硅谷商业见闻 ｜AI的『生产力幻觉』

一场席卷全球的AI革命正在重写商业规则。我们每个人都感受到了切实的效率提升：AI让我们平均的生产力提高了33%，每天节省了约1.3个小时。然而，一个巨大的悖论正在浮现：为什么当每个齿轮都转得更快时，整个组织机器却没有相应地提速？全球知名软件公司Atlassian发布的《2025年AI协作指数》报告，通过对12,000名知识工作者和180名财富1000强高管的深入调研，揭示了一个惊人且残酷的真相：高达96%的公司，尚未在组织效率、创新或工作质量上看到AI带来的“戏剧性改善” 。我们正集体陷入一个『生产力幻觉』：AI让个人变得更高效，但并没有让我们团队变得更协同。为什么会这样？因为我们从一开始就跑错了方向。我们痴迷于用AI节省时间，却忽视了用AI连接智慧。这份报告一针见血地指出，大多数企业对AI的关注点都集中在“提升个人产出”上，而76%的高管甚至将“员工生产力提升”视为AI投资回报的头号指标。这是一个致命的错误。这种对个人效率的过度迷恋，非但没有带来突破，反而加剧了组织的混乱：工作竖井依旧林立，目标仍然脱节，团队甚至被卷入更多、更碎的AI工具浪潮中。更糟糕的是，报告显示，那些极度关注个人生产力的组织，其推动组织级创新的可能性，反而比那些关注协调的组织低了16%。我们正在用AI更快地制造信息孤岛，更快地各自为战。那么，那“消失的4%”——那些真正实现了AI转型的组织——究竟做对了什么？他们破解了『协同』的密码。他们没有把AI当作个人助理，而是将其视为团队的连接层。本文将深入拆解这份长达47页的报告，为你揭示“个人提效，组织失效”的『生产力陷阱』是如何形成的，并为你提供一个由那4%的成功者验证过的三步行动框架。这关乎你是否能在AI时代，从96%的效率幻觉中惊醒，成为那4%的协同领跑者。

第一章：『生产力陷阱』的三个致命症状

在我们探讨解决方案之前，必须清醒地认识到问题的严重性。AI带来的个人收益是真实而诱人的，但也正因如此，它掩盖了组织协同的巨大鸿沟。

症状一：个人的狂欢，与组织的沉寂

首先，我们必须承认，AI在个人层面的赋能是革命性的。

使用率飙升： 过去一年，AI的日活跃使用率翻了一番。

员工赋能： 员工表示AI使其生产力平均提高了33%，每天节省1.3小时（约78分钟）。

高管赋能： 62%的高管认为AI的首要好处是效率更高。63%的高管表示AI让他们看到了业务中的新模式，41%的人获得了跨团队和部门的更清晰可见性。

员工也并非在摸鱼。数据显示，员工们正在将节省下来的时间重新投入到更高价值的工作中，排名前三的是：

• 战略思考与规划 (43%)
• 流程改进 (43%)
• 专业发展 (42%)

这一切看起来都无比美好。直到我们把镜头从个人拉到组织——数据在这里出现了断崖式下跌。

当高管被问及AI是否在 公司层面 带来了转型性改进时，答案是灾难性的：

• 组织效率： 只有 3% 的高管看到了转型性变革。近一半的高管承认，最多只有“非常轻微的改善”。
• 工作质量： 只有 2% 的高管（IT领导者中这个数字是0%）认为AI显著提升了 所有团队 的工作质量。
• 创新能力： 只有 4%。五分之一的高管甚至认为“几乎没有或根本没有改善”。

一位财富500强公司的数字营销平台全球负责人直言不讳：“我没有看到团队运作方式发生任何重大的转型性变化。他们基本上还是老样子，只是多了一些花里胡哨的功能。”

症状二：用AI更快地犯错，并加剧孤岛

为什么个人提效没有汇聚成组织洪流？因为我们错误地把个人产出当成了目标。这种唯快不破的思维模式，正在带来三个危险的副作用：

AI在浪费你的时间： 37%的高管承认，AI曾浪费了团队的时间，或将他们引向了错误的方向。这很可怕——我们不仅在低效地工作，我们还在高效地做无用功。人们用AI更快地完成了任务，却没有停下来思考这是否是正确的任务。

伪效率下的信任危机： AI的速度正在侵蚀质量。只有不到三分之一的人完全信任AI。但矛盾的是，42%的员工承认，由于时间压力，他们会在不检查准确性的情况下就信任AI的输出。AI正在成为组织中精致的错误的放大器。

