大家私下都在用AI，公司一推动却遇到阻力。问题不只在AI能干多少活，更在提效后任务怎么分、谁负责、省下的时间归谁。本文结合真实经历，从产品经理视角拆解公司推动AI前要想清楚的问题。
最近我参加了一场辩论，题目是：AI该替人干活，还是让人更能干？
正方说，替代就是技术进步的一部分，想拦也拦不住。反方说，人的价值不在干活，而在负责，AI更应该帮人提升能力。
辩到最后，谁也没说服谁。可我听完的第一反应是：这两个选项，好像本来就不冲突。
AI接手一部分重复工作，可以提高产出，也能给人省出时间。这么看，让AI替人干一部分活，本来就可能让人更能干。
可一想到上一家公司推动AI的经历，我发现现实里的问题不只是“谁来干活”。AI干完以后，任务怎么分、谁来判断、出了错谁负责，省下来的时间又归谁，这些问题一个都绕不过去。
一、AI替人干活，和让人更能干，并不矛盾当时，公司成立了一个AI推动小组。因为接触过不少AI工具，研究了不少的提示词，我也成了小组成员。
领导给我们的第一个任务，是把所有同事手里的工作列出来：平时要做哪些事，每件事大概花多长时间，AI能帮到什么程度。最后再分成三类：AI可以直接完成的重复工作；AI先做、人再检查和调整的工作；以及暂时还离不开人的工作。
领导还在表格最后留了一列，让大家填写：如果AI省下了这部分时间，你准备拿它去做什么更有价值的事？
没想到，收集信息的第一步就卡住了。
这张共享表在部门内部公开，谁填了什么任务、花了多少时间、准备拿省下来的时间做什么，所有人都能看到。很多同事不太愿意填。最常听到的一句话是：“我的工作里没什么能用AI的，大部分还是得自己做；就算用了AI，AI也只是辅助，工作还是自己完成。”
可私下聊起来，我发现不少人其实已经在用AI写文案、整理资料、处理文档。
为什么一个人会主动用AI，却不愿意配合公司推动AI？
我最熟的一位工作搭子说了两个原因：一是怕公司发现自己的很多工作可以交给AI，岗位会受影响；二是怕AI提效以后，省下来的不是自己的时间，而是换来更多的活。
二、员工想轻松一点，公司想提高产出公司推动AI遇到阻力后，我就在想：这种情况只发生在我们公司吗？
后来，我问了几位在其他公司工作的朋友。一位做UI设计的朋友告诉我，他们公司也在推AI，而且已经把使用AI写进了设计流程。
设计师接到需求以后，不能马上开始画界面，而是要先跟AI聊一轮，让AI帮忙分析需求、打开思路，再确定设计方向。方案做完后，还要重新交给AI检查问题和可以优化的地方。来回几轮后，方案才能定稿。
跟我们公司后来要求用AI输出Markdown版PRD相比，这种做法走得更深一些。AI不只是处理最后的文件格式，而是直接出现在需求分析、方案发散和设计检查这些步骤里。
在我接触的这两家公司里，推动AI都是从改变员工的工作方式开始的。公司先规定大家要在哪些环节使用AI，却很少先问：公司的业务和产品，能不能因为AI 多出一些以前没有的能力？
一个朋友的反馈当然代表不了所有公司，但至少说明，这种做法不只出现在我们公司。
如果把公司推动AI当成一款内部产品，员工和管理者其实是两类很不一样的用户。员工是每天要用的人，管理者是决定要不要推、最后看结果的人。面对同一套AI，双方想要的东西并不一样。
员工自己用AI，想法很直接：文案写快一点，资料整理轻松一点，做设计时多几个思路。而省下来的时间怎么用，自己还能做主，选择权在自己手中。
公司推动AI，更关心的通常是能不能提高产出、降低成本、缩短交付时间。如果设计师用了AI，原来的工作一样没少，还多了几轮对话、检查和汇报，那员工感受到的可能不是“我更能干了”，而是流程里又多了几道必须完成的步骤。
那张公开表格也一样。管理者看到的可能是一张AI机会清单，员工看到的却可能是一份公开的岗位体检报告。
当然，这不代表领导一定准备裁员。让大家去想“更有价值的事”，至少说明公司还希望大家把时间用到别的地方。可让员工在表格里写一个设想，和给出一套能让人真正放心的安排，还是两回事。
