AI時代如何分好“蛋糕”：組織內(nèi)薪酬分配挑戰(zhàn)與優(yōu)化

“蛋糕”做大后的挑戰(zhàn)：人-AI協(xié)作下的薪酬分配

在人工智能時代，AI（人工智能）技術對提升生產(chǎn)力和組織效率的優(yōu)勢不言而喻。其優(yōu)勢的實現(xiàn)依賴于人類與技術的有意識且功能性的協(xié)作，即人機協(xié)作（Human-AI Collaboration）。例如，在金融領域，智能虛擬機器人快速回答常見問題，并將復雜或特殊問題轉接給人工客服，由人工客服提供專業(yè)解決方案。在制造業(yè)，協(xié)作機器人與工人共同在生產(chǎn)線上作業(yè)，AI機器人承擔重復性、高強度任務，工人則轉型為監(jiān)控者和協(xié)調(diào)者，憑借自身經(jīng)驗解決復雜問題并優(yōu)化生產(chǎn)流程。這表明，AI技術并非簡單取代員工，而是增強人類能力從而顯著提升工作績效。

然而，員工-AI協(xié)作的廣泛出現(xiàn)也給薪酬分配帶來新挑戰(zhàn)。一方面，AI引入可能導致員工和管理者之間的垂直薪酬差距拉大。例如，2023年7月，因對AI帶來的收益分配不均，好萊塢發(fā)生了自1960年以來的首次全行業(yè)大規(guī)模罷工。這一事件表明薪酬分配不均等可能導致員工對AI的抵制，進而阻礙企業(yè)對AI技術的引入和推廣。另一方面，AI引入可能導致員工和員工之間的水平薪酬差距拉大。麥肯錫2024年的報告指出，生成式AI帶給不同崗位的自動化率各異。其中，生成式AI的引入使知識生產(chǎn)與創(chuàng)新創(chuàng)意類崗位的自動化率顯著高于人際社交與消費服務類崗位，從而拉大不同崗位員工的水平薪酬差距。此外，哪怕在同一崗位內(nèi)，AI也可能加大水平薪酬差距。以醫(yī)生為例，年輕醫(yī)生借助AI可快速擴充其醫(yī)療知識庫并利用AI輔助診斷，顯著提升診斷效率。相較之下，年長醫(yī)生更依賴傳統(tǒng)診斷方法，在績效上可能落后于年輕醫(yī)生，且對新技術的接受和適應速度較慢，限制了其受益于AI的程度。因此，盡管AI技術提升了企業(yè)效率，卻也可能導致員工間薪酬差距擴大，導致部分員工抵制AI。

薪酬分配作為人力資源管理的核心要素，不僅是企業(yè)吸引、激勵和保留人才的關鍵，也是影響AI在企業(yè)內(nèi)引入和應用的關鍵因素。然而，AI引發(fā)的潛在薪酬差距逐漸引發(fā)員工對薪酬公平性的擔憂，成為企業(yè)發(fā)掘AI技術價值、實現(xiàn)變革轉型的阻力。因此，本文將從薪酬分配角度，深入探討AI引入情況下組織薪酬分配的問題，引導管理者在AI時代分好“蛋糕”。

尋根究底：員工-AI績效歸屬不明與AI使用機會不均

在人工智能技術引入組織的過程中，組織內(nèi)部薪酬分配不均的原因主要有二：一是員工與組織之間的績效歸屬模糊性導致的薪酬分配不公平，二是員工使用AI技術機會的不均等導致的薪酬差距拉大。

個體與組織之間的績效歸屬模糊性

人工智能技術在工作場所的廣泛應用顯著提高了員工生產(chǎn)力。例如，Access Holdings Plc將生成式AI集成到日常工具中，使代碼編寫時間從8小時縮短至2小時，演示文稿準備時間從6小時減少至45分鐘。AI技術的引入雖然顯著提升了員工工作效率，但這也引發(fā)績效歸屬問題。

