NUS學者:還在數員工用了幾次AI?這把尺子早就量歪了

2026/06/09   •   894閱
大廠盲目追求AI使用率?新加坡國立大學學者警告:將AI調用次數作為KPI是巨大的管理誤區!本文深度解析為何『刷數據』會扼殺創新,並揭示在AI時代衡量工作價值的正確標準。無論你是企業管理者還是職場新人,快來學習如何從『會用工具』轉向『創造價值』,掌握真正具有競爭力的結果導向思維,告別低效內卷!
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大廠紛紛擁抱AI,一個管理誤區也隨之而來:把員工用了多少次AI,當成績來考核。來自新加坡國立大學的學者提醒,這可能錯得離譜。

「刷數據」的KPI,正在跑偏

想像一個場景:公司為了鼓勵創新,要求員工每月必須用AI工具50次。結果呢?大家開始為了達標而使用AI——查天氣、寫廢話郵件,甚至讓它講個冷笑話。後台數據一片繁榮,管理層在報告里心滿意足地寫下「AI轉型大獲成功」。

但這真的算成功嗎?這種只看次數、不看質量的KPI,正把AI變成一個應付差事的「電子寵物」。一名員工用AI刷出100篇平庸文案,和另一名員工花一天時間、結合自己的洞察用AI輔助寫出一篇爆款,哪個更有價值?答案不言而喻。

更糟的是,這種「使用率陷阱」會扭曲員工的思維。大家想的不再是「這個問題該不該用AI」,而是「我今天的KPI湊夠了嗎?」。當工具本身成了目的,它就不再是提效的幫手,反而成了阻礙深度思考的累贅。

衡量產出,而非工具

那到底該怎麼衡量?國大學者的觀點很直接:別看過程,要看結果。企業投錢給AI,最終是為了提升業務,不是為了讓員工看起來很潮、很「AI Native」。

所以,評價標準必須改。對於銷售,別問他用AI寫了多少封開發信,要看客戶響應率和轉化率實打實地提升了多少。對於研發,關鍵不是調用了多少次代碼助手,而是新功能開發周期是不是真的從3周縮短到了3天,產品的Bug率有沒有明顯下降。

AI的最高價值是「增強」,不是「替代」。它應該像個聰明的副駕,把人從重複勞動中解放出來,好讓我們把精力投入到戰略、決策和溝通這些機器幹不了的核心任務上。一個好的KPI,應該獎勵那些巧用AI讓工作產出價值翻倍的人,而不是那些只會把AI當打字機用的人。

給未來打工人的建議

這個話題,對正在國大讀書的我們尤其重要。我們馬上就要進入一個AI無處不在的職場,如果一開始就沒想明白AI的價值,未來可能會走不少彎路。

所以,別在簡歷上只寫「熟練使用ChatGPT」,這太空洞了。你應該具體說出:在某個項目中,你如何利用AI將效率提升了40%,或者通過AI分析發現了一個別人沒注意到的關鍵點。這證明的不是你「會用工具」,而是你具備「用工具創造價值」的能力——後者才是公司真正想要的。

從現在開始,無論做課程項目還是實習,就有意識地培養這種「結果導向」的AI思維。多問自己:我用AI解決了什麼問題?省了多少時間?成果質量提高了多少?當你能清晰地回答這些問題時,你就掌握了AI時代真正的競爭力。

📌 要點總結

✦ 將AI使用頻率作為KPI是一種管理誤區,它鼓勵員工「刷數據」而非創造價值,可能扼殺創新。

✦ 考核標準應從「使用工具」轉向「產出結果」,關注AI是否帶來了實際的業務提升,如效率、轉化率等。

✦ 對未來的職場人來說,關鍵是展示如何利用AI創造具體價值(如提升效率40%),而不是泛泛地說「會用AI」。

你的實習公司如何考核AI?來聊聊

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