AI的瓶颈与突破：驱动绩效增长的人本运营模式

驱动绩效增长的人本运营模式 引言组织疾行，却步履不稳...............................................5 目录 第一部分：授权权责清晰，让质疑无后顾之忧....................................9 第二部分：实践将判断力融入日常工作.............................................12 第三部分：实证用激励引领文化塑造.................................................16 行动指南....................................................................20 两家企业采购相同的AI，部署在相同的工作流中，最终却走向截然不同的结果。差距不在技术本身，而在于它们围绕AI重构人本运营模式的深浅――而多数企业才刚刚起步。 多年来，人本运营模式――包括决策权、管理实践、角色预期和绩效体系――始终在缓慢演进。AI的到来打破了这一平衡，作为许多工作流中的新参与者，它使得关于工作实际开展方式的长期固有认知不再适用。 真正创造价值的企业，不只是部署AI，更以AI为契机，重新设计工作的开展方式、决策的形成路径与绩效的衡量标准。 在这一过程中，它们也在重塑员工每天切身感受到的组织文化。 本报告面向正在重新设计员工与AI协作方式的战略、运营和人力资源负责人。 摘要 AI正成为检验组织真实运转状况的压力测试。 AI的价值缺口源于组织，而非技术。 将先进的AI应用与强大的组织变革能力相结合的组织，收入增长最高比同行高出73%，营业利润率高出11%。 尽管多数组织已在重新设计岗位与工作流，但65%的员工表示，本应规范这些工作的指南早已过时。 员工缺乏明确规则来判断何时遵从、何时质疑、何时否决AI的建议。 超过三分之二的高管(68%)表示，AI采用之所以放缓，根源在于决策权归属与问题升级路径不清晰。 绩效体系尚未跟上AI赋能的工作方式。 81%的组织会奖励AI技能，但只有64%会奖励AI判断力；与此同时，50%的员工表示，AI令个人贡献更难被识别。 文化反映了领导者所构建的运营模式。 规模化AI需要一种让员工敢于发声的文化，43%的高管坦言，员工在提出相关顾虑时缺乏安全感。 引言 组织疾行，却步履不稳 最高管理层正肩负着董事会近乎苛刻的期望：AI要跑得更快，同时必须安全无虞、无可指摘。领导者试图在一条没有地图的路上两全其美，步履不稳。AI的融入速度，已经超过了组织自我调适以适应它的能力。 领导者们逐渐意识到，AI不仅加速了工作，也加速了后果的显现。当一个系统以规模化方式生成决策时，那些组织长期容忍的细小漏洞――比如模糊的权限边界、关于“谁有权说不”的未言明假设――就会迅速放大。它们以机器速度穿越团队和工作流，直抵客户。曾经只停留在单个产品原型中的缺陷，如今可能在午餐前就已交付上千次。这正是风险所在。而回报同样可观：人与AI协同，可达成任何一方都无法单独实现的成果。决定最终是面临风险还是收获回报，取决于组织能否将人与AI有效融合。 IBM商业价值研究院(IBV)对14个地区、21个行业的1000位最高管理层领导者开展了一项调研，结果显示：近三分之二的受访者表示，AI已在重塑岗位与工作流；然而，七成的高管坦言，决策权不清晰、责任归属模糊、治理体系也难以跟上。在另一项覆盖28个地区、8400名员工的调研中，员工给出了相同的判断，64%的员工有AI使用指南，但65%认为这些准则已经跟不上实际工作节奏。 AI一路疾行，文化却远远落后。 这并非在传统变革管理之上，简单叠加新工具而已。AI正在重塑由谁提出建议、如何解读决策、以及何为良好绩效的底层逻辑，这迫使组织重新设计以人为核心的工作体系本身。