AI效率大揭密：員工私下省力不敢說，敬老文化則成生產力殺手！
有大量證據顯示，生成式AI確實能幫助個人在工作中變得更有效率。加拿大西安大略大學商學院院長伯金肖（Julian Birkinshaw）綜合多份研究數據發現，在特定任務上，生產力提升幅度可達25%到55%。若看所有工作，提升幅度落在1.2%到5.4%之間。
然而，這些個人的進步，至今還沒有在企業或整個社會層面帶來明顯的生產力提升——至少目前看來如此。這又引發著名的「生產力悖論」激辯。過去二十年，IT投資帶來了顯著好處，但生產力成長卻持續下滑。去年的諾貝爾經濟學獎得主阿傑姆奧盧（Daron Acemoglu）估算，AI帶來的生產力提升，十年下來僅有0.66%。
為什麼個人層面的提升，沒能轉化為組織層級的生產力成長？
伯金肖認為，這個生產力悖論的根本原因，在於知識型工作的本質，這也是管理這類員工時所面臨的特殊挑戰。知識工作者無論現在還是未來，都在使用生成式AI來協助他們的工作。
問題的核心其實很簡單，除了知識工作者本人，沒有人真的知道他有多認真在工作。當某個員工達到基本的產出，要不要有額外的產出其實都要看他要把多餘的時間貢獻給公司，還是拿去做其他事，包含自己的事。
這又回到了管理上的「X理論」（Theory X）和「Y理論」（Theory Y）。
Y理論假設員工都想把事情做好，只要給他們自由和工具，他們就能發揮潛力。但如果開始懷疑員工只想符合最低標準，就開始嚴格監控、記錄他們每天的產出、緊盯著他們，就變成了X理論。但X理論易使員工感覺不再受到信任，產出也會打折扣。
那該怎麼辦？伯金肖認為，答案還是回歸傳統的領導力。管理者的責任是打造一個讓員工願意全力以赴、感到有安全感的工作環境。只有這樣，員工才會願意坦誠分享AI如何幫助他們提升工作效率，也才會主動討論如何利用省下來的時間創造更多價值。
不幸的是，許多職場連這種基本的信任都沒有。如果員工覺得提升效率只會換來裁員，他們自然不會透露AI讓他們變得更有效率。
伯金肖說，仍處於生成式AI革命的初期，若現在就急著用自動化取代整個職位、用機器人頂替人力，很可能會適得其反。
伯金肖目前的看法是，先別急著證明生成式AI能帶來多少成本節省，應該鼓勵大家多嘗試、多找出更好的工作方式，而不是只追求「更便宜」。同時，也要思考如何「不增員也能成長」，也就是用同樣的人力，提供更多層次的服務。
敬老尊嚴觀念，讓生產效率起不來
亞洲地區企業在AI等新技術導入上，則還面臨文化上的挑戰。亞洲社會長期以「敬老尊賢」為核心價值，導致資深主管對新科技的接受度較低，這不僅拖慢了AI等新技術的落地，也讓生產力提升的步伐難以追上美國等已開發市場。
整個2010年代，東南亞的頂尖企業生產力成長都低於全球平均水準。相比之下，中國則成功跟上了全球步伐。
亞洲當然有些國家經濟衝得比較快，但細看下來，成長多半是靠砸錢投資，並不是因為把資源用得更有效率。生產力下降已經是最好的情況，有些情況下，生產力甚至下滑。
雲端財務管理和人力資本管理公司Workday亞太總裁塔特（Simon Tate）說，「幾乎每個亞洲國家的生產力都在原地踏步，甚至還在往下掉。我跟企業老闆聊，他們每個人都很擔心生產力，不管是因為人口老化、政策不給力，還是遠距工作變多，大家都很有壓力。」
過去，亞洲企業處理生產力問題的方式很簡單，反正就派更多人就對了。因為人力便宜，讓製造商和企業可以勇敢擴編。
但隨著亞洲經濟體愈來愈富裕，人口漸漸老化，招聘更多人不再是簡單的解方。
塔特說，「沒有更多人力了。你無法靠著加派人手去處理問題，來提高生產力。」
幾乎所有亞洲企業都表示有意導入人工智慧，尤其是所謂的「AI代理」新科技。根據管理諮詢埃森哲（Accenture）今年2月的調查，9成亞洲企業預計在未來3年內，會採用某種形式的AI代理。
理論上，這類新型AI可以自動執行指定的任務，讓員工能把時間和精力投入到更有價值的工作上。
但真正將這些AI模型落地應用，卻是另一回事，尤其對那些幾乎沒和AI打過交道的資深主管來說，更別提要運用AI代理了。
反向導師制
塔特建議企業實施「反向導師制」。白話地說，就是讓年輕人教導前輩們如何最好的利用新技術。
塔特指出，亞洲職場很快就會迎來五代同堂，從嬰兒潮世代一路到最年輕、2013年以後出生的Alpha世代 。
「Alpha世代的數位素養，將超越前面4個世代的總和，」塔特並補充，如今的人資主管對於即將湧入職場、精通AI的年輕人才，完全還沒準備好。
塔特認為，除了給年輕員工更多發揮空間，亞洲企業應該更進一步，把年輕世代視為寶貴的專業資源，積極向他們學習，彌補企業在新科技上的知識缺口。
他說，「看看亞太地區前百大上市公司的董事會組成，無論是正式董事還是顧問董事，幾乎全都是嬰兒潮世代和X世代的人，2、30歲年輕人能進入董事會的比例幾乎是零。」
他說，「我們總以為他們太年輕，提出的點子不值得參考。但如果你把一群聰明又有企圖心的年輕人聚在一起，丟給他們一個難題，一定能帶來解決問題的新價值。」
（資料來源：Fortune, Bloomberg, LinkedIn ）
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