“影子IT”与“超级竖井”： 三分之一的知识工作者承认，他们会使用公司未批准的AI工具来完成工作（报告指出，真实比例可能更高）。当员工使用五花八门、互不连通的AI工具时，他们实际上是在用AI构建更坚固的信息竖井。AI本应打破孤岛，现在却在造就孤岛。

症状三：高管的认知盲区——跨部门的价值不互通

这份报告还揭示了一个有趣的高管认知偏差：领导者们普遍认为AI在 自己的 部门价值连城，却对AI在 其他 部门的价值一无所知。

• 营销高管： 82%的营销高管认为AI对营销人员价值巨大；但只有26%的HR和20%的技术高管同意这一点。
• HR高管： 50%的HR高管认为AI让HR员工显著受益；但只有11%的技术高管和5%的营销高管同意这一点。

这组数据说明了什么？它说明AI的早期胜利是零散的、孤立的，并且没有在组织内部被广泛共享和理解。技术团队在用AI（例如，57%的人用AI生成代码），营销团队也在用AI（例如，56%的人用AI创作内容），HR团队同样在用AI（例如，50%的人用AI处理HR运营）。但他们都在单打独斗。AI的价值被困在了各个职能部门的围墙花园里。

小结

我们正面临一个严峻的局面：AI正在放大个体，却在撕裂组织。我们痴迷于测量AI节省了多少小时，却从不测量AI连接了多少团队。这个『生产力陷阱』的根源，在于我们把AI用作了放大器，而不是连接器。

那么，那4%的成功者是如何破局的？他们给出了一个颠覆性的答案：停止追求AI赋能的生产力，转而追求AI赋能的协同力。报告发现，那些专注于AI赋能协同的公司，其组织效率实现显著转型的可能性，是那些痴迷于个人生产力公司的近两倍 。他们是如何做到的？通过三大洞察。

第二章：那4%的成功者如何构建『AI协同力』？

真正实现转型的组织，都做了三件截然不同的事情：

• 洞察 No.1： 他们的工作方式，是在构建一个『互联的、全公司范围的知识库』。
• 洞察 No.2： 他们搭建了正确的『系统』，以实现AI驱动的协同。
• 洞察 No.3： 他们有效地让AI成为团队的一员。

这三个洞察，构成了从效率幻觉走向协同现实的完整路径。

洞察 No.1：停止建造孤岛，构建AI可以阅读的全域知识库

核心论点：AI无法连接它“看不见”的东西。你不能指望用旧的工作方式，去驾驭新的技术。如果你的团队智慧还停留在私聊、会议和封闭的文档里，AI就永远无法成为组织的连接层。报告发现，79%的知识工作者表示，如果AI能够“访问正确的数据和信息”，他们会更频繁地使用AI 。这说明员工渴望AI的帮助，但组织却没有给AI提供养料。那4%的成功者，正在推行一种AI优先的协作实践。

策略一：采用AI优先的协作实践，让AI成长零成本

旧方式： 依赖信息传递。开会、发邮件、在私聊频道里同步信息。

新方式： 依赖技术协同。团队直接与技术平台协作。

• 在数字白板中进行头脑风暴：AI可以看到创意的诞生过程。
• 在共享页面中协作 ：AI可以理解项目的演进。
• 在会议中加入AI笔记员：AI可以听懂决策的来龙去脉，并自动捕获行动项。
• 使用短视频（如Loom）沟通：AI可以抓取视频转录稿，实现异步的上下文同步。

这些实践的核心是：让『为AI提供上下文』不再是一项额外的工作，而是工作本身的副产品。

策略二：给AI提供精准的上下文，教AI辨别真伪

AI在生产海量内容的同时，也在制造海量垃圾 。如果AI基于错误的信息进行构建，它会迅速污染整个公司的知识库，导致决策质量的全面降级。成功的团队如何避免AI的以讹传讹？他们通过严格的元数据管理来训练AI。

他们会为工作添加清晰的所有者、标签和状态。

• 将文档标记为“草稿版”vs “正式版”：这至关重要。这等于在告诉AI（以及其他团队），哪些信息是可以信赖并分享的黄金知识，哪些只是不成熟的个人思考 。
• 清晰地跟踪工作 ：持续链接和记录更新、目标与优先级。

在Atlassian，他们会问自己一个问题：“我们是否让AI能轻易理解这个项目的‘谁 (who)、什么 (what)、何时 (when) 和 为什么 (why)’？”。

