劳动力萎缩与生产率下降的叠加效应正使经济增速放缓，迫使组织重新思考运营方式。
渐进式效率提升已远远不够；领导者应通过人工智能（AI）思考如何实现生产率的阶跃式提升，以驱动增长。
当AI承担运营效率工作，使人类能够专注于战略、创造力和高价值决策时，便能带来丰厚回报，但这需要有计划的技能再培训。
一个多世纪以来，全球经济增长一直由两股力量驱动：不断增长的劳动力和不断提高的生产率。人口增长时，产出随之增加；生产率提高时，生活水平随之提升。
如今，这两台引擎正同时放缓。
在整个发达国家，出生率已远低于更替水平，同时人口迅速老龄化。在美国，每天有逾11,000人年满65岁，若没有持续的移民流入，劳动力规模预计将开始萎缩，时间约在2030年代初。
欧洲面临更为陡峭的人口下降，而日本和韩国则提供了老龄化社会的前景预览——劳动者人数不足以支撑日益增多的退休人员。到2030年代中期，全球80岁及以上人口数量将首次超过新生儿数量。
从历史上看，生产率增长曾抵消了人口放缓的影响，但如今已无法以同样方式发挥作用。尽管2008年以来技术取得了非凡进步，全经济范围的生产率增长仅 略微 有所提高。Automation Anywhere的分析发现，如今仍需约五名员工才能创造100万美元的经济产出，这一比例与功能手机时代相同。
人的价值从来不在于速度、一致性或模式匹配——这些一直是我们误以为属于自己的机器工作。
在智能手机和云计算等少数技术密集型行业之外，生产率提升并不均衡。人口增长放缓加上生产率停滞，直接导致经济增长放缓、人均收入增速下降以及财政压力加剧。
若劳动力市场行为保持不变，预计未来三十年人口老龄化将使人均收入减少约8%。
从实际角度看，这意味着组织将被迫以更少的人创造更多产出。旧有的做法——多招人、扩大员工规模、将工作量分摊到更大的团队中——已不再奏效。人口结构与生产率如今已成为塑造商业、政府及经济增长未来的核心制约因素。
不过，正如历史所证明的，结构性制约可以激发创新，人工智能和自动化也能从渐进式工具转变为变革性力量。以下是当今领导者在智能体时代取得成功所需的三种思维方式：
1. 相信指数级思维的力量
面对双引擎挑战，AI为领导者提供了以指数级思维解决问题的机会。当今领导者需要指数级思维方式，将工作重新定位为追求10倍成果，而非10%的提升。
巴西跨国能源公司Petrobras就是一个典型例子。Petrobras曾面临沉重的税务负担，原因在于巴西税法条文多达数千页且不断变化，这迫使训练有素的专业人员每逢报税季便要花费数月时间进行人工交叉核对，并在周末加班加点。
这项工作不仅令人精疲力竭，更已超出人力所能承受的规模。通过运用AI以机器速度读取并分析完整税法，Petrobras发现了人力永远无法察觉的错误、优化空间和遗漏的扣除项。短短数周内，AI就缓解了职业倦怠，避免了季节性危机，并带来了逾1.2亿美元的税收节省。
2. 以成果和影响而非职能为导向进行组织
AI打破了职能孤岛的束缚，使组织能够直接围绕业务成果进行设计——如营收速度、单笔交易成本、客户满意度——而非围绕部门进行设计。
与其让工作在层层交接和审批中流转，不如由小型自主团队与AI智能体协作，端到端地对成果负责。工作围绕结果而非角色进行重组。其影响是结构性的：决策更快、管理层级更少、成本更低，价值得以持续累积，而非仅获得一次性效率提升。
FedEx正借助AI重新设计核心业务举措，作为其DRIVE计划的一部分，以提升组织效率、灵活性和客户响应能力。例如，FedEx目前已有超过40%的分拣作业实现自动化，先进技术还有助于减少摩擦、提升透明度，并大规模地增强客户忠诚度。
3. 将AI置于人机协作的核心
人的价值从来不在于速度、一致性或模式匹配——这些一直是我们误以为属于自己的机器工作。AI的真正机遇在于减轻这一负担，使人类能够专注于关键使命、战略性、创造性及高价值的任务，从而产生有意义的成果。
在该运营模式下，能够增强员工信心的技能再培训与培训至关重要。
作为全球领先的金融服务公司之一，花旗正致力于大规模实施AI培训计划，包括教授其数十万名员工如何更好地利用大语言模型和提示词工程，以取得高影响力的成果。
埃森哲正在对其全球全体员工（逾70万名员工）进行再培训，使其能够使用智能体AI系统，从而构建自主的多步骤AI驱动工作流程，而不再仅仅依赖集中式团队。
AI不再是对未来的承诺——它是应对我们这个时代生产率与人口挑战的决定性杠杆。通过将人类的独创性与机器级智能相结合，我们可以开启生产率提升、可持续增长和有意义工作的黄金时代。
最优秀的领导者将以增长型思维为核心，大胆而果断地采取行动。
