Upwork 研究报告：96%的高管希望AI工具能提高企业效率而71%的员工却感到适得其反

随着生成式 AI 的发展和爆发，企业领导者对生成式AI寄予厚望，他们希望使用AI工具能提高公司的整体生产力水平。 企业希望在工作流程和管理中整合和应用人工智能技术，以提高生产力、效率和创新能力的工作模式。利用AI的自动化、分析和预测能力，优化各项工作任务，减少人为错误和重复性劳动，同时为员工提供更高效的工具和资源。 而 Upwork 最新的研究却揭示了另一种景象...... Upwork调查了来自美国、英国、澳大利亚和加拿大的2500名全球C-suite高管、全职员工和自由职业者——揭示了高管们对AI提高效率的期望很高。96%的C-suite高管表示，他们希望使用AI工具能提高公司的整体生产力水平。然而对许多员工来说，却是另一种景象... 员工生产力 ：研究发现，尽管高管对AI工具寄予厚望，希望其能提升生产力，但实际上许多员工并未实现预期的生产力提升， 反而觉得AI工具增加了工作负担。 员工倦怠 ：随着AI工具的引入，许多员工感到倦怠。研究显示， 71%的全职员工感到倦怠 ， 65%的员工报告称难以应对雇主对其生产力的要求。 AI工具的使用未能减轻这种情况，反而加剧了员工的倦怠感。 员工和高管的期望差距 ：高管普遍认为AI工具可以提高生产力， 39%的公司已强制要求使用AI工具，46%鼓励使用。 然而，员工缺乏相关培训和支持，导致他们无法实现预期的生产力提升，反而增加了工作复杂性和负担。 生产力悖论 ：历史上，技术进步并未如预期那样提高实际生产力。这种生产力悖论在AI工具的应用中再次出现，即技术进步快于实际生产力提升，导致员工感到负担加重。 组织管理和工作模式 ：研究建议企业应重新思考和组织工作模式，利用非传统人才（如自由职业者），共同创建生产力评估标准，并建立技能语言流利度，以更好地利用AI工具，提高生产力的同时保障员工福祉。 解决方案和建议 ： 利用非传统人才 ：相比全职员工，更多的自由职业者声称自己具备AI使用技能。领导层可以通过雇佣自由职业者来增强组织灵活性、创新性和效率。 共同创建生产力评估标准 ：54%的员工认为公司对其生产力的了解不准确，建议通过共同创建生产力评估标准，提高员工的满意度和生产力。 建立技能语言流利度 ：高管需要更清楚地了解组织内现有的技能，并着重于技能而非职位，以便更好地利用AI工具提升生产力。 以下是报告详细内容翻译 从倦怠到平衡：未来的AI增强工作模式 执行摘要 Upwork研究所 的研究显示，71%的全职员工感到倦怠，65%的人报告在应对雇主的生产力要求时遇到困难。同时，81%的全球C-suite高管承认他们在过去一年中对员工的要求增加了。¹ 领导者对生成式AI寄予厚望，96%的C-suite高管表示，他们希望使用AI工具能提高公司的整体生产力水平。我们研究中已有39%的公司强制使用AI工具，另有46%的公司鼓励使用。 然而，这项新技术尚未完全实现其生产力承诺：近一半（47%）使用AI的员工表示，他们不知道如何实现雇主期望的生产力提升，77%的人说这些工具实际上降低了他们的生产力，并增加了他们的工作量。 通过将新技术引入过时的模型和系统，组织未能释放生成式AI在整个劳动力中的全部生产力价值。企业领导者需要改变他们组织人才和工作的方式，平衡传统和非传统方法。这包括利用替代人才库，与员工共同创建生产力衡量标准，并掌握 技能 而非职位描述的语言。 提高生产力的压力与员工压力增加 随着高管们对员工的生产力要求和压力增加，员工们感受到了压力。2023年被宣布为“效率之年”，以应对经济逆风；在进入2024年时，组织要求他们的团队用更少的资源做更多的事情。在 麦肯锡的一份报告 中，一位CEO的回应概括了普遍的情绪：“提前采取行动降低成本，保护资产负债表，以便在经济开始好转时更强大、更精简。” 在这种背景下，生成式AI成为提高生产力和使人们用更少资源实现更多成就的工具。虽然85%的领导者今年强制或鼓励使用这项技术，但许多员工感到新增的工作量和复杂性让他们不堪重负。 最新的Upwork研究——调查了来自美国、英国、澳大利亚和加拿大的2500名全球C-suite高管、全职员工和自由职业者——揭示了高管们对AI提高效率的期望很高。96%的C-suite高管表示，他们希望使用AI工具能提高公司的整体生产力水平。然而，对许多员工来说，实现这一价值的路径并不清晰，有些人甚至认为AI可能会让他们的工作变得更困难。 在这项研究中，我们探讨了AI对劳动力生产力的影响，雇主们期望他们的员工今天在多大程度上整合AI，以及为什么这种整合没有实现预期的生产力。虽然实现最佳结果——提高生产力、更高效率和快乐的员工——是完全可能的，但这需要我们对工作方式、结构和评估进行根本性的转变。 