撰稿 | 神州信息 晋梅博士
编辑 | 王一鹏
编者按：
没错，组织又要变革了。这一次是因为 AI 不可避免地开始介入企业生产流程，并缔造不可思议的业务增速。如果 AI 可以被认定为企业的“价值创造者”，那么将其纳入组织架构，以适当的管理方式去做好组织工作，恐怕是必须的。
好消息是，一个企业有望借此建立“AI-Native 型”组织架构，以 Token ROI 部分取代绩效，使对员工的考核和管理变得更富弹性。
坏消息是，从当下来看，一切似乎都变得更加复杂，对 AI 缺乏认知的团队（注意，是团队的每一个人），似乎不太可能理解和施行这样的变革方案。此外，像企业价值观对齐这种事儿，从前做不好会带坏员工，以后做不好还会带坏 AI ……
但从 ChatGPT 到 Agentic AI ，再到未来可能的 AGI 或 ASI，对智能体编排、Token ROI 的管理似乎已成定局，所谓“人机混合团队”也从“营销噱头”走向真正的实践。
如果未来终将到来，提早应对，总比将头埋在沙子里要好。
本文原标题：来自“万亿 Token 俱乐部”的启示：以 AI 为核心的员工考评框架
随着人工智能（AI）和智能体（Agent）技术以前所未有的速度渗透到企业运营的核心，一场关于生产力、价值创造和人才评估的根本性革命正在悄然发生。近期在 OpenAI 社区引发热议的“万亿 Token 俱乐部”名单，揭示了头部企业已不再将 AI 视为辅助工具，而是将其作为驱动核心业务流程和产品创新的战略性计算资源。这一现象标志着“Token 经济”的到来，企业消耗的 Token 数量正成为衡量其“AI 新陈代谢”速率的关键指标。
本报告深入研究了这一新兴趋势，并指出，传统的员工价值评估体系——以工时、经验和任务完成量为核心——在 AI 赋能的时代已经彻底过时。这些诞生于工业时代和信息时代初期的评估方法，不仅无法衡量员工在人机协同环境下的真实贡献，其固有的主观性、滞后性和对可量化任务的偏重，甚至会抑制创新和阻碍企业对 AI 潜力的充分利用。
为此，本报告构建并提出了一个全新的、面向未来的员工价值评估框架，其核心由两大支柱构成：智能体编排能力（Intelligent Agent Orchestration Capability, IAOC）和 Token 投资回报率（Token Investment Return on Investment, Token ROI）。
智能体编排能力（IAOC） 旨在衡量员工战略性地设计、部署、管理和优化 AI 智能体组合，以实现超越个体能力极限的复杂业务成果的综合能力。它超越了简单的“提示工程”，涵盖了战略任务分解、多智能体工作流设计、批判性评估与验证、持续优化与“智能体训练”，以及伦理治理与风险管理等多个维度。拥有高 IAOC 的员工是新型的“价值放大器”。
智能体编排能力（IAOC） 旨在衡量员工战略性地设计、部署、管理和优化 AI 智能体组合，以实现超越个体能力极限的复杂业务成果的综合能力。它超越了简单的“提示工程”，涵盖了战略任务分解、多智能体工作流设计、批判性评估与验证、持续优化与“智能体训练”，以及伦理治理与风险管理等多个维度。拥有高 IAOC 的员工是新型的“价值放大器”。
jrhz.info本报告进一步论证，这一新型评估体系将引发企业组织结构、管理模式和雇佣关系的深刻变革。传统的层级结构将让位于更扁平、更灵活的“人机混合团队”；管理者的角色将从任务分配者转变为团队能力的“教练”和人机资源的“编排者”；雇佣关系也将从基于时间的交易演变为基于价值共创的合作伙伴关系。
最后，本报告为企业和个人提供了详细的转型战略与发展建议。企业需要分阶段推进变革，从建立 AI 治理基础、开展试点项目，到最终全面推广新评估体系并重塑组织架构。个人则需要主动培养以 IAOC 为核心的未来技能组合，建立以 AI 驱动成果为导向的个人作品集，并拥抱终身学习的心态。
1Token 经济的黎明：企业新陈代谢的全新标尺
AI 的广泛应用正催生一种新的经济范式，其核心资源不再仅仅是资本或人力，而是“认知计算能力”。这种能力的基本计量单位——Token——的消耗量，正成为衡量一家企业智能化深度和运营活力的关键指标。OpenAI 社区流传的“万亿 Token 俱乐部”名单，为我们提供了观察这一新兴经济形态的第一个清晰窗口。
万亿 Token 俱乐部：不止于榜单，更是市场信号
近期，一份据称是 OpenAI 顶级客户的名单在技术社区广泛流传，名单上的 30 家公司据信均已消耗了超过一万亿个 Token。尽管该名单未经官方证实，但其成员构成的多样性揭示了一个深刻的战略趋势。这些公司横跨多个领域，包括软件即服务（SaaS）平台（如 Salesforce, Shopify, Canva, HubSpot）、教育科技（如 Duolingo）、开发者工具（如 Cognition AI, CodeRabbit）以及可观测性平台（如 Datadog）。
这种多样性并非偶然，它指向一个共同的战略模式：这些领军企业并非简单地将 AI 作为提升内部效率的辅助工具，而是将 AI 的推理能力深度嵌入其核心产品和运营工作流中，直接向数以百万计的终端用户交付由 AI 驱动的价值 。例如，Canva 利用 AI 为海量用户生成设计内容，Duolingo 则通过 AI 提供个性化的语言陪练。在 Reddit 和 OpenAI 的社区论坛中，一些自称是上榜公司员工的评论，不仅为名单的真实性提供了佐证，更从侧面反映了这种生产级 AI 应用的巨大规模。
因此，这份名单的意义远超一份客户排行榜。它是一个强烈的市场信号，表明 AI 的应用已经从零散的试点阶段，迈入了规模化、产品化的新纪元。Token 的消耗量不再仅仅是技术指标，而是衡量企业将 AI 转化为商业价值能力的“新陈代谢率”。
