员工借助生成式人工智能（AI）节省了时间，但节省下来的时间有很大一部分又耗费在返工、监督和倦怠上。
员工强调，尽管他们获得了在工作中使用人工智能的工具，却没有感受到足够的投入来帮助他们判断何时信任、质疑或否决人工智能的输出。
领导者正面临三项优先任务：为增强型劳动力重新设计岗位，提升员工使用工具和适应变革的准备度，并调整围绕工作的体系，例如绩效指标、激励机制和预期。
人工智能（AI）革命最初带来的承诺听起来很简单：节省更多时间。在很大程度上，这一承诺正在实现。
世界经济论坛近期数据显示，82%的组织正在积极借助生成式人工智能推动自身转型。个人层面的热情也显而易见；在一项新的Workday研究中，85%的员工表示，他们每周使用这些工具可节省1至7小时。
我们在提升效率方面取得了进展。下一个阶段是组织转型。
然而，展望2026年，一个悖论正在显现：个人任务完成得更快了，但组织成效并未以同样的速度提升。人们并没有因此腾出时间从事更有意义的工作，反而有相当多的时间耗费在返工、监督和倦怠上。
成功的衡量标准不能只是节省了多少小时，而应是创造了多少价值。
在Workday的研究中，我们发现了一个隐性的生产力损耗：每获得10小时的效率提升，员工就要花大约4小时修正或完善人工智能生成的内容。这并不代表人工智能失败了，而是一个重要信号：我们在工具上投入巨大，在员工身上的投入却远远不够。
我们让员工“使用工具”，却没有帮助他们运用应当与工具相辅相成、独属于人类的能力：判断力、创造力和关怀。许多员工形容，结果就像踏上了一台新的跑步机。我们的产出提高了，成果质量却没有提升。
2026年，论坛将在瑞士达沃斯举行年会，主题为“对话精神”。届时，我们需要拓宽讨论的范围。如今，问题已不再只是人类如何与机器对话，而是要重新思考人工智能赋能世界中的工作社会契约。
从内容型人工智能转向情境型人工智能
我与人力资源主管（CHRO）和首席执行官（CEO）交流时，几乎所有人都在积极投入人工智能和培训。然而，我们的数据表明，高管的意图与员工的实际感受之间仍存在持续的脱节。
领导者表示，他们正大力推动人工智能应用。但使用人工智能最多的员工告诉我们，他们并未切实感受到组织对自己的投入。他们知道如何向工具发出提示，却不太清楚何时该信任输出、何时该质疑输出，以及自己的责任边界在哪里。
我们迅速推进了用于起草和总结等内容工作的人工智能。下一个前沿是情境型人工智能：这类系统能深入理解人员、技能、组织政策和风险，从而成为值得信赖的代理。然而，即便是最了解情境的人工智能，也需要与之并肩工作的员工作为伙伴。这正是重新投资的必要所在。
兼顾技术素养与人类判断力
对领导者而言，问题已不再是“我们是否应该投资人工智能？”，而是“在配备合适工具的同时，我们是否也在投资于员工？”
根据我们的研究，以及与全球人力资源主管和首席执行官的交流，目前显现出三项优先任务。
为增强型劳动力重新设计岗位：岗位并非为人工智能时代而设计。职位说明仍强调手工产出，而非战略判断。我们需要把岗位重新设计视为转型的核心，通过判断哪些任务可以重复执行、哪些活动本质上只能由人完成，来推动这项工作。
提升员工能力，不只培养工具使用素养：我们需要有意识地培养批判性思维和辨析能力等技能。员工必须知道何时应信任一项输出，以及如何结合亲身经验权衡建议。领先的组织正通过基于技能的学习和内部人才市场，帮助员工获得这些发展机会。我们不应只问“谁懂人工智能？”，还应问“谁正在人工智能普及的环境中培养强有力的人类判断力？”
调整围绕工作的体系：人工智能可以释放产能，但只有组织才能决定如何使用这些产能。这要求重新审视绩效指标、调整激励机制并设定预期，让判断力、清晰表达和建立信任等人的特质成为核心成果，而非可有可无的加分项。
2026年的行动要求
我们今天感受到的摩擦和倦怠，表明现有投入并不完整。我们已向工具投入大量资金；现在必须通过投资于员工，推动人工智能转型迈向新阶段。
成功的衡量标准不能只是节省了多少小时，而应是创造了多少价值。领导者齐聚达沃斯之际，目标应是超越“人工智能能做什么？”这一问题，转而思考一个更深刻的问题：“在人工智能赋能的世界里，我们希望人们成长为什么样的人？我们是否正为此投入？”
这才是这场革命真正的前沿，而归根结底，这是一个关于人的问题。
