被KPI耽誤的打工人，可以嘗試用Token算績(jī)效

撰稿 | 神州信息 晉梅博士

編輯 | 王一鵬

編者按：

沒(méi)錯(cuò)，組織又要變革了。這一次是因?yàn)?AI 不可避免地開(kāi)始介入企業(yè)生產(chǎn)流程，并締造不可思議的業(yè)務(wù)增速。如果 AI 可以被認(rèn)定為企業(yè)的“價(jià)值創(chuàng)造者”，那么將其納入組織架構(gòu)，以適當(dāng)?shù)墓芾矸绞饺プ龊媒M織工作，恐怕是必須的。

好消息是，一個(gè)企業(yè)有望借此建立“AI-Native 型”組織架構(gòu)，以 Token ROI 部分取代績(jī)效，使對(duì)員工的考核和管理變得更富彈性。

壞消息是，從當(dāng)下來(lái)看，一切似乎都變得更加復(fù)雜，對(duì) AI 缺乏認(rèn)知的團(tuán)隊(duì)（注意，是團(tuán)隊(duì)的每一個(gè)人），似乎不太可能理解和施行這樣的變革方案。此外，像企業(yè)價(jià)值觀(guān)對(duì)齊這種事兒，從前做不好會(huì)帶壞員工，以后做不好還會(huì)帶壞 AI ……

但從 ChatGPT 到 Agentic AI ，再到未來(lái)可能的 AGI 或 ASI，對(duì)智能體編排、Token ROI 的管理似乎已成定局，所謂“人機(jī)混合團(tuán)隊(duì)”也從“營(yíng)銷(xiāo)噱頭”走向真正的實(shí)踐。

如果未來(lái)終將到來(lái)，提早應(yīng)對(duì)，總比將頭埋在沙子里要好。

本文原標(biāo)題：來(lái)自“萬(wàn)億 Token 俱樂(lè)部”的啟示：以 AI 為核心的員工考評(píng)框架

隨著人工智能（AI）和智能體（Agent）技術(shù)以前所未有的速度滲透到企業(yè)運(yùn)營(yíng)的核心，一場(chǎng)關(guān)于生產(chǎn)力、價(jià)值創(chuàng)造和人才評(píng)估的根本性革命正在悄然發(fā)生。近期在 OpenAI 社區(qū)引發(fā)熱議的“萬(wàn)億 Token 俱樂(lè)部”名單，揭示了頭部企業(yè)已不再將 AI 視為輔助工具，而是將其作為驅(qū)動(dòng)核心業(yè)務(wù)流程和產(chǎn)品創(chuàng)新的戰(zhàn)略性計(jì)算資源。這一現(xiàn)象標(biāo)志著“Token 經(jīng)濟(jì)”的到來(lái)，企業(yè)消耗的 Token 數(shù)量正成為衡量其“AI 新陳代謝”速率的關(guān)鍵指標(biāo)。

本報(bào)告深入研究了這一新興趨勢(shì)，并指出，傳統(tǒng)的員工價(jià)值評(píng)估體系——以工時(shí)、經(jīng)驗(yàn)和任務(wù)完成量為核心——在 AI 賦能的時(shí)代已經(jīng)徹底過(guò)時(shí)。這些誕生于工業(yè)時(shí)代和信息時(shí)代初期的評(píng)估方法，不僅無(wú)法衡量員工在人機(jī)協(xié)同環(huán)境下的真實(shí)貢獻(xiàn)，其固有的主觀(guān)性、滯后性和對(duì)可量化任務(wù)的偏重，甚至?xí)种苿?chuàng)新和阻礙企業(yè)對(duì) AI 潛力的充分利用。

為此，本報(bào)告構(gòu)建并提出了一個(gè)全新的、面向未來(lái)的員工價(jià)值評(píng)估框架，其核心由兩大支柱構(gòu)成：智能體編排能力（Intelligent Agent Orchestration Capability, IAOC）和 Token 投資回報(bào)率（Token Investment Return on Investment, Token ROI）。

• 智能體編排能力（IAOC）旨在衡量員工戰(zhàn)略性地設(shè)計(jì)、部署、管理和優(yōu)化 AI 智能體組合，以實(shí)現(xiàn)超越個(gè)體能力極限的復(fù)雜業(yè)務(wù)成果的綜合能力。它超越了簡(jiǎn)單的“提示工程”，涵蓋了戰(zhàn)略任務(wù)分解、多智能體工作流設(shè)計(jì)、批判性評(píng)估與驗(yàn)證、持續(xù)優(yōu)化與“智能體訓(xùn)練”，以及倫理治理與風(fēng)險(xiǎn)管理等多個(gè)維度。擁有高 IAOC 的員工是新型的“價(jià)值放大器”。

• Token 投資回報(bào)率（Token ROI）則將 Token 消耗從 IT 成本重新定義為一種戰(zhàn)略投資，旨在量化由 AI“推理”所產(chǎn)生的具體業(yè)務(wù)價(jià)值。該指標(biāo)包含多個(gè)層面：生產(chǎn)力 ROI（效率提升）、績(jī)效 ROI（營(yíng)收增長(zhǎng)）、創(chuàng)新 ROI（新產(chǎn)品與洞察）以及風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避 ROI（合規(guī)與安全）。通過(guò)計(jì)算每單位 Token 投入所帶來(lái)的產(chǎn)出，企業(yè)可以精確識(shí)別最高效的 AI 應(yīng)用模式和最高價(jià)值的人才。

本報(bào)告進(jìn)一步論證，這一新型評(píng)估體系將引發(fā)企業(yè)組織結(jié)構(gòu)、管理模式和雇傭關(guān)系的深刻變革。傳統(tǒng)的層級(jí)結(jié)構(gòu)將讓位于更扁平、更靈活的“人機(jī)混合團(tuán)隊(duì)”；管理者的角色將從任務(wù)分配者轉(zhuǎn)變?yōu)閳F(tuán)隊(duì)能力的“教練”和人機(jī)資源的“編排者”；雇傭關(guān)系也將從基于時(shí)間的交易演變?yōu)榛趦r(jià)值共創(chuàng)的合作伙伴關(guān)系。

最后，本報(bào)告為企業(yè)和個(gè)人提供了詳細(xì)的轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略與發(fā)展建議。企業(yè)需要分階段推進(jìn)變革，從建立 AI 治理基礎(chǔ)、開(kāi)展試點(diǎn)項(xiàng)目，到最終全面推廣新評(píng)估體系并重塑組織架構(gòu)。個(gè)人則需要主動(dòng)培養(yǎng)以 IAOC 為核心的未來(lái)技能組合，建立以 AI 驅(qū)動(dòng)成果為導(dǎo)向的個(gè)人作品集，并擁抱終身學(xué)習(xí)的心態(tài)。

總而言之，從工時(shí)到編排的轉(zhuǎn)變，不僅是一次評(píng)估方法的迭代，更是一場(chǎng)關(guān)于企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力重塑的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。那些能夠率先識(shí)別、衡量并激勵(lì)新時(shí)代核心價(jià)值創(chuàng)造者的組織，將在 AI 驅(qū)動(dòng)的未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)中建立起難以逾越的優(yōu)勢(shì)。

1 Token 經(jīng)濟(jì)的黎明：企業(yè)新陳代謝的全新標(biāo)尺

AI 的廣泛應(yīng)用正催生一種新的經(jīng)濟(jì)范式，其核心資源不再僅僅是資本或人力，而是“認(rèn)知計(jì)算能力”。這種能力的基本計(jì)量單位——Token——的消耗量，正成為衡量一家企業(yè)智能化深度和運(yùn)營(yíng)活力的關(guān)鍵指標(biāo)。OpenAI 社區(qū)流傳的“萬(wàn)億 Token 俱樂(lè)部”名單，為我們提供了觀(guān)察這一新興經(jīng)濟(jì)形態(tài)的第一個(gè)清晰窗口。

萬(wàn)億 Token 俱樂(lè)部：不止于榜單，更是市場(chǎng)信號(hào)

