AI时代如何分好“蛋糕”：组织内薪酬分配挑战与优化

一、“蛋糕”做大后的挑战：人-AI协作下的薪酬分配

在人工智能盛行的当下，人工智能技术在增强生产力和优化组织效能方面的作用显而易见。这种优势的发挥，离不开人与技术之间有意识且高效的配合，即所谓的“人机协同”。以金融行业为例，智能的虚拟助手能够迅速解答客户常见的问题，同时将那些复杂或特殊的问题转交给人工客服处理，后者则能提供专业的解决方案。在制造业领域，协作机器人与工人并肩作业于生产线，AI机器人负责执行那些重复且强度大的工作，而工人则转变为监督者和协调者，他们凭借丰富的经验处理复杂问题，并不断优化生产流程。这一现象揭示了AI技术并非仅仅替代员工，而是通过增强人类的能力，显著提高了工作效率。

然而，员工-AI协作的广泛出现也给薪酬分配带来新挑战。

一方面，AI技术的应用可能会加剧员工与管理层之间的薪酬差距。以2023年7月好莱坞为例，由于AI带来的收益分配不均，该行业爆发了自1960年以来的首次全行业大规模罢工。这一事件揭示了薪酬分配不公可能引发的员工对AI技术的抵制情绪，从而阻碍企业对AI技术的采纳与推广。

此外，AI技术的应用还可能加剧员工间薪酬水平的差异。根据麦肯锡2024年的研究报告，不同岗位的自动化程度因生成式AI的引入而存在差异。具体来说，生成式AI的运用使得知识生产与创新创意类岗位的自动化程度明显超过人际社交与消费服务类岗位，这进一步扩大了不同岗位员工之间的薪酬水平差距。

此外，即便是在相同的职位上，人工智能也可能扩大薪酬的差距。以医生这一职业为例，年轻的医生能够通过AI迅速丰富自己的医疗知识库，并借助AI进行辅助诊断，这极大地提高了诊断的效率。而相比之下，年长的医生则更倾向于依赖传统的诊断手段，他们在绩效上可能会落后于年轻的同行，并且对新技术的接纳和适应速度较慢，这也限制了他们从AI技术中获得的利益。尽管AI技术的应用显著提高了企业的运作效率，然而，它也可能引发员工之间薪酬差异的加剧，进而导致一些员工对AI技术产生抵触情绪。

薪酬分配是人力资源管理中的核心组成部分，它不仅是企业吸引、激励并留住人才的重要手段，同时也是推动AI在企业内部应用与推广的关键所在。然而，随着AI技术的发展，由此产生的潜在薪酬差异逐渐引起了员工对薪酬公平性的疑虑，这已成为企业挖掘AI技术潜力、实现转型升级的一大障碍。鉴于此，本研究将针对薪酬分配这一议题，从AI应用带来的影响出发，进行深入分析，旨在帮助管理者在人工智能时代更好地进行薪酬的合理分配，确保“蛋糕”分配得当。

二、寻根究底：员工-AI绩效归属不明与AI使用机会不均

在组织采纳人工智能技术的过程中，薪酬分配不均的问题主要源于两方面原因：一方面是由于员工与组织间绩效归属的模糊性，导致了薪酬分配的不公正；另一方面，则是由于员工使用AI技术的机会存在不平等，进而加剧了薪酬差距。

个体与组织之间的绩效归属模糊性

人工智能技术的普及在职场中极大地增强了员工的工作效率。以Access Holdings Plc为例，他们把生成式AI融入到了日常使用的工具里，这样代码编写的时间就从原本的8小时缩短到了2小时，而制作演示文稿的时间也从6小时缩短到了45分钟。尽管AI技术的应用极大地提高了员工的工作效率，但它同时也带来了绩效归属的争议。

从过程的角度分析，运用人工智能进行工作，对传统的工作时长与薪酬的关系带来了新的挑战。因为AI具备一定的自主性，可以独立完成一些本应由员工承担的任务。在这种情况下，员工若使用AI，可能会被管理层视为寻找捷径。而且，即便员工能够按时按量完成任务，由于效率提升后产生了额外的空闲时间，也可能引起领导的疑虑，被怀疑是在偷懒。

