Edgen Stock·Dec 03 2025, 06:19人工智能正在從輔助工具演變為企業管理的核心組成部分，從根本上改變績效指標、專業角色和企業戰略。像畢馬威這樣的公司現在根據員工的人工智能使用情況來評估他們，而金融領導者則利用它進行高級情景規劃。這種轉變正在創造一類專注於人機協作的新專業角色，儘管在投資回報率、演算法偏見和員工信任方面仍存在重大挑戰。
企業對人工智能的採用正在從實驗性試點轉向管理和績效評估的根本性重組。主要的專業服務和金融公司現在不僅將人工智能作為一種生產力工具，而且作為員工績效指標的核心組成部分進行整合。此舉標誌著從傳統關鍵績效指標（KPIs）向重視技術利用能力的模式的重大轉變。雖然這種轉型有望帶來更高的效率和數據驅動的洞察力，但也帶來了衡量投資回報率（ROI）、確保道德實施以及管理面臨新形式壓力和監控的勞動力等方面的重大挑戰。
專業服務公司定義價值的方式正在發生結構性轉變，主要公司最近的戰略決策就證明了這一點。畢馬威已宣布將在年度績效評估中正式根據員工使用人工智能工具的情況對其進行評級，使技術熟練程度成為所有員工（從初級員工到合夥人）的強制性能力。這一決定將人工智能的採用從一項技術舉措重新定位為一項核心人力資本戰略。
同樣，像花旗這樣的金融機構也部署了人工智能工具來協助經理起草績效評估。該系統名為花旗績效助手，可自動從內部系統編譯信息以創建初稿，然後由經理負責審查和最終確定。儘管該公司報告稱，選擇退出的員工不到1%，但此舉凸顯了將人工智能嵌入到關鍵人力資源職能中的更廣泛趨勢，引發了有關潛在偏見和數據隱私的法律和合規問題。
人工智能的整合正在重塑現代勞動力，特別是在專業服務領域，標誌著從“執行者”時代向“協調者”時代的過渡。價值主張正在從執行最多任務的個人轉向那些能夠設計和管理能夠產生可擴展影響的AI賦能系統的人。這正在掏空公司金字塔的中部，那裡的任務最容易受到自動化影響。
這種轉型也促進了新的專業角色的出現，這些角色融合了技術專長和以人為本的技能。諸如AI決策設計師、AI體驗官和數字道德顧問等職位正在被創造出來，以管理AI如何做出高風險決策，確保其與公司價值觀保持一致，並管理其道德實施。然而，這種轉型的經濟效益仍然不確定。德勤的一項調查發現，儘管63%的財務部門已經部署了AI，但只有21%看到了清晰、可衡量的價值，這凸顯了證明投資回報率和整合遺留系統的困難。
分析師斷言，成功進行AI轉型的主要障礙不是技術，而是人員和技能。根據麻省理工學院的一項研究，大約95%的AI計劃未能對底線產生可衡量的影響，因為公司將AI視為即插即用解決方案，而不是重新設計整個運營模型的催化劑。專家警告說，公司面臨著培養“失落的一代”專業人士的風險，他們無法適應新的技術基線。
法律專家還警告說，在績效評估中使用AI會使雇主面臨重大風險。
“雖然AI承諾提高效率和提供數據驅動的洞察力，但其在評估員工方面的使用可能會使組織面臨歧視索賠以及大量的合規義務，”CM Law的合夥人彼得·卡薩特說。
他指出，有偏見的歷史數據可能導致歧視性算法，使雇主面臨根據《民權法案》第七章、ADA和其他法規提出的索賠。遵守紐約市和加利福尼亞州等新興州和地方法律，為人事部門增加了另一層行政負擔。
人工智能整合的推進恰逢更廣泛的工作場所危機，其特點是倦怠加劇和信任崩潰。Owl Labs的一項調查顯示，81%的員工表示受到雇主的監控，近一半的人認為這種監控是壓力的主要來源，與對工作安全的擔憂不相上下。這產生了一個悖論：當公司要求更大的靈活性和非線性工作時間時，他們同時也在增加監控，侵蝕信任。
工作靈活性的未來正在從“在哪裡”工作演變為“何時”工作，65%的員工表示對“微輪班”（短時、非線性的工作塊，與個人生產力模式對齊）感興趣。成功的公司將是從控制模式轉向信任、透明度和個性化模式的公司。最終的挑戰不僅僅是採用AI，而是重新設計工作本身，使其更可持續、更公平、更以人為本。