看到微软与LinkedIn的一项调查显示，78%的职场AI用户会使用公司没有提供的 AI 工具；52% 不愿承认自己在重要任务中使用 AI，53% 担心这会让自己显得可以被替代。
这组数据不能说明每个人把使用AI这件事藏起来的原因都一样，但它至少说明，员工自己用AI和公司统一推AI，真的不是一回事。前者想解决的是“怎么让我轻松一点”，后者还会影响工作怎么被评价、怎么被分配、怎么被管理。
很多员工并不抗拒AI，他们更担心的是：提效以后，自己的岗位、工作量和省下来的时间会怎么变。
三、AI 替代的通常不是一个人，而是工作中的某些任务聊AI会不会抢走工作时，我们很容易把“任务”和“岗位”混在一起。
一个岗位里，往往塞着很多不同的活。产品经理要收集需求、访谈用户、整理信息、写文档、画流程、协调资源、组织评审。AI能写一部分 PRD，不等于它已经能做完产品经理的所有工作。
以客服为例，AI可以回答“物流到哪了”“怎么申请退货”“优惠活动有什么规则”这类标准问题。但碰到包裹丢失、赔偿争议，或者情绪很激烈的投诉，还是需要人去了解具体情况、协调资源、作出判断。
AI接走了简单问题，客服也不会就此没活干。反而是那些更麻烦的异常情况被留给了人，同时还会多出检查AI回答、补充知识、纠正错误和处理系统故障这些新工作。
所以，活并没有完全消失，只是换了地方：标准问题少了，异常处理和系统维护多了，人的工作量和工作难度也不一定会一起下降。
公司该问的，不只是“这个岗位能不能被替代”，而是哪些事情可以放心交给AI，哪些仍然需要业务经验和人的判断，AI搞不定的时候又由谁接手。
四、“做更有价值的事”，为什么仍然没有说服员工？表格最后一列其实问得没错：如果AI帮你省了时间，你可以去做什么更有价值的事？
问题是“更有价值”这四个字没有说清三件事：对谁更有价值，谁来决定，以及员工能得到什么。
AI每周省下来的五个小时，可以拿去研究用户、学习新能力，或者解决那些一直没时间处理的问题；也可以只是让员工在同样的时间里多交几份文档、多接几个项目。两种情况都叫提高产出，员工的感受却完全不一样。
所以，公司得先把这笔账说清楚：省下来的时间会不会留一部分给学习和试错？工作量和KPI会不会跟着涨？岗位发生变化以后，有没有转型的机会？光让员工在表格里写一句“更有价值的事”，很难让人真正放心。
后来在人人都是产品经理读到《鸳鸯锅：一个汽车工人的消失》，我又想到一种容易被忽略的阻力：员工不愿意配合，不一定是因为不想学，也可能是公司教的东西，离他眼前要做的工作太远。
员工想先知道的，可能只是“它能不能帮我整理这份文档”或者“能不能提前发现这张页面的问题”。可培训一上来就讲模型、智能体和环境配置。员工还没尝到AI 带来的第一次好处，就得先花时间学新概念、改旧习惯，还要证明自己确实用过AI。
这和做产品时的新手引导很像。用户还没看到好处，就先遇到一堆门槛，很容易在第一步就放弃。如果公司真想让员工用起来，更合适的办法是从大家熟悉的一件小事开始，先让人看到一次实实在在的帮助，再慢慢走向更复杂的协作。
当然，员工不配合也可能有其他原因。比如工作很依赖业务背景，AI给出的东西要反复检查，或者会碰到隐私和公司数据。有人把自己使用AI的事藏起来，也可能只是怕被认为偷懒。岗位风险、质量问题、安全责任和学习成本，很多时候是混在一起的。
五、从 Word 转成 Markdown，不等于公司真正用上了AI我们最后落地的东西不多，其中一个是给产品经理使用的PRD文档Skill。它由小组里的产品岗位成员主导，我参与了提示词优化。
后来领导要求，拿去做需求评审的文档必须通过这个Skill输出，而且要输出 Markdown格式。但不少同事还是照原来的习惯，用Word写PRD。只有领导追问时，才把Word文档交给AI转成Markdown。
表面上看，大家完成了要求；实际上，原来的工作方式几乎没变。AI做的只是格式转换，Markdown反而成了一种很容易检查的“使用证明”。