从计算到认知：将“Token”定义为价值单位
在大型语言模型（LLM）的语境下，一个“Token”并不仅仅是一个单词的片段，它是构成模型进行推理、生成内容和执行指令的基本计算单元。每一次 API 调用，每一次智能体的决策，每一次内容的生成，都以 Token 的消耗为代价。据报道，仅 OpenAI 的 API 每分钟处理的 Token 量就高达 80 亿个，这揭示了新数字经济惊人的运转速度。
因此，本报告提出，应将 Token 消耗视为一种全新的企业关键绩效指标（KPI）。它代表了一家企业在数字世界中处理信息、生成洞察和自动化复杂流程的能力。基于此，我们引入 “Token 资本”（Token Capital）的概念，将其与传统的财务资本和人力资本并列，视为企业必须进行战略性投资和管理以获取回报的核心战略资源。如何高效地配置和使用 Token 资本，将直接决定企业在 AI 时代的竞争力。
案例管窥：领军企业如何燃烧 Token 创造价值
“万亿 Token 俱乐部”成员的实践，为我们展示了 Token 资本如何转化为具体的商业价值：
Canva： 其核心产品“Magic Studio”为全球 1.75 亿月活用户提供 AI 设计服务。用户通过简单的文本提示，即可生成设计方案、视频脚本和营销文案。每一次“魔法”般的生成，背后都是大量的 Token 消耗，这些消耗直接转化为增强用户创造力和效率的产品功能，是 Token 驱动用户体验创新的典范。
Cognition AI： 其开发的 AI 软件『工程师』“Devin”，通过执行漫长而复杂的推理循环来完成自主编程任务，包括规划、编码、调试和部署。Devin 完成一项任务可能需要数千个决策步骤，每一次决策都意味着 Token 的消耗。这代表了 Token 在高价值、复杂 B2B 自动化领域的应用潜力，其目标是直接提升核心生产力。
Datadog： 其 AI 助手“Bits AI”通过实时分析海量的可观测性数据（日志、追踪、指标），自主调查系统警报、分类安全信号并提出代码修复建议。每一次自主调查，都是一次密集的 Token 消耗过程，其价值直接体现在提升系统稳定性和降低运维成本上，是 Token 驱动企业运营效率和韧性的绝佳案例。
Canva： 其核心产品“Magic Studio”为全球 1.75 亿月活用户提供 AI 设计服务。用户通过简单的文本提示，即可生成设计方案、视频脚本和营销文案。每一次“魔法”般的生成，背后都是大量的 Token 消耗，这些消耗直接转化为增强用户创造力和效率的产品功能，是 Token 驱动用户体验创新的典范。
Cognition AI： 其开发的 AI 软件『工程师』“Devin”，通过执行漫长而复杂的推理循环来完成自主编程任务，包括规划、编码、调试和部署。Devin 完成一项任务可能需要数千个决策步骤，每一次决策都意味着 Token 的消耗。这代表了 Token 在高价值、复杂 B2B 自动化领域的应用潜力，其目标是直接提升核心生产力。
Datadog： 其 AI 助手“Bits AI”通过实时分析海量的可观测性数据（日志、追踪、指标），自主调查系统警报、分类安全信号并提出代码修复建议。每一次自主调查，都是一次密集的 Token 消耗过程，其价值直接体现在提升系统稳定性和降低运维成本上，是 Token 驱动企业运营效率和韧性的绝佳案例。
这些案例共同揭示了一个核心逻辑：大规模的 Token 消耗并非成本中心，而是价值创造的引擎。企业通过战略性地“燃烧”Token，深度重塑其产品、服务和运营模式。这一过程正在构建一种全新的竞争壁垒。当一家公司成功地将 AI 深度集成到其服务于数百万用户的核心产品中时，它便启动了一个强大的正向循环：海量用户的使用产生了巨大的 Token 消耗，同时也生成了关于用户如何与 AI 在特定场景下互动的独特、专有数据。这些数据对于微调模型、优化产品体验至关重要，为后来者设置了难以逾越的门槛，因为竞争对手缺乏同等规模的用户基础来生成等效的数据。因此，高 Token 消耗不仅是一项开支，更是一项对数据驱动型护城河的战略投资。
2流水线时钟的终结：传统员工评估体系的失效
在 AI 日益成为核心生产力的时代，沿用至今的传统绩效评估方法正迅速变得不合时宜。这些植根于工业化和早期信息化时代的管理工具，其设计理念和衡量维度，与 AI 增强型工作模式的需求背道而驰，不仅无法准确衡量员工的真实价值，甚至可能成为企业『数字化』转型的绊脚石。
传统绩效指标的批判性审视
传统的绩效评估体系，如排序法、强制分布法、图尺度评价法、目标管理法（MBO）和清单法，其历史根源在于对工业时代流水线工人和信息时代初级知识工作者的管理需求。这些方法的核心是衡量那些可预测、可重复、易于量化的任务，其设计初衷是为了确保标准化和效率。
然而，大量研究和实践数据表明，这些方法在现代工作环境中效果甚微。例如，盖洛普的一项研究显示，只有 14% 的员工强烈认同他们的绩效评估能够激励自己改进。另一项研究则指出，不到一半的员工认为绩效评估对他们的表现有帮助，并且只有 26% 的人认为评估结果是准确的。这表明传统评估体系在根本上已经失去了其激励和发展的核心功能。
AI 时代的五大致命缺陷
当我们将这些传统方法置于 AI 赋能的背景下审视时，其固有的缺陷被急剧放大，表现为五大致命问题：
根深蒂固的主观性与偏见： 传统评估严重依赖于单一管理者（上级）的主观判断，极易受到近期效应、光环效应、个人关系等偏见的影响。研究表明，绩效评分中高达 62% 的变异反映的是评价者自身的特点，而非被评价员工的实际表现。这种测量上的根本性失败，在需要客观评估复杂人机协同产出的时代是不可接受的。
