AI不减负，让人更忙碌
哈佛商业评论 · 商业与创投
原创 HBR-China 2026-11-05 08:00 北京 “AI准则”如何让组织受益 当前，许多企业都在为如何让更多员工使用AI而发愁。毕竟，关于AI应用的前景极具吸引力：它能够通过起草常规文档、总结信息、调试代码等方式，减轻工作负担，从而让员工腾出更多时间去处理高价值工作。 但 如果领导者成功让更多员工使用AI，他们是否准备好面对接下来发生的一切？ 当领导者只关注潜在的生产力提升时，AI所带来的复杂现实可能会令他们始料未及。等意识到这些成果背后的代价，可能为时已晚。 在一项正在进行的研究中，我们发现AI工具并没有减少工作量，反而增加了工作强度。我们针对一家约有200名员工的美国科技公司，开展了一项为期8个月的研究，考察生成式AI如何改变员工的工作习惯。结果发现，与不使用AI的员工相比，使用AI的员工工作节奏更快、承担的任务范围更广、工作时间也更长，而且很多情况下并非公司要求他们这样做。重要的是，这家公司并未强制员工使用AI（尽管公司确实为员工提供了商用AI工具的企业订阅服务）。员工之所以主动承担更多任务，是因为AI让“做得更多”变得可行且容易，并且在多数情况下，这种主动还能带来一种内在满足感。 这听起来或许是领导者梦寐以求的局面，但员工积极使用AI所带来的变化，未必具有可持续性，长期来看，反而会引发一系列问题。当尝试新工具的热情消退后，员工会发现，自己的工作量在不知不觉中增加了，而面对突然堆到眼前的各种任务，他们会感到力不从心。不断累积的工作量可能进一步导致认知疲劳、职业倦怠，以及决策效率下降。最初的生产力激增，最终可能演变为工作质量下降、员工流失等其他问题。 这让领导者陷入两难境地。他们该怎么做？要求员工自行调节并非良策。相反，公司需要围绕AI的使用制定一套规范和标准，即 “AI准则” （AI practice）。领导者可以采取以下方式，帮助员工成功运用AI。 生成式AI如何增加工作强度 在这项研究中，我们考察了生成式AI工具如何改变科技公司员工的工作习惯。我们每周有两天进行实地考察，追踪企业内部沟通渠道，并对工程、产品、设计、研究和运营部门的员工开展了40多场深度访谈。研究发现，工作强度的增加主要体现在三个方面。 1. 任务范围变广。 由于AI能够填补知识空白，员工开始承担原本属于他人的职责。产品经理开始编写代码，研究人员接手工程任务，组织中的许多人尝试了过去他们会外包、推迟或完全回避的工作。 生成式AI让这些任务变得前所未有地容易。AI工具为许多人赋能并提升其认知，使员工减少了对他人的依赖，并在过程中提供即时反馈和修正意见。员工将这种体验形容为“只是用AI随便试试”，但这些尝试实际上扩大了他们的工作范围。事实上，员工承担了更多工作，而这些工作原本可能需要额外雇用临时帮手或增加人手才能完成。 职责范围的扩大带来了一系列连锁反应。例如，工程师需要花更多时间审查、修正和指导同事的工作，因为这些工作通常由AI生成或辅助完成。这些需求超出了正式代码审查的范畴。工程师们越来越多地发现自己需要去指导那些进行“氛围编程”（vibe coding）的同事，并帮他们完成未做完的工作。这种监督往往发生在非正式的场景，比如在Slack跟帖或工位旁的快速请教中，这进一步增加了工程师的工作量。 2. 工作与非工作之间的界限变得模糊。 由于AI让开启一项任务变得十分轻松，让人不再因无从下手而倍感压力，员工便把少量工作塞进了休息时间。许多人在午餐时或会议期间都会向AI发出指令。有些人会在离开工位前发送最后一条快速指令，以便在自己离开电脑后，AI仍能继续工作。 这些行为很少让人感觉自己做了更多的工作，但久而久之，这让工作日中的休息时间变得更少，同时让人们更持续地投入到工作当中。以对话的方式向AI输入指令，这个过程不像是在工作。换言之，向AI系统输入一行文字，感觉更像是在聊天，而不是在执行一项正式任务，这让工作很容易在不经意间延续到夜晚或清晨。 一些员工往往事后才意识到，随着他们习惯在休息期间向AI输入提示词，原本属于休息的时间不再像以前那样能让人恢复精力。结果，工作不再有明确的界限，同时变得无处不在，使得人们随时都想再推进一点工作。实际上，工作与非工作之间的界限并未消失，但变得更容易跨越。 3. 更多的多任务处理。 AI带来了一种新的工作节奏，员工现在需要同时管理多条并行的任务线程：一边手动编写代码，一边让AI生成另一个版本的代码；同时运行多个智能体；又或是重启那些长期搁置的任务，因为AI可以在后台处理。他们之所以能这样做，部分原因是感觉自己有了一个“伙伴”，可以帮助他们推进手头的工作。 虽然这种“有伙伴相助”的感觉创造了工作动力，但现实情况是，员工不得不持续转移注意力，频繁检查AI的输出结果，并面对越来越多未完成的任务。这造成了认知负荷，让人