让员工交一份AI生成的文件，只能证明工具被用过，不能证明工作真的变了。
把这些经历放在一起看，我现在会把公司使用AI分成三个层次。
第一层是工具层：员工有没有使用AI，最后交的文件是不是规定的格式。第二层是流程层：AI 有没有改变大家理解需求、评审方案和完成交付的方式。第三层是业务/产品层：AI有没有让产品长出新能力，或者让用户用新的方式完成任务。Word转Markdown基本还停在第一层。朋友公司的做法把AI放进了设计前后的固定步骤，已经碰到了第二层。到了第三层，问题就不再是员工有没有按要求使用工具，而是用户能不能得到以前没有的服务。
很多公司一提到AI，第一反应都是让员工先用起来，提高现有产出。为什么？因为盘点员工手里的工作更快，也比较好量化。可如果要思考产品能因为AI多出什么新能力，就得重新研究用户需求、调整产品方向，还要承担更大的不确定性。
如果公司只要求员工改变，自己的目标、流程和产品都不变，那AI 型的成本就会更多地落在员工身上。
公司推动AI，不能只盯着员工多做了多少，还要看业务和产品多出了什么新能力。
比如，AI能不能让用户用自然语言完成原本很复杂的操作？能不能根据用户当时的情况提供不同的服务？能不能让产品不只是给用户一个工具，而是直接帮他完成一整段任务？这些问题，比“能不能多写几份文档”更值得公司花时间去想。
六、推动AI前，先回答五个问题如果重新做一次任务盘点，我不会一上来就把工作分成“AI可替代、人机协作、无法替代”三类。我会先问五个问题。
第一，为什么要做。这件事到底想解决什么问题？AI能给公司、员工和产品用户分别带来什么？如果只有公司能说清收益，员工看到的却只是新增步骤，那推动从一开始就会失衡。
第二，AI到底改了哪一步。它只是换了文件格式、接手一个小步骤，还是改了整条工作路径？员工第一次感受到好处会发生在哪里？Word转Markdown和重做一条工作流程，虽然都用了AI，意义却完全不同。
第三，谁有最后决定权。AI给出的结果，谁能修改、拒绝或者叫停？原本最懂业务的人，能不能参与设计新的流程？如果员工要为结果负责，就不能把他的判断权拿走。
第四，出了错谁来接。AI回答错了，谁负责发现、解释和纠正？用了自动化以后，还会多出检查、维护和处理异常的工作。“最后由人负责”不能只是一句兜底的话。
第五，省下来的时间怎么分。是拿去增加产量、提高质量、学习新能力，还是尝试新的产品机会？工作量和考核会怎么变？员工能得到什么？
这些问题，不应该等到推广遇阻以后再回答。更实际的做法，是先请真正做这件事的员工一起来梳理流程，挑一个边界清楚的任务做小范围试点，并提前说好要看哪些结果。
以PRD-Skill为例，不应该只看“有没有使用”或者“是不是Markdown”。更值得看的，是需求遗漏有没有变少、评审时间有没有变化、问题是不是更早暴露、返工有没有下降。试过以后，再根据这些结果决定扩大、调整还是停止，而不是把使用次数当成成功。
绕了一圈，再回到最初的辩题：AI应该替人干活，还是让人更能干？
我的答案还是一样：这不是一道二选一。
AI当然可以替人完成那些适合标准化的工作，也可以让人获得以前没有的能力。人的价值不在于坚持手工做完每一步，但也不能最后只剩下一句“出了问题你负责”。如果一个人要承担结果，却不能参与定目标、做判断，也分不到技术带来的好处，那所谓“让人更能干”，最后很可能只是让人承担更多。
从产品经理的角度看，公司推AI，也应该像做一款产品。先弄清楚它到底在帮谁、解决什么问题，再看它要改哪一步、谁做决定、出了错谁负责，省下来的时间又归谁。
最后要选的，不只是让AI多干多少活，也不是是把它变成一件催着员工多产出的工具，而是借它重新设计一种能让公司、员工和用户最终都得到实际价值的工作方式。
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