Monday.com委托调查：AI让过半高管更难评估员工工作

各公司纷纷为员工配备 AI 工具以提升生产力，但这些工具似乎正给管理者带来新的问题。

More than half of senior leaders say they find it harder to evaluate employees’ work after adopting AI, according to a Nielsen survey of 1,700 directors and senior managers across seven countries, commissioned by work-management company Monday.com. The reason is that much of employees’ output now arrives polished in the manager’s inbox, making it hard to tell how much came from the employee and how much from AI. As a result, nearly half of managers say they spend more time reviewing and guiding their teams’ output than they used to.

这并不意味着管理者对 AI 不满。恰恰相反：94% 的受访管理者表示，他们乐于借助 AI 改进工作，并且许多人有信心知道在何处使用 AI 才能获得最大价值。Monday.com 市场研究与客户洞察负责人 Michal Miller Levi 将这种热情比作 2000 年代互联网早期，称人们在 AI 身上看到了类似的“魔力”。

但她告诉 TechCrunch，问题只在于 AI 的发展速度超出了公司适应的能力。“AI 对（管理者）个人来说非常好用，但他们同时还有管理者这一角色。他们还需要推动整个组织……他们的困境源于这样一个事实：AI 的演进速度比组织流程快得多，”Levi 说。

管理者们也在重新思考如何评价自己的团队：78% 的受访者表示，在采用 AI 之后，他们改变了评估员工的方式，更加看重员工编写提示词的能力、判断哪些任务可以交给 AI 的能力，以及尝试新工作方式的能力。

但当管理者难以分辨员工的工作有多少是由 AI 完成时，对员工的评价还能有多公平？如果管理者自己也越来越多地依赖 AI 来做出这些判断呢？调查发现，46% 的管理者使用 AI 来辅助决策，39% 的领导者使用 AI 来起草绩效评估。

这种做法可能会给评估流程带来比以往更多的偏见，因为 LLM 本质上是预测机器，往往会重复其训练数据中的人类模式。卢森堡社会经济研究所今年早些时候的 研究发现，“在缺乏明确客观标准、且对个体进行独立评分的情况下”，LLM 的绩效评分往往与人类相似。而 2025 年初的一篇 研究论文发现，AI 模型可能对黑人男性候选人存在偏见，并“表现出显著的偏见，其方向和程度在不同社会群体之间各不相同”。

当我问 Levi，用 AI 来参与评估员工表现是否会把外部偏见引入这一流程时，她表示，公司尚未找到处理此类问题的办法。

AI 也在改变管理者一天的工作内容。总得有人决定把哪些任务交给 AI 智能体、检查它们的产出，并在出错时介入处理。报告指出，这种监督工作可能会形成一层新的“隐形劳动”。

软件本身正变得愈发难以管理。57% 的管理者表示，他们所在的组织现在流通的工具比以前更多；约 51% 的人表示，自采用 AI 以来，他们的工具变得更加相互依赖、更加集中成簇。只有 29% 的人认为他们的 AI 基础设施已完全优化并集中化。

Levi 表示，企业原本期望 AI 能帮助缩减其软件堆栈。然而，他们面对的却是更多的应用、更多的集成，以及员工在公司批准系统之外使用工具所形成的影子 AI。

“管理者们在 2025 年结束时本以为会整合工具，实际上也就是减少软件的数量。但实际发生的是，他们使用的工具数量增加了，”Levi 说。“超过 50% 的人表示，他们现在使用的工具比去年更多，而且这种趋势并未停止 […]。”

随着公司部署能够自主行动的 AI 智能体，这种对控制的需求似乎变得日益紧迫。调查发现，58% 的管理者预计在未来一年内需要管理的 AI 智能体数量将超过人类员工，46% 的人担心对这些智能体的行为失去控制。

对因 AI 做出的决策而承担责任，人们也有相当多的担忧（35% 的受访者如此表示），因为 LLM 在很大程度上仍然不可预测。“他们不希望自己的智能体完全自主，”Levi 说，并解释称管理者希望在关键任务和决策上有人参与，并由 AI 征询人的意见。

归根结底，这份报告的发现表明，AI 的采用日益成为一个治理问题，与提升生产力的机会并重。如果没有适当的流程和基础设施来应对它，管理者们似乎正在手忙脚乱地维持一切运转。

当您通过我们文章中的链接购买时，我们可能会获得少量佣金。这不会影响我们的编辑独立性。

Ram 是一位财经和科技记者兼编辑。他曾在 Reuters 和 Acuris Global 报道北美和欧洲的并购、股权、监管新闻和债务市场，也曾撰写有关旅游、娱乐和书籍的文章。

您可以通过发送电子邮件至 [email protected] 联系 Ram，或核实来自 Ram 的联系。

查看简介