滞后且回顾性的反馈周期： 以年度或半年度为周期的评估，在瞬息万变的 AI 时代显得异常迟缓。它聚焦于过去的行为和结果，无法为员工提供实时的、用于敏捷调整和快速学习的反馈。当一个 AI 模型或工具在几周内就能迭代数次时，年度评估无异于“刻舟求剑”。
衡量错误的输入而非价值： 传统体系倾向于奖励那些可见的“努力”，如工作时长、出勤率或对既定流程的遵守程度。这些指标在知识工作中是价值创造的劣质代理变量。AI 的出现，从根本上切断了“花费的时间”与“创造的价值”之间的线性关系。一名员工可能用 AI 在 1 小时内完成过去需要 8 小时的工作，但传统体系却无法衡量这多出来的 7 小时所蕴含的巨大潜在价值。
扼杀创新与协作精神： 强制排序法和过分强调个人指标的评估方式，会在组织内部制造不健康的“零和博弈”，打击团队合作。更严重的是，它惩罚了试错和探索。在 AI 应用中，有效的解决方案往往来自于不断的实验和迭代，而一个害怕因“产出未达标”而得到低分的环境，会彻底扼杀员工利用 AI 进行创新的意愿。
导致非人化与动机衰减： 将员工复杂、多维度的贡献简化为一个冰冷的数字或一张僵化的清单，本质上是一种非人化的管理行为。它让员工感觉自己只是机器中的一个齿轮，从而引发压力、焦虑和防御心理，最终导致员工的关注点从“如何创造更大价值”转向“如何操纵指标以获得好评”，这与组织的目标背道而驰。
根深蒂固的主观性与偏见： 传统评估严重依赖于单一管理者（上级）的主观判断，极易受到近期效应、光环效应、个人关系等偏见的影响。研究表明，绩效评分中高达 62% 的变异反映的是评价者自身的特点，而非被评价员工的实际表现。这种测量上的根本性失败，在需要客观评估复杂人机协同产出的时代是不可接受的。
滞后且回顾性的反馈周期： 以年度或半年度为周期的评估，在瞬息万变的 AI 时代显得异常迟缓。它聚焦于过去的行为和结果，无法为员工提供实时的、用于敏捷调整和快速学习的反馈。当一个 AI 模型或工具在几周内就能迭代数次时，年度评估无异于“刻舟求剑”。
衡量错误的输入而非价值： 传统体系倾向于奖励那些可见的“努力”，如工作时长、出勤率或对既定流程的遵守程度。这些指标在知识工作中是价值创造的劣质代理变量。AI 的出现，从根本上切断了“花费的时间”与“创造的价值”之间的线性关系。一名员工可能用 AI 在 1 小时内完成过去需要 8 小时的工作，但传统体系却无法衡量这多出来的 7 小时所蕴含的巨大潜在价值。
扼杀创新与协作精神： 强制排序法和过分强调个人指标的评估方式，会在组织内部制造不健康的“零和博弈”，打击团队合作。更严重的是，它惩罚了试错和探索。在 AI 应用中，有效的解决方案往往来自于不断的实验和迭代，而一个害怕因“产出未达标”而得到低分的环境，会彻底扼杀员工利用 AI 进行创新的意愿。
导致非人化与动机衰减： 将员工复杂、多维度的贡献简化为一个冰冷的数字或一张僵化的清单，本质上是一种非人化的管理行为。它让员工感觉自己只是机器中的一个齿轮，从而引发压力、焦虑和防御心理，最终导致员工的关注点从“如何创造更大价值”转向“如何操纵指标以获得好评”，这与组织的目标背道而驰。
传统评估体系的核心缺陷不仅在于其不准确性，更在于它所激励的行为模式与 AI 时代成功所需的特质恰恰相反。传统体系奖励的是可预测的、标准化的执行力，而 AI 的应用则要求员工具备实验精神、学习能力和战略判断力。例如，一个以“解决 50 个客户工单”为 KPI 的员工，可能会刻意回避使用一个需要初期学习投入但最终能解决 100 个工单的 AI 智能体，因为旧的评估体系会惩罚他花在学习上的“非生产性”时间。与此同时，AI 正在大规模自动化那些传统体系赖以衡量的、重复性的任务，这使得这些指标本身也变得冗余。因此，在 AI 增强型组织中继续沿用传统评估方法，无异于设置了一个强大的组织性障碍，它系统性地惩罚了企业最需要培养的能力——适应性、学习敏捷性和战略思维，从而严重阻碍了 AI 价值的实现。
表 1：员工绩效指标的演进
3新的价值核心：智能体编排与 Token 投资回报率
面对传统评估体系的失效，企业亟需一套能够准确衡量并激励 AI 时代核心价值创造的新框架。本报告提出，这个新框架的核心由两大相互关联的支柱构成：衡量员工“杠杆能力”的 智能体编排能力（IAOC），以及衡量 AI 资源使用“效能”的 Token 投资回报率（Token ROI）。
指标一：智能体编排能力（IAOC）
定义：智能体编排能力（IAOC）是衡量一名员工战略性地设计、部署、管理和优化一个由 AI 智能体及相关工具组成的“数字劳动力”组合，以达成超越个体能力极限的复杂业务成果的综合能力。它衡量的是员工对智能自动化所能施加的“杠杆效应”的大小。
这一能力远不止于“提示工程”，它是一个涵盖了从战略到执行的完整能力栈，具体可分解为以下五个核心能力：
战略性任务分解与委派： 这是将一个宏大的业务目标，精准地拆解为一系列子任务，并判断哪些任务适合交由 AI 智能体高效执行，哪些任务因其模糊性、创造性或高风险性而必须保留人类判断的核心管理技能。这本质上是将传统的管理学原理应用于人机混合团队。
多智能体工作流设计： 这是设计、连接和管理一系列专业化的智能体，使其能够协同工作，自动执行端到端的业务流程。这要求员工具备系统思维，理解不同智能体的能力边界、API 接口和数据交接方式，如同一个数字生产线的『设计师』。
持续优化与“智能体训练”： 这要求员工将 AI 智能体视为一个需要持续“培养”的团队成员，而非一个静态工具。通过提供精准的反馈、迭代优化指令（提示），以及调整工作流，不断提升智能体组合的性能和效率。这是一种将人类的领域知识和经验“传授”给 AI 系统的能力。