领跑的企业，未必是购买AI最多的企业，而是正借力AI重塑组织的企业。它们深知，关于工作执行方式的每一次抉择，无论是否有意为之，都是在缔造一种全新的组织文化。 本报告讲述的，正是如何构建这种文化，而其根源可以追溯到运营模式中的三项选择： 1.授权：明确谁负责执行、谁有权质疑，以及责任最终由谁承担； 2.实践：让优质的判断力在组织中日复一日地得以复现； 3.实证：明确组织保护、强化并奖励哪些行为。 这些是领导者可以推动变革的杠杆，而企业文化便由此孕育而生。 人本运营模式由三项条件构建而成：授权、实践与实证。战略负责人划定边界、发出信号；运营负责人将判断力转化为可复用的日常机制；人力资源负责人将全新预期落实到岗位、管理与激励机制中。这些选择共同塑造了文化，也决定了AI的采用最终能否转化为企业的实际绩效。 在接下来的内容中，第一部分聚焦授权，第二部分探讨实践，第三部分深入实证。文末的行动指南，将这些洞察转化为领导者可以着手落实的具体步骤，帮助他们在AI应用中获得更大的回报。 人们很容易将目光聚焦在工具本身：更好的模型、更好的数据、更多的预算。但真正的关键在于，在一个AI无处不在的世界里，如何驾驭好组织变革中“人”的因素。 图2 AI时代的人本运营模式 基石是让AI转型可信、可采用、可持续的根本条件：心理安全感、信任、公平、透明、领导力、伦理、AI系统可靠性和工作质量。它们不只是文化信号，更是支撑运营模式的人本条件，让授权有据可依、实践有章可循、实证有迹可查。当满足这些条件时，组织就更有能力将AI的采用与有效的变革执行，转化为更强的业绩和财务回报。 仅15%的组织达到更高的AI成熟阶段，同时在变革设计与执行上表现卓越。 技术相同，结果迥异。 仅15%的组织在达到更高的AI成熟度的同时，还能在变革的设计与执行方面表现卓越。稀缺性本身就是关键所在。技术与围绕技术重塑组织的能力交汇在一起，正在形成可衡量的市场分化：收入增长最高比同行高出73%，营业利润率提升11%（计算详情详见报告末尾的研究方法）。 给领导者的启示不是AI本身能创造价值，而是价值沉淀于与技术相融合的运营模式和文化之中，而非技术本身。 这一区分至关重要，因为“技术采用”与“竞争优势”并不等同。AI采用仅仅创造了潜力，AI优势则是将潜力放大，把零散的收益锻造为企业级的绩效。这种复利效应的实现，有赖于更具挑战性的工作：重构工作流。组织的变革能力决定了这种潜力是在企业层面持续放大，还是在传导过程消散殆尽。若没有重塑工作流、明确决策权、赋能管理者和强化正确行为这些艰巨的工作，AI收益就只能困在局部试点中。某个团队或许会行动更快，某条流程或许会有所改善，但企业整体效能并未因此提升。这正是多数组织在不知不觉中陷入的取舍陷阱：以牺牲企业级成效为代价，换取局部的提速。而领跑者拒绝这种取舍。它们在规模化技术的同时，也着力构建信任、清晰与问责等条件，将点状的成果转化为企业级的优势。 IBV 2026年CEO调研发现，最善于释放AI价值的领导者，正重构跨职能协作、将AI嵌入端到端工作流，并重塑团队真实的协作方式。他们获得的回报是切实可见的：这些CEO达成业务目标的概率是其他CEO的两倍以上。这也重新定义了整件事的本质，重构工作不是实施的代价，而是回报的来源。 “如果只在各个部门内部用AI来改善个人工作效率，收益到了企业层面就消失了。要在全公司范围运营AI，就必须在全公司范围进行改革。” Yasuo Kawai 本田汽车公司副总裁，数字化部门负责人 第一部分：授权 权责清晰，让质疑无后顾之忧 AI正在改变决策在整个组织中的发生位置与归属。过去需要人加以分析才能得出的建议，如今已由模型预处理、排序或分流后直接呈现。此举提升了速度与一致性，却也改变了人对工作的切身体验。 员工因此面对许多组织从未正式回答过的问题：我是否应该基于这一输出采取行动？我可以质疑它吗？我应在什么时候否决它？如果我升级问题并因此放慢进度，我会面临什么后果？