在这种状况下，传统的监督与激励手段或许将失去效用，可能会让管理者低估了员工对工作的投入与实际做出的贡献，随之而来的是对员工工作状况的负面评价增多。员工若发现采纳AI技术并不会提升个人收益，反而可能对个人利益造成损害，他们可能会对AI技术的应用和推广持抵制态度。

由此可见，关于员工运用AI所创造的业绩究竟应归功于员工还是AI，这一问题尚无明确答案。若将AI引入后的业绩增长归因于AI本身，那么在薪酬分配过程中，这部分业绩很可能会被忽视，进而使员工产生分配不公之感。

从成效的角度审视，尽管人工智能技术的应用提高了个人及企业的表现，然而，由于业绩的提升被归功于AI，员工的薪资增长并未得到相应的提升。根据对中国上市公司的调查发现，企业在采纳AI技术后，员工的薪资变动并不明显，然而，管理层的薪酬却出现了显著的上涨。换言之，当AI技术带来的收益被企业高层所攫取，未能转化为员工个人收入的提升，这无疑会扩大组织内部的薪酬层级差异。AI技术的应用可能使员工的工作难度上升，若薪酬未能同步提升，员工可能会对AI产生抵触情绪。

因此，我们虽认可AI技术在提高员工工作效率和企业整体效能方面的正面影响，但亦需直面它引发的一系列挑战：是员工的辛勤付出还是AI技术的助力导致了绩效的提升？如何公正合理地在组织内部分配员工利用AI创造出的收益？这些问题对于在AI时代打造一个既公平又充满激励的薪酬体系至关重要。

员工之间的AI使用机会不均

AI技术在各类工作中展现了其独特的强化效果，这种效应随着其在工作类型上的应用逐渐显现，从简单的重复性工作逐步过渡到更为复杂的认知性工作。在AI技术发展的初期阶段，它在执行高度重复和程序化的任务上尤为显著，尤其是在数据分析和流程改进的领域中。AI运用供应链数据分析来预估企业的信用风险，从而大幅提升了信用评估的精确度；工业领域的AI系统通过融合多环节数据和先进的计算技术，实现了对产品从设计到生产再到废弃的全生命周期进行智能化管理。

自2021年起，生成式人工智能在认知型工作中的影响愈发明显。根据麦肯锡的研究报告，生成式AI使得专业知识应用岗位的自动化潜力从原先的25%提升到了59%。与此同时，对于需要强社交互动的工作，如并购专家和市场公关总监等职位，生成式AI的替代作用相对较小。这种差异性的显现，不仅昭示了人工智能技术在各个职业领域的广泛应用及其变革的力量，而且也预示了在组织内部薪酬分配方面可能存在的失衡问题。

员工之间的个体差异是导致AI应用机会不均等的重要因素之一。在相同的技术水平下，每个人从AI技术中获得的收益存在差异。研究显示，年长员工对新技术的接纳程度受到诸如感知的易用性、以往的经验以及信任度等多种因素的影响。他们通常觉得AI技术的应用较为复杂，与现有知识经验关联性不强，同时对技术的信任感不足，这进而使得他们对AI技术的接纳程度不高，所以在工作中更倾向于依赖个人的经验和基础判断。

相较之下，年轻一代的员工以更加包容的态度面对技术革新，他们在工作中更愿意采纳人工智能技术来提高工作效率。另外，员工对于人工智能持有不同的看法，这也引发了他们各自不同的行为表现。例如，那些把人工智能看作是挑战的员工，会将它看作是推动个人目标和自我发展的契机，因而他们会更加主动地学习人工智能技术，并熟练运用它。另一方面，那些把人工智能看作是障碍的员工，他们觉得这项技术会带来额外的精力消耗和资源需求，这很容易导致工作疲劳感或对工作安全的不安，进而降低他们的主动参与度。总的来说，员工之间的个体差异在客观上造成了组织内部对于人工智能应用机会的不平等分配，进而对人工智能的引入产生了影响。