近期，一份據(jù)稱(chēng)是 OpenAI 頂級(jí)客戶(hù)的名單在技術(shù)社區(qū)廣泛流傳，名單上的 30 家公司據(jù)信均已消耗了超過(guò)一萬(wàn)億個(gè) Token。盡管該名單未經(jīng)官方證實(shí)，但其成員構(gòu)成的多樣性揭示了一個(gè)深刻的戰(zhàn)略趨勢(shì)。這些公司橫跨多個(gè)領(lǐng)域，包括軟件即服務(wù)（SaaS）平臺(tái)（如 Salesforce, Shopify, Canva, HubSpot）、教育科技（如 Duolingo）、開(kāi)發(fā)者工具（如 Cognition AI, CodeRabbit）以及可觀(guān)測(cè)性平臺(tái)（如 Datadog）。

這種多樣性并非偶然，它指向一個(gè)共同的戰(zhàn)略模式：這些領(lǐng)軍企業(yè)并非簡(jiǎn)單地將 AI 作為提升內(nèi)部效率的輔助工具，而是將 AI 的推理能力深度嵌入其核心產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)工作流中，直接向數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的終端用戶(hù)交付由 AI 驅(qū)動(dòng)的價(jià)值 。例如，Canva 利用 AI 為海量用戶(hù)生成設(shè)計(jì)內(nèi)容，Duolingo 則通過(guò) AI 提供個(gè)性化的語(yǔ)言陪練。在 Reddit 和 OpenAI 的社區(qū)論壇中，一些自稱(chēng)是上榜公司員工的評(píng)論，不僅為名單的真實(shí)性提供了佐證，更從側(cè)面反映了這種生產(chǎn)級(jí) AI 應(yīng)用的巨大規(guī)模。

因此，這份名單的意義遠(yuǎn)超一份客戶(hù)排行榜。它是一個(gè)強(qiáng)烈的市場(chǎng)信號(hào)，表明 AI 的應(yīng)用已經(jīng)從零散的試點(diǎn)階段，邁入了規(guī)?；?、產(chǎn)品化的新紀(jì)元。Token 的消耗量不再僅僅是技術(shù)指標(biāo)，而是衡量企業(yè)將 AI 轉(zhuǎn)化為商業(yè)價(jià)值能力的“新陳代謝率”。

從計(jì)算到認(rèn)知：將“Token”定義為價(jià)值單位

在大型語(yǔ)言模型（LLM）的語(yǔ)境下，一個(gè)“Token”并不僅僅是一個(gè)單詞的片段，它是構(gòu)成模型進(jìn)行推理、生成內(nèi)容和執(zhí)行指令的基本計(jì)算單元。每一次 API 調(diào)用，每一次智能體的決策，每一次內(nèi)容的生成，都以 Token 的消耗為代價(jià)。據(jù)報(bào)道，僅 OpenAI 的 API 每分鐘處理的 Token 量就高達(dá) 80 億個(gè)，這揭示了新數(shù)字經(jīng)濟(jì)驚人的運(yùn)轉(zhuǎn)速度。

因此，本報(bào)告提出，應(yīng)將 Token 消耗視為一種全新的企業(yè)關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)（KPI）。它代表了一家企業(yè)在數(shù)字世界中處理信息、生成洞察和自動(dòng)化復(fù)雜流程的能力。基于此，我們引入“Token 資本”（Token Capital）的概念，將其與傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)資本和人力資本并列，視為企業(yè)必須進(jìn)行戰(zhàn)略性投資和管理以獲取回報(bào)的核心戰(zhàn)略資源。如何高效地配置和使用 Token 資本，將直接決定企業(yè)在 AI 時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)力。

案例管窺：領(lǐng)軍企業(yè)如何燃燒 Token 創(chuàng)造價(jià)值

“萬(wàn)億 Token 俱樂(lè)部”成員的實(shí)踐，為我們展示了 Token 資本如何轉(zhuǎn)化為具體的商業(yè)價(jià)值：

• Canva： 其核心產(chǎn)品“Magic Studio”為全球 1.75 億月活用戶(hù)提供 AI 設(shè)計(jì)服務(wù)。用戶(hù)通過(guò)簡(jiǎn)單的文本提示，即可生成設(shè)計(jì)方案、視頻腳本和營(yíng)銷(xiāo)文案。每一次“魔法”般的生成，背后都是大量的 Token 消耗，這些消耗直接轉(zhuǎn)化為增強(qiáng)用戶(hù)創(chuàng)造力和效率的產(chǎn)品功能，是 Token 驅(qū)動(dòng)用戶(hù)體驗(yàn)創(chuàng)新的典范。

• Duolingo： 該公司利用 GPT-4 模型驅(qū)動(dòng)其高級(jí)訂閱服務(wù)“Duolingo Max”中的兩大核心功能：“解釋我的答案”（Explain My Answer）和“角色扮演”（Roleplay）。前者為用戶(hù)的語(yǔ)法錯(cuò)誤提供個(gè)性化、上下文相關(guān)的解釋?zhuān)缓笳邉t讓用戶(hù)與 AI 進(jìn)行場(chǎng)景化對(duì)話(huà)練習(xí)。這種大規(guī)模、個(gè)性化的交互式教學(xué)，是傳統(tǒng)人力無(wú)法實(shí)現(xiàn)的，它清晰地展示了如何通過(guò)消耗 Token 來(lái)打造差異化、高附加值的付費(fèi)產(chǎn)品。

• Cognition AI： 其開(kāi)發(fā)的 AI 軟件工程師“Devin”，通過(guò)執(zhí)行漫長(zhǎng)而復(fù)雜的推理循環(huán)來(lái)完成自主編程任務(wù)，包括規(guī)劃、編碼、調(diào)試和部署。Devin 完成一項(xiàng)任務(wù)可能需要數(shù)千個(gè)決策步驟，每一次決策都意味著 Token 的消耗。這代表了 Token 在高價(jià)值、復(fù)雜 B2B 自動(dòng)化領(lǐng)域的應(yīng)用潛力，其目標(biāo)是直接提升核心生產(chǎn)力。

• Datadog： 其 AI 助手“Bits AI”通過(guò)實(shí)時(shí)分析海量的可觀(guān)測(cè)性數(shù)據(jù)（日志、追蹤、指標(biāo)），自主調(diào)查系統(tǒng)警報(bào)、分類(lèi)安全信號(hào)并提出代碼修復(fù)建議。每一次自主調(diào)查，都是一次密集的 Token 消耗過(guò)程，其價(jià)值直接體現(xiàn)在提升系統(tǒng)穩(wěn)定性和降低運(yùn)維成本上，是 Token 驅(qū)動(dòng)企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率和韌性的絕佳案例。

這些案例共同揭示了一個(gè)核心邏輯：大規(guī)模的 Token 消耗并非成本中心，而是價(jià)值創(chuàng)造的引擎。企業(yè)通過(guò)戰(zhàn)略性地“燃燒”Token，深度重塑其產(chǎn)品、服務(wù)和運(yùn)營(yíng)模式。這一過(guò)程正在構(gòu)建一種全新的競(jìng)爭(zhēng)壁壘。當(dāng)一家公司成功地將 AI 深度集成到其服務(wù)于數(shù)百萬(wàn)用戶(hù)的核心產(chǎn)品中時(shí)，它便啟動(dòng)了一個(gè)強(qiáng)大的正向循環(huán)：海量用戶(hù)的使用產(chǎn)生了巨大的 Token 消耗，同時(shí)也生成了關(guān)于用戶(hù)如何與 AI 在特定場(chǎng)景下互動(dòng)的獨(dú)特、專(zhuān)有數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)對(duì)于微調(diào)模型、優(yōu)化產(chǎn)品體驗(yàn)至關(guān)重要，為后來(lái)者設(shè)置了難以逾越的門(mén)檻，因?yàn)楦?jìng)爭(zhēng)對(duì)手缺乏同等規(guī)模的用戶(hù)基礎(chǔ)來(lái)生成等效的數(shù)據(jù)。因此，高 Token 消耗不僅是一項(xiàng)開(kāi)支，更是一項(xiàng)對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型護(hù)城河的戰(zhàn)略投資。

2 流水線(xiàn)時(shí)鐘的終結(jié)：傳統(tǒng)員工評(píng)估體系的失效

在 AI 日益成為核心生產(chǎn)力的時(shí)代，沿用至今的傳統(tǒng)績(jī)效評(píng)估方法正迅速變得不合時(shí)宜。這些植根于工業(yè)化和早期信息化時(shí)代的管理工具，其設(shè)計(jì)理念和衡量維度，與 AI 增強(qiáng)型工作模式的需求背道而馳，不僅無(wú)法準(zhǔn)確衡量員工的真實(shí)價(jià)值，甚至可能成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的絆腳石。

