
乔新亮老师说过一句话:"让AI照遍大地,给我们的儿女一个更好的世界。"
这句话我记了很久。
因为现在大家谈AI,往往先谈效率、成本、岗位替代,谈一个人能不能干过去三个人的活,谈企业还能不能再快一点。但我越来越觉得,如果AI最后只是让人做更多的事、回更多的消息、交更多的材料,那它带来的未必是一个更好的世界,只是一个运转更快的世界。
而更快,不一定等于更好。
这几年在企业里做数字化,我经常看到一种情况:很多人不是没有能力,也不是不愿意思考,而是每天被大量琐事拖住了。
一份数据要反复核对,一个流程要不停催,一个问题要在几个部门之间来回确认,一项工作做完了,还要再花时间整理成汇报材料。大家从早忙到晚,看起来每个人都很投入,但真正能够安静下来思考客户、产品和未来的时间,并不多。
有时候,企业里最累的人,未必是在做最重要的事,而是在替不完善的流程、不清晰的规则和没有衔接好的系统买单。

过去遇到这种问题,我们最常见的办法是加人。
流程走不动,就安排一个人协调;数据不准确,就安排一个人核对;工作没人跟进,就增加一个岗位盯着;领导看不到过程,就增加日报、周报和会议。
时间久了,企业里就出现了很多不能停下来的人。
他们一旦停下来,事情可能就断了;他们一旦离开,很多工作就没人知道该怎么继续。
这并不是人的价值有多大,反而说明企业对个人经验和人工推动的依赖太深。

AI真正有意义的地方,也许不是替代某个岗位,而是帮助企业重新审视这些习以为常的工作。
哪些事情本来就不该让人每天重复?哪些信息本来可以自动流转?哪些问题本来不需要等到开会时才被发现?哪些判断可以根据数据提前做出来?哪些经验可以留下来,不再随着一个人的离开而消失?
这些问题,比我们要不要上AI更重要。
因为AI不是装上去就有价值。它放在什么样的工作方式里,最后就会变成什么。
放在旧的管理方式里,它可能只是让报表做得更快,让材料写得更多,让考核变得更细。员工原来一天完成三件事,现在因为有了AI,被要求完成十件事。
表面上效率提高了,实际上人只是跑得更快了。
真正好的变化,应该是有些事情不再需要做了。
过去每天要花一个小时整理的数据,以后不需要整理;过去每周都要开的进度会,以后不需要开;过去需要几个人来回确认的信息,以后能够自动完成;过去只有老员工知道怎么处理的问题,以后新人也可以在清晰的规则和经验支持下完成。
省下来的时间,不应该马上被新的任务填满。它应该还给人。
还给一个老师,让他有时间真正了解学生;还给一个医生,让他有时间和病人多说几句话;还给一个管理者,让他有时间判断方向,而不是天天追进度;还给一个普通员工,让他下班后还有精力陪家人、读书、生活。
如果AI只是让企业赚得更多,却让每个人越来越累,那还不能算真正的进步。

我们常说,技术是中性的。但技术进入企业以后,从来都不是中性的。
它最终让人更自由,还是让人被管理得更紧;让工作更有价值,还是让节奏越来越快,取决于管理者怎样使用它。
同样一套能力,可以用来减少无意义的劳动,也可以用来增加更多指标;可以用来帮助员工,也可以用来监控员工;可以让人有更多时间思考,也可以让人永远处于待命状态。
所以,AI时代真正考验的,不只是技术团队,也是在考验管理者。
是让一个人承担更多工作,还是让一个人少做一些本来就没有必要的工作?是把员工变成更高效的执行者,还是让他们有机会成为更好的创造者?是让企业变成一台不停加速的机器,还是让人在企业里也能保留自己的判断、尊严和生活?
这可能才是给我们的儿女一个更好的世界真正的分量。
我们今天做的每一个系统、设计的每一条流程、建立的每一种管理方式,都会变成下一代进入职场后面对的工作环境。
我们当然希望他们拥有更好的工具,但更希望他们不用再把大量时间消耗在重复、低效和没有意义的事情上。
希望他们不需要用加班证明认真,不需要用忙碌证明价值,不需要每天被无数消息和流程推着向前走。
他们可以把更多时间用在理解、创造、判断和人与人之间真正重要的连接上。
AI能不能带来这样的世界,现在还没有答案。
但至少我们这一代管理者,可以从今天开始做一个选择:不要只是想着让人做得更快,也开始认真想一想,怎样让人少做一点。
因为技术进步最后最值得衡量的,不是系统多聪明,也不是企业跑得多快。
而是普通人的一天,有没有因此变得轻松一点、从容一点,也更像生活一点。
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