企业正用AI削减经理，也可能在取消让AI产生回报的关键层级

人工智能的兴起正在压缩企业的运营层级，企业依靠自动化协调来处理过去由人类管理的工作。如今，美国经理平均管理着由12人组成的团队，高于2013年的8.2人。人工智能正在加速美国职场组织方式中一场悄然而深刻的转变。 

 这种现象被称为向“超级经理”的转变：企业以人工智能软件能够提高效率为前提，利用人工智能让经理同时对更多人负责。 

然而，盖洛普的另一项研究发现，经理至少造成了不同业务部门间员工敬业度差异的82%。这也导致全球员工敬业度极为低下。美国只有31%的员工积极投入工作，而全球的敬业员工比例仅为低得惊人的17%。这些数字在过去12年里一直停滞不前，表明绝大多数员工无法在工作中成长，也无法做出有意义的贡献。 

这个问题主要源于员工与公司领导层之间的脱节。经理负责的直接下属过多，几乎没有时间和精力了解团队成员的情况。 

如果人工智能消除了行政工作，其带来的生产力红利理论上应让经理有更多时间用于辅导、反馈、沟通和建立关系。但如果企业的应对方式是再给每位经理增加5至10名员工，那么企业可能只是把人工智能带来的效率提升转化成了更大的管理跨度。

Cloverleaf联合创始人兼首席执行官Darrin Murriner表示：“经理负责把新流程与团队中已经存在的实际关系和工作流连接起来。如今这些流程不断变化，绕过这一层会导致推广失败。通过这一层来推进，才能实现持久的采用。” 

人工智能可能让经理变得多余，也可能让他们更加重要

为了降低成本，企业正竞相采用人工智能，并取消曾经被视为必不可少的层级。 

这有其合理性。不再用半周时间汇总报告、追问状态更新的经理，确实会有富余的工作能力。因此，让这一岗位负责更多人，是确认节省成本的一种合理方式。 

但这种计算忽视了经理真正从事的工作。 

当人工智能可以接管日常工作时，那个把项目变成现实、把战略转化为员工绩效的人类层级，反而成为企业的强大支撑。 

如果企业取消负责把组织战略转化为员工行为的层级，那么人工智能带来的生产力收益究竟会流向何处？

Murriner说：“这应该比现在更让人担忧，因为与经理的关系仍然是决定员工能否保持投入并留在公司的最大单一因素。如果企业不投资这一层，反而把它摊得越来越薄，那么它削减的不是间接成本，而是在损害最有可能让优秀员工留下并成长的那一段关系。” 

近期的研究揭示了业务部门层面的员工敬业度与关键绩效指标之间的联系，其中包括更高的盈利能力、生产力和质量，以及更低的人员流失率、缺勤率和损耗。 

当企业选择投资适当的管理战略时，就会出现这种结果，因为管理确实是绩效差异和团队凝聚力的根源。团队中的每个人都有不同的需求、价值观、动机和对明确性的需求。所有这些因素都会决定员工绩效，必须由优秀的经理提供支持。 

然而，优秀的经理十分稀缺。知识、经验和技能可以把天赋发展成优势，但合适的天赋同样至关重要：如果缺乏这些天赋，再多的培训或经验也未必能带来卓越绩效。

一项2023年CMB研究显示，大约只有十分之一的人具备有效管理所需的高水平才能。许多人拥有部分必要特质，但很少有人具备帮助团队实现卓越、切实改善公司绩效所需的独特才能组合。当这些人担任管理职位时，他们更有可能自然地调动员工和客户的积极性，留住绩效最好的员工，并维持高生产力文化。

Murriner说：“人们宣扬的十倍生产力故事假设技术是瓶颈。但瓶颈几乎从来不是技术。真正的瓶颈在于技术周围的人能否妥善使用它，而建设这种能力正是管理的作用。”

扩大管理跨度的隐性问题

企业最初可能觉得削减管理成本能够省钱，但从长远来看，这实际上可能付出高得多的代价。 

如果一位经理过去有7至8名直接下属，现在却有15至20名，那么他用于一对一交流、深入辅导、个性化反馈、发现员工失去投入以及支持员工职业发展的时间都会减少。 

当领导与员工之间出现如此严重的脱节时，员工离开公司的可能性会大幅上升。根据Cision Research的数据，这种离职造成的成本相当于该员工年薪的50%至200%。 

