为什么AI效率可能让你的组织更脆弱

生产效率的提升毋庸置疑。开发团队交付速度更快，营销活动启动更迅速，交付成果比以往任何时候都更加精致。但如果你是关注这些效率提升的技术领导者，可能需要问自己一个更棘手的问题：我们是在构建更有能力的组织，还是在无意中创造更脆弱的组织？

林业的启示

20世纪中期，工业林业如何对待"低效"的原始森林？面对充满倒木、竞争物种和看似"衰败"“低产"的老龄树的复杂生态系统，美国林业工作者只看到了浪费。对这些技术官僚而言，浪费代表着未利用的价值。

以保育效率为指引，美国林业工作者清除了复杂性，取而代之的是单一栽培：整齐划一的速生树种，为快速木材产量而优化，这是一种高产且有利可图的经济作物。

从每年每英亩木材产量的狭隘指标来看，这种方法效果显著。但生态成本后来才显现。没有生物多样性，这些森林变得容易遭受害虫、疾病和灾难性火灾的侵袭。事实证明，复杂性较低的系统弹性也较差，吸收冲击或适应气候变化的能力有限。

如今的AI工具擅长处理管理者长期认为低效的部分：知识工作中混乱、耗时的环节。但表面之下正在发生更令人担忧的事情：我们看到了跨传统角色边界的技能危险同质化。

例如，初级开发人员可以生成大量代码，但这种速度往往以质量和可维护性为代价。产品经理无需处理边缘情况就能生成规范，但他们发现自己也在编写营销文案和创建用户文档。营销团队无需纠结受众心理就能制作活动内容，然而他们越来越多地处理曾经需要专职UX研究人员或数据分析师的任务。

这种角色融合看似效率，但实际上是规模化的技能扁平化。当每个人都能在AI辅助下适当地完成所有任务时，创造组织弹性的深度专业化就开始侵蚀。

最成功的知识工作者始终是那些能够综合不同观点、提出更好问题和驾驭模糊性的人。这些能力通过我们可能称之为"生产性摩擦"的过程发展而来：调和冲突观点的不适、阐述半成型想法的挣扎，以及从零开始并与他人建立关系来构建理解的艰苦工作。

AI可以消除这种摩擦，但摩擦不仅仅是阻力——放缓过程可能自有其好处。通过集体工作产生的受控摩擦就像生物多样且表面"混乱"的林下层，那里存在多层次的相互依存关系。

解决方案不是放弃AI工具——这既徒劳又适得其反。相反，技术领导者需要为长期能力建设而非短期输出最大化进行设计。AI赋予的效率应该创造机会，不仅是更快地构建，还要更深入地思考——最终投入所需时间来真正理解我们声称要解决的问题。

以下是四种在算法效率旁保持认知多样性的策略：

要求团队在AI辅助启动前识别他们正在解决的问题、考虑的替代方案和做出的假设，而不是将AI生成的交付物呈现为成品。

设立定期的"无AI区域”，让团队在没有算法辅助的情况下解决问题。将这些视为技能建设练习，而非生产力消耗。

将初级团队成员与资深成员配对，处理需要从零开始构建理解的问题。AI可以辅助实施，但人类应该拥有问题框架、方法选择和决策理由的所有权。

每个"真正信徒"团队都需要一些怀疑者来避免措手不及。对于每个AI辅助建议，指定某人提出相反案例或识别故障模式。

技术领导者的关键问题不是AI是否会提高生产力——它会的。但代价是什么？为谁付出代价？问题在于你的组织——和你的人员——将从这次转型中变得更强大还是更脆弱。

就像那些只测量木材产量的林业工作者一样，我们冒着优化感觉重要但忽略系统健康指标的风险。在AI时代蓬勃发展的组织不会是那些最快采用工具的组织，而是那些在算法效率旁找到如何保存和培养独特人类能力的组织。