從過程視角來看，使用AI工作對傳統(tǒng)的工作時間與薪酬計算之間的聯(lián)系構成挑戰(zhàn)。由于AI具有一定的能動性，能夠自主完成部分原本屬于員工的工作任務。此時員工使用AI可能被領導認為是在“走捷徑”。亦或是員工雖按時按量完成工作，但因提效后產(chǎn)生了額外的空閑時間，可能被領導懷疑偷懶。在此情景下，傳統(tǒng)的監(jiān)督和激勵機制可能失效，導致領導低估員工的工作投入和實際貢獻，進而增加對員工工作過程的消極反饋。當員工意識到使用AI并不會增加自身收益，甚至會損害自身的利益時，有可能抵制AI技術的引入與推廣。

由此可見，員工使用AI產(chǎn)生的績效究竟應該歸屬于員工還是AI并不清晰。如果將AI引入后的增量績效歸功于AI，則在薪酬分配上也會忽視這部分績效，導致員工感受到分配不公。

從結果視角來看，盡管AI技術提升了個人和企業(yè)績效，由于將績效歸結于AI，員工薪酬難以獲得相應增長。對中國上市公司的研究表明，企業(yè)引入AI后，員工薪酬變化不顯著，而管理者薪酬顯著增加。也就是說，員工通過AI技術創(chuàng)造的利潤被企業(yè)管理者占有，而未轉化為員工的個人薪酬增長時，這客觀上加劇了組織內(nèi)部的垂直薪酬差距。AI技術的使用可能導致員工工作復雜度增加，若薪酬未相應增長，則可能導致員工抵制AI。

因此，在承認AI技術對提升員工工作效率和企業(yè)整體效能的積極作用的同時，我們必須正視其帶來的一系列問題：績效提升應當歸因于員工的努力還是AI技術的支持？如何在組織內(nèi)部公平合理地分配由員工使用AI創(chuàng)造的利潤？解決這些問題對于在AI時代下構建一個既公平又具有激勵性的薪酬分配體系至關重要。

員工之間的AI使用機會不均

AI技術的應用在不同工作類型中表現(xiàn)出差異化的增強效應，從處理重復性任務逐步擴展至認知型任務的執(zhí)行。在AI技術的早期發(fā)展階段，其在處理高重復性、程序化任務方面表現(xiàn)尤為突出，特別是在數(shù)據(jù)分析和流程優(yōu)化領域。例如，AI通過分析供應鏈數(shù)據(jù)預測企業(yè)信用風險，顯著提高信用評級的準確性；工業(yè)AI通過整合多環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)與先進計算技術，實現(xiàn)產(chǎn)品生命周期的全流程智能管理。自2021年以來，生成式AI對認知型工作的影響日益顯著。據(jù)麥肯錫的報告，生成式AI讓專業(yè)知識應用性崗位的自動化潛力由25%增長至59%。相比之下，生成式AI對強社交互動工作（如并購專家、市場公關總監(jiān)）的替代性較低。這種差異性的影響揭示了AI技術在不同工作領域中的滲透程度和變革潛力，同時也為組織內(nèi)部薪酬分配不均埋下了隱患。

員工個體差異也是AI使用機會不均等的關鍵影響因素。相同技術條件下每個人從AI的受益程度不同。研究表明，年長員工對新技術的接受度受感知易用性、過往經(jīng)驗和信任等因素的影響。他們往往認為AI技術使用難度大、與既有經(jīng)驗關聯(lián)性低且對技術的信任度不高，導致對AI技術的接受度較低，因此更依賴個人經(jīng)驗和基本判斷來執(zhí)行工作。相對而言，年輕員工以更開放的心態(tài)適應技術變革，并在工作中更傾向于使用AI技術以提升工作效率。此外，員工對AI的不同態(tài)度也會導致不同的行為反應。一方面，將AI視為挑戰(zhàn)的員工會將其視為促進個人目標和成長的機會，更積極地學習AI技術并掌握其應用。另一方面，將AI視為阻礙的員工認為這項技術會消耗額外的精力和資源，容易產(chǎn)生工作耗竭或工作不安全感等心理壓力，從而減少主動行為。總而言之，員工個體的差異在客觀上導致組織內(nèi)部AI使用機會的不均等，進而影響AI引入。