三、对症下药：解决问题的三个关键方面

为了解决企业在采纳人工智能技术时遭遇的种种困难，本研究将针对AI薪酬的公正性、AI实施过程中的费用以及AI带来的利益分配等三个核心议题进行探讨（详见图1）。这三个议题不仅直指问题的核心，同时也提供了解决问题的有效途径。

在企业运用AI进行薪酬管理的实际操作中，AI技术的应用带来了两个主要问题：一是其直接显现的薪酬分配问题，二是其间接涉及的AI部署成本问题。首先，随着人工智能技术逐渐融入工作环境，企业需直面员工在AI部署阶段所承担的巨大学习成本和潜在的机会成本，这些问题将显著影响员工对AI技术的接受度和态度。若企业不能迅速作出恰当的处理，员工对人工智能的排斥心理可能成为企业采纳AI技术的一大障碍，进而可能导致企业资源的无效消耗。

其次，尽管AI技术明显提高了员工的工作效率和组织的整体效能，然而，若AI应用所产生的高额收益不能相应地转化为员工薪酬的增长，员工很可能会滋生出消极的情绪和态度，从而对组织内部推广和使用AI的行为造成极大的负面影响。为了应对这些问题，企业可以采取重新调整薪酬分配机制的方法，科学地分摊AI系统部署过程中可能产生的费用，同时通过建立组织与个人、个人与个人之间的多边共享机制，有效减少AI部署的成本，进而促进薪酬分配的公正性，最终达到员工与企业双方互惠互利的目的。

AI引入的外显薪酬问题：结果公平和机会公平的考量

在人工智能逐渐融入职场的过程中，薪酬的公正性对于员工对AI技术的接纳程度具有决定性影响。因此，企业不仅需要确保“付出与回报相匹配”的结果公正，还必须实现“人人平等竞争”的机会公正。

结果公平关乎员工在辛勤付出并取得成绩后，所得到的回报是否与他们的努力相称。那些在组织内部率先尝试AI技术的员工，他们积极将AI技术融入日常工作，成为了组织内部推广和应用AI技术的先驱。这样的做法不仅提高了他们个人的工作表现，同时也为企业带来了丰厚的经济效益。员工若能从利润中分得一杯羹，同时体会到自己的劳动成果得到了公正的认可和相应的报酬，那么他们更有可能对组织的目标产生认同感，进而更主动地参与到人工智能技术的学习和进步中来。

其次，机会公平涉及的是在各个部门或职位上，AI技术的运用和接触是否实现平等。这主要体现在AI技术资源的分配不均、职位自动化水平的差异以及员工接受度的不同。从客观角度分析，部分部门由于业务特性及技术需求，更易于获得AI技术的支持与资源。

此外，那些工作内容相似且流程固定的职位，更易于被人工智能技术所取代或辅助，进而为它们带来更广泛的AI应用可能性。比如，客户服务岗位能够借助聊天机器人的力量提升工作效率，而对于那些需要复杂判断和创造性思维的岗位，AI技术的应用可能需要更长的时间。不同部门在引入AI时的难易程度和潜在收益各异，这也导致了各部门在利用AI方面机会的显著差异。AI应用的不均等机会可能引发各部门在提高生产效率和增强创新能力上的发展不均衡，同时也会扩大组织内部的薪酬差异。

AI部署的内隐成本问题：学习成本与机会成本的考量

将人工智能技术融入职场，员工们需承担诸多费用，这些费用对他们在接受及高效运用AI技术方面具有显著影响。这些费用主要包括“磨刀不误砍柴工”的AI培训成本以及“鱼与熊掌难以兼得”的AI机会成本。

AI技术的学习对于众多员工来说是一道明显的难题。他们必须对自身的技能组合进行更新，以应对新兴的工作需求，而这意味着他们需要投入大量的时间和心理能量去增强核心的认知和技能。这一过程不仅需要企业提供系统的AI培训，同时也要求员工在日常工作与生活中进行自我学习。

