最会用 AI 的员工，可能最抵触公司推 AI

本文目录

1. 对公司是划算的账
2. 对员工未必是划算的账
3. 交出去的除了时间，还有自己的不可替代性
4. 奖励了这次投入，往后的风险呢？
5. 怎样应对，是一道待解的经营题

见过有人花钱上班吗？现在有一批员工已经在自己花钱充 token 来上班干活了。

AI agent 越来越好用，很多人几乎把自己的日常工作都搬进 AI 里，读文件、写报告、做总结、定方案、写代码等等，恨不得把自己相关的所有工作都整理成 skill，接进平时干活的那套体系。

这就是之前火过一阵子的蒸馏：把个人身上能说清楚的那部分经验，从各种文档和历史资料中提炼成 AI agent 可以调用的 skill。蒸馏自己，也蒸馏同事，然后把工作交给 agent 替自己更高效地干活。

这些事儿很多人做得很积极，甚至自己花钱用 AI 也要干。

可如果到了公司层面开始统一部署落地 AI 系统，特别是让员工把核心业务接入进来，把相关经验和 SOP 蒸馏成 skill，然后推广一下，这时他们就会犹豫了。

这就是今天很多公司落地 AI 遇到的另一个问题：公司里最会用 AI 的那批人，可能最抵触公司全面推广 AI。

对公司是划算的账

要理解这个反差，得先看清公司为什么会提这个要求。

公司要的是整体效能提升，既然员工能把自己蒸馏成 skill，能让自己以更低的成本产生类似或更好的输出结果，那这些 skill 就不该只局限在少数人手里用。

别的同事能不能参考？来了新人能不能直接拿它顶上？同一摊活，能不能不靠一个熟手从头盯到尾？

像这样把一个人身上的能力变成团队能复用的东西，对公司来说是一笔划算的账。

对公司是划算了，那对个人呢？

对员工未必是划算的账

员工自己用的时候，这套 skill 帮他完成自己的工作，他省了自己的时间和精力。而且公司也能受益，活干得更快、更稳了。

以前没有 AI agent 的时候，经验和 SOP 也会传下去：通过带教、写文档、做交接，只是传出去之后，具体任务仍要由人理解、执行，碰上复杂情况，也往往只有原先负责的那个人最清楚。

所以日常工作中最开心的是离职时把工作交出去的人，最头疼的是接手别人交接工作的人。

现在有了新变化，当员工把一部分判断和经验整理进了 skill，让 agent 参与到可以重复执行的环节后，这些工作别人按 skill 走一遍就能推进，不必先找他。

对于员工来说，自己当然不是明天就没用了。哪些活能交出去，也要看 AI、工具和业务条件配到了哪一步。

但只要有一些任务能够稳定地由 AI 或其他同事接手，就意味着公司对他的依赖就可能减少。

交出去的除了时间，还有自己的不可替代性

很多时候，自己用的 skill 和接入公司层面的 skill，即使目的和用途相同，也不是简单复制就行。自己用的，满足自己的习惯和偏好就行，有时也不用那么严谨，一些小 bug 也可以接受。

真要拿出来接入团队和公司层面使用，员工往往得做额外的优化和调试，把原来只用管自己跑通的 skill，调到别人也能调用的程度。

可能还要考虑更多的业务要求，加入例外情况的应对，同时准备典型材料并陪着测试。如果发现问题还得回头改，帮人验收，带一带接手的人。放很多公司里，后面维护的活儿他也跑不掉。

对公司来说这是有真实的价值，要的就是这种能沉淀、能交出去的能力。

但对员工来说这就是占用了更多的时间和精力，如果原来的任务不减，这就是加了新的任务。

更麻烦的是，员工交出去的，还有自己的本事。这些本事从前只归他自己用，现在成了别人和 AI 也能调用的东西。

组织一旦能调用员工的部分经验，就可能顺着这个变化重新安排任务和人员。如果同一批工作能够由 AI 配合更少的人完成，对原有岗位的需求就可能下降。

两笔账叠在一起，对员工来说简直天都要塌了，眼前实打实增加了负担，往后呢？自己是不是还被需要都两说。

这都不需要等事情真实发生。当员工开始蒸馏自己，当他们亲手把判断标准、步骤和例外过了一遍后，最聪明的那部分人就清楚自己的哪些部分已经被交出去了。

别人看到的是一份 skill，他看到的是自己的工作里已经有多少能被接走。

所以最会用 AI 的那批人，最先会认识到公司全力推广 AI 后对自己的影响。

奖励了这次投入，往后的风险呢？

那公司能做什么？作为老板和管理者，可能想了很多办法：

1. 把员工的参与当成正式工作来安排，而不是多加个班或是顺手做一下。

2. 整理经验、测试、纠错、带教都要占时间，那就把这部分时间腾出来，相应减掉一些原来的任务。

3. 评价的时候也把这份贡献算进去，必要的话给一些额外的激励。

这些安排能回应眼前的付出，却未必能回应往后的岗位风险：这件事做成之后，公司还需要他们吗？

这就是抵触背后的真正问题：如果这次 AI 落地成功，他反而可能失去这个岗位，那公司拿什么让他心甘情愿地参与？

这时候，有两件事就要接着往下谈了。

一是收益。改造之后的效率收益，有多少能落到他手上？不是一句「你很重要」，而是他能实际拿到的东西。

二是出路。AI 落地、这些工作交出去之后，员工的去处在哪里？如果说还有新岗位，那就要看有没有真实、持续的工作需要，以及他有没有机会进去；给原岗位换个名字，不算出路。

如果经营目标里确实有减少用人这一项，那代价由谁承担也必然会被摆上桌。

回报、转岗、过渡，这些都可以谈，但摆上桌谈完了，也未必意味着得到认同。

利益冲突就在那儿，强压、动员、劝说、洗脑都不会让它消失。

想让一个人主动配合一件可能对自己不利的事，企业就得拿出足以回应这份风险的实际安排。至于他接不接受，还得谈。

怎样应对，是一道待解的经营题

到这一步，老板和管理者要算的已经不是「怎么让员工去配合」，而是另一笔账：为了这件事预期的收益，值不值得失去现有的稳定和团队的信任？

这是一道必须自己作答的经营题，取决于你的企业现状和市场态势，答案可能是继续推进，也可能是把范围缩小、节奏放慢，甚至可能是先暂停下来。

很难有皆大欢喜的解法。你得决定，愿意付出什么，哪些代价能承担，才能确定这件事还值不值得继续往下推，具体怎样往下推。

老实说，这篇写到这里，心情已经有些沉重。

AI 对社会、组织和个体的冲击，范围之大、影响之广肉眼可见。我判断，未来几年这种冲击还会加速。

对个体来说，这可能是一个最好的时代，也可能是一个最坏的时代。

加速、抵触、茫然，每个人都在用自己的方式应对，也都要面对各自尚未解开的难题。