灵活的人工智能工具可以提高任务速度，但如果不重新设计工作，就无法带来最终的收益。
生产力失控会导致劳动力过剩和技能持续短缺。
领导者必须优先考虑将节省下来的员工资源重新部署到高价值的战略增长领域。
到 2026 年，人工智能将帮助员工以前所未有的速度完成任务——然而，许多组织却难以将节省的时间转化为实际的经济回报。 BearingPoint的调查 一项针对13个国家1050名企业高管和高级领导者的调查发现，27%已实施人工智能的组织表示生产力有所提高，但并未对盈利产生任何可衡量的影响。此外，仅有13%的组织完全按照最初的商业计划扩展了其人工智能项目。
生产力提升与实际财务回报之间的差距至关重要，因为人工智能已从实验阶段过渡到日常运营阶段。随着人工智能系统向能够协调任务并执行部分工作流程的智能体系统转变，风险也随之增加。如果企业在不重新设计工作流程或调整责任和资源的情况下加快自动化速度，技术生产力可能会提高，但企业价值却停滞不前。
其结果是出现了一种人工智能生产力陷阱：技术创造了能力，但管理决策决定了这种能力是转化为增长、成本节约，还是仅仅是未被利用的潜力。
为什么节省时间'这并不一定意味着省钱。
许多人工智能商业案例都始于运营指标：节省时间、自动化任务、缩短响应时间。这些指标固然有用，但它们并非企业价值所在。即使组织的成本基础、人员结构和复杂性保持不变，流程效率也可能得到提升。
设想一下，一个客户服务团队利用人工智能更快地解决客户咨询。如果更快的解决速度并不能帮助企业服务更多客户、提高客户留存率、重新配置员工、降低供应商成本或减少招聘需求，那么节省的时间可能永远无法转化为实际的经济效益。同样的道理也适用于财务、采购、软件开发以及其他以重复性信息处理工作为主的职能部门。
因此，领导者需要为每一项重大的人工智能投资制定清晰的价值链：哪些任务层面的改进将改变客户、员工或运营结果，以及该结果将如何影响收入、成本、利润或其他战略目标？
如果没有这种联系，组织就有可能只关注活动本身，而忽略其影响。
人工智能引发的产能过剩正在带来新的劳动力挑战
生产力陷阱在劳动力市场中体现得最为明显。同一项调查显示，62% 的组织估计人工智能已经造成了至少 10% 的劳动力过剩，而 94% 的组织预计到 2030 年，劳动力过剩程度将达到这一水平。与此同时，各组织在人工智能治理、智能体编排、数据科学、风险管理和人机工作流程设计等方面面临着关键技能短缺。这种技能缺口很可能持续存在：97% 的组织表示，目前至少有 10% 的员工缺乏与人工智能协同工作的能力，87% 的组织预计这种技能短缺状况将持续到 2030 年。
人力资源规划也需要更早启动。尽管69%的组织会定期评估技能差距，但只有48%的组织将战略性人力资源规划纳入其人工智能转型路线图。技术、业务和人力资源团队不能各自制定计划，然后指望实施后经济效益能够实现平衡。
重新部署员工是充分利用人工智能价值的最快方式。
除了吸收闲置产能或启动大规模重组计划之外，企业还有更多选择。调查显示，66%的企业表示会采取技能提升和再培训的方式，44%的企业会鼓励内部流动，38%的企业会采取战略性招聘冻结或控制招聘的方式。
这些措施可以协同运作。员工可以重新部署，以提升客户互动、增强销售、支持创新、监督人工智能驱动的流程或填补新兴的治理和风险管理岗位。自然减员和招聘控制可以逐步使产能与需求相匹配，同时，在适当情况下，可以调整外包人员的使用。如果劳动力变动受到法规、劳资关系或社会因素的限制，企业可以优先考虑支持增长和服务改进的人工智能项目，从而在不相应增加员工人数的情况下满足更高的需求。
这种方法比将提高生产力等同于裁员更负责任，也更具经济效益。其目标是将产能转移到更高价值的工作和可衡量的成果上。
德国商业银行 这说明了这种模式在实践中的运作方式。从2030年起，该银行预计其人工智能计划每年将创造约5亿欧元的额外价值，并释放约10%的产能，部分释放的产能将重新部署，使销售人员有更多时间提供高质量的客户咨询服务。其更广泛的转型计划包括集团范围内裁减约3000个职位，部分裁员将通过在特定增长领域和未来发展领域进行定向招聘来弥补，并辅以既定的退休计划、自然减员和人口结构变化等因素。
测试可扩展性和员工准备情况共同作用
即使是强大的本地应用案例，如果无法扩展，其企业价值也十分有限。监管复杂性、遗留系统集成和数据碎片化等问题往往只有在试点成功后才会显现。尽管54%的组织认为高质量、可信的数据对于扩展至关重要，但只有不到三分之一的组织在启动人工智能项目之前会正式评估其可扩展性。
在批准一项重大的人工智能投资之前，领导者应该问自己三个问题：该解决方案能否扩展到相关的流程、业务部门和市场？其运营效益能否与可衡量的客户和财务成果挂钩？组织能否调整角色、技能和资源分配，以充分利用所创造的能力？
要摆脱人工智能生产力陷阱，最终需要领导者深思熟虑地选择这些能力应该投入到哪里，以及如何才能创造可衡量的价值。