个体对于人工智能的理解与认知水平各有不同，因此员工在AI知识的学习与掌握上呈现出明显的个体化差异，既有可能“费力不讨好”，也有可能“轻而易举见成效”。那些学习效率高的员工可能会对在职场中运用AI技术充满信心，更倾向于将AI技术融入自己的日常工作；相反，那些学习效率不高的员工可能会对AI产生排斥心理，从而减少使用AI技术的积极性。

其次，在员工考虑引入AI技术时，机会成本是一个不可忽视的关键因素，它主要体现在AI技术可能对员工的职位和资源造成的影响，这种影响具有潜在的威胁性。当人工智能在特定领域展现出超越人类的效率和实力时，员工可能会对自身在职场中的价值产生怀疑，这可能会削弱他们对工作的投入和激情，降低他们的职业认同感；同时，他们也可能担忧自己的专业地位会受到威胁，甚至被AI所取代，这种忧虑可能使得他们对学习AI持谨慎或反对的态度，从而影响他们对AI技术的接纳程度以及学习的积极性。

此外，引入AI技术可能对员工的个人资源造成影响。员工必须学习人工智能的相关知识，并提升解决复杂问题的能力，这要求他们投入更多的时间和精力去重构自己的知识技能体系。若不能及时更新技能以应对AI技术引入带来的新挑战，员工可能会错失充分展现自身潜能的机会。所以，员工需对在现有职场环境中，投身于人工智能领域的进修即所谓的“技能更新”，这一举措是否能促进其职业生涯的进步与个人能力的提升进行综合考量。

薪酬分配问题的破局：共享引入AI创造的利益

AI融入职场之际，确保AI带来的收益得到公平分配，对于推动员工接纳AI技术并提升企业整体效率显得尤为关键。这一利益共享的范畴，不仅包括企业及员工之间的互动，还涵盖了员工彼此间的共享机制。鉴于此，本研究将围绕两个核心维度展开论述：一是企业与员工之间的资源共享，二是员工之间的资源共享。AI技术融入职场并增强团队效率的关键要素在于实现AI成果的共享，这涵盖了AI知识的传播和AI收益的分配。

AI知识的共享涉及员工间的互动以及员工与公司间的交流。从员工间的视角来看，这一过程侧重于经验的分享与知识的吸收，而在AI收益的共享上，则更多地体现在任务执行的协同与效率提升上。员工间的协作对于AI技术的顺利融合至企业中，具有至关重要的价值。员工们各自的专业技能与知识体系在AI领域能够实现互补，他们通过经验的交流与知识的传递，共同增强对AI相关知识和技能的掌握，进而促进个人及团队的工作效率与成果。

从员工与企业的视角出发，企业理应向员工透露其人工智能技术的应用规划以及组织结构调整的战略，同时提供相应的知识技能培训。这样做旨在确保员工的个人成长与企业的战略规划保持同步，提升信息的公开性，缓解员工对工作不稳定性的担忧，以及他们对组织变革的抵制心理。

AI利润的分配机制着重于在企业和员工之间对AI产生的经济效益进行公正的划分。企业作为AI技术的推广者和倡导者，不仅需制定相应的战略规划，而且要确保AI技术带来的利益得到合理分配，以此激发员工学习和运用AI工具的主动性和热情，并充分发挥AI在企业变革与转型过程中的核心作用。员工在运用AI技术方面既是执行者也是应用者，他们必须对相关工具有所了解并精通使用。通过这一技术的应用，他们能够提升个人技能并推动职业成长，同时，他们还能发掘企业对AI资源投资的潜在价值，从而实现个人与企业的共同利益和双赢局面。

此外，在运用AI工具的过程中，员工能够通过任务协作，相互协作，从而有效提高工作效率，并促进个人与团队绩效的提升。这种合作不仅有助于员工间知识和利益的共享，而且从客观上促进了AI技术在职场环境中的广泛推广和应用。

四、应对挑战：构建AI引入情景下的薪酬分配策略

为了克服引入人工智能技术后企业所遭遇的薪酬分配挑战，企业可以采纳“薪酬包”模式，让企业和员工共同享有AI带来的收益，并采用经过AI优化的360度评估体系，促进员工之间的收益共享。如果仅仅依靠传统的薪酬方案，将难以将人工智能带来的收益增长与员工的价值贡献建立起直接的关联。

