Netskope的CIO迈克·安德森(Mike Anderson)表示：“我们发现，人们越来越倾向于开启‘自动驾驶’模式，当有人将AI生成的内容未经阅读或编辑就直接粘贴到电子邮件或演示文稿中时，这并非提高效率，而是缺乏参与的表现。”

《科学报告》上发表的一项最新实验研究支持了安德森的担忧。研究人员发现，尽管AI能即时提升工作表现，但当人们在没有AI帮助的情况下处理类似任务时，却无法取得更好的成绩。此外，当受试者转回独立工作时，许多人表示自己动力下降，感到更加无聊。换句话说，AI让我们当下更敏锐，但却让下一项任务感觉更乏味、更缺乏吸引力、更无意义。

机器导致工作动力缺失和乏味的问题并非新现象。早在AI出现之前，早期的自动化浪潮就引发了关于员工参与度下降的类似担忧。

罗格斯大学卡姆登商学院管理学教授切斯特·斯佩尔(Chester Spell)表示：“一个世纪前，工业化和自动化为人们创造了高度常规化的工作，机器几乎包揽一切，这曾是一个大问题。酗酒、缺乏动力，甚至员工破坏行为都成了大问题，这促使企业推出了员工援助计划，而该计划至今仍是职场的重要组成部分。”

随着AI越来越多地融入日常工作流程，消除摩擦并加速任务完成，它不仅改变了我们的工作方式，也改变了我们对工作的感受。对于希望利用AI力量而不损害工作人性面的领导者来说，认识并解决员工参与度、学习意愿和长期动力问题至关重要。

工作过于轻松的代价

大多数人认为，我们天生倾向于寻求轻松的任务和快速的回报，但真正能激励我们的并非简单，而是挑战。我们之所以勇于承担高风险任务，并非因为它们轻松，而是因为它们足够困难，让我们觉得取得的进步是值得的。我们天生就被那些具有挑战性且能带来新体验的任务所吸引。简而言之，我们不仅追求工作表现，更追求成长，努力与精通之间的平衡点，正是让体验变得令人满足的关键。

德国奥格斯堡应用技术大学商业心理学教授兼研究与学术卓越副总裁伊娃·勒默(Eva Lermer)表示：“不涉及可克服挑战的工作，会降低内在动力。例如，只有当任务具有挑战性，但又能凭借现有技能完成时，我们才有机会进入所谓的‘心流状态’。”

进一步研究表明，动力在很大程度上取决于三个因素：自主性、胜任感和关联性，当这些心理需求得到满足时，即使没有外部奖励，人们也会感到更加投入、满足，并与工作建立更紧密的联系。

勒默补充道：“如果AI消除了所有挑战或不确定性，它也可能剥夺人们体验成长、精通和个人责任感的机会。结果将是，任务虽然高效，但对自己而言却毫无意义。”

对于许多知识工作者来说，身份认同与他们作为问题解决者的角色紧密相连。如果AI接管了整个问题解决过程，那么执行任务的人将很难获得成就感，因此工作也缺乏意义。矛盾的是，即使客观结果有所改善，无聊和动力缺失的情况也可能发生。

勒默表示：“当AI接管了大部分令人兴奋的工作时，你就不会有成就感，因为你所做的只是复制粘贴，这个人很可能更觉得自己是一个被动的监督者，而非成功的问题解决者，这会削弱一个人的自尊和自信。”

这并不意味着，考虑到AI的巨大潜力，我们应该避免在工作中使用它，但为了实现其真正价值，我们需要重新思考其整合方式。

CIO如何发现问题

在使用GenAI工具时，人们很容易认为一切顺利，但CIO必须超越生产力指标，努力发现员工感到无聊的微妙迹象。

安德森表示：“最明显的迹象之一就是复制粘贴文化，当员工直接使用AI的输出结果，而不进行质疑或根据受众进行调整时，这就是缺乏参与的表现，他们已经停止了批判性思考。”

