山西
前同事小李最近跟我吐槽，公司AI转型大半年，能干活的人几乎都走光了。原因是，懂AI又懂业务的人，用AI把效率提上去之后，领导觉得你能干，就把活都派给你，工作量是以前的两三倍，待遇一分钱没涨。而那些不懂AI的同事，反而清闲了，因为活都被会用AI的人干完了。
我听完后跟小李说，这是典型的“快牛效应”，再这么搞下去，你们公司的AI转型离失败不远了。
01 什么是“快牛效应”？
“快牛效应”来自民间典故“鞭打快牛”。农民赶牛耕地，哪头牛跑得快，鞭子就抽哪头，因为抽它见效更快。慢牛在旁边晃晃悠悠，反而没人管。时间一长，快牛就累垮了，或者学聪明了，故意放慢脚步装成慢牛。在职场当中也是一样的，出活快的人，被领导委派更多的工作，而出活一般的同事却很清闲，关键是他俩的收入差不多。
“鞭打快牛”又引发了“棘轮效应”。这是个经济学的概念，棘轮只能朝一个方向转，退不回去。企业里的员工一旦表现出色，领导对他的期望和要求就只升不降。对其它员工的要求也随之提高，最经典的就是那句“今天的最好表现，是明天的最低要求”。让员工长期处于超负荷状态，短期来看或许产出是高的，但是长期来看对个人和组织伤害极大。
02 企业AI转型，要警惕“快牛效应”
团队里一旦出现“快牛效应”，将严重影响优秀员工的积极性。因为AI高手发现，提效的唯一结果就是活变多了，他要么离职，要么偷偷使用AI，不再让同事和领导知道。
这本质上是一个制度设计问题。AI带来了生产力的跃迁，也改变了薪酬和绩效评估的规则。但是不管怎么变，公平是第一原则。提倡能者多劳没问题，前提是多劳的人能多得。人民网的观点比较中肯，激励干事的“鞭子”应该打在“慢牛”身上，如果让优秀人才心凉，“快牛”也会变成“慢牛” ，组织就危险了。
03 “古德哈特定律”正在拖垮AI转型
除了“快牛效应”，我在帮企业做AI转型时还观察到一个现象：很多管理者一上来就制定一堆AI相关的KPI，要量化效果，还要跟考核挂钩。
这一套上个世纪的KPI考核制度，不仅不会加速AI落地，反而有可能拖垮企业AI转型。经济学家查尔斯·古德哈特有个著名的“古德哈特定律”：当一个指标成为目标时，它就不再是一个好的指标。
人都很聪明，任何指标都有办法作假。你考核AI使用率，他让Agent一天跑24小时，数据就非常漂亮。结果烧了很多token，对公司业务价值为零。
IBM在2023年的一项内部研究发现，在强制推行AI绩效考核的团队中，员工主动上报AI使用问题的比例下降了42%，AI相关的“数据美化”行为却上升了31%。考核越严，真实信息越少，管理层看到的都是精心修饰过的数据。
所以我通常建议企业：让子弹先飞一会。指标可以量化，用来观察实施效果，但别急着用来考核。转型初期最需要的就是真实反馈，哪个环节AI应用的效果好、对业务提升明显，这些洞察比漂亮的报表更有价值。
04 加速AI转型的三个举措
前面讲了问题，接下来讲三点加速企业AI转型的举措。
- 让AI用得好的人，先享受红利。AI博主“数字生命卡兹克”在访谈里分享过他们团队的做法：凡是用AI提效省出来的时间，都归员工自己支配。也就是说8小时的活，你用AI 4小时干完了，那剩下的4小时你爱干嘛干嘛。这样能够激励员工主动在工作中使用AI，长期来看是“双赢”的，因为一旦员工用AI尝到了甜头，就再也回不去了，团队总体效率是持续提升的。
- 所有资源向AI倾斜。给员工配领先的AI工具、足够的token额度，项目里鼓励使用AI。推出相应的激励政策，比如“AI提效之星”评比、AI黑客松活动。员工就能真切感受到公司的AI First战略，不是挂在墙上的口号。
- 全员学习和使用AI。各个层级都开展AI培训，管理层学习AI思维，一线员工学习AI工具操作。OpenAI的研究表明，AI智能体正在全面提升各职能岗位的生产效率，Agent覆盖面越广，组织收益越大。
企业AI转型的核心从来不是技术，而是人。人对了、组织匹配到位了，再进行工作流程的优化、业务规则的固化，AI转型就会水到渠成。千万别把顺序搞反了，哲学家康德说过，人是目的，不是工具。一家公司想要基业长青，就必须汇聚各领域的顶尖人才，一旦快牛的心凉了，企业将失去最宝贵的资产，逐渐沦为平庸，很快被市场淘汰。
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