如今，员工、管理者和企业之间的割裂感持续加剧：随着 AI 的大规模应用，工作正在发生改变，然而这种转变缺乏统筹规划或者说并不是有意为之。问题显然不在于企业缺乏 AI 应用方面的野心，而是尚未找到将 AI 融入工作场景的清晰路径。SAP 的 Future of Work Research Lab 一直在开展研究，探索哪些因素使得工作本质上更适合人类或 AI 完成，如何运用 AI 赋能员工成长，并试图构建相应模型，帮助企业将这些研究洞察应用到工作重塑中。

当今工作形态的变化趋势

在近期针对全球 4,016 名员工及管理者开展的一项调研中，我们梳理了过去一年工作的变化趋势。结果显示，一些以人为中心的工作占比正在提升。例如，46%的受访者表示，领导、管理和监督类工作增加，45% 的受访者称问题解决类工作变多。受 AI 采用率提升的影响，近半数 (45%) 受访者会花更多时间学习新知识、新技能或者新工具。而占比逐步下降的工作类型恰好与当下 AI 的优势领域相契合：常规行政事务（19% 受访者表示工作减少）、创意类工作 (17%) 以及数据分析与报表编制 (17%)。虽然这种变化是多重因素共同作用的结果，但 88% 的调研对象认为，至少部分原因可以归结为 AI 在工作中的应用。

然而最值得关注的一点是：这些变化究竟是由谁推动的，甚至究竟有没有明确的推动者。根据调查，超过半数 (51%) 的工作变化缺乏指引或监管。例如，32% 的受访者表示，在没有得到企业或管理者的指示下，员工自行调整了工作内容；18%的受访者表示，这些变动是随着时间推移自然发生的。

当下的工作重塑并非有意重新设计，而是自然演变的结果。当工作演变缺乏有意识的规划，各类问题便会随之显现：企业和管理者无法掌握员工实际工作情况，难以确认员工是否合规使用工具安全作业。员工在缺乏规范约束的情况下自行调整岗位职责，可能会出现工作量超负荷、身心倦怠，或是对工作目标感到迷茫的情况；而不愿做出改变的员工则可能会掉队。

有意识地重塑工作

那么，企业可以通过哪些方式有意识地重塑工作，引入 AI 技术？根据对 《未来工作展望：趋势预测与发展图景》 报告开展的研究，我们发现了两种方法：AI 极致应用和共生战略。

AI 极致应用的核心准则就是：凡是 AI 能能做的事，就 应 交由 AI 完成。工作重塑以尽可能实现自动化为宗旨，剩余工作则交由人类负责。这种方法可在短期内提高效率与生产力，加快产出速度和扩大产出规模。但倘若将人类的贡献框定为“AI 剩下的工作”，则会让员工感到不被信任，打击其工作积极性，长期来看终将抵消短期收益。若一味追求工作自动化，不仅会造成价值流失，也会让员工逐渐掉队。短期看似高效的举措，久而久之反而会侵蚀长期价值。

与 AI 共生战略则兼顾 AI 与人类的潜能。在设计工作岗位时，结合人类与 AI 双方优势，实现一加一大于二的协作效果，既充分发挥 AI 的价值，也会让工作更有意义、更能激励员工。如此一来，员工不仅可以提高工作积极性，更不容易感到职业倦怠，还能以创新的方式助力企业达成目标。在这种模式下，AI 并非取代人的价值，而是对人的能力进行重塑与强化。

按优势分配任务

我与我的同事，客户研究副总裁 Julie Bartholic 一直在研究如何以互利共赢的方式重塑工作。通过采访领域专家和开展多轮专题研讨，我们总结出六步工作重塑模型，目前正与多家企业合作，在实际工作场景中进行测试。实践表明，整个流程中最关键、最复杂也最灵活的环节就是评估并重新分配各项任务，并将其重新分配给人工、AI 或是二者协同完成。

若采用与 AI 共生的战略，在评估和重新分配工作任务时，我们不再纠结“AI 能否完成这项任务“，而是结合人与 AI 各自的优势与潜在风险，判断 工作应由人工、AI，还是双方协作完成。 这种思维转变正是工作重塑与单纯的任务再分配的本质区别。而且，这个问题的答案并非一成不变，因为 AI 的优势与潜在风险一直在不断变化，不同文化对 AI 适用场景的认知也存在显著差异。因此，我们可以依据人与 AI 的核心差异维度对工作任务进行评估。

1. 基于判断与基于规则。人类擅长处理细节繁杂、不可预测且界定模糊的工作；AI 则擅长处理重复的、可预测的且极少出现特殊情况的任务。
2. 数据质量。若基础数据规整、标注完整且状态稳定，则 AI 能发挥最佳效能；若数据零散、相互矛盾或缺乏上下文，则更适合人工梳理解读。
3. 情绪敏感性。人们普遍更倾向于由人类完成涉及情感沟通或需要建立信任的工作。
4. 风险等级。对于需要明确权责归属和解释且可能引发法律纠纷、安全事故或声誉受损的高风险任务，必须有人类参与；对于无需解释、负面影响轻微且能够补救的任务，可交由 AI 自主处理。
5. 产出规模。在处理大批量、重复性工作方面，AI 比人类更有优势。
6. 速度。若时间允许或需要反思、质疑或向上级反馈，人类表现优于 AI；若需实时决策，则 AI 表现更胜一筹。

综合考虑以上六大维度，任务分配不再依赖主观臆断，而是实现科学设计。随着技术、战略与文化不断发展，企业也可动态调整各维度的评判标准与取舍原则。虽然产出规模和速度这两个维度仍涉及生产力与效率，但二者仅是综合能力评估体系的一部分。总之，这一转变让工作分配的核心从单纯追求效率提升，升级为充分发挥人类和 AI 各自的优势。

回顾此前调研中占比增幅最高的工作，即领导、管理与监督工作，若结合六大维度来分析，我们就能摸清这种变化背后的原因。例如，在不同场景中管理不同人员需要差异化的应对策略，而这些策略只能通过人类判断得出，而不是依靠一套标准法则。此外，在应对复杂变革或者开展艰难的绩效沟通时，往往需要敏锐的情绪感知能力，而这正是人类的擅长领域。相对地，占比降幅最大的常规行政工作，恰好是 AI 擅长的领域：AI 可以根据一套准则，高速完成大批量行政事务。

结语

AI 将持续拓展工作的可能性边界，但不会决定工作应有的形态。工作形态的设计权限掌握在员工、管理者和企业手中。如果企业秉持该理念，充分发挥人类的基本优势并从员工体验优化的角度来重塑工作，不仅能适应，更将定义未来的工作形态。

完整调研报告将于今年晚些时候发布，敬请关注。报告将深入剖析上述影响，并探讨人力资源技术的未来发展方向。