伦理治理与风险管理： 这是在部署和使用智能体时，主动应用伦理原则和公司治理框架的能力。它要求员工能够预见并规避潜在的偏见、数据隐私泄露、知识产权侵权等风险，确保 AI 的应用合法、合规且负责任。
战略性任务分解与委派： 这是将一个宏大的业务目标，精准地拆解为一系列子任务，并判断哪些任务适合交由 AI 智能体高效执行，哪些任务因其模糊性、创造性或高风险性而必须保留人类判断的核心管理技能。这本质上是将传统的管理学原理应用于人机混合团队。
多智能体工作流设计： 这是设计、连接和管理一系列专业化的智能体，使其能够协同工作，自动执行端到端的业务流程。这要求员工具备系统思维，理解不同智能体的能力边界、API 接口和数据交接方式，如同一个数字生产线的『设计师』。
持续优化与“智能体训练”： 这要求员工将 AI 智能体视为一个需要持续“培养”的团队成员，而非一个静态工具。通过提供精准的反馈、迭代优化指令（提示），以及调整工作流，不断提升智能体组合的性能和效率。这是一种将人类的领域知识和经验“传授”给 AI 系统的能力。
伦理治理与风险管理： 这是在部署和使用智能体时，主动应用伦理原则和公司治理框架的能力。它要求员工能够预见并规避潜在的偏见、数据隐私泄露、知识产权侵权等风险，确保 AI 的应用合法、合规且负责任。
指标二：Token 投资回报率（Token ROI）
定义：Token 投资回报率（Token ROI）旨在衡量企业在 AI 推理能力（即 Token 消耗）上的每一笔投入，所能产生的可量化的业务价值。它将 Token 使用从一项 IT 运营成本，转变为一种必须产生明确回报的战略性投资。
计算 Token ROI 需要一个超越简单（收益 - 成本）/ 成本公式的多维度框架，具体包括：
生产力 ROI（效率维度）： 量化因自动化和加速工作流程而带来的效率增益。
衡量指标： 流程周期缩短时间、单位时间内完成的任务数量、错误率降低、每位员工节省的工时等。研究显示，AI 平均能为员工节省 2.5 小时 / 天的工作时间，或每周工作时长的 5.4%。
计算公式示例： （节省工时× 员工全职成本）- Token 成本 = 生产力 ROI
绩效 ROI（效果与增长维度）： 衡量 AI 应用对营业收入（Top-line）结果和产出质量的直接贡献。
衡量指标： 销售转化率提升、营销活动用户参与度提高、创意产出质量改善、由 AI 驱动产生的新收入流等。普华永道（PwC）的研究发现，高度暴露于 AI 的行业的每员工收入增长率是其他行业的三倍。
计算公式示例： （AI 辅助销售带来的增量收入）- Token 成本 = 绩效 ROI
创新 ROI（发现维度）： 捕捉由 AI 带来的、难以直接用财务衡量的突破性价值，如全新的解决方案、深刻的市场洞察或革命性的产品概念。
衡量指标： 通过 AI 智能体开发的新产品功能数量、生成的数据驱动洞察的商业价值、研发周期的缩短速度等。
风险规避 ROI（韧性维度）： 衡量通过 AI 应用成功避免的潜在损失或负面事件的价值。
衡量指标： 避免的合规罚款成本、通过 AI 安全监控预防的数据泄露事件的预估损失等。
生产力 ROI（效率维度）： 量化因自动化和加速工作流程而带来的效率增益。
衡量指标： 流程周期缩短时间、单位时间内完成的任务数量、错误率降低、每位员工节省的工时等。研究显示，AI 平均能为员工节省 2.5 小时 / 天的工作时间，或每周工作时长的 5.4%。
衡量指标： 流程周期缩短时间、单位时间内完成的任务数量、错误率降低、每位员工节省的工时等。研究显示，AI 平均能为员工节省 2.5 小时 / 天的工作时间，或每周工作时长的 5.4%。
计算公式示例： （节省工时× 员工全职成本）- Token 成本 = 生产力 ROI
计算公式示例： （节省工时× 员工全职成本）- Token 成本 = 生产力 ROI
绩效 ROI（效果与增长维度）： 衡量 AI 应用对营业收入（Top-line）结果和产出质量的直接贡献。
衡量指标： 销售转化率提升、营销活动用户参与度提高、创意产出质量改善、由 AI 驱动产生的新收入流等。普华永道（PwC）的研究发现，高度暴露于 AI 的行业的每员工收入增长率是其他行业的三倍。
衡量指标： 销售转化率提升、营销活动用户参与度提高、创意产出质量改善、由 AI 驱动产生的新收入流等。普华永道（PwC）的研究发现，高度暴露于 AI 的行业的每员工收入增长率是其他行业的三倍。
计算公式示例： （AI 辅助销售带来的增量收入）- Token 成本 = 绩效 ROI
计算公式示例： （AI 辅助销售带来的增量收入）- Token 成本 = 绩效 ROI
创新 ROI（发现维度）： 捕捉由 AI 带来的、难以直接用财务衡量的突破性价值，如全新的解决方案、深刻的市场洞察或革命性的产品概念。
衡量指标： 通过 AI 智能体开发的新产品功能数量、生成的数据驱动洞察的商业价值、研发周期的缩短速度等。
衡量指标： 通过 AI 智能体开发的新产品功能数量、生成的数据驱动洞察的商业价值、研发周期的缩短速度等。
风险规避 ROI（韧性维度）： 衡量通过 AI 应用成功避免的潜在损失或负面事件的价值。
衡量指标： 避免的合规罚款成本、通过 AI 安全监控预防的数据泄露事件的预估损失等。
衡量指标： 避免的合规罚款成本、通过 AI 安全监控预防的数据泄露事件的预估损失等。
关键子指标：Token 效率
在 Token ROI 的计算中，Token 效率是一个至关重要的子指标。它衡量的是“每单位 Token 所能产生的价值”，而不仅仅是 Token 的总消耗量。研究表明，不同的 AI 模型在执行相同任务时，其 Token 效率可能存在巨大差异，例如开源模型的 Token 消耗量可能是顶尖闭源模型的 1.5 到 4 倍 。