近期研究显示，一名员工离职造成的平均总成本已升至45,236美元。 

问题不仅在于员工缺乏敬业度造成的成本，还反映为预算、计划、战略与执行之间的阻塞。 

Murriner说：“企业投入人工智能的每一美元，在转化为商业价值之前，仍然必须经过经理这一环。在要求经理接手更多人的同一时刻削减经理，方向恰恰完全相反。”

例如，Cloverleaf把评估、个性化辅导和团队洞察汇集到一个平台中，使人才负责人能够整合支出、增强团队能力，并通过个性化指导改善绩效。该公司使用人工智能收集数据，但一切仍然由人类处理。 

Murriner表示：“必须保持人类属性的是判断和意义。大多数人工智能都被设计成赞同你，但困难时刻需要的不是赞同。当情况模棱两可时，判断什么才真正重要。以对方真正听得进去的方式传递坏消息。在一个人遭遇挫折时陪伴他。这些都不是效率问题，把它们当作效率问题处理，正是失去人才的原因。”

同样，专注软件开发和数字化转型的Making Sense公司Senior AI Product Leader Mariano Jurich表示，生产力与商业价值之间的区别经常遭到忽视。

“我认为企业在衡量产出而非结果时就搞错了。产出是你交付的东西，结果是因此发生的变化。把糟糕的流程变得更快，并不是商业价值。一个流程现在以某种方式运行，并不必然意味着，为了实现商业目标并最终提供商业价值，它就应该继续以这种方式运行。”

更好的应用：让人工智能放大管理能力

新的难题更多在于如何利用人工智能改善管理，而不只是提升生产力。 

人工智能可以处理日常工作。它可以执行数据分析、排班、统计分析和预算规划等不涉及人际互动的活动。这为经理释放了时间和心智能力，使他们能够处理与人有关的事务。 

例如，过去经理可能需要花大约30分钟准备会议，现在人工智能可以综合相关信息，帮助经理以高得多的效率完成准备。 

企业实际上认为，借助人工智能，它们可以用更少的经理运营并降低成本。但更现实的计算方式，是评估人工智能如何通过自动化日常任务来扩大管理能力，让领导者有更多时间用于辅导、沟通和团队发展。

这也体现在企业评估人工智能投资的方式上。例如，MODO是一款衡量人工智能采用如何改变工作流和投资回报率的企业人工智能平台。这类平台表明，许多组织仍不清楚人工智能部署后究竟发生了什么变化。

Modo联合创始人兼首席执行官Johnny Chang告诉Unite.AI：“领导层对人工智能正在做什么的设想与实际情况之间通常存在差距：工作流没有改变，采用率很低，也没有人看得清价值究竟在哪些地方被创造、在哪些地方没有被创造。如果没有这条基线，就很难知道投资是否正在获得回报。” 

归根结底，团队并不需要更多系统，也不需要为了软件本身而追求精美的软件。团队需要领导者的支持和激励，帮助他们适应、协作，并最终为公司的增长做出贡献。

Cloverleaf等平台旨在让这种管理方式更容易扩展。它们利用人工智能为经理提供个性化洞察和辅导，同时始终把人际关系置于流程的中心。

Murriner说：“我们研究了近30,000次真实的辅导对话，其中一半的对话中，员工提到的是某位具体同事，而不是某项技能或能力。他们想获得处理人际关系方面的帮助。员工寻求理解同事的帮助频率也是寻求解决冲突的2.5倍。这表明，如果企业提供支持，人们愿意及早开展关系方面的工作。这正是我们追求的行为改变，而且可以衡量。”

结论并不是人工智能在管理中没有位置，而是其最大价值可能来自增强那些已经负责领导团队的人员。把经理视为应当消除的成本，可能会让企业切掉那个把人工智能驱动的效率转化为持续绩效的关键层级。

Murriner说：“所有现象背后的模式都相同。当企业增强经理的能力而不是取代他们时，人们会投入发展、更早处理关系问题，团队也会取得更好的绩效。当管理被视为需要削减的成本时，这一切都不会发生。”