无论是正式规定还是默认惯例，如何回答这些问题，便培育了文化的土壤。 领先企业特征 在AI影响的工作中，明确界定决策权限的可能性是其他组织的2倍。 这正是授权之所以关键的原因。在AI赋能的工作中，授权不仅是正式的决策权，更是一种文化环境，它清晰告诉员工：组织是否真正期待、并允许他们安心地行动、提出质疑、否决建议或升级问题。员工不是从制度条文中学到这些的，而是从管理者的反应、顾虑被重视的速度，以及那个出于正当理由而放慢决策的人面临什么样的结果中学到的。 91%的领先者建立明确规则，规定何时应遵循、质疑或上报AI建议。 凭 借 更 高 的 运 营 效 率，其IT支出占收入的比例比同行低18%。 落到实践中，这意味着重新设计决策权限、设定问题升级的阈值、在AI与人的判断相冲突时厘清责任归属，并记录谁拥有否决AI的最终权力。 这是AI赋能工作的第一道真正考题：员工是否清楚自己何时应当质疑机器，并且是否拥有质疑的底气。 “AI采用的最大障碍并非模型或系统，而是人们心中的恐惧、抵触和不确定性。” Jan Polkerman 荷兰税务与海关管理局IT部门，首席执行官 当权责归属不明时 小缺口，大后果 AI时代，这一点比以往任何一次技术变革都更为关键，因为AI同时放大了薄弱决策的速度和波及范围。一个无人质疑的欺诈信号，可以在任何人介入之前影响数千次客户互动。一个建立在错误假设上的采购建议，可以影响整个品类的采购决策。一个对合格候选人不利的招聘建议，可能在问题暴露前就影响数百份评估。在更慢、更依赖人工的环境中，组织尚能与一定程度的模糊共处。而AI消除了这层缓冲，它将更多决策推向组织边缘，并压缩了可用于解读这些决策的时间。 权责缺口在组织上下都清晰可见，但真正每天身处其中的，是一线员工。63%的高管表示，AI已经改变了关键决策的归属。然而，超过三分之一(35%)的高管表示，目前仍不明确谁有权质疑或否决AI建议。另有34%表示缺乏一套统一的流程，来化解人类判断与模型输出之间的分歧。这些缺口叠加在一起，意味着许多组织在最关键的时刻仍只能依赖临场判断。 这种模糊，员工感受得最为直接。超过半数员工表示，人们在本应反驳AI的时候却没有这样做。高管对此并不否认：43%坦言员工不敢对AI输出表达顾虑。权责不清加上心理安全薄弱，这种组合不只是在拖慢决策，更在传递一个信号：提出质疑是有风险的，顺从更稳妥。于是有些人停下来，等待别人做决定；另一些人则照单全收，把系统的输出当作比自己的判断更可靠的选择。当这样的选择反复出现，它们就沉淀为工作的默认方式，不确定性便固化为文化。 正因如此，授权不仅是赋权问题。在AI赋能的工作中，它同样关乎绩效问题、控制问题、文化问题。已有五分之一的高管将“AI输出未经核查”列为规模化AI的首要障碍之一。这是一记早期预警：沉默的顺从正在成为工作的默认模式。 员工会捕捉真实信号 能够妥善应对这一问题的组织，所做的不只是发布决策规则，而是让权限变得可用。清楚界定决策落在何处、何时必须人工审核、问题升级在实践中如何运作、以及当判断与输出冲突时谁拥有最终决定权。同样重要的是，它们会明确传递出信号：质疑AI并不会带来职业风险。 “这是一场难度升级的落地挑战。当下工作运行方式与未来所需运行方式之间的差距，比我们以往经历的任何技术转型都更深远得多。” Atul Bhardwaj 乐高集团，执行副总裁兼首席数字与技术官 员工会留意各种信号。如果管理者把质疑视为阻力，员工便不再发声。如果领导者只推崇速度，却在有人发现一个可能被大规模扩散的错误时保持沉默，员工便会领悟，产出比甄别更重要。如果问题升级在形式上被允许，却在实际组织氛围中不被鼓励，那么真正的规则就变为：别停下，往前走。 在关键的AI赋能工作流中，领导者可以从四个问题入手： –当AI参与决策时，权责应落于何处？–何时必须交由人来判断？–问题升级在实际中如何运作？–当人的判断与AI观点出现分歧时，由谁负责？ 真正建立授权机制