Edgen Stock·Dec 03 2025, 06:19人工智能正在从辅助工具演变为企业管理的核心组成部分，从根本上改变绩效指标、专业角色和企业战略。像毕马威这样的公司现在根据员工的人工智能使用情况来评估他们，而金融领导者则利用它进行高级情景规划。这种转变正在创造一类专注于人机协作的新专业角色，尽管在投资回报率、算法偏见和员工信任方面仍存在重大挑战。
企业对人工智能的采用正在从实验性试点转向管理和绩效评估的根本性重组。主要的专业服务和金融公司现在不仅将人工智能作为一种生产力工具，而且作为员工绩效指标的核心组成部分进行整合。此举标志着从传统关键绩效指标（KPIs）向重视技术利用能力的模式的重大转变。虽然这种转型有望带来更高的效率和数据驱动的洞察力，但也带来了衡量投资回报率（ROI）、确保道德实施以及管理面临新形式压力和监控的劳动力等方面的重大挑战。
专业服务公司定义价值的方式正在发生结构性转变，主要公司最近的战略决策就证明了这一点。毕马威已宣布将在年度绩效评估中正式根据员工使用人工智能工具的情况对其进行评级，使技术熟练程度成为所有员工（从初级员工到合伙人）的强制性能力。这一决定将人工智能的采用从一项技术举措重新定位为一项核心人力资本战略。
同样，像花旗这样的金融机构也部署了人工智能工具来协助经理起草绩效评估。该系统名为花旗绩效助手，可自动从内部系统编译信息以创建初稿，然后由经理负责审查和最终确定。尽管该公司报告称，选择退出的员工不到1%，但此举凸显了将人工智能嵌入到关键人力资源职能中的更广泛趋势，引发了有关潜在偏见和数据隐私的法律和合规问题。
人工智能的整合正在重塑现代劳动力，特别是在专业服务领域，标志着从“执行者”时代向“协调者”时代的过渡。价值主张正在从执行最多任务的个人转向那些能够设计和管理能够产生可扩展影响的AI赋能系统的人。这正在掏空公司金字塔的中部，那里的任务最容易受到自动化影响。
这种转型也促进了新的专业角色的出现，这些角色融合了技术专长和以人为本的技能。诸如AI决策设计师、AI体验官和数字道德顾问等职位正在被创造出来，以管理AI如何做出高风险决策，确保其与公司价值观保持一致，并管理其道德实施。然而，这种转型的经济效益仍然不确定。德勤的一项调查发现，尽管63%的财务部门已经部署了AI，但只有21%看到了清晰、可衡量的价值，这凸显了证明投资回报率和整合遗留系统的困难。
分析师断言，成功进行AI转型的主要障碍不是技术，而是人员和技能。根据麻省理工学院的一项研究，大约95%的AI计划未能对底线产生可测量的影响，因为公司将AI视为即插即用解决方案，而不是重新设计整个运营模型的催化剂。专家警告说，公司面临着培养“失落的一代”专业人士的风险，他们无法适应新的技术基线。
法律专家还警告说，在绩效评估中使用AI会使雇主面临重大风险。
“虽然AI承诺提高效率和提供数据驱动的洞察力，但其在评估员工方面的使用可能会使组织面临歧视索赔以及大量的合规义务，”CM Law的合伙人彼得·卡萨特说。
他指出，有偏见的历史数据可能导致歧视性算法，使雇主面临根据《民权法案》第七章、ADA和其他法规提出的索赔。遵守纽约市和加利福尼亚州等新兴州和地方法律，为人事部门增加了另一层行政负担。
人工智能整合的推进恰逢更广泛的工作场所危机，其特点是倦怠加剧和信任崩溃。Owl Labs的一项调查显示，81%的员工表示受到雇主的监控，近一半的人认为这种监控是压力的主要来源，与对工作安全的担忧不相上下。这产生了一个悖论：当公司要求更大的灵活性和非线性工作时间时，他们同时也在增加监控，侵蚀信任。
工作灵活性的未来正在从“在哪里”工作演变为“何时”工作，65%的员工表示对“微轮班”（短时、非线性的工作块，与个人生产力模式对齐）感兴趣。成功的公司将是从控制模式转向信任、透明度和个性化模式的公司。最终的挑战不仅仅是采用AI，而是重新设计工作本身，使其更可持续、更公平、更以人为本。