傳統(tǒng)績(jī)效指標(biāo)的批判性審視

傳統(tǒng)的績(jī)效評(píng)估體系，如排序法、強(qiáng)制分布法、圖尺度評(píng)價(jià)法、目標(biāo)管理法（MBO）和清單法，其歷史根源在于對(duì)工業(yè)時(shí)代流水線(xiàn)工人和信息時(shí)代初級(jí)知識(shí)工作者的管理需求。這些方法的核心是衡量那些可預(yù)測(cè)、可重復(fù)、易于量化的任務(wù)，其設(shè)計(jì)初衷是為了確保標(biāo)準(zhǔn)化和效率。

然而，大量研究和實(shí)踐數(shù)據(jù)表明，這些方法在現(xiàn)代工作環(huán)境中效果甚微。例如，蓋洛普的一項(xiàng)研究顯示，只有 14% 的員工強(qiáng)烈認(rèn)同他們的績(jī)效評(píng)估能夠激勵(lì)自己改進(jìn)。另一項(xiàng)研究則指出，不到一半的員工認(rèn)為績(jī)效評(píng)估對(duì)他們的表現(xiàn)有幫助，并且只有 26% 的人認(rèn)為評(píng)估結(jié)果是準(zhǔn)確的。這表明傳統(tǒng)評(píng)估體系在根本上已經(jīng)失去了其激勵(lì)和發(fā)展的核心功能。

AI 時(shí)代的五大致命缺陷

當(dāng)我們將這些傳統(tǒng)方法置于 AI 賦能的背景下審視時(shí)，其固有的缺陷被急劇放大，表現(xiàn)為五大致命問(wèn)題：

• 根深蒂固的主觀(guān)性與偏見(jiàn)： 傳統(tǒng)評(píng)估嚴(yán)重依賴(lài)于單一管理者（上級(jí)）的主觀(guān)判斷，極易受到近期效應(yīng)、光環(huán)效應(yīng)、個(gè)人關(guān)系等偏見(jiàn)的影響。研究表明，績(jī)效評(píng)分中高達(dá) 62% 的變異反映的是評(píng)價(jià)者自身的特點(diǎn)，而非被評(píng)價(jià)員工的實(shí)際表現(xiàn)。這種測(cè)量上的根本性失敗，在需要客觀(guān)評(píng)估復(fù)雜人機(jī)協(xié)同產(chǎn)出的時(shí)代是不可接受的。

• 滯后且回顧性的反饋周期： 以年度或半年度為周期的評(píng)估，在瞬息萬(wàn)變的 AI 時(shí)代顯得異常遲緩。它聚焦于過(guò)去的行為和結(jié)果，無(wú)法為員工提供實(shí)時(shí)的、用于敏捷調(diào)整和快速學(xué)習(xí)的反饋。當(dāng)一個(gè) AI 模型或工具在幾周內(nèi)就能迭代數(shù)次時(shí)，年度評(píng)估無(wú)異于“刻舟求劍”。

• 衡量錯(cuò)誤的輸入而非價(jià)值： 傳統(tǒng)體系傾向于獎(jiǎng)勵(lì)那些可見(jiàn)的“努力”，如工作時(shí)長(zhǎng)、出勤率或?qū)榷鞒痰淖袷爻潭?。這些指標(biāo)在知識(shí)工作中是價(jià)值創(chuàng)造的劣質(zhì)代理變量。AI 的出現(xiàn)，從根本上切斷了“花費(fèi)的時(shí)間”與“創(chuàng)造的價(jià)值”之間的線(xiàn)性關(guān)系。一名員工可能用 AI 在 1 小時(shí)內(nèi)完成過(guò)去需要 8 小時(shí)的工作，但傳統(tǒng)體系卻無(wú)法衡量這多出來(lái)的 7 小時(shí)所蘊(yùn)含的巨大潛在價(jià)值。

• 扼殺創(chuàng)新與協(xié)作精神： 強(qiáng)制排序法和過(guò)分強(qiáng)調(diào)個(gè)人指標(biāo)的評(píng)估方式，會(huì)在組織內(nèi)部制造不健康的“零和博弈”，打擊團(tuán)隊(duì)合作。更嚴(yán)重的是，它懲罰了試錯(cuò)和探索。在 AI 應(yīng)用中，有效的解決方案往往來(lái)自于不斷的實(shí)驗(yàn)和迭代，而一個(gè)害怕因“產(chǎn)出未達(dá)標(biāo)”而得到低分的環(huán)境，會(huì)徹底扼殺員工利用 AI 進(jìn)行創(chuàng)新的意愿。

• 導(dǎo)致非人化與動(dòng)機(jī)衰減： 將員工復(fù)雜、多維度的貢獻(xiàn)簡(jiǎn)化為一個(gè)冰冷的數(shù)字或一張僵化的清單，本質(zhì)上是一種非人化的管理行為。它讓員工感覺(jué)自己只是機(jī)器中的一個(gè)齒輪，從而引發(fā)壓力、焦慮和防御心理，最終導(dǎo)致員工的關(guān)注點(diǎn)從“如何創(chuàng)造更大價(jià)值”轉(zhuǎn)向“如何操縱指標(biāo)以獲得好評(píng)”，這與組織的目標(biāo)背道而馳。

傳統(tǒng)評(píng)估體系的核心缺陷不僅在于其不準(zhǔn)確性，更在于它所激勵(lì)的行為模式與 AI 時(shí)代成功所需的特質(zhì)恰恰相反。傳統(tǒng)體系獎(jiǎng)勵(lì)的是可預(yù)測(cè)的、標(biāo)準(zhǔn)化的執(zhí)行力，而 AI 的應(yīng)用則要求員工具備實(shí)驗(yàn)精神、學(xué)習(xí)能力和戰(zhàn)略判斷力。例如，一個(gè)以“解決 50 個(gè)客戶(hù)工單”為 KPI 的員工，可能會(huì)刻意回避使用一個(gè)需要初期學(xué)習(xí)投入但最終能解決 100 個(gè)工單的 AI 智能體，因?yàn)榕f的評(píng)估體系會(huì)懲罰他花在學(xué)習(xí)上的“非生產(chǎn)性”時(shí)間。與此同時(shí)，AI 正在大規(guī)模自動(dòng)化那些傳統(tǒng)體系賴(lài)以衡量的、重復(fù)性的任務(wù)，這使得這些指標(biāo)本身也變得冗余。因此，在 AI 增強(qiáng)型組織中繼續(xù)沿用傳統(tǒng)評(píng)估方法，無(wú)異于設(shè)置了一個(gè)強(qiáng)大的組織性障礙，它系統(tǒng)性地懲罰了企業(yè)最需要培養(yǎng)的能力——適應(yīng)性、學(xué)習(xí)敏捷性和戰(zhàn)略思維，從而嚴(yán)重阻礙了 AI 價(jià)值的實(shí)現(xiàn)。

表 1：?jiǎn)T工績(jī)效指標(biāo)的演進(jìn)

3 新的價(jià)值核心：智能體編排與 Token 投資回報(bào)率

面對(duì)傳統(tǒng)評(píng)估體系的失效，企業(yè)亟需一套能夠準(zhǔn)確衡量并激勵(lì) AI 時(shí)代核心價(jià)值創(chuàng)造的新框架。本報(bào)告提出，這個(gè)新框架的核心由兩大相互關(guān)聯(lián)的支柱構(gòu)成：衡量員工“杠桿能力”的智能體編排能力（IAOC），以及衡量 AI 資源使用“效能”的Token 投資回報(bào)率（Token ROI）。

指標(biāo)一：智能體編排能力（IAOC）

定義：智能體編排能力（IAOC）是衡量一名員工戰(zhàn)略性地設(shè)計(jì)、部署、管理和優(yōu)化一個(gè)由 AI 智能體及相關(guān)工具組成的“數(shù)字勞動(dòng)力”組合，以達(dá)成超越個(gè)體能力極限的復(fù)雜業(yè)務(wù)成果的綜合能力。它衡量的是員工對(duì)智能自動(dòng)化所能施加的“杠桿效應(yīng)”的大小。

