
苏江:在中国,企业为什么难以推广AI
苏江:在中国,企业为什么难以推广AI

1、以前我们觉得,技术好了,效率高了,是不是能轻松点? 大错特错。在很多公司,效率高了 = 你的工作不饱和。
某人分享他们团队用 AI 把两周的活儿压缩到一周干完了。你猜怎么着?大家第一反应不是去庆祝,而是发愁“这咋汇报啊?”。最后大家一合计:闭嘴,别说,按两周汇报。
为什么?因为大家心里都有一本账:如果你告诉老板你能干这么快,老板不会给你发双倍工资,只会给你加三倍的活儿。
既然“降本增效”里的“增效”最后都变成了让自己更累,那最理性的选择当然是:偷偷用 AI 把活干完,然后用剩下的时间摸鱼。这才是对自己最有利的“提效”。
2、有人直言不讳:“告诉你我用得好,你不就把我裁了?”
很多老板眼里的 AI,是省钱的替代品。 有个很现实的逻辑是:招聘冻结,人走茶凉,剩下的人用 AI 顶上,老板一看,“哎哟,人少了一半,利润还高了,美滋滋。”
在这种环境下,谁敢表现出“我有 AI 就能一个人顶十个人”?那不是明摆着递刀子给老板,让他把身边九个同事(甚至包括你自己)都裁了吗?
3、人们从来只讲生产关系,对分配关系却默而不语。
这话太扎心了。AI 确实牛,能创造更多价值。但问题是:多出来的这块蛋糕,分给谁了?
省下来的时间,是让我早点下班,还是塞给我更多杂活?
省下来的成本,是变成了我的奖金,还是变成了老板换车的钱?
现状是,很多公司只想让员工像通了电的骡子一样多拉快跑,却没想过给骡子多喂两口草。既然红利跟我没关系,那我凭什么要费劲去推行新技术?
4、很多老板对 AI 的理解,基本停留在科幻电影阶段。
有人吐槽说,老板觉得 AI 就是个按钮,按一下,所有问题全解决。他们不想投入成本去建设基础设施,也不想学习 AI 的局限性,就想“白嫖”结果。
这种心态下,员工更不敢动了。你做得好,老板觉得是 AI 牛;你做不好,老板觉得是你笨。与其费力不讨好,不如保持沉默。
5、出了事我背锅,有了功归 AI。使用 AI 的风险和收益是完全不对等的。
如果我用 AI 生成代码或者文案,结果出现了“幻觉”(错误),老板会骂:“你工作怎么这么不细心?” 如果我用 AI 做得完美无缺,老板会觉得:“这都是工具的功劳,这工作也没啥门槛嘛。”
这就导致了一个尴尬的局面:用 AI 是给自己埋雷,不用 AI 至少那是“人类的正常失误”。 为了不背锅,大家宁愿用笨办法,或者偷偷用 AI 辅助,但在最终交付时假装是纯手工打造,绝不承认有 AI 参与。
6、在某些传统的职场文化里,承认依赖 AI 会被视为一种“偷懒”或者“能力不足”的表现。
当你拿出一份漂亮的方案,同事问:“这是你写的还是 豆包 写的?” 这句话里往往带着刺。 如果你承认用了 AI,仿佛你的专业价值就大打折扣了,好像你只是个“提示词输入员”。
为了维护自己的职业尊严和专业形象,很多打工人选择把 AI 当作隐形的幽灵写手——哪怕其实 80% 都是 AI 写的,也要对外宣称是自己熬夜肝出来的。
7、很多公司推广 AI 的第一步,是让员工把自己的经验、SOP(标准作业程序)录入系统,用来微调公司的专属模型。
员工又不傻:这不就是让我亲手训练一个能取代我的机器吗? 这就是典型的“教会徒弟(AI),饿死师傅”。
所以,大家会本能地抗拒数据共享。核心的经验、私藏的技巧,都要烂在肚子里或者存在自己的私有云笔记里,绝不上交公司。没有了高质量的私有数据,公司的 AI 就永远是个“人工智障”,而员工的不可替代性就保住了。
8、有些老板天天在会上喊着“All in AI”,但真到了花钱的时候却一毛不拔。各种 AI 订阅费(ChatGPT Plus、Claude Pro 等)也不主动提出可以报销,员工甚至都不敢提报销这茬。
这导致了一种荒诞的“双轨制”: 台面上: 公司为了“省钱”或“安全”封禁外部 AI,丢给员工一个很难用的内部自研模型,员工拿它表演工作,敷衍了事。 台面下: 员工偷偷用自己连ChatGPT,自掏腰包买会员(一个月好几百),把真正的活干完,然后再复制粘贴回公司电脑。
效率是提了,但那是员工自费、冒着违规风险换来的。老板既不给好用的铲子,也不给买铲子的钱,却想要挖出金矿。 这种情况下,谁会大张旗鼓地宣传 AI 提效?那不是自投罗网吗?
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