 智能体就无法发挥作用。组织效能的提升，首要任务是打通部门墙，让数据在“人”与“智能体”之间自由流动。

来源: 2025: The year the Frontier Firm is born

「B-TOP」之「劳动力效能」相关

• 两会热议：“离线休息权”与拒绝“隐形加班”
  

2026年两会期间，多位代表委员（如吕国泉、陆铭、赵明枝）集中呼吁立法保障劳动者的“离线休息权”，遏制时刻在线的“隐形加班”。

陆铭委员更直言“内卷式加班”抑制了消费与生育意愿，建议严格执行加班费支付，甚至将数字痕迹纳入工时认定。

来源: 多位代表委员建议保障“离线休息权” 思考: 休息不是工作的对立面，而是工作的“充电桩”。在脑力劳动为主的 AI 时代，在此刻，保护员工的“离线权”，本质上是在保护企业最宝贵的“创造力资产”。

• “初级员工”的消失与人才梯队的断裂
  

麦肯锡预警“AI 正在拆梯子”，而 Anthropic 的最新数据证实了这一点：针对年轻员工的招聘正在显著放缓，尤其是在 AI 暴露度高的行业。

传统的人才培养依赖于年轻人在“脏活累活”中积累隐性知识 (Context)，而 AI 精准替代了这些基础工作，导致“从新手到专家”的成长阶梯断裂。

来源: ; Anthropic Labor Market Impacts 思考: 企业必须重构人才培养模式。以前是“自然生长”，现在需要“人工搭建攀岩网”。HR 应当将初级岗位重塑为“AI 审校员”与“创新学徒”，通过高浓度的业务模拟 (Shadowing) 来强行灌输业务体感，而非等待漫长的经验积累。

• 生产力增长源于“效率”而非“时长”
  

美国劳工统计局 (BLS) 数据显示，制造业产出增长的同时工时却在下降。这意味着人效的提升完全来自于“单位时间产出”的增加，而非拉长工作时间。

AI 让员工在更短时间内创造更多价值。

来源: Employee Productivity Statistics: 2024-2025 Deep Dive 思考: 这给所有管理者敲响了警钟，还在用“工时”衡量“功劳”的企业，注定会被淘汰。未来的 KPI 考核，必须从“投入导向”彻底转向“产出导向”。

本周小结:

本周的关键词是 “错位”。

我们看到了能力的错位：Agent 已经进化到“全自动执行”，但企业的实际应用率却因流程卡点而停滞不前。

我们看到了人才的错位：企业极度渴望高阶的“复杂问题解决者”，却因 AI 替代了初级“练手”岗位，导致年轻人才失去了成长的阶梯。

2026 年的人效管理，核心任务就是弥合这些错位。这需要管理者在“技术进取”与“组织承载”之间架起桥梁——用工具的确定性来对冲环境的不确定性，从而真正释放人的潜能与价值。

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