一名具备高 IAOC 的员工，能够通过为不同子任务选择最合适的模型、设计更精炼的指令来达成目标，从而用更少的 Token 完成同样甚至更好的工作，自然地实现更高的 Token ROI。相关的技术性能指标，如 首 Token 生成时间（Time To First Token, TTFT）和每输出 Token 时间（Time Per Output Token, TPOT），也是衡量 Token 效率的重要参考。
表 2：跨业务职能的 Token ROI 计算框架
4增强型组织：为人机协同的未来重塑架构
采用以智能体编排能力（IAOC）和 Token 投资回报率（Token ROI）为核心的新型价值评估体系，不仅仅是人力资源部门的一项变革，它要求整个组织在结构、管理模式、文化和治理上进行系统性的“重接线”（rewiring），以适应人机协同的未来。
从层级到网络：人机混合团队的崛起
传统的、按职能划分的、等级森严的组织架构，在处理由 AI 驱动的、需要跨领域协作的敏捷项目时，显得僵化而低效。未来组织的基本单元将不再是固定的部门，而是为特定目标而组建的、流动的 “人机混合团队”（或称为“单元”/“pods”）。
在这样的团队中，人类成员主要负责设定战略方向、提供复杂的业务背景知识、进行创造性决策和最终的质量把关，而 AI 智能体则作为“数字员工”，承担大部分的数据处理、内容生成、流程执行等任务。这种模式将极大地扁平化组织结构。过去由初级员工和部分中层管理者承担的大量协调、监督和执行工作，将被 AI 智能体所吸收，使得信息流和决策链大大缩短。
管理者作为教练与编排者
在增强型组织中，人类管理者的角色发生了根本性转变，从传统的“任务分配者”和“进度监督者”，演变为一个 “元编排者”（meta-orchestrator）。其核心职责不再是管理“人”，而是管理“能力”——包括人类的能力和 AI 的能力。
管理者的新职责包括：
资源投资组合经理： 将团队的人力资源和可用的 AI 智能体（及其 Token 预算）视为一个待优化的投资组合，战略性地将这些资源配置到能够产生最高价值回报（Token ROI）的问题和项目上。
伦理守护者： 确保团队对 AI 的使用遵循公司设定的伦理准则和治理框架，对 AI 决策的公平性、透明度和潜在风险负责。
心理安全培育者： 创造一个鼓励实验、容忍“聪明失败”的文化环境。员工在使用 AI 探索新方法时，不应因初期效果不佳或遇到挫折而受到指责，这种安全感是激发创新的前提。
资源投资组合经理： 将团队的人力资源和可用的 AI 智能体（及其 Token 预算）视为一个待优化的投资组合，战略性地将这些资源配置到能够产生最高价值回报（Token ROI）的问题和项目上。
伦理守护者： 确保团队对 AI 的使用遵循公司设定的伦理准则和治理框架，对 AI 决策的公平性、透明度和潜在风险负责。
心理安全培育者： 创造一个鼓励实验、容忍“聪明失败”的文化环境。员工在使用 AI 探索新方法时，不应因初期效果不佳或遇到挫折而受到指责，这种安全感是激发创新的前提。
新的雇佣契约：价值共创的伙伴关系
雇主与员工之间的关系，正从一种基于时间的交易（公司为员工每周 40 小时的工作支付薪水），演变为一种 基于价值共创的伙伴关系。在这种新契约下，公司提供平台、数据、AI 工具（Token 资本）和战略方向，而员工则利用其独特的 IAOC 来驱动这些资源产生价值。
这种转变也意味着薪酬和激励机制需要随之进化。未来的薪酬结构可能会更加动态，除了基本薪资外，可能会引入与个人或团队实现的 Token ROI、成功部署的高价值智能体工作流等成果直接挂钩的浮动奖励。这要求组织建立一种高度信任和透明的文化，员工被充分授权使用强大的 AI 工具和相关数据，并被信任能负责任地使用它们来创造价值。
智能体时代的治理：AI 卓越中心（CoE）
为了战略性地管理 AI 的部署并避免混乱，组织需要一个中央协调职能。目前已出现三种主流治理模式：集中式的 AI 卓越中心（CoE）、嵌入式的 AI 能力单元，以及 高层 AI 治理委员会。
无论采用何种形式，这个治理机构的职责都远超技术范畴。它需要：
制定企业级的 AI 战略，确保 AI 投资与核心业务目标一致。
建立伦理护栏和使用规范，管理与 AI 相关的不准确性、网络安全和知识产权侵权等风险。
统一管理企业级的 AI 基础设施和 Token 资本，进行投资回报分析。
促进整个组织的知识共享和最佳实践传播，加速组织学习。
制定企业级的 AI 战略，确保 AI 投资与核心业务目标一致。
建立伦理护栏和使用规范，管理与 AI 相关的不准确性、网络安全和知识产权侵权等风险。
统一管理企业级的 AI 基础设施和 Token 资本，进行投资回报分析。
促进整个组织的知识共享和最佳实践传播，加速组织学习。
随着 AI 智能体在组织内部的广泛应用，若缺乏战略性的顶层设计和协调，企业将面临一种新的 “组织债务”。各个部门或团队独立、无序地部署各自的智能体，将不可避免地导致资源浪费、数据孤岛和系统性学习缺失。这就像过去十年困扰企业的“影子 IT”问题，但在智能体时代，其复杂性和风险被指数级放大。例如，市场部和销售部可能各自部署 AI 智能体来分析相同的客户数据，它们使用不同的模型、不同的指令，不仅造成了 Token 成本的重复浪费，还可能得出相互矛盾的洞察。
由于缺乏协同，两个团队都无法从对方的经验中学习。这种“智能体无序扩张”（agent sprawl）最终会形成一个错综复杂的、无法管理的数字生态系统，使得获取统一的真实数据源、实施统一的安全策略或维持一致的伦理标准变得不可能。