對癥下藥：解決問題的三個關鍵方面

為應對企業(yè)引入人工智能技術過程中所面臨的上述挑戰(zhàn)，本文將從AI薪酬公平、AI部署成本與AI利益共享三個關鍵方面著手（見圖1）。這三個方面既是問題的核心，也是解決問題的途徑。

在企業(yè)管理實踐中，AI薪酬分配是AI技術引入顯性結果問題，而AI部署成本是AI技術引入的隱性過程問題。首先，隨著AI逐步引入工作場所，企業(yè)必須正視在AI部署過程中員工面臨的高昂學習成本和機會成本，這將深刻影響員工對AI的態(tài)度。如果企業(yè)未能及時給予妥善處理，員工對AI的抵觸情緒會成為組織引入AI的一大阻力，甚至造成企業(yè)資源的浪費。其次，盡管AI技術顯著提升了員工的工作效率和組織效能，但如果員工使用AI創(chuàng)造的高額利潤未能轉化為相應的薪酬增長，員工可能會產(chǎn)生消極情緒和行為，嚴重影響組織內(nèi)部對AI的推廣和使用。為解決這些問題，企業(yè)可以通過重新設計薪酬分配方式，合理分擔AI部署中的潛在成本，并通過組織與個人之間、個人與個人之間的多方共享機制，降低AI部署成本，推動薪酬分配的公平性，從而實現(xiàn)員工與企業(yè)的互利共贏。

AI引入的外顯薪酬問題：結果公平和機會公平的考量

在AI融入工作環(huán)境的過程中，薪酬公平性對員工接受AI的程度至關重要。因此，企業(yè)既要有“一分耕耘，一分收獲”的結果公平，也要有“站在同一起跑線”的機會公平。

首先，結果公平涉及員工在付出努力和取得成果后，所獲得的回報是否與之匹配。對于組織內(nèi)最先“吃螃蟹”的員工，他們將AI技術廣泛應用于日常工作，成為組織內(nèi)應用和推廣AI的先鋒。這不僅提升個人績效，也為企業(yè)創(chuàng)造高額利潤。當員工能夠從這些利潤中獲得收益，并感受到他們的工作成果被公正地評價且得到合理回報時，他們才可能與組織目標產(chǎn)生共鳴，從而更加積極地投入到AI技術的學習與發(fā)展中。

其次，機會公平指的是在不同部門或崗位中，AI技術的使用和應用機會是否平等。主要體現(xiàn)為AI技術資源的分配不均、崗位的自動化程度差異和員工接受度的差異。從客觀上看，某些部門由于其業(yè)務性質(zhì)和技術需求，更容易獲得AI技術的支持和資源。此外，工作內(nèi)容重復性和標準化程度高的崗位更容易被AI技術替代或輔助，從而獲得更多的AI使用機會。例如，客戶服務崗可以通過聊天機器人來提高效率，而那些需要復雜決策和創(chuàng)造性思維的崗位可能較難在短時間內(nèi)實現(xiàn)AI技術的使用。不同部門引進AI的難度和收益的不同，進一步造成不同部門使用AI的機會的不同。AI使用機會不平等可能會導致不同部門在生產(chǎn)力提升、創(chuàng)新力增強方面出現(xiàn)不平衡發(fā)展，并加劇組織內(nèi)部薪酬差距。

AI部署的內(nèi)隱成本問題：學習成本與機會成本的考量

將AI引入工作環(huán)境中，員工將面臨各種成本，這些成本對他們接受和有效使用AI技術產(chǎn)生重要影響。這些成本主要分為“砍柴先要磨刀工”的AI學習成本和“魚和熊掌不可兼得”的AI機會成本。

首先，AI學習成本是許多員工在接觸AI技術時面臨的顯著障礙。AI技術的引入要求員工更新其技能組合以適應新的工作要求，這需要他們投入大量時間和心理資源來提升關鍵認知技能和關鍵技術技能。這種學習不僅包括企業(yè)提供的系統(tǒng)性AI培訓，還涉及員工在日常工作和生活中的自主學習行為。由于個體對AI的理解和認知能力存在差異，員工對AI知識的掌握和學習成效也表現(xiàn)出個體差異，既可能“事倍功半”，也可能“事半功倍”。能夠高效學習的員工可能對在工作場所應用AI技術更有信心，更愿意將AI融入自己的工作中；而學習效率較低的員工可能對AI產(chǎn)生抵觸，降低使用AI技術的積極性。