为了防止这种情况发生，CIO可以更深入地了解团队实际如何使用AI。员工的诚实反馈会有所帮助，但人们声称的使用目的与实际使用情况之间往往存在差距。因此，尝试检测复制粘贴的使用模式，有助于改进工作流程。

CIO还应关注AI对角色、身份和团队动态的影响。当经验丰富的员工感到被取代，或者当先前被重视的技能被绕过时，即使生产力指标依然很高，士气也可能悄然下降。

安德森表示：“在一个案例中，一位高级知识专家，曾经是解答难题的首选人物，当领导层开始使用AI直接获取答案时，他感到自己被取代了，他的动力下降了，因为他觉得自己的价值被一个工具所替代。”

随着时间的推移，这位专家开始策略性地使用AI，并发现它可以减少临时性的干扰，为他留出更多时间进行战略性工作。他补充道：“从感到威胁到感到赋能的转变，是每位领导者都需要关注和支持的。”

安德森还注意到，公司最具创造力的团队中出现了一种微妙的对AI的抵触情绪。他表示：“这不是公开的反对，而是沉默和无所作为。这种安静的回避很容易被忽视，但同样需要解决。”

与每一次重大的技术变革一样，真正的挑战在于文化层面。成功取决于让人们准备好以不同的方式工作和思考，并信任新的流程。

保持员工的参与度和投入度

CIO面临的一项挑战是，向员工展示AI可以成为合作者，而非替代品，并教会他们如何与这项技术最佳合作。安德森表示：“我们培训团队验证回复、核实数据并优化输出结果，而不是盲目信任。当AI犯错时，我们利用这些时刻作为辅导机会，帮助提高提示质量和批判性思维。”

该企业不仅对员工进行培训，还将AI的采用过程变得实践化和竞争化，鼓励人们进行实验。

安德森表示：“今年秋天，我们将举办一场全公司范围的提示编写马拉松活动。这是我们的黑客马拉松版本，专注于提示编写、Gem创建和NotebookLM用例。团队正在创建针对特定角色的Gem，如Salesforce架构师或产品负责人，以简化他们的日常工作，同时保持与工作的联系。”他补充道，目标是将被动用户转变为批判性思考者和创造者，因为围绕提示编写和负责任的AI使用的教育，现在已成为一项关键技能。

毕竟，玩转AI工具最终能让人们了解这项技术能做什么，以及未来可能是什么样子，它还建立了透明度，揭示了这些工具的局限性，以及人类输入如何仍然影响着最终结果。

Blue Mantis公司高级副总裁兼CIO理查德·阿莫斯(Richard Amos)表示：“我们的战略聚焦于结果清晰性、业务案例优先级排序，以及向企业和团队成员清晰传达实施计划及其影响。我们将变革管理置于实施工作的核心，不仅为了保持团队凝聚力，更为了让团队成员拥抱变革，并理解变革对个人的影响。”

长期保持工作表现

为了长期保持生产力和参与度，企业必须重新思考工作流程，为人类判断留出空间，并确保技术能够提升而非掩盖人类的贡献。

勒默表示：“领导者应积极管理员工与工作之间的心理契约，询问人们是否仍在学习、成长，并为自己所做的事情感到自豪，还应倡导一种文化，将使用AI视为一种技能，而非捷径。”

她还建议CIO设计包含反思时间的工作流程，这样，员工可以停下来评估和质疑AI生成的输出结果，从而强化批判性思维，并保持对工作的掌控感，同样重要的是，要不断优化AI工具的使用方式。安德森表示：“这意味着建立防护措施、创建教育计划，并在每个工作流程中强化人类判断的重要性。”

斯佩尔也敦促领导者在采用AI时要深思熟虑。他表示：“要仔细考虑将AI引入个人工作环境的影响，而不仅仅是跟风采用。”

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