因此，向增强型组织的转型，必须伴随着一个深思熟虑的架构决策：建立一个中央的“智能体编排平台”或一个强有力的 AI 卓越中心（CoE）并非可有可无的选项，而是确保 AI 价值能够规模化、可持续实现，同时有效控制复杂性和风险的必要条件。组织本身必须围绕 AI 进行重新设计，而不是简单地将 AI 作为补丁添加到旧的结构之上。
5半人马劳动力：重新定义员工核心能力
向“增强型组织”的转型，对员工的能力模型提出了全新的要求。未来的高价值员工，将如同希腊神话中的“半人马”（Centaur），集人类的智慧与 AI 的强大执行力于一身。本部分将详细剖析构成新时代“员工 2.0”的核心能力，并将它们与前述的“智能体编排能力”（IAOC）框架紧密联系。
AI 时代的能力栈：一个新的分类法
未来的核心能力并非要求每个人都成为数据科学家，而是倡导一种融合了技术、战略和人本技能的全新能力组合。
AI 流畅性与编排能力： 这是 IAOC 的核心，也是新能力栈的基石。它不仅包括诸如提示工程之类的战术性技能，更重要的是战略性能力，如工作流设计、多智能体协同以及向 AI 有效委派任务。
适应性与学习敏捷性： 在 AI 模型和工具以惊人速度迭代的时代，持续学习的心态和能力变得至关重要。技术技能的“半衰期”正在急剧缩短，能够快速掌握新工具、适应新工作流并从变化中寻找机会的员工将拥有最持久的竞争力。
沟通与跨学科协作： AI 项目本质上是跨职能的。能够在技术专家、业务专家和最终用户之间有效沟通、翻译需求、协调资源的能力，比以往任何时候都更加重要。
AI 流畅性与编排能力： 这是 IAOC 的核心，也是新能力栈的基石。它不仅包括诸如提示工程之类的战术性技能，更重要的是战略性能力，如工作流设计、多智能体协同以及向 AI 有效委派任务。
适应性与学习敏捷性： 在 AI 模型和工具以惊人速度迭代的时代，持续学习的心态和能力变得至关重要。技术技能的“半衰期”正在急剧缩短，能够快速掌握新工具、适应新工作流并从变化中寻找机会的员工将拥有最持久的竞争力。
沟通与跨学科协作： AI 项目本质上是跨职能的。能够在技术专家、业务专家和最终用户之间有效沟通、翻译需求、协调资源的能力，比以往任何时候都更加重要。
新能力的经济价值
这些新能力不仅是理论上的构想，其经济价值已在劳动力市场上得到明确体现。普华永道（PwC）的《2025 年全球 AI 就业晴雨表》报告指出，具备 AI 技能的员工平均享有高达 56% 的薪资溢价，这一数字较前一年的 25% 大幅增长。
此外，该报告还发现，在受 AI 影响较大的岗位中，所需技能的更新速度比其他岗位快 66%，这凸显了企业和个人进行技能提升的紧迫性。这些数据为企业投资员工培训以及个人投资自我发展提供了强有力的商业论证。
衡量不可衡量之物：评估人机协作效能
传统的技能评估方式无法有效衡量上述新能力。我们需要借鉴人机交互（HCI）和计算机支持的协同工作（CSCW）等领域的研究成果，引入新的评估框架来衡量人机团队的协作效能。
衡量人机协作的关键指标包括：
任务交接效率： 衡量工作在人类与 AI 之间流转的顺畅程度。交接过程中是否存在信息丢失？AI 是否能准确理解人类的意图？
认知负荷降低度：评估 AI 在多大程度上减轻了人类员工的认知负担，使其能够将心智资源投入到更高阶的战略性思考和创造性工作中。
协同决策质量： 比较人机团队做出的决策质量，与单独由人类或 AI 做出的决策质量，以判断是否存在“1+1>2”的协同效应。
任务交接效率： 衡量工作在人类与 AI 之间流转的顺畅程度。交接过程中是否存在信息丢失？AI 是否能准确理解人类的意图？
认知负荷降低度：评估 AI 在多大程度上减轻了人类员工的认知负担，使其能够将心智资源投入到更高阶的战略性思考和创造性工作中。
协同决策质量： 比较人机团队做出的决策质量，与单独由人类或 AI 做出的决策质量，以判断是否存在“1+1>2”的协同效应。
人类干预率： 记录人类需要纠正、推翻或手动介入 AI 决策的频率。高干预率可能意味着 AI 能力不足，或者人类对 AI 缺乏信任。
在未来的工作场景中，最有价值的员工将不再是那些执行任务最快的“高手”，而是那些最优秀的 AI 系统“教师”和“策展人”。他们的核心角色将从亲力亲为地完成工作，转变为将其深厚的领域知识和专业经验有效地“传授”给 AI 系统，从而为组织创造出可规模化、智能化的数字资产。
例如，一位资深律师的价值，将不再仅仅体现在他 / 她亲自审阅了多少份合同，而更多地体现在他 / 她能否通过巧妙的编排（高 IAOC），“训练”出一支能够以其 80% 的专业水准审阅成千上万份合同的 AI 智能体团队。这个过程将专家的隐性知识显性化、系统化，并注入到 AI 中，使其成为企业可复用、可扩展的核心能力。因此，“资深”或“专家”的定义将发生转变，从个人卓越的执行力，转向通过 AI 规模化其专业知识的能力。对高级员工的评估，应包含一个全新的维度，可称之为“知识可规模化能力”或“专业经验封装能力”。
表 3：AI 增强型劳动力的核心能力框架
6驾驭转型：面向未来的战略行动手册
从传统的工时评估转向以智能体编排能力和 Token 投资回报率为核心的新范式，是一项深刻的组织变革。它要求企业和个人都采取系统性、分阶段的行动。本部分将为企业和个人专业人士提供一套具体的、可操作的战略行动手册，以驾驭这一转型过程，并负责任地应对其中的挑战。
企业的行动手册
企业应采用一个三阶段的递进模型来推动变革，确保转型的平稳与成功。
第一阶段：奠定基础与引导实验（第 1-6 个月）
行动： 组建一个跨职能的 AI 治理团队或委员会，成员应包括 IT、HR、法务、业务部门的代表，负责制定企业级的 AI 战略，并确保其与核心业务目标对齐。