其次，AI機會成本作為員工面對AI技術引入時考慮的重要因素，主要表現(xiàn)為AI技術對員工地位和資源的潛在威脅。當AI在某些領域表現(xiàn)出比人類更高的效率和能力時，員工可能會質(zhì)疑自己在工作中的價值，從而影響其對工作的投入和熱情，降低職業(yè)認同感；或擔心自己的專業(yè)地位受到削弱甚至被AI取代，這種擔憂可能導致他們對學習AI持保留或抵制態(tài)度，進而影響他們對AI技術的接受程度和學習動力。此外，AI技術的引入會對員工的個人資源構成威脅。員工需要掌握相關的人工智能知識和具備解決更復雜問題的能力，這意味著他們需要投入更多時間和精力來重塑自身的知識技能結構。如果未能及時提升技能以適應AI技術引入所帶來的新變化，員工可能無法充分發(fā)揮其潛力。因此，員工需要評估在當前職業(yè)環(huán)境中，投資于AI學習即“再技能化”是否能夠帶來預期的職業(yè)發(fā)展和個人成長。

薪酬分配問題的破局：共享引入AI創(chuàng)造的利益

在AI融入工作環(huán)境的過程中，共享AI創(chuàng)造的利益對于促進員工接受AI和提高組織效能至關重要。AI利益共享主體不僅涉及企業(yè)與員工，也包括員工與員工之間的共享關系。在此基礎上，本文將從共享內(nèi)容的兩個方面（企業(yè)與員工共享、員工與員工共享）進行探討。AI利益共享的內(nèi)容是推動AI技術融入工作環(huán)境并促進組織效能提升的核心組成部分，這主要包括AI知識共享和AI利潤共享。

AI知識共享涉及員工之間以及員工與企業(yè)之間的相互交流。從員工之間的角度來看，AI知識共享主要關注的是經(jīng)驗交流與學習，AI利益共享則體現(xiàn)在任務協(xié)同增效方面。員工之間的協(xié)作對于AI技術的有效融入具有重要意義。不同員工的專業(yè)技能和知識背景可以在AI應用中相互補充，通過經(jīng)驗分享和知識傳遞，提升對AI知識和技能的掌握，從而提高個人和團隊的績效。從員工和企業(yè)之間的角度來看，企業(yè)也應當向員工傳達其AI技術應用規(guī)劃和組織變革戰(zhàn)略，并提供相關知識技能培訓，以確保員工個人發(fā)展與企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃相一致，增強信息透明度，減輕員工的工作不安全感及其對組織變革的抵觸情緒。

而AI利潤共享則關注于將AI帶來的經(jīng)濟收益在企業(yè)和員工之間進行合理分配。企業(yè)作為AI技術的推廣者和倡導者，不僅要制定相應的戰(zhàn)略規(guī)劃，還應合理分配AI技術帶來的利益，以激發(fā)員工學習和使用AI工具的積極性，同時發(fā)揮AI在企業(yè)變革和轉型中的關鍵作用。員工作為AI技術的執(zhí)行者和使用者，需要理解并熟練掌握相關工具，通過使用AI技術促進技能提升和職業(yè)發(fā)展，同時挖掘企業(yè)對AI資源投入的價值，實現(xiàn)個體與組織的互利共贏。

此外，在AI工具的使用過程中，員工可以通過任務協(xié)同，彼此配合，進一步提升工作效率，增加個人和團隊的績效。這種協(xié)作不僅促進員工之間的知識和利益共享，也客觀上推動AI技術在工作環(huán)境中的普及和應用。