這一能力遠(yuǎn)不止于“提示工程”，它是一個(gè)涵蓋了從戰(zhàn)略到執(zhí)行的完整能力棧，具體可分解為以下五個(gè)核心能力：

• 戰(zhàn)略性任務(wù)分解與委派： 這是將一個(gè)宏大的業(yè)務(wù)目標(biāo)，精準(zhǔn)地拆解為一系列子任務(wù)，并判斷哪些任務(wù)適合交由 AI 智能體高效執(zhí)行，哪些任務(wù)因其模糊性、創(chuàng)造性或高風(fēng)險(xiǎn)性而必須保留人類(lèi)判斷的核心管理技能。這本質(zhì)上是將傳統(tǒng)的管理學(xué)原理應(yīng)用于人機(jī)混合團(tuán)隊(duì)。

• 多智能體工作流設(shè)計(jì)： 這是設(shè)計(jì)、連接和管理一系列專(zhuān)業(yè)化的智能體，使其能夠協(xié)同工作，自動(dòng)執(zhí)行端到端的業(yè)務(wù)流程。這要求員工具備系統(tǒng)思維，理解不同智能體的能力邊界、API 接口和數(shù)據(jù)交接方式，如同一個(gè)數(shù)字生產(chǎn)線(xiàn)的設(shè)計(jì)師。

• 批判性評(píng)估與驗(yàn)證： 這是作為“回路中的人類(lèi)”（Human-in-the-loop）的關(guān)鍵技能，要求員工具備對(duì) AI 輸出結(jié)果進(jìn)行嚴(yán)格審查的能力，包括評(píng)估其準(zhǔn)確性、識(shí)別潛在偏見(jiàn)、判斷其在特定業(yè)務(wù)情境下的適用性。尤其是在低質(zhì)量 AI 內(nèi)容（即“工作廢料”，workslop）泛濫的背景下，知道何時(shí)不該信任 AI 并具備驗(yàn)證其結(jié)論的能力，變得至關(guān)重要。

• 持續(xù)優(yōu)化與“智能體訓(xùn)練”： 這要求員工將 AI 智能體視為一個(gè)需要持續(xù)“培養(yǎng)”的團(tuán)隊(duì)成員，而非一個(gè)靜態(tài)工具。通過(guò)提供精準(zhǔn)的反饋、迭代優(yōu)化指令（提示），以及調(diào)整工作流，不斷提升智能體組合的性能和效率。這是一種將人類(lèi)的領(lǐng)域知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)“傳授”給 AI 系統(tǒng)的能力。

• 倫理治理與風(fēng)險(xiǎn)管理： 這是在部署和使用智能體時(shí)，主動(dòng)應(yīng)用倫理原則和公司治理框架的能力。它要求員工能夠預(yù)見(jiàn)并規(guī)避潛在的偏見(jiàn)、數(shù)據(jù)隱私泄露、知識(shí)產(chǎn)權(quán)侵權(quán)等風(fēng)險(xiǎn)，確保 AI 的應(yīng)用合法、合規(guī)且負(fù)責(zé)任。

指標(biāo)二：Token 投資回報(bào)率（Token ROI）

定義：Token 投資回報(bào)率（Token ROI）旨在衡量企業(yè)在 AI 推理能力（即 Token 消耗）上的每一筆投入，所能產(chǎn)生的可量化的業(yè)務(wù)價(jià)值。它將 Token 使用從一項(xiàng) IT 運(yùn)營(yíng)成本，轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N必須產(chǎn)生明確回報(bào)的戰(zhàn)略性投資。

計(jì)算 Token ROI 需要一個(gè)超越簡(jiǎn)單（收益 - 成本）/ 成本公式的多維度框架，具體包括：

• 生產(chǎn)力 ROI（效率維度）： 量化因自動(dòng)化和加速工作流程而帶來(lái)的效率增益。

• • 衡量指標(biāo)： 流程周期縮短時(shí)間、單位時(shí)間內(nèi)完成的任務(wù)數(shù)量、錯(cuò)誤率降低、每位員工節(jié)省的工時(shí)等。研究顯示，AI 平均能為員工節(jié)省 2.5 小時(shí) / 天的工作時(shí)間，或每周工作時(shí)長(zhǎng)的 5.4%。

  • 計(jì)算公式示例： （節(jié)省工時(shí)× 員工全職成本）- Token 成本 = 生產(chǎn)力 ROI

• 績(jī)效 ROI（效果與增長(zhǎng)維度）： 衡量 AI 應(yīng)用對(duì)營(yíng)業(yè)收入（Top-line）結(jié)果和產(chǎn)出質(zhì)量的直接貢獻(xiàn)。

• • 衡量指標(biāo)： 銷(xiāo)售轉(zhuǎn)化率提升、營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)用戶(hù)參與度提高、創(chuàng)意產(chǎn)出質(zhì)量改善、由 AI 驅(qū)動(dòng)產(chǎn)生的新收入流等。普華永道（PwC）的研究發(fā)現(xiàn)，高度暴露于 AI 的行業(yè)的每員工收入增長(zhǎng)率是其他行業(yè)的三倍。

  • 計(jì)算公式示例： （AI 輔助銷(xiāo)售帶來(lái)的增量收入）- Token 成本 = 績(jī)效 ROI

• 創(chuàng)新 ROI（發(fā)現(xiàn)維度）： 捕捉由 AI 帶來(lái)的、難以直接用財(cái)務(wù)衡量的突破性?xún)r(jià)值，如全新的解決方案、深刻的市場(chǎng)洞察或革命性的產(chǎn)品概念。

• • 衡量指標(biāo)： 通過(guò) AI 智能體開(kāi)發(fā)的新產(chǎn)品功能數(shù)量、生成的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)洞察的商業(yè)價(jià)值、研發(fā)周期的縮短速度等。

• 風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避 ROI（韌性維度）： 衡量通過(guò) AI 應(yīng)用成功避免的潛在損失或負(fù)面事件的價(jià)值。

• • 衡量指標(biāo)： 避免的合規(guī)罰款成本、通過(guò) AI 安全監(jiān)控預(yù)防的數(shù)據(jù)泄露事件的預(yù)估損失等。

關(guān)鍵子指標(biāo)：Token 效率

在 Token ROI 的計(jì)算中，Token 效率是一個(gè)至關(guān)重要的子指標(biāo)。它衡量的是“每單位 Token 所能產(chǎn)生的價(jià)值”，而不僅僅是 Token 的總消耗量。研究表明，不同的 AI 模型在執(zhí)行相同任務(wù)時(shí)，其 Token 效率可能存在巨大差異，例如開(kāi)源模型的 Token 消耗量可能是頂尖閉源模型的 1.5 到 4 倍 。

一名具備高 IAOC 的員工，能夠通過(guò)為不同子任務(wù)選擇最合適的模型、設(shè)計(jì)更精煉的指令來(lái)達(dá)成目標(biāo)，從而用更少的 Token 完成同樣甚至更好的工作，自然地實(shí)現(xiàn)更高的 Token ROI。相關(guān)的技術(shù)性能指標(biāo)，如首 Token 生成時(shí)間（Time To First Token, TTFT）和每輸出 Token 時(shí)間（Time Per Output Token, TPOT），也是衡量 Token 效率的重要參考。

IAOC 與 Token ROI 之間存在著一種內(nèi)在的、相互促進(jìn)的良性循環(huán)。一名擁有高 IAOC 的員工，能夠本能地做出更優(yōu)的決策，從而驅(qū)動(dòng)更高的 Token ROI。例如，他 / 她懂得如何高效地分解問(wèn)題，為每個(gè)子任務(wù)選擇最具成本效益（即 Token 效率最高）的 AI 模型，并編寫(xiě)出能夠一次性獲得理想結(jié)果的精準(zhǔn)指令，從而減少了不必要的迭代和 Token 浪費(fèi)。通過(guò)構(gòu)建自動(dòng)化的工作流來(lái)處理高價(jià)值任務(wù)，他 / 她的工作直接對(duì)生產(chǎn)力或收入指標(biāo)產(chǎn)生積極影響。這種將效率（每任務(wù)消耗更少 Token）和效果（完成高價(jià)值任務(wù)）相結(jié)合的能力，最終體現(xiàn)為卓越的 Token ROI。因此，通過(guò)在個(gè)人或團(tuán)隊(duì)層面追蹤 Token ROI，管理者能夠精準(zhǔn)地識(shí)別出那些真正掌握了智能體編排藝術(shù)的“AI 超級(jí)用戶(hù)”。這些員工是組織中新一代的“10 倍工程師”，他們的巨大價(jià)值通過(guò)這些新指標(biāo)得以顯現(xiàn)，而不再被傳統(tǒng)評(píng)估體系所埋沒(méi)。