我们提议，可以参考“薪酬包”的运作模式，在传统的经营性薪酬包框架内，将人工智能技术带来的预期收益与员工共同享有，以此保障员工能够得到公正的收益分配。此举旨在在企业内部营造一种“大家齐心协力扩大收益、共享成果”的积极氛围，为AI技术在企业中的广泛应用注入正向推动力。若缺乏一种既具备共享特性又具备激励作用的薪酬体系，管理层与基层员工之间的薪酬差异可能会进一步拉大，进而使得企业在执行AI战略时遭遇阻碍。轻微情况下，可能导致员工对AI的应用态度消极，仅做表面文章；严重时，则可能引发员工的抗议和罢工。以2024年美国好莱坞演员罢工和韩国三星工人罢工为例，这些都是值得我们借鉴的教训。这种局面对企业与员工双方都是不利的。

在AI时代薪酬包具体优化公式如下（见图2）：

总薪酬构成等于（本年度预估业绩成果加上由人工智能技术带来的预估业绩成果）乘以（上年度薪酬总额除以实际业绩表现）再加上由人工智能技术带来的预估业绩成果与共享比例的乘积。

然而，经营性薪酬包并不能彻底消除AI引入所引发的薪酬差距扩大的问题。尤其是，员工之间可能会因为AI应用机会的不均等而产生公平性的争议，而且不同员工在学习并掌握AI技术时所需承担的成本也是不一样的。为了解决这一公平性问题，企业可以采取“战略性薪酬包”的措施。所谓的战略性薪酬包，就是企业设立专项资金，用以补偿员工在使用AI过程中产生的沉没成本以及他们对企业历史贡献的回报。引入AI技术要求员工投入大量时间进行学习与适应，同时亦需部分员工在初期阶段勇于探索与革新。若企业能够通过制定具有战略性的薪酬方案，对这些勇于尝试和开拓的“先驱者”及“探险者”给予特别的激励与报酬，无疑能显著缓解员工的担忧，并增强他们尝试和应用AI技术的积极性。

在此基础上，为了更深入地在团队内部对AI带来的价值提升进行评估和分配，企业可在既有的绩效评价体系内融入360度评估机制，同时在评估的各个维度中增设“AI工具应用”、“AI贡献度”以及“依托AI的创新成果”三项关键指标。具体来说，“AI工具应用”这一指标旨在评估员工在日常工作中运用AI工具的频率及其对工作效率提升的实际影响。“AI贡献”这一指标旨在评估员工对企业AI发展战略所做出的贡献，涵盖了两方面：一方面是直接贡献，比如分享AI应用技巧和经验；另一方面则是间接贡献，比如为运用AI技术的同事提供协助。

“AI驱动的创新”这一指标，旨在评估员工在应用AI技术后对其创造力潜能的进一步开发。将这一指标与其他评价要素结合，企业可以更公正地识别出那些敢于尝试AI、主动推进技术应用的员工，并在薪酬分配上对他们给予及时且丰厚的奖励，从而实现薪酬激励与组织目标的有机结合。

需要指出的是，这种共享模式并非倡导企业在采纳人工智能技术后实行平均分配的“大锅饭”做法。事实上，该共享模式旨在激发更多员工对人工智能的接受度、使用热情，并有效运用人工智能，以实现其价值。最终目的是通过薪酬分配机制，促进人工智能在企业中的顺利实施，降低引入人工智能的障碍。

五、结语

当前众多企业正处在AI技术应用的适应阶段，众多岗位的价值与职能在AI时代面临着重新审视与规划。然而，在这样一个变革的关键时期，若企业能比同行更迅速、更顺畅地推进，便能更有效地获得竞争优势。面对AI引入可能遇到的挑战，企业若能从薪酬分配的角度出发，推动组织在AI时代的顺利转型，不仅能够扩大整体收益，还能实现收益的合理分配。