行动： 设立“AI 沙盒”环境，为员工提供经过审批的、安全的 AI 工具，鼓励他们在受控范围内进行实验。初期应聚焦于那些能够快速见效（Quick Wins）且具有高业务影响力的用例，例如自动化报告生成、内部知识问答等。
行动： 开始对现有关键工作流程进行基线测量，记录当前的人力成本、处理时长和错误率，为后续精确计算 Token ROI 奠定数据基础。
第二阶段：试点推行与量化衡量（第 6-18 个月）
行动： 选择一到两个创新意愿强、业务复杂度适中的业务单元作为试点，正式引入 IAOC/Token ROI 的新型评估框架。在该试点范围内，与员工共同重新设计核心工作流程和岗位职责。
行动： 开发并部署针对性的技能提升项目，内容聚焦于第五部分“表 3”中定义的核心能力，如智能体编排、批判性评估等。提供线上课程、工作坊和真实项目实践机会。
行动： 部署强大的 AI 监控和分析工具，开始追踪试点团队的 Token 使用情况、Token 效率，并将其与业务 KPI（如客户满意度、销售额）进行关联分析。
第三阶段：规模化推广与深度整合（第 18 个月以上）
行动： 基于试点项目的成功经验和教训，将新的绩效评估框架逐步推广至整个组织。将 IAOC 和 Token ROI 指标正式整合进人力资源信息系统（HRIS）和各级管理驾驶舱。
行动： 根据人机协同的需要，调整组织架构和汇报关系，正式推广“人机混合团队”模式。
行动： 随着 AI 技术和相关法规的不断演进，持续更新和完善企业的 AI 治理政策和伦理准则，使其保持前瞻性和适应性。
第一阶段：奠定基础与引导实验（第 1-6 个月）
行动： 组建一个跨职能的 AI 治理团队或委员会，成员应包括 IT、HR、法务、业务部门的代表，负责制定企业级的 AI 战略，并确保其与核心业务目标对齐。
行动： 组建一个跨职能的 AI 治理团队或委员会，成员应包括 IT、HR、法务、业务部门的代表，负责制定企业级的 AI 战略，并确保其与核心业务目标对齐。
行动： 设立“AI 沙盒”环境，为员工提供经过审批的、安全的 AI 工具，鼓励他们在受控范围内进行实验。初期应聚焦于那些能够快速见效（Quick Wins）且具有高业务影响力的用例，例如自动化报告生成、内部知识问答等。
行动： 设立“AI 沙盒”环境，为员工提供经过审批的、安全的 AI 工具，鼓励他们在受控范围内进行实验。初期应聚焦于那些能够快速见效（Quick Wins）且具有高业务影响力的用例，例如自动化报告生成、内部知识问答等。
行动： 开始对现有关键工作流程进行基线测量，记录当前的人力成本、处理时长和错误率，为后续精确计算 Token ROI 奠定数据基础。
行动： 开始对现有关键工作流程进行基线测量，记录当前的人力成本、处理时长和错误率，为后续精确计算 Token ROI 奠定数据基础。
第二阶段：试点推行与量化衡量（第 6-18 个月）
行动： 选择一到两个创新意愿强、业务复杂度适中的业务单元作为试点，正式引入 IAOC/Token ROI 的新型评估框架。在该试点范围内，与员工共同重新设计核心工作流程和岗位职责。
行动： 选择一到两个创新意愿强、业务复杂度适中的业务单元作为试点，正式引入 IAOC/Token ROI 的新型评估框架。在该试点范围内，与员工共同重新设计核心工作流程和岗位职责。
行动： 开发并部署针对性的技能提升项目，内容聚焦于第五部分“表 3”中定义的核心能力，如智能体编排、批判性评估等。提供线上课程、工作坊和真实项目实践机会。
行动： 开发并部署针对性的技能提升项目，内容聚焦于第五部分“表 3”中定义的核心能力，如智能体编排、批判性评估等。提供线上课程、工作坊和真实项目实践机会。
行动： 部署强大的 AI 监控和分析工具，开始追踪试点团队的 Token 使用情况、Token 效率，并将其与业务 KPI（如客户满意度、销售额）进行关联分析。
行动： 部署强大的 AI 监控和分析工具，开始追踪试点团队的 Token 使用情况、Token 效率，并将其与业务 KPI（如客户满意度、销售额）进行关联分析。
第三阶段：规模化推广与深度整合（第 18 个月以上）
行动： 基于试点项目的成功经验和教训，将新的绩效评估框架逐步推广至整个组织。将 IAOC 和 Token ROI 指标正式整合进人力资源信息系统（HRIS）和各级管理驾驶舱。
行动： 基于试点项目的成功经验和教训，将新的绩效评估框架逐步推广至整个组织。将 IAOC 和 Token ROI 指标正式整合进人力资源信息系统（HRIS）和各级管理驾驶舱。
行动： 根据人机协同的需要，调整组织架构和汇报关系，正式推广“人机混合团队”模式。
行动： 根据人机协同的需要，调整组织架构和汇报关系，正式推广“人机混合团队”模式。
行动： 随着 AI 技术和相关法规的不断演进，持续更新和完善企业的 AI 治理政策和伦理准则，使其保持前瞻性和适应性。
行动： 随着 AI 技术和相关法规的不断演进，持续更新和完善企业的 AI 治理政策和伦理准则，使其保持前瞻性和适应性。
应对伦理挑战的必要措施
新的评估体系虽旨在提升客观性，但其本身并非没有伦理风险。企业在推行过程中必须主动管理以下三大挑战：
算法偏见： 如果用于评估的 AI 模型是基于存在偏见的历史绩效数据进行训练的，那么它可能会延续甚至放大过去的不公平现象，例如对特定性别或族裔的歧视。
缓解策略： 必须建立对 AI 评估工具的定期偏见审计机制。确保开发和审查团队的多元化。最重要的是，必须保留人类监督环节，并为员工提供针对 AI 评估结果的申诉渠道，确保最终决策的公平性。
隐私与监控： 基于 AI 的绩效数据追踪，如果设计不当，极易演变为对员工的侵入式监控，严重侵蚀员工的隐私和信任感，导致人人自危。
