文章核心观点 - 2026年企业管理核心议题是“人效”，其提升是一项复杂的系统工程，而非简单的降本增效 [2][3] - 企业需完成五大变革以应对存量时代的效率竞争，包括AI重塑工作、合规成为生死线、从降本增效转向赋能增效、管理者面临淘汰与转型、以及构建全球化运营效率 [3][20] AI重塑工作与认知革命 - 企业生成式AI采用率从33%跃升至65%，仅用一年时间 [4] - 预测到2028年，15%的日常工作决策将由AI自主完成；到2030年，当前30%的工作时间可能被自动化 [4] - AI将从“辅助工具”进化为“自主的数字员工”，引发“认知革命”，其核心是“增强”人类而非“替代” [5] - 企业竞争焦点从“有没有AI”转向“如何管理和激发数字员工的效率” [5] - 人类的核心价值将转向需要复杂判断、跨领域创新和有温度共情的领域 [5] 合规成为企业生存底线与效率倒逼机制 - 金税四期、社保解释2等国家强制合规政策是高质量发展与反内卷国家级战略的一部分 [6] - 合规是国家战略转型下筛选企业的“过滤网”，依赖不合规操作（如不缴社保、克扣加班费）盈利的商业模式属于“落后产能” [6] - 强制合规将倒逼企业反思内部效率，如冗长会议、重复审批、岗位错配等“效率黑洞” [6] - 效率提升的核心议题转向如何缩短工时、提升时间利用率 [7] 人效提升路径：从降本增效到赋能增效 - 单纯“降本增效”已接近极限，甚至可能沦为“降本搞笑” [9] - 人效公式为：人效 = 价值 / 工时，提升路径在于增加价值或缩短工时，与过去“996、007”理念相反 [9] - “赋能增效”包含三大核心路径：赋能时间（砍掉低价值重复劳动）、赋能技能（人岗精准匹配）、赋能动能（建立阳光激励机制） [12] - 管理理念需从将员工视为“成本”进行监控，转向视为“投资”进行激活与成就 [13] 管理者面临淘汰与能力转型 - 预测到2026年，20%的组织将利用AI扁平化结构，淘汰超过一半的现有中层管理职位 [13] - 淘汰压力来自两方面：AI对传统管理职能（派活、催进度、批流程、做报表）的“降维打击”；CEO对“人效”的终极拷问，要求砍掉不直接创造价值的中层 [16] - 管理者需向三个方向转型：成为“人+AI”混合团队的“指挥家”；成为专注于激发潜能的“超级教练”；成为具备经营者思维的“微型CEO”或“超级链接器” [18] 全球化运营与出海人效挑战 - 2024年中国全行业对外直接投资同比增长11.3%，出海成为寻求增量的必答题 [17] - 2026年出海进入“深水区”，核心挑战是提升全球化运营效率，需实现“全球一张网”与“全球一盘棋，本地化运营” [17] - 提升全球化运营效率需平衡三大要素：合规是“生存底线”；效率是“竞争命脉”，不靠工时堆砌而靠时间利用率；体验是“扎根基石”，需尊重当地文化 [19]

AI对就业格局的冲击 - 科技行业出现因AI投资导致的裁员现象，例如微软一名33岁的技术项目经理在5月份被裁后至今未找到工作[1] - 科技大厂裁员的重要因素是对AI进行大量且疯狂的投资，导致只需通用技能的工作岗位被AI快速取代[3] - AI技术被采纳的速度是有史以来最快的，远超电力、互联网等其他技术革命[12] AI时代的工作本质再定义 - OpenAI的Sam Altman提出观点，认为将被AI替代的工作不能被视为真正的工作[5][8] - 以五十年前农民的视角类比，当时难以想象互联网会创造十亿个新工作岗位，同样现在也难以想象AI未来将创造数十亿新工作岗位[10][12] - AI会改变工作本质，但工作概念不会消失，新的工作形态终将出现，人类总能找到足够多的事情来做[15][18] AI编码工具在企业中的应用与挑战 - 金融科技独角兽Ramp内部鼓励使用AI编码工具，但经理们被AI生成的大量表面光鲜但内部混乱、充满漏洞的粗糙代码淹没[19][22][23] - 一家机器人初创公司因实习生完全依赖Cursor编写代码，导致其离职后资深工程师花费两个月进行代码考古才能理解AI生成的黑箱代码[24][25][28][29] - 硅谷爆发反AI代码起义，例如AI初创公司Mixus的创始人因两名软件工程师拒绝重度使用Cursor而将其解雇，其中一人入职仅一周[31] 行业领导者对AI编码的积极推动 - 科技巨头CEO们掀起AI编码狂潮，微软、Alphabet、Salesforce等公司宣称AI已承担20%到50%的代码编写工作[34] - 开发Cursor的初创公司Anysphere估值在过去一年里疯涨近12倍[34] - Anthropic的CEO预测AI将编写大部分新代码，拥抱AI编码已成为行业必答题[34]