摩根大通开始追踪员工AI工具使用情况

摩根大通银行要求其约6.5万名工程师和技术人员在日常工作流程中使用AI工具。据Business Insider报道，管理层正在追踪员工使用这些工具的频率，这种使用情况还可能影响绩效评估。

报告指出，员工被鼓励在编写代码、审阅文档或处理日常任务时使用ChatGPT和Claude Code等工具。内部系统随后会根据使用程度对员工进行分类，有些被标记为"轻度用户"，而另一些则归入"重度用户"类别。

摩根大通一直在欺诈检测和风险分析中使用AI技术。这里突出的不是技术本身，而是它如何被融入到员工的日常工作期望中。

根据Business Insider引用的内部资料，管理者密切关注员工如何使用AI工具。

许多公司在过去两年中在各部门推出了AI工具。在大多数情况下，采用情况参差不齐。一些团队大量实验，而其他团队则坚持现有工作流程。

摩根大通将AI视为工作的标准组成部分。这在团队中创造了更加统一的采用水平。过去，绩效评估侧重于产出和准确性。现在，它们可能还包括员工如何有效使用AI工具来达到这些结果。

这为大型组织提出了一个实际问题。如果AI可以减少某些任务所需的时间，是否应该期望员工在相同的时间内产生更多工作？

通过追踪使用情况，该银行可能试图避免企业软件推广中的常见问题。工具部署了，但采用速度缓慢，限制了其影响。将AI纳入绩效评估创造了与技术互动的更强激励。这也表明AI素养正在成为一项基础技能，类似于电子表格或编码工具随着时间推移变成标准的方式。

新挑战包括员工感到压力，即使在AI明显不能改善结果的情况下也要使用AI。还有如何衡量"良好"使用与简单频繁使用的问题。

银行在受监管的环境中运营，将AI引入更多工作流程增加了监督的需求。

像ChatGPT和Claude Code这样的工具可以帮助总结信息或生成草稿，但它们也可能产生不正确或不完整的结果。这意味着员工在将输出用于决策或面向客户的工作之前仍需要验证输出。

摩根大通在交易和风险等领域为AI系统开发了内部控制。在更广泛的员工群体中扩大使用可能需要类似的保障措施，为银行创造了一种情况，即它希望提高效率，但也需要确保更重度的AI使用不会带来新风险。

其他金融机构可能正在密切关注。如果将AI使用与绩效挂钩能带来可衡量的生产力提升，类似模式可能在该行业传播。

该银行的做法可能重塑公司如何招聘和培训员工，提示词写作和输出检查等技能可能成为标准工作要求的一部分。摩根大通的做法表明这种变化已经在进行中，至少在银行业是如此。

Q&A

Q1：摩根大通如何追踪员工使用AI工具的情况？

A：摩根大通要求约6.5万名工程师和技术人员在日常工作中使用AI工具，内部系统会根据使用程度对员工进行分类，分为"轻度用户"和"重度用户"等类别。管理层密切关注员工使用频率，这种使用情况还可能影响绩效评估。

Q2：将AI使用纳入绩效考核会带来什么问题？

A：主要挑战包括员工可能感到压力，即使在AI不能明显改善结果的情况下也要使用AI工具。此外，还存在如何区分"良好使用"与"频繁使用"的衡量问题，以及需要建立相应的监督机制来确保AI使用不会带来新的风险。

Q3：摩根大通这种做法对其他公司有什么影响？

A：其他金融机构正在密切关注这一做法。如果将AI使用与绩效挂钩能带来可衡量的生产力提升，类似模式可能在整个行业传播。这种做法还可能重塑公司招聘和培训方式，提示词写作和输出检查等技能可能成为标准工作要求。