文/AIM俐钜创新总经理兼首席创新官 詹长霖

刷爆朋友圈的《外卖骑手，困在系统里》一文将算法霸权暴露在人们面前。在平台算法的支配下，外卖骑手对自己的境遇显得无能为力。企业使用AI算法来管理员工固然可以极大地提高运行效率，但却忽视了最基本的人的需求和利益。在由软件控制的环境里，员工处在密切监视下，必须按照规定行事，互相帮助、建立关系并让员工感到组织支持自己的氛围彻底消失了。

20世纪初，弗雷德里克·泰勒（Frederick Taylor）提出以高效运营为目标的“科学管理”。他认为，执行工作任务有最佳方式。工程师可以找出这种最佳方式，即可。这样的论点迅速从制造业扩展到白领工作，对薪酬制度和办公室及办公楼设计布局等各方面都产生了重大的影响。

后来西电（Western Electric）等一些公司发现这种方法存在问题——有证据证明员工不再努力——并开始尝试给员工更大的话语权，放宽了计件薪酬（按工作量向员工支付报酬）和绩效目标。

1957年，管理学学者道格拉斯·麦格雷戈（Douglas McGregor）总结了关于如何最大限度地激发员工潜力的两种截然不同的观点：一派认为员工必须严格控制、给予指示，另一派则认为员工在能够自由表达观点、采取行动时对公司贡献最大。

过去40年里，日本企业率先采用第2种观点。例如，丰田的精益生产方法有若干组成部分，但核心思想是授权一线员工改进质量和效率——让他们有权叫停某一产品线。这样的工厂生产出的汽车及其他产品质量明显更优，很快引起了管理者的注意。至21世纪，精益生产（又名丰田生产方式）从汽车行业推广到医疗乃至政府等各个领域，质量、效率和员工保留率等人事相关绩效都出现提升。

AI使得企业又逐渐选用了第一种观点

优步的司机只在有活干的时候领取薪酬，让优步公司获得迅猛发展。这样的成功案例令其他企业蠢蠢欲动，也跟着解雇全职员工，用合同工取而代之：业务减少时不必向合同工支付薪酬，也不用提供福利。

人才按需供应模式现在已经普及。研究表明，美国企业中约1/3的员工不是全职。谷歌的合同工和临时员工数量多于全职员工，这种现象在科技公司中并不少见。合同工几乎是所有汽车服务公司和亚马逊Flex、Deliveroo等快递企业的核心。这些企业模糊了全职员工与合同工之间的法律边界，有效地监督合同工的大部分工作：监控司机所在位置，为司机提供路线智能规划。

并没有证据表明减少全职员工的确令业务成果得到了改进。我的研究和其他一些研究都表明，同时采用派遣员工和全职员工，会对全职员工产生负面影响，降低其忠诚度，影响全职员工与同事之间的关系，并降低运营绩效。

促使企业选用员工即为执行者的观点的一大驱动力就是人工智能（AI）。目前的AI工具几乎都是自机器学习程序衍生而来的算法：优化用人需求的方程组、职位候选人匹配、市场营销活动等等。算法将员工的决策权转移给专家，即编写算法的数据分析师。这就是泰勒提倡的转变：运用工程原则找到唯一的最佳方式。

反思

如果剥夺员工所有的自主权，员工就不再觉得自己身负责任，做出额外贡献的意愿也会下降。AI算法决定一切，员工不知道自己还有什么

用了。想想看，一位货车司机发现了更好的装卸货物的方式，他能告诉谁？的确，平均而言算法节省了燃料和成本，但如果我们剥夺员工的自主权，采用优化法进行规划和控制，员工就不会再努力创新。

将一线管理者和员工的决策权转移给专家和软件，会产生更加难以追踪的成本。一是会逐渐削弱主管和一线管理者，他们的权威正是来自聘用人员、制定日程、衡量绩效等职责。如果一名员工由于被软件安排连续三个星期六来加班而感到不满，主管该怎么办？倘若无法提供帮助，那么之后主管要如何请这位员工额外帮忙？在由软件控制的环境里，互相帮助、建立关系，并让员工感到组织支持自己的氛围消失了。

取得平衡

管理者面临的重大挑战，并不是在两派观点之间做选择，而是找到真正有用（而非理论上有用）的组合方法。综合优化法和员工赋权结合起来，效果会好得多。精益生产的一大优点就是结合了两者，将改善效率和质量的任务交给一线员工，指导员工如何更好地设计工作。因此，现在看到公司以软件取代精益方法，着实令人气馁。

忽略人可能会更简单，但人是不会消失的。人的需求和利益非常重要，有才能的领导者必须加以考虑。

文章部分观点来自《哈佛商业评论》