领导者进退两难 81%的C-suite高管报告称，过去一年中，他们期望员工通过使用AI工具（37%）、扩展技能（35%）、承担更多职责（30%）、回到办公室（27%）、提高工作效率（26%）和增加工作时间（20%）来提高产出。 员工感受到了压力。71%的人感到倦怠，近三分之二（65%）的人报告说在应对不断增加的雇主要求时遇到了困难。各代人和性别之间的倦怠感都很高：83%的Z世代感到倦怠，相比之下，千禧一代为73%，X世代为71%，婴儿潮一代为58%。女性（74%）报告的倦怠感高于男性（68%）。令人担忧的是，三分之一的员工表示他们可能会在未来六个月内辞职，因为他们感到倦怠或工作过度。 尽管69%的C-suite高管承认他们知道员工在努力应对生产力要求，84%的人坚称他们的公司重视员工的幸福感超过生产力。大多数高管认为他们的公司已经朝着更灵活的工作模式迈进（90%），并且有帮助员工理解他们的工作与更高层次战略目标的联系的实践（94%）。 相对较少的全职员工同意他们的雇主优先考虑幸福感（60%），即使大多数人同意他们能够更灵活地工作（73%），并且对战略目标有更清晰的了解（80%）。这些感知产生了影响。认为公司重视生产力高于幸福感的员工更有可能感到工作负担过重（73% vs. 56%）。 AI对生产力的影响 生成式AI的采用速度和规模令最具远见的技术专家都感到惊讶。领导者们收到的信息很明确：AI将成为他们 推动生产力 、 创造效率 和 提取经济价值 的工具。 领导者们对AI与生产力的正相关性持乐观态度。² 96%的C-suite高管表示，他们希望使用AI工具能提高公司的整体生产力水平。然而，只有不到三分之一的领导者（26%）为其劳动力提供了AI培训计划，只有13%的人报告有完善的AI战略（参见 Upwork工作创新者研究 了解更多）。 大多数AI的使用似乎是从下往上发展的，员工们是这场变革的主导者。现在，领导者们迫切希望引导这种热情。在过去一年中，高管们对员工提出的增加要求中，请求他们使用AI工具来提高产出位居榜首（37%）。已经有39%的公司要求员工使用AI工具，另有46%的公司鼓励员工使用这些工具但不强制。 尽管在部署了AI的公司中，81%的领导者报告了过去一年中劳动力生产力的提高，而未部署AI的公司中只有42%的领导者报告了生产力的提高，但许多领导者对AI在运营中的有效整合程度感到不满。在使用AI的公司中，半数以上的高管认为他们的公司在落后于竞争对手（51%），并且由于员工技能和采用的不足，他们的整体生产力水平停滞不前（50%）。 AI是提高效率还是加剧倦怠？ 员工们对AI的潜力和他们的领导者一样感到兴奋，65%的人认为这些技术可以提高生产力。然而，这并不一定与他们在工作中的实际体验一致。 近一半（47%）使用AI的员工表示，他们不知道如何实现雇主期望的生产力提升。 超过四分之三（77%）的人说AI工具在某些方面减少了他们的生产力并增加了他们的工作量。 例如，调查受访者报告说，他们花更多时间审查或管理AI生成的内容（39%），更多时间学习使用这些工具（23%），现在被要求做更多的工作（21%）。40%的员工觉得公司在AI方面对他们的要求太多。 高管们可能高估了员工的准备情况。37%在使用AI的公司中的C-suite高管表示他们的员工“高度”熟练并且对这些工具感到舒适，但实际上只有17%的员工报告了这种技能和舒适度。事实上，38%的员工报告说对在工作中使用AI感到不知所措。 新技术，老生产力问题 这不是我们第一次看到早期阶段的技术带来不尽如人意的生产力结果。生产力悖论表明，在现代工作历史上，技术进步往往超越了劳动力生产力的增长。虽然逻辑上认为整合最前沿的技术应该提高效率和产出，但现实往往讲述不同的故事。 经济学家Robert Gordon记录了自20世纪70年代以来美国生产力的 放缓 ，伴随着技术的指数增长。回应这一观点，经济学家Robert Solow著名地讽刺道：“你可以在任何地方看到计算机时代的影子，唯独在生产力统计中看不到。” 这种生产力悖论源于几个因素：与新技术相关的陡峭学习曲线，随着技术发展的劳动力投资不足，以及技术与业务流程之间的频繁错位。因此，许多组织发现预期的技术相关生产力提升被延迟或减少。 通过部署新技术——无论多么令人兴奋和充满潜力——而不更新我们的组织系统和模型，我们冒着产生生产力压力的风险：员工们面临又一项任务，他们在心理、实践和系统上都无法利用这项技术实现预期的收益。如果我们不从根本上重新思考我们的工作方式，我们可能会面临生成式AI带来的另一个生产力悖论。 寻求平衡：未来的AI增强工作模式 我们的研究表明，企业领导者需要采取三项关键措施，帮助他们打破现状，在传统和非传统的工作方法之间找到平衡。 1. 利用非传统人才 与全职员工相比，更多的自由职业者声称自己准备好使用AI。近一半（48%）的自由职业者表示他们“有些”或“高度”熟练使用AI，超过三分之一（34%）的人至少每周1至2天使用AI工具。事实上，48%的C-suite高管报告称在过去一年中雇佣自由职业者执行延迟的AI项目。 利用自由职业者的C-suite高管表示，这种方法至少使他们的业务在以下几个方面的结果翻了一倍：组织敏捷性（45%）、工作质量（40%）、创新（39%）、可扩展性（39%）、收入和底线（36%）以及效率（34%）。超过三分之一（35%）的人甚至报告说，由于引入自由职业者，全职员工的幸福感和参与度至少提高了一倍。 或许这就是为什么80%的利用自由职业人才的领导者表示这是他们业务的关键，38%的领导者表示在未来一年内打算开始利用这种人才库。 来源：Upwork研究所，2024