表 2：跨業(yè)務(wù)職能的 Token ROI 計(jì)算框架

4 增強(qiáng)型組織：為人機(jī)協(xié)同的未來(lái)重塑架構(gòu)

采用以智能體編排能力（IAOC）和 Token 投資回報(bào)率（Token ROI）為核心的新型價(jià)值評(píng)估體系，不僅僅是人力資源部門(mén)的一項(xiàng)變革，它要求整個(gè)組織在結(jié)構(gòu)、管理模式、文化和治理上進(jìn)行系統(tǒng)性的“重接線(xiàn)”（rewiring），以適應(yīng)人機(jī)協(xié)同的未來(lái)。

從層級(jí)到網(wǎng)絡(luò)：人機(jī)混合團(tuán)隊(duì)的崛起

傳統(tǒng)的、按職能劃分的、等級(jí)森嚴(yán)的組織架構(gòu)，在處理由 AI 驅(qū)動(dòng)的、需要跨領(lǐng)域協(xié)作的敏捷項(xiàng)目時(shí)，顯得僵化而低效。未來(lái)組織的基本單元將不再是固定的部門(mén)，而是為特定目標(biāo)而組建的、流動(dòng)的“人機(jī)混合團(tuán)隊(duì)”（或稱(chēng)為“單元”/“pods”）。

在這樣的團(tuán)隊(duì)中，人類(lèi)成員主要負(fù)責(zé)設(shè)定戰(zhàn)略方向、提供復(fù)雜的業(yè)務(wù)背景知識(shí)、進(jìn)行創(chuàng)造性決策和最終的質(zhì)量把關(guān)，而 AI 智能體則作為“數(shù)字員工”，承擔(dān)大部分的數(shù)據(jù)處理、內(nèi)容生成、流程執(zhí)行等任務(wù)。這種模式將極大地扁平化組織結(jié)構(gòu)。過(guò)去由初級(jí)員工和部分中層管理者承擔(dān)的大量協(xié)調(diào)、監(jiān)督和執(zhí)行工作，將被 AI 智能體所吸收，使得信息流和決策鏈大大縮短。

管理者作為教練與編排者

在增強(qiáng)型組織中，人類(lèi)管理者的角色發(fā)生了根本性轉(zhuǎn)變，從傳統(tǒng)的“任務(wù)分配者”和“進(jìn)度監(jiān)督者”，演變?yōu)橐粋€(gè)“元編排者”（meta-orchestrator）。其核心職責(zé)不再是管理“人”，而是管理“能力”——包括人類(lèi)的能力和 AI 的能力。

管理者的新職責(zé)包括：

• 能力構(gòu)建者： 核心工作之一是指導(dǎo)和賦能團(tuán)隊(duì)成員，幫助他們提升自身的智能體編排能力（IAOC），識(shí)別技能差距，并提供學(xué)習(xí)資源和實(shí)踐機(jī)會(huì)。

• 資源投資組合經(jīng)理： 將團(tuán)隊(duì)的人力資源和可用的 AI 智能體（及其 Token 預(yù)算）視為一個(gè)待優(yōu)化的投資組合，戰(zhàn)略性地將這些資源配置到能夠產(chǎn)生最高價(jià)值回報(bào)（Token ROI）的問(wèn)題和項(xiàng)目上。

• 倫理守護(hù)者： 確保團(tuán)隊(duì)對(duì) AI 的使用遵循公司設(shè)定的倫理準(zhǔn)則和治理框架，對(duì) AI 決策的公平性、透明度和潛在風(fēng)險(xiǎn)負(fù)責(zé)。

• 心理安全培育者： 創(chuàng)造一個(gè)鼓勵(lì)實(shí)驗(yàn)、容忍“聰明失敗”的文化環(huán)境。員工在使用 AI 探索新方法時(shí)，不應(yīng)因初期效果不佳或遇到挫折而受到指責(zé)，這種安全感是激發(fā)創(chuàng)新的前提。

新的雇傭契約：價(jià)值共創(chuàng)的伙伴關(guān)系

雇主與員工之間的關(guān)系，正從一種基于時(shí)間的交易（公司為員工每周 40 小時(shí)的工作支付薪水），演變?yōu)橐环N基于價(jià)值共創(chuàng)的伙伴關(guān)系。在這種新契約下，公司提供平臺(tái)、數(shù)據(jù)、AI 工具（Token 資本）和戰(zhàn)略方向，而員工則利用其獨(dú)特的 IAOC 來(lái)驅(qū)動(dòng)這些資源產(chǎn)生價(jià)值。

這種轉(zhuǎn)變也意味著薪酬和激勵(lì)機(jī)制需要隨之進(jìn)化。未來(lái)的薪酬結(jié)構(gòu)可能會(huì)更加動(dòng)態(tài)，除了基本薪資外，可能會(huì)引入與個(gè)人或團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)的 Token ROI、成功部署的高價(jià)值智能體工作流等成果直接掛鉤的浮動(dòng)獎(jiǎng)勵(lì)。這要求組織建立一種高度信任和透明的文化，員工被充分授權(quán)使用強(qiáng)大的 AI 工具和相關(guān)數(shù)據(jù)，并被信任能負(fù)責(zé)任地使用它們來(lái)創(chuàng)造價(jià)值。

智能體時(shí)代的治理：AI 卓越中心（CoE）

為了戰(zhàn)略性地管理 AI 的部署并避免混亂，組織需要一個(gè)中央?yún)f(xié)調(diào)職能。目前已出現(xiàn)三種主流治理模式：集中式的 AI 卓越中心（CoE）、嵌入式的 AI 能力單元，以及高層 AI 治理委員會(huì)。

無(wú)論采用何種形式，這個(gè)治理機(jī)構(gòu)的職責(zé)都遠(yuǎn)超技術(shù)范疇。它需要：

• 制定企業(yè)級(jí)的 AI 戰(zhàn)略，確保 AI 投資與核心業(yè)務(wù)目標(biāo)一致。

• 建立倫理護(hù)欄和使用規(guī)范，管理與 AI 相關(guān)的不準(zhǔn)確性、網(wǎng)絡(luò)安全和知識(shí)產(chǎn)權(quán)侵權(quán)等風(fēng)險(xiǎn)。

• 統(tǒng)一管理企業(yè)級(jí)的 AI 基礎(chǔ)設(shè)施和 Token 資本，進(jìn)行投資回報(bào)分析。

• 促進(jìn)整個(gè)組織的知識(shí)共享和最佳實(shí)踐傳播，加速組織學(xué)習(xí)。

隨著 AI 智能體在組織內(nèi)部的廣泛應(yīng)用，若缺乏戰(zhàn)略性的頂層設(shè)計(jì)和協(xié)調(diào)，企業(yè)將面臨一種新的“組織債務(wù)”。各個(gè)部門(mén)或團(tuán)隊(duì)獨(dú)立、無(wú)序地部署各自的智能體，將不可避免地導(dǎo)致資源浪費(fèi)、數(shù)據(jù)孤島和系統(tǒng)性學(xué)習(xí)缺失。這就像過(guò)去十年困擾企業(yè)的“影子 IT”問(wèn)題，但在智能體時(shí)代，其復(fù)雜性和風(fēng)險(xiǎn)被指數(shù)級(jí)放大。例如，市場(chǎng)部和銷(xiāo)售部可能各自部署 AI 智能體來(lái)分析相同的客戶(hù)數(shù)據(jù)，它們使用不同的模型、不同的指令，不僅造成了 Token 成本的重復(fù)浪費(fèi)，還可能得出相互矛盾的洞察。

由于缺乏協(xié)同，兩個(gè)團(tuán)隊(duì)都無(wú)法從對(duì)方的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。這種“智能體無(wú)序擴(kuò)張”（agent sprawl）最終會(huì)形成一個(gè)錯(cuò)綜復(fù)雜的、無(wú)法管理的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)，使得獲取統(tǒng)一的真實(shí)數(shù)據(jù)源、實(shí)施統(tǒng)一的安全策略或維持一致的倫理標(biāo)準(zhǔn)變得不可能。