策略三：激励知识共享，用群聊取代私聊

如何激励团队分享知识？

• 设定共同目标：共同的目标是打破壁垒、激励共享的核心动力。
• 默认使用群聊：鼓励团队成员在公共群、项目群（而不是私聊）中提问和评论。这样，他们的智慧才能被AI捕获，并纳入组织的集体智慧。
• 用“故事”驱动行为 ：领导者需要成为“首席故事官”，公开讨论那些因为“开放工作”而取得更好成果的团队案例。

[ Atlassian 内部实践案例 ]

• 明确“Why”： 他们每个项目都从一个“项目海报 (Project Poster)”开始，清晰说明挑战和预期影响。这能确保AI从一开始就理解工作的根本原因。
• 用AI开会： 他们鼓励经理使用Loom AI参加会议，AI会自动在Confluence中做笔记，并在Jira中分配行动项。会后，员工与AI一起，整合会议记录、团队目标和公司目标，创建个人计划。

洞察 No.2：AI需要轨道——为AI协同设置正确的系统框架

核心论点：如果AI不知道目标在哪里，它只会带你更快地迷路。拥有一个互联的知识库（洞察No.1）只是第一步。你还需要一个“系统”来告诉AI，应该 如何 使用这些知识，以及应该把团队带向 何方 。

策略一：将目标文档化，让AI成为领航员

今天，大多数公司的目标都死在了PPT里。它们被埋藏在名为 “3月3日_最终版_v1.pptx” 的演示文稿中。AI根本找不到它们，更谈不上帮助团队实现它们。成功的组织正在做三件事：

• 精简目标： 每个团队设定3-5个清晰的目标。
• 集中管理： 将所有团队目标记录在“中心化平台”中（例如Atlassian内部的Goals app）。
• 逐级关联： 将每个团队目标与部门、乃至整个组织的目标关联起来”。

当AI知道了每一个目标时，奇迹发生了：

• AI可以主动帮你对齐工作，并标记出重复的劳动。
• AI可以连接那些正在为相似目标而努力的、互不知晓的团队和个人。

策略二：采用集成的工作系统，终结平台孤岛

竖井不仅存在于团队之间，更存在于工具之间。孤立的分析平台、沟通渠道，都在限制AI提供洞察的能力。你需要一个集成的平台。报告中举了一个绝佳的例子：

假设，社交媒体数据显示，对某项新功能的请求突然激增。在一个集成系统中，AI会：

• 立即建议产品团队调整开发时间表。
• 同时，指导营销团队制作有针对性的内容，以配合即将变化的发布计划。

这才是真正的AI协同——AI在跨工作流、实时地扩展上下文，并主动协调多团队作战。正如一位技术高管所说：“你必须先把‘管道’铺设好，数据才能在系统中正常流动。”

策略三：建立清晰的游戏规则，加速AI的信任飞轮

对该用什么AI和怎么用的不确定性，正在扼杀员工的实验热情。领导者必须建立透明的政策和清晰的指导方针。

• 提供安全空间： 建立小型的社群空间（例如，团队或部门级的群，而不是公司级群），让人们可以安全地提出傻问题。
• 避免过度惩罚： 对小错误的严厉惩罚会扼杀实验和学习。如果很多人违反了同一条规则，那可能不是员工的问题，而是你的规则或工具出了问题。

[ Atlassian 内部实践案例 ]

• 默认开放： 他们的原则是“每个人都可以访问一切”，然后再根据需要进行限制。这给了AI一个全景视角。
• 情景式指导： 他们在Atlassian内部提供了一个“AI游乐场 (AI playground)”，员工可以在这里安全地实验各种AI模型。而如何使用的指南，就直接放在页面的顶部。

洞察 No.3：AI不是工具，是队友——让AI真正入职

核心论点：当每个团队都懂得如何将AI编织进自己的特定工作流时，转型才会发生。你已经有了“知识库”（洞察No.1）和“系统”（洞察No.2）。最后一步，是“人”。数据显示，目前仍有超过三分之一的高管和近一半的知识工作者，每周使用AI的次数仅有几次或更少。我们必须帮助团队找到属于他们自己的AI 顿悟时刻。

策略一：把AI交到『每一个人』手中，而不只是技术团队成员手中

普遍的误解是，AI只对技术人员有高价值。数据也显示，工程和IT团队的价值实现目前最高。但报告揭示了一个反直觉的真相：那些赋权给每个团队去使用AI的公司，其创新收益是那些行动缓慢公司的两倍。AI的价值在营销、HR等领域同样巨大。领导者必须释放AI，让非技术团队也能自由实验 。