比较自由职业者和全职员工之间的压力和倦怠水平很困难——他们的工作结构和环境非常不同。但我们从研究中知道，56%的自由职业者表示他们没有遇到跟上客户组织生产力需求的困难，而全职员工中这一比例为35%。 这可能是因为专业自由职业者具备必要的知识，并且提前完成了相关培训。因此，这个高技能的人才库能够更轻松地实现领导者的AI相关期望，与全职员工一起更有效地实现组织目标。 2. 共同创建生产力衡量标准 54%的员工报告称，他们的公司没有准确的生产力评估方法，大多数人表示，如果他们能在生产力衡量标准的创建中有更多发言权，他们会更加满意（81%）并且更有生产力（76%）。简而言之，74%的员工认为他们的组织的生产力评估方法需要进行大修。 报告说他们难以跟上组织生产力要求的员工最常被评估的是速度和效率结果（39%），而不是他们对战略的贡献（29%）或他们的创造力和创新（24%）。当你考虑到这一点，以及近一半（47%）的员工不知道如何实现公司对AI生产力的期望时，呈现出一个广泛的生产力模型——要求更多、更快——以及相应的AI战略。 AI，以及坦率地说，人们可以提供超越数量和速度的成功衡量标准。当员工更多地参与共同创建他们生产力的评估标准时，我们会看到更多对创造力和创新、客户关系建设和适应性的重视——这些都是高管们认为重要并且有助于公司底线的属性。通过将共同创建的成果与AI项目对齐，领导者可以更好地平衡企业和员工的需求。 3. 掌握技能的语言 AI的实施带来了向 基于技能的方法 转变的紧迫性，其重点是找到、培养和奖励技能，而不是职位角色。然而，许多组织在实践中遇到了困难。事实是，高管们对他们需要 哪些技能 相当清楚，产品管理（48%）、数据分析（46%）、生成式AI内容生成和建模（40%）以及数据库开发（40%）位居榜首。 领导者们不太擅长的是确定他们组织中已有的技能。虽然他们高估了员工对AI的舒适度和技能水平，但许多人认识到这一盲点：只有40%的人声称对其业务中的AI技能有高度认识。 没有这种可见性，将很难甚至不可能设定适当的目标，并确定自由职业者在哪里可以最好地填补空缺。虽然大多数高管表示，拥有技能和证书比拥有教育学位更重要，无论是对全职员工（60%）还是对自由职业者（58%），这些技能只能在一个系统中被充分利用，当该系统的技能已被充分记录、评估和发展时，才会创造附加的生产力。 AI是一项突破性的、有前途的技术，但当我们将其引入多年来阻碍生产力的相同系统和模型时，我们是在加倍我们现有的问题。通过让员工在相同的工作和工作流中使用AI工具，并要求他们从中创造生产力，我们冒着加剧人们已经感受到的倦怠感的风险。 要真正利用AI的力量，我们必须从根本上改变我们组织人才和工作的方式。将生产力与幸福感更好地平衡需要新的工作方式。在AI时代，少做多得、忽视替代人才库以及坚持自上而下的生产力评估方法是行不通的。 致谢： Upwork研究所感谢Alexandra Levit、Dan Schawbel、Rebecca Scott和Christine Kim对研究报告的贡献。 关于职场智能调查 研究结果基于Walr代表Upwork和Workplace Intelligence在2024年4月16日至5月5日之间进行的调查。调查对象包括美国、英国、澳大利亚和加拿大的受访者。总共有2500名全球工人完成了调查，包括1250名C-suite高管、625名全职员工和625名自由职业者。调查样本中包括男性和女性受访者，以及来自不同世代（Z世代、千禧一代、X世代和婴儿潮一代）的受访者。所有受访者的年龄在18至78岁之间，必须至少拥有高中学历，并且至少“有时”在工作中使用笔记本电脑或计算机。 ¹ 工作要求增加与倦怠之间的关系高度相关。我们的统计回归模型表明，工作要求增加至少占员工倦怠感的30%。其他倦怠因素可能与工作外的因素有关。 ² 请参阅 微软工作实验室研究 了解更多关于工人采用生成式AI的速度快于其组织跟上步伐的见解。 原文： https://www.upwork.com/research/ai-enhanced-work-models

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