CEO最想要的员工：会用AI自动化工作的人

一个颠覆直觉的用人逻辑

在关于AI与就业的讨论里，流行的焦虑是「AI会取代我的岗位」。但创新顾问Shawn Kanungo在一段短视频中抛出了相反的观点：愿意把自己的工作自动化的人，才是任何组织里最有价值的人。

这句话听起来有点反常识——主动让机器替代自己的工作，不是在削弱自身价值吗？但Kanungo的逻辑恰恰相反：当一名员工能把重复、低价值的流程交给AI工具处理，他真正释放出来的，是为组织创造更高价值的能力。

CEO们正在集体焦虑同一个问题

按照Kanungo的说法，几乎每一位他接触过的CEO都在问同一个问题：我们要怎样才能找到真正理解这些工具、并且能熟练使用它们的人？

这反映出当前企业管理层的一个普遍痛点。AI工具层出不穷，但真正能把工具落地到实际工作流中的人才却稀缺。企业要的不是「听说过ChatGPT」的员工，而是能把这些工具变成生产力杠杆的实干者。

这种供需错位，正是为什么「AI熟练度」在短时间内从加分项变成了许多岗位的硬门槛。会用工具的人，和不会用的人，产出效率可能相差数倍。

该为每个员工建立的新心态

Kanungo认为，组织需要为每一位员工建立一种新的工作心态。他给出的具体指令非常直接：

「我希望你梳理你的全部流程、你的全部工作负载，然后尽可能多地把它们自动化，这样我们就能为组织创造更多价值。」

这段话值得拆解。它包含三个递进动作：

1. 梳理流程

先看清自己每天在做什么——哪些是重复性的、规则明确的、消耗大量时间却不产生独特价值的任务。

2. 尽可能自动化

把这些任务识别出来后，用AI工具去替代或加速它们。这不是一次性动作，而是持续优化的过程。

3. 释放价值

自动化本身不是目的，省下来的时间要投入到更高阶、更需要人类判断力和创造力的工作上。

这种工作方式的转变在实践中通常被称为「流程再造」（Process Reengineering）或「工作流优化」。具体操作上，许多团队采用「时间审计」作为起点——连续记录一至两周内每项任务的耗时与类型，再按「重复性高/规则明确/人类判断稀缺」三个维度筛选自动化候选项。常见的可自动化任务包括：数据整理与报表生成、邮件初稿与会议纪要、信息检索与摘要提炼等。值得注意的是，自动化落地往往面临「最后一公里」问题——工具本身易得，但将工具嵌入现有工作流、并让团队成员稳定使用，需要持续的习惯培养和流程设计，这也是真正具备「AI熟练度」的人才稀缺的深层原因。

投资AI的公司，反而在扩招

视频中最反直觉也最有力的一点，是Kanungo引用的数据观察：那些投资AI的组织，正在雇佣更多的人，而不是更少。

这与「AI导致裁员」的主流叙事形成鲜明对比。背后的逻辑并不难理解——当AI大幅提升单个员工的产出效率，组织的整体产能和业务边界随之扩张，从而需要更多人来承接新增的机会和价值创造空间。

换句话说，自动化不是在做减法，而是在重新分配人的精力：从机器能做的事，转向只有人能做的事。这才是「AI投资带来增长」而非「AI投资带来收缩」的真正机制。

经济学中有一个类似的历史先例可以参照——「技术性失业」的担忧并非新鲜事。19世纪工业革命时期的卢德运动、20世纪的自动化恐慌，都曾引发「机器取代人」的集体焦虑，但长期来看，技术进步往往通过提升生产率、创造新产业和新岗位类别来实现就业净增长。经济学家将这一现象称为「补偿效应」（Compensation Effect）：生产率提升→成本下降→需求扩大→新岗位产生。当然，这一效应在历史上的分配并不均匀，转型期间总有特定群体承担更多代价。AI时代的独特之处在于技术迭代速度远快于以往，留给个人和组织适应的窗口期更短，这也是Kanungo所倡导的「主动拥抱自动化」心态在当下具有特殊紧迫性的原因。

对个人的启示

抛开企业视角，这段观点对普通职场人同样有现实意义。与其担心被AI取代，不如主动成为那个「用AI重构自己工作」的人。

真正的风险从来不是AI本身，而是停留在旧工作方式里、拒绝改变的惯性。当CEO们都在寻找能自动化流程的人，答案已经很清楚——把AI当成放大自己价值的杠杆，而不是威胁。

需要说明的是，本文基于一段简短的社交媒体视频，表达的是单一专家的观点，相关数据结论（如「投资AI的公司在扩招」）并未在原始素材中给出具体来源，读者可将其视为一种值得参考的视角，而非经过严格验证的统计结论。