應對挑戰(zhàn)：構建AI引入情景下的薪酬分配策略

為解決引入AI后企業(yè)面臨的薪酬分配難題，企業(yè)可以引入“薪酬包”實現(xiàn)企業(yè)與員工共享AI收益，引入基于AI改進后的360度評估機制，實現(xiàn)員工間共享。若僅僅依賴常規(guī)的薪酬方案，很難將AI所帶來的收益增量與員工價值產(chǎn)生直接關聯(lián)。

我們建議，可借鑒“薪酬包”機制，在傳統(tǒng)經(jīng)營性薪酬包的基礎上，將AI引入帶來的預期效益與員工共享，從而確保員工獲得合理的收益分配。這種做法旨在讓企業(yè)內(nèi)部形成一種“共同做大蛋糕、共同分享蛋糕”的氛圍，為推動AI在企業(yè)內(nèi)的應用提供正向合力。倘若缺少薪酬包這樣兼具共享與激勵功能的機制，管理層與一線員工之間的薪酬差距可能進一步擴大，從而導致企業(yè)在落實AI戰(zhàn)略時受挫。輕則導致員工使用AI不積極、做表面功夫；重則導致員工抗議與罷工。2024年美國好萊塢演員罷工，以及韓國三星工人罷工均是前車之鑒。這是企業(yè)與員工“雙輸”的局面。

在AI時代薪酬包具體優(yōu)化公式如下（見圖2）：

總薪酬包= （當年預期績效+AI帶來的預期績效）×（去年薪酬包/存量績效）+ AI帶來的預期績效×共享系數(shù)

然而，經(jīng)營性薪酬包并不能完全解決AI引入導致薪酬差距拉大的問題。特別是員工與員工之間會因AI使用機會不均而產(chǎn)生公平爭議，并且不同員工學習并掌握AI所需要成本存在差異。為了解決公平問題，企業(yè)還可以實施“戰(zhàn)略性薪酬包”。戰(zhàn)略性薪酬包是指由企業(yè)設立一筆資金，對員工使用AI產(chǎn)生的沉沒成本及歷史貢獻進行補償。AI引入需要員工投入大量學習和適應成本，也需要部分員工在早期進行摸索和創(chuàng)新。如果企業(yè)能通過戰(zhàn)略性薪酬包向這些“先行者”和“探索者”進行專項激勵與補償，將會有效減輕員工的顧慮，提高他們嘗試和探索應用AI的意愿。

在此基礎上，為進一步在團隊內(nèi)部評估并分配因AI所帶來的價值增量，企業(yè)可以在現(xiàn)有的績效管理體系中引入360度評估，并在考核維度中增添“AI使用”、“AI貢獻”以及“基于AI的創(chuàng)新”三個核心指標。其中，“AI使用”用于衡量員工在日常使用AI工具的程度以及對工作效率的實際拉動效果?！癆I貢獻”用于衡量員工對于推進企業(yè)AI戰(zhàn)略的貢獻，既包括直接貢獻（例如，分享AI使用技巧和心得），也包括間接貢獻（例如，為使用AI的員工提供支持）。“基于AI的創(chuàng)新”用于衡量員工采用AI后對自身創(chuàng)造力潛力的進一步挖掘。將三者納入評價體系，企業(yè)便能更客觀地發(fā)掘那些勇于嘗試AI、積極推動技術落地的員工，并在薪酬分配中給予他們及時而充分的回報，讓薪酬激勵與組織目標實現(xiàn)銜接。

需要注意的是，共享機制并非鼓勵企業(yè)引入AI后推行平均主義“大鍋飯”。恰恰相反，上述共享機制的目的在于激勵更多員工接納、使用AI，并用好AI，使AI產(chǎn)生效益。最終，通過薪酬分配制度推動AI在企業(yè)內(nèi)的順利落地，減少AI引入阻力。

結語

當前大多數(shù)企業(yè)還在AI引入的適應期，很多崗位的價值和定位都需要在AI時代重新評估和設計。但正是處于變革時期，企業(yè)若能走得比別的企業(yè)更快、更順利，越能取得競爭優(yōu)勢。企業(yè)面對引入AI后可能產(chǎn)生的阻力，從薪酬分配視角推動組織在AI時代的順利變革才能既“做大蛋糕”，又“分好蛋糕”。