因此，向增強(qiáng)型組織的轉(zhuǎn)型，必須伴隨著一個(gè)深思熟慮的架構(gòu)決策：建立一個(gè)中央的“智能體編排平臺(tái)”或一個(gè)強(qiáng)有力的 AI 卓越中心（CoE）并非可有可無(wú)的選項(xiàng)，而是確保 AI 價(jià)值能夠規(guī)?；?、可持續(xù)實(shí)現(xiàn)，同時(shí)有效控制復(fù)雜性和風(fēng)險(xiǎn)的必要條件。組織本身必須圍繞 AI 進(jìn)行重新設(shè)計(jì)，而不是簡(jiǎn)單地將 AI 作為補(bǔ)丁添加到舊的結(jié)構(gòu)之上。

5 半人馬勞動(dòng)力：重新定義員工核心能力

向“增強(qiáng)型組織”的轉(zhuǎn)型，對(duì)員工的能力模型提出了全新的要求。未來(lái)的高價(jià)值員工，將如同希臘神話(huà)中的“半人馬”（Centaur），集人類(lèi)的智慧與 AI 的強(qiáng)大執(zhí)行力于一身。本部分將詳細(xì)剖析構(gòu)成新時(shí)代“員工 2.0”的核心能力，并將它們與前述的“智能體編排能力”（IAOC）框架緊密聯(lián)系。

AI 時(shí)代的能力棧：一個(gè)新的分類(lèi)法

未來(lái)的核心能力并非要求每個(gè)人都成為數(shù)據(jù)科學(xué)家，而是倡導(dǎo)一種融合了技術(shù)、戰(zhàn)略和人本技能的全新能力組合。

• AI 流暢性與編排能力： 這是 IAOC 的核心，也是新能力棧的基石。它不僅包括諸如提示工程之類(lèi)的戰(zhàn)術(shù)性技能，更重要的是戰(zhàn)略性能力，如工作流設(shè)計(jì)、多智能體協(xié)同以及向 AI 有效委派任務(wù)。

• 批判性思維與問(wèn)題敏感性： 這是人類(lèi)不可或缺的監(jiān)督與判斷能力。它要求員工具備審視 AI 生成內(nèi)容的能力，識(shí)別其中的謬誤、偏見(jiàn)和局限性，并能將模糊的業(yè)務(wù)問(wèn)題“翻譯”成 AI 可以理解和著手解決的清晰任務(wù)。

• 適應(yīng)性與學(xué)習(xí)敏捷性： 在 AI 模型和工具以驚人速度迭代的時(shí)代，持續(xù)學(xué)習(xí)的心態(tài)和能力變得至關(guān)重要。技術(shù)技能的“半衰期”正在急劇縮短，能夠快速掌握新工具、適應(yīng)新工作流并從變化中尋找機(jī)會(huì)的員工將擁有最持久的競(jìng)爭(zhēng)力。

• 倫理意識(shí)與負(fù)責(zé)任的判斷： AI 的應(yīng)用常常涉及倫理的灰色地帶。員工具備在具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景中識(shí)別、評(píng)估并做出符合人類(lèi)價(jià)值觀(guān)和組織原則的倫理判斷的能力，是確保 AI 向善和規(guī)避聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵。

• 溝通與跨學(xué)科協(xié)作： AI 項(xiàng)目本質(zhì)上是跨職能的。能夠在技術(shù)專(zhuān)家、業(yè)務(wù)專(zhuān)家和最終用戶(hù)之間有效溝通、翻譯需求、協(xié)調(diào)資源的能力，比以往任何時(shí)候都更加重要。

新能力的經(jīng)濟(jì)價(jià)值

這些新能力不僅是理論上的構(gòu)想，其經(jīng)濟(jì)價(jià)值已在勞動(dòng)力市場(chǎng)上得到明確體現(xiàn)。普華永道（PwC）的《2025 年全球 AI 就業(yè)晴雨表》報(bào)告指出，具備 AI 技能的員工平均享有高達(dá) 56% 的薪資溢價(jià)，這一數(shù)字較前一年的 25% 大幅增長(zhǎng)。

此外，該報(bào)告還發(fā)現(xiàn)，在受 AI 影響較大的崗位中，所需技能的更新速度比其他崗位快 66%，這凸顯了企業(yè)和個(gè)人進(jìn)行技能提升的緊迫性。這些數(shù)據(jù)為企業(yè)投資員工培訓(xùn)以及個(gè)人投資自我發(fā)展提供了強(qiáng)有力的商業(yè)論證。

衡量不可衡量之物：評(píng)估人機(jī)協(xié)作效能

傳統(tǒng)的技能評(píng)估方式無(wú)法有效衡量上述新能力。我們需要借鑒人機(jī)交互（HCI）和計(jì)算機(jī)支持的協(xié)同工作（CSCW）等領(lǐng)域的研究成果，引入新的評(píng)估框架來(lái)衡量人機(jī)團(tuán)隊(duì)的協(xié)作效能。

衡量人機(jī)協(xié)作的關(guān)鍵指標(biāo)包括：

• 任務(wù)交接效率： 衡量工作在人類(lèi)與 AI 之間流轉(zhuǎn)的順暢程度。交接過(guò)程中是否存在信息丟失？AI 是否能準(zhǔn)確理解人類(lèi)的意圖？

• 認(rèn)知負(fù)荷降低度：評(píng)估 AI 在多大程度上減輕了人類(lèi)員工的認(rèn)知負(fù)擔(dān)，使其能夠?qū)⑿闹琴Y源投入到更高階的戰(zhàn)略性思考和創(chuàng)造性工作中。

• 協(xié)同決策質(zhì)量： 比較人機(jī)團(tuán)隊(duì)做出的決策質(zhì)量，與單獨(dú)由人類(lèi)或 AI 做出的決策質(zhì)量，以判斷是否存在“1+1>2”的協(xié)同效應(yīng)。

人類(lèi)干預(yù)率： 記錄人類(lèi)需要糾正、推翻或手動(dòng)介入 AI 決策的頻率。高干預(yù)率可能意味著 AI 能力不足，或者人類(lèi)對(duì) AI 缺乏信任。

在未來(lái)的工作場(chǎng)景中，最有價(jià)值的員工將不再是那些執(zhí)行任務(wù)最快的“高手”，而是那些最優(yōu)秀的 AI 系統(tǒng)“教師”和“策展人”。他們的核心角色將從親力親為地完成工作，轉(zhuǎn)變?yōu)閷⑵渖詈竦念I(lǐng)域知識(shí)和專(zhuān)業(yè)經(jīng)驗(yàn)有效地“傳授”給 AI 系統(tǒng)，從而為組織創(chuàng)造出可規(guī)?；⒅悄芑臄?shù)字資產(chǎn)。

例如，一位資深律師的價(jià)值，將不再僅僅體現(xiàn)在他 / 她親自審閱了多少份合同，而更多地體現(xiàn)在他 / 她能否通過(guò)巧妙的編排（高 IAOC），“訓(xùn)練”出一支能夠以其 80% 的專(zhuān)業(yè)水準(zhǔn)審閱成千上萬(wàn)份合同的 AI 智能體團(tuán)隊(duì)。這個(gè)過(guò)程將專(zhuān)家的隱性知識(shí)顯性化、系統(tǒng)化，并注入到 AI 中，使其成為企業(yè)可復(fù)用、可擴(kuò)展的核心能力。因此，“資深”或“專(zhuān)家”的定義將發(fā)生轉(zhuǎn)變，從個(gè)人卓越的執(zhí)行力，轉(zhuǎn)向通過(guò) AI 規(guī)?；鋵?zhuān)業(yè)知識(shí)的能力。對(duì)高級(jí)員工的評(píng)估，應(yīng)包含一個(gè)全新的維度，可稱(chēng)之為“知識(shí)可規(guī)?；芰Α被颉皩?zhuān)業(yè)經(jīng)驗(yàn)封裝能力”。

表 3：AI 增強(qiáng)型勞動(dòng)力的核心能力框架

6 駕馭轉(zhuǎn)型：面向未來(lái)的戰(zhàn)略行動(dòng)手冊(cè)

從傳統(tǒng)的工時(shí)評(píng)估轉(zhuǎn)向以智能體編排能力和 Token 投資回報(bào)率為核心的新范式，是一項(xiàng)深刻的組織變革。它要求企業(yè)和個(gè)人都采取系統(tǒng)性、分階段的行動(dòng)。本部分將為企業(yè)和個(gè)人專(zhuān)業(yè)人士提供一套具體的、可操作的戰(zhàn)略行動(dòng)手冊(cè)，以駕馭這一轉(zhuǎn)型過(guò)程，并負(fù)責(zé)任地應(yīng)對(duì)其中的挑戰(zhàn)。