策略二：颠覆认知——停止被动培训，转向主动实验

这是本报告中最具冲击力的发现之一。

现状： 什么是组织推广AI最常用的方法？“正式培训”(69%的组织在用) 和“自助知识库”(57%的组织在用)。

真相： 数据显示，这两种方法，恰恰是激发战略性AI协作效率最低的方式。那么，什么才是有效的？AI学习最好发生在“围绕共同问题组织起来的、小型的、活跃的社群”中。

• 用研讨会取代培训会： 由AI先锋领导的、包含现场演示的研讨会。
• 用黑客松取代知识库： 让团队在黑客松中，尝试将AI整合到 一个特定的工作流 中。

策略三：发挥管理者的杠杆作用——领导者必须亲自演示

如何规模化地推广AI？答案是：管理者。报告的数据提供了惊人的证据：那些看到过经理演示如何使用AI的知识工作者，他们持续实验AI的可能性是其他人的4倍。他们成为战略性AI协作者的可能性，是其他人的3倍。行动指南非常简单：管理者们，请在会议中分享你的屏幕。当你演示你如何使用AI时，你就在团队中种下了4倍的增长种子。

[ Atlassian 内部实践案例 ]

• AI入职第一天： 他们构建了一个“新员工入职Rovo专员(NORA)”，帮助新员工在第一周就获得AI的顿悟时刻。NORA可以帮新员工理解团队目标、找到关键合作者。
• 为AI分配职责： 在每个项目开始时，团队会明确“AI在这个项目中扮演什么角色？” 。例如：AI负责分析客户反馈、AI负责创建项目计划初稿、AI负责更新Jira问题。他们甚至会反问AI：“你认为你如何能最好地帮助我们？” 。

第三章：忘掉节省的时间，开始衡量这三件事

如果我们认同个人效率是一个陷阱，那么我们就必须抛弃节省的时间或自动化的任务数这类虚荣指标。Atlassian建议，真正想要获得AI回报的领导者，应该立即更换“计分板”，转而评估以下三个维度的产出：

1. 组织效率

你要问的问题： AI是否在帮助团队用更少的努力解决现有的问题？

你应该追踪的指标：

• 工单处理周期
• 员工体验（例如，“认为AI让团队保持同步”的员工比例是否上升）
• 重复性任务被AI自动化的百分比（例如，AI现在处理了30%的月报）

2. 工作质量

你要问的问题： AI是否在帮助团队持续地创造更高质量的产出？

你应该追踪的指标：

• 错误率（例如，客户升级投诉工单的下降）
• 客户反馈（例如，NPS净推荐值的上升）
• KPI的更强表现（例如，销售团队的提案赢率提升；HR团队的候选人接受率提升）

3. 创新能力

你要问的问题： AI是否在赋能团队做那些以前不可能做到的事？

你应该追踪的指标：

• 实验周期（例如，团队从失败的实验中学习和适应的速度更快了）
• 使用新技术或新功能的项目百分比
• 新专利或原型的数量
• 新产品线的数量及相关收入

小结

新的计分板清晰地告诉我们：不要问AI为你节省了多少成本，要问AI为你创造了多少新可能。

第四章：AI将创造更多工作，以及认知过载的新风险

最后，这份报告还对AI驱动下的未来工作，给出了两个极其重要的预测：

预测一：AI将带来更多的招聘，而非更少

这可能是反直觉的。但数据显示，当被问及“如果AI显著释放了员工的时间”，你会怎么做时：79%的高管表示，他们更愿意将团队的重点重新导向，以交付更好的客户成果，而不是削减员工成本。AI释放的不是人力，而是潜力。随着AI使公司能够更快地适应、扩展和抓住新机会，他们将需要增加劳动力来应对这些新增长。AI不会取代人类，AI会赋能人类去开拓更大的市场，这反过来会创造新的就业需求。

预测二：认知过载将成为新的倦怠根源

这是一个必须高度警惕的副作用。AI正在消除忙碌的琐事。这听起来很棒，但它带来了一个意想不到的后果：当琐事消失后，员工剩下的，只有那些高强度的、认知要求极高的工作。在过去，那些琐碎的忙碌工作（比如填写表格、整理数据）是高强度脑力劳动之间的“天然休息期”和“缓冲带”。而现在，AI的介入移除了这些“缓冲带”，导致员工的工作“认知密度”急剧增加，精神压力和倦怠风险也随之上升。