企業(yè)的行動(dòng)手冊(cè)

企業(yè)應(yīng)采用一個(gè)三階段的遞進(jìn)模型來(lái)推動(dòng)變革，確保轉(zhuǎn)型的平穩(wěn)與成功。

• 第一階段：奠定基礎(chǔ)與引導(dǎo)實(shí)驗(yàn)（第 1-6 個(gè)月）

• • 行動(dòng)： 組建一個(gè)跨職能的 AI 治理團(tuán)隊(duì)或委員會(huì)，成員應(yīng)包括 IT、HR、法務(wù)、業(yè)務(wù)部門(mén)的代表，負(fù)責(zé)制定企業(yè)級(jí)的 AI 戰(zhàn)略，并確保其與核心業(yè)務(wù)目標(biāo)對(duì)齊。

  • 行動(dòng)： 設(shè)立“AI 沙盒”環(huán)境，為員工提供經(jīng)過(guò)審批的、安全的 AI 工具，鼓勵(lì)他們?cè)谑芸胤秶鷥?nèi)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。初期應(yīng)聚焦于那些能夠快速見(jiàn)效（Quick Wins）且具有高業(yè)務(wù)影響力的用例，例如自動(dòng)化報(bào)告生成、內(nèi)部知識(shí)問(wèn)答等。

  • 行動(dòng)： 開(kāi)始對(duì)現(xiàn)有關(guān)鍵工作流程進(jìn)行基線(xiàn)測(cè)量，記錄當(dāng)前的人力成本、處理時(shí)長(zhǎng)和錯(cuò)誤率，為后續(xù)精確計(jì)算 Token ROI 奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

• 第二階段：試點(diǎn)推行與量化衡量（第 6-18 個(gè)月）

• • 行動(dòng)： 選擇一到兩個(gè)創(chuàng)新意愿強(qiáng)、業(yè)務(wù)復(fù)雜度適中的業(yè)務(wù)單元作為試點(diǎn)，正式引入 IAOC/Token ROI 的新型評(píng)估框架。在該試點(diǎn)范圍內(nèi)，與員工共同重新設(shè)計(jì)核心工作流程和崗位職責(zé)。

  • 行動(dòng)： 開(kāi)發(fā)并部署針對(duì)性的技能提升項(xiàng)目，內(nèi)容聚焦于第五部分“表 3”中定義的核心能力，如智能體編排、批判性評(píng)估等。提供線(xiàn)上課程、工作坊和真實(shí)項(xiàng)目實(shí)踐機(jī)會(huì)。

  • 行動(dòng)： 部署強(qiáng)大的 AI 監(jiān)控和分析工具，開(kāi)始追蹤試點(diǎn)團(tuán)隊(duì)的 Token 使用情況、Token 效率，并將其與業(yè)務(wù) KPI（如客戶(hù)滿(mǎn)意度、銷(xiāo)售額）進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。

• 第三階段：規(guī)模化推廣與深度整合（第 18 個(gè)月以上）

• • 行動(dòng)： 基于試點(diǎn)項(xiàng)目的成功經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)，將新的績(jī)效評(píng)估框架逐步推廣至整個(gè)組織。將 IAOC 和 Token ROI 指標(biāo)正式整合進(jìn)人力資源信息系統(tǒng)（HRIS）和各級(jí)管理駕駛艙。

  • 行動(dòng)： 根據(jù)人機(jī)協(xié)同的需要，調(diào)整組織架構(gòu)和匯報(bào)關(guān)系，正式推廣“人機(jī)混合團(tuán)隊(duì)”模式。

  • 行動(dòng)： 隨著 AI 技術(shù)和相關(guān)法規(guī)的不斷演進(jìn)，持續(xù)更新和完善企業(yè)的 AI 治理政策和倫理準(zhǔn)則，使其保持前瞻性和適應(yīng)性。

應(yīng)對(duì)倫理挑戰(zhàn)的必要措施

新的評(píng)估體系雖旨在提升客觀(guān)性，但其本身并非沒(méi)有倫理風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)在推行過(guò)程中必須主動(dòng)管理以下三大挑戰(zhàn)：

• 算法偏見(jiàn)： 如果用于評(píng)估的 AI 模型是基于存在偏見(jiàn)的歷史績(jī)效數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的，那么它可能會(huì)延續(xù)甚至放大過(guò)去的不公平現(xiàn)象，例如對(duì)特定性別或族裔的歧視。

• • 緩解策略： 必須建立對(duì) AI 評(píng)估工具的定期偏見(jiàn)審計(jì)機(jī)制。確保開(kāi)發(fā)和審查團(tuán)隊(duì)的多元化。最重要的是，必須保留人類(lèi)監(jiān)督環(huán)節(jié)，并為員工提供針對(duì) AI 評(píng)估結(jié)果的申訴渠道，確保最終決策的公平性。

• 隱私與監(jiān)控： 基于 AI 的績(jī)效數(shù)據(jù)追蹤，如果設(shè)計(jì)不當(dāng)，極易演變?yōu)閷?duì)員工的侵入式監(jiān)控，嚴(yán)重侵蝕員工的隱私和信任感，導(dǎo)致人人自危。

• • 緩解策略： 必須對(duì)員工保持完全透明，清晰告知正在收集哪些數(shù)據(jù)、收集的目的以及數(shù)據(jù)的使用方式。分析重點(diǎn)應(yīng)放在團(tuán)隊(duì)和流程層面的宏觀(guān)洞察，而非針對(duì)個(gè)體的微觀(guān)行為監(jiān)控。嚴(yán)格遵守《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）等法規(guī)，并賦予員工對(duì)其個(gè)人數(shù)據(jù)的控制權(quán)。

• 非人化風(fēng)險(xiǎn)： 過(guò)度依賴(lài) Token ROI 等量化指標(biāo)，有可能將員工視為系統(tǒng)中追求效率的“節(jié)點(diǎn)”，忽略了他們?cè)谖幕ㄔO(shè)、知識(shí)分享、指導(dǎo)同事等方面的定性貢獻(xiàn)。

• • 緩解策略： 必須強(qiáng)調(diào)對(duì) IAOC 的評(píng)估是整體性的，需要結(jié)合定性反饋（如同行評(píng)價(jià)、項(xiàng)目影響力敘述）進(jìn)行。管理者作為“教練”的角色在此尤為關(guān)鍵，他們需要理解業(yè)務(wù)背景，將數(shù)據(jù)指標(biāo)作為開(kāi)啟績(jī)效對(duì)話(huà)的起點(diǎn)，而非終點(diǎn)。

個(gè)人專(zhuān)業(yè)人士的行動(dòng)指南

面對(duì)即將到來(lái)的變革，每一位職場(chǎng)人士都需要主動(dòng)調(diào)整自己的定位和技能：

• 培養(yǎng)“編排者”心態(tài)： 停止將自己僅僅定位為一個(gè)任務(wù)的執(zhí)行者。開(kāi)始將自己視為一個(gè)“數(shù)字勞動(dòng)力”的管理者。主動(dòng)在日常工作中尋找可以用 AI 智能體來(lái)自動(dòng)化或增強(qiáng)的流程。

• 構(gòu)建 AI 驅(qū)動(dòng)的成果組合：在簡(jiǎn)歷或職業(yè)檔案中，不要僅僅羅列“掌握 AI 技能”。更重要的是，記錄下你使用 AI 達(dá)成可衡量業(yè)務(wù)成果的具體項(xiàng)目。嘗試用 Token ROI 的語(yǔ)言來(lái)量化你的貢獻(xiàn)，例如：“通過(guò)設(shè)計(jì)一個(gè)多智能體工作流，將報(bào)告生成時(shí)間縮短了 80%，為團(tuán)隊(duì)每年節(jié)省了約 X 美元的人力成本。”

• 將學(xué)習(xí)作為核心工作：每周投入固定時(shí)間來(lái)實(shí)驗(yàn)新的 AI 工具和模型。在這個(gè)時(shí)代，學(xué)習(xí)和適應(yīng)的能力是你最持久、最寶貴的資產(chǎn)。

• 成為倫理的倡導(dǎo)者：努力成為團(tuán)隊(duì)中那個(gè)最了解 AI 倫理風(fēng)險(xiǎn)并能提出建設(shè)性解決方案的人。這不僅能幫助團(tuán)隊(duì)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，更能展現(xiàn)你的戰(zhàn)略成熟度和領(lǐng)導(dǎo)潛力。

在推行這一全新評(píng)估體系的過(guò)程中，最大的阻力可能來(lái)自中層管理層。AI 驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化和扁平化的組織結(jié)構(gòu)，對(duì)傳統(tǒng)中層管理者的角色構(gòu)成了直接的威脅。他們的傳統(tǒng)價(jià)值——作為信息中轉(zhuǎn)站和任務(wù)監(jiān)督者——正在被 AI 侵蝕。

當(dāng)他們看到擁有高 IAOC 的初級(jí)員工能夠產(chǎn)生巨大影響，打破了傳統(tǒng)的論資排輩時(shí)，可能會(huì)感到自己的地位和專(zhuān)業(yè)價(jià)值受到貶低。這種威脅感可能以多種形式表現(xiàn)出來(lái)，例如，消極抵制新指標(biāo)（“這些數(shù)字不能反映‘真正的’工作”），對(duì)團(tuán)隊(duì)的 AI 技能培訓(xùn)投入不足，或者對(duì)員工使用 AI 的方式進(jìn)行微觀(guān)管理，從而扼殺創(chuàng)新。

因此，企業(yè)的轉(zhuǎn)型行動(dòng)手冊(cè)中必須包含一個(gè)專(zhuān)門(mén)針對(duì)中層管理者的變革管理計(jì)劃。該計(jì)劃的核心目標(biāo)是幫助他們完成從“監(jiān)督者”到“元編排者”的角色重塑，清晰地定義他們?cè)谛陆M織中的新價(jià)值主張，并激勵(lì)他們成為新體系的推動(dòng)者，而非舊秩序的守門(mén)人。

7 結(jié)論：塑造工作的未來(lái)

本報(bào)告的分析始于一個(gè)看似簡(jiǎn)單的市場(chǎng)信號(hào)——“萬(wàn)億 Token 俱樂(lè)部”，并由此揭示了一場(chǎng)正在重塑企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造邏輯的深刻變革。從工時(shí)到編排的轉(zhuǎn)型，并非遙遠(yuǎn)的未來(lái)暢想，而是已經(jīng)發(fā)生在各行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)中的現(xiàn)實(shí)。這些企業(yè)正在通過(guò)大規(guī)模消耗 Token，將 AI 的認(rèn)知能力注入其產(chǎn)品與服務(wù)的血脈，構(gòu)建起全新的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

研究明確指出，植根于工業(yè)時(shí)代的傳統(tǒng)員工評(píng)估體系已然失效。它們不僅無(wú)法衡量員工在人機(jī)協(xié)同新范式下的真實(shí)貢獻(xiàn)，反而因其固有的缺陷而成為組織創(chuàng)新的阻礙。繼續(xù)沿用這些過(guò)時(shí)的標(biāo)尺，無(wú)異于用馬車(chē)的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)衡量噴氣式飛機(jī)的性能。

為此，本報(bào)告構(gòu)建并提出了一個(gè)以“智能體編排能力（IAOC）”和“Token 投資回報(bào)率（Token ROI）”為雙核心的全新員工價(jià)值評(píng)估框架。IAOC 衡量的是員工運(yùn)用 AI 實(shí)現(xiàn)價(jià)值放大的杠桿能力，而 Token ROI 則量化了這種能力所帶來(lái)的商業(yè)回報(bào)。這一框架將員工的評(píng)估從對(duì)“過(guò)去付出的努力”的考核，轉(zhuǎn)向?qū)Α拔磥?lái)創(chuàng)造的價(jià)值”的衡量，使人才管理與企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)真正對(duì)齊。

采納這一新框架，對(duì)企業(yè)而言，絕非僅僅是人力資源部門(mén)的流程優(yōu)化，而是一項(xiàng)關(guān)乎生存與發(fā)展的戰(zhàn)略性要?jiǎng)?wù)。它要求企業(yè)在組織結(jié)構(gòu)、管理哲學(xué)、企業(yè)文化乃至雇傭關(guān)系上進(jìn)行一場(chǎng)徹底的自我革命。從建立扁平化的人機(jī)混合團(tuán)隊(duì)，到將管理者重塑為賦能的教練；從構(gòu)建基于價(jià)值共創(chuàng)的新型雇傭契約，到實(shí)施強(qiáng)有力的 AI 治理，每一步都考驗(yàn)著領(lǐng)導(dǎo)層的遠(yuǎn)見(jiàn)與決心。

當(dāng)然，這場(chǎng)轉(zhuǎn)型也伴隨著嚴(yán)峻的倫理挑戰(zhàn)。算法偏見(jiàn)、數(shù)據(jù)隱私和潛在的非人化風(fēng)險(xiǎn)，是懸在 AI 賦能之路上的“達(dá)摩克利斯之劍”。只有通過(guò)建立透明的治理機(jī)制、堅(jiān)持人類(lèi)監(jiān)督的最終原則，并培育一種以人為本的科技文化，企業(yè)才能確保技術(shù)進(jìn)步的成果能夠公平、負(fù)責(zé)任地惠及每一個(gè)人。

最終，這場(chǎng)變革為我們描繪了一個(gè)充滿(mǎn)希望的未來(lái)工作圖景。當(dāng)重復(fù)、繁瑣的執(zhí)行性任務(wù)被 AI 智能體高效處理后，人類(lèi)員工得以從“數(shù)字流水線(xiàn)”上解放出來(lái)，將他們寶貴的時(shí)間和精力投入到更具戰(zhàn)略性、創(chuàng)造性和同理心的工作中。如果能夠被深思熟慮且合乎倫理地實(shí)施，這個(gè)從工時(shí)到編排的新范式，將不僅提升組織的生產(chǎn)力，更有可能引領(lǐng)我們進(jìn)入一個(gè)人類(lèi)工作價(jià)值被前所未有地放大和尊重的時(shí)代。

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56. How to boost your organization's AI maturity level | MIT Sloan, accessed October 12, 2025,https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/how-to-boost-your-organizations-ai-maturity-level

57. AI-First Leadership: Embracing the Future of Work - Harvard Business Impact, accessed October 12, 2025,https://www.harvardbusiness.org/insight/ai-first-leadership-embracing-the-future-of-work/

58. How to lead in an AI-augmented workplace | Eptura, accessed October 12, 2025,https://eptura.com/discover-more/blog/how-to-lead-in-an-ai-augmented-workplace/

59. AI-Augmented Management | by SuperBusinessManager.com - Medium, accessed October 12, 2025,https://medium.com/@JerryGrzegorzek/ai-augmented-management-09c28cacf31f

60. Leadership and AI insights for 2025: The latest from MIT Sloan Management Review, accessed October 12, 2025,https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/leadership-and-ai-insights-2025-latest-mit-sloan-management-review

61. AI Augmentation: Your Guide to Empowering Employees and Transforming Support, accessed October 12, 2025,https://blog.leena.ai/ai-augmentation-enterprise-guide/

62. AI Adoption Statistics in 2025 - Netguru, accessed October 12, 2025,https://www.netguru.com/blog/ai-adoption-statistics

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64. How Intelligent Agents in AI Can Work Alone | Gartner, accessed October 12, 2025,https://www.gartner.com/en/articles/intelligent-agent-in-ai

65. Seizing the Agentic AI Advantage | McKinsey - BrianHeger.com, accessed October 12, 2025,https://www.brianheger.com/seizing-the-agentic-ai-advantage-mckinsey/

66. Top 10 skills for using an AI agent to learn for 2025 | Neople, accessed October 12, 2025,https://www.neople.io/blog/skills-for-using-an-ai-agent

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78. What Is Algorithmic Bias? - IBM, accessed October 12, 2025,https://www.ibm.com/think/topics/algorithmic-bias

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80. Impact of Ethical AI on Business Performance Metrics: Our Ultimate Guide, accessed October 12, 2025,https://zoetalentsolutions.com/ethical-ai-on-business-performance/

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83. Exploring privacy issues in the age of AI - IBM, accessed October 12, 2025,https://www.ibm.com/think/insights/ai-privacy

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本文在資料檢索、語(yǔ)言潤(rùn)色和文本編輯過(guò)程中使用了 AI 輔助工具

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