缓解策略： 必须对员工保持完全透明，清晰告知正在收集哪些数据、收集的目的以及数据的使用方式。分析重点应放在团队和流程层面的宏观洞察，而非针对个体的微观行为监控。严格遵守《通用数据保护条例》（GDPR）等法规，并赋予员工对其个人数据的控制权。
非人化风险： 过度依赖 Token ROI 等量化指标，有可能将员工视为系统中追求效率的“节点”，忽略了他们在文化建设、知识分享、指导同事等方面的定性贡献。
缓解策略： 必须强调对 IAOC 的评估是整体性的，需要结合定性反馈（如同行评价、项目影响力叙述）进行。管理者作为“教练”的角色在此尤为关键，他们需要理解业务背景，将数据指标作为开启绩效对话的起点，而非终点。
算法偏见： 如果用于评估的 AI 模型是基于存在偏见的历史绩效数据进行训练的，那么它可能会延续甚至放大过去的不公平现象，例如对特定性别或族裔的歧视。
缓解策略： 必须建立对 AI 评估工具的定期偏见审计机制。确保开发和审查团队的多元化。最重要的是，必须保留人类监督环节，并为员工提供针对 AI 评估结果的申诉渠道，确保最终决策的公平性。
缓解策略： 必须建立对 AI 评估工具的定期偏见审计机制。确保开发和审查团队的多元化。最重要的是，必须保留人类监督环节，并为员工提供针对 AI 评估结果的申诉渠道，确保最终决策的公平性。
隐私与监控： 基于 AI 的绩效数据追踪，如果设计不当，极易演变为对员工的侵入式监控，严重侵蚀员工的隐私和信任感，导致人人自危。
缓解策略： 必须对员工保持完全透明，清晰告知正在收集哪些数据、收集的目的以及数据的使用方式。分析重点应放在团队和流程层面的宏观洞察，而非针对个体的微观行为监控。严格遵守《通用数据保护条例》（GDPR）等法规，并赋予员工对其个人数据的控制权。
缓解策略： 必须对员工保持完全透明，清晰告知正在收集哪些数据、收集的目的以及数据的使用方式。分析重点应放在团队和流程层面的宏观洞察，而非针对个体的微观行为监控。严格遵守《通用数据保护条例》（GDPR）等法规，并赋予员工对其个人数据的控制权。
非人化风险： 过度依赖 Token ROI 等量化指标，有可能将员工视为系统中追求效率的“节点”，忽略了他们在文化建设、知识分享、指导同事等方面的定性贡献。
缓解策略： 必须强调对 IAOC 的评估是整体性的，需要结合定性反馈（如同行评价、项目影响力叙述）进行。管理者作为“教练”的角色在此尤为关键，他们需要理解业务背景，将数据指标作为开启绩效对话的起点，而非终点。
缓解策略： 必须强调对 IAOC 的评估是整体性的，需要结合定性反馈（如同行评价、项目影响力叙述）进行。管理者作为“教练”的角色在此尤为关键，他们需要理解业务背景，将数据指标作为开启绩效对话的起点，而非终点。
个人专业人士的行动指南
面对即将到来的变革，每一位职场人士都需要主动调整自己的定位和技能：
培养“编排者”心态： 停止将自己仅仅定位为一个任务的执行者。开始将自己视为一个“数字劳动力”的管理者。主动在日常工作中寻找可以用 AI 智能体来自动化或增强的流程。
构建 AI 驱动的成果组合：在简历或职业档案中，不要仅仅罗列“掌握 AI 技能”。更重要的是，记录下你使用 AI 达成可衡量业务成果的具体项目。尝试用 Token ROI 的语言来量化你的贡献，例如：“通过设计一个多智能体工作流，将报告生成时间缩短了 80%，为团队每年节省了约 X 美元💵的人力成本。”
将学习作为核心工作：每周投入固定时间来实验新的 AI 工具和模型。在这个时代，学习和适应的能力是你最持久、最宝贵的资产。
成为伦理的倡导者：努力成为团队中那个最了解 AI 伦理风险并能提出建设性解决方案的人。这不仅能帮助团队规避风险，更能展现你的战略成熟度和领导潜力。
培养“编排者”心态： 停止将自己仅仅定位为一个任务的执行者。开始将自己视为一个“数字劳动力”的管理者。主动在日常工作中寻找可以用 AI 智能体来自动化或增强的流程。
构建 AI 驱动的成果组合：在简历或职业档案中，不要仅仅罗列“掌握 AI 技能”。更重要的是，记录下你使用 AI 达成可衡量业务成果的具体项目。尝试用 Token ROI 的语言来量化你的贡献，例如：“通过设计一个多智能体工作流，将报告生成时间缩短了 80%，为团队每年节省了约 X 美元💵的人力成本。”
将学习作为核心工作：每周投入固定时间来实验新的 AI 工具和模型。在这个时代，学习和适应的能力是你最持久、最宝贵的资产。
成为伦理的倡导者：努力成为团队中那个最了解 AI 伦理风险并能提出建设性解决方案的人。这不仅能帮助团队规避风险，更能展现你的战略成熟度和领导潜力。
在推行这一全新评估体系的过程中，最大的阻力可能来自 中层管理层。AI 驱动的自动化和扁平化的组织结构，对传统中层管理者的角色构成了直接的威胁。他们的传统价值——作为信息中转站和任务监督者——正在被 AI 侵蚀。
当他们看到拥有高 IAOC 的初级员工能够产生巨大影响，打破了传统的论资排辈时，可能会感到自己的地位和专业价值受到贬低。这种威胁感可能以多种形式表现出来，例如，消极抵制新指标（“这些数字不能反映‘真正的’工作”），对团队的 AI 技能培训投入不足，或者对员工使用 AI 的方式进行微观管理，从而扼杀创新。
因此，企业的转型行动手册中必须包含一个专门针对中层管理者的变革管理计划。该计划的核心目标是帮助他们完成从“监督者”到“元编排者”的角色重塑，清晰地定义他们在新组织中的新价值主张，并激励他们成为新体系的推动者，而非旧秩序的守门人。
7结论：塑造工作的未来
本报告的分析始于一个看似简单的市场信号——“万亿 Token 俱乐部”，并由此揭示了一场正在重塑企业价值创造逻辑的深刻变革。从工时到编排的转型，并非遥远的未来畅想，而是已经发生在各行业领军企业中的现实。这些企业正在通过大规模消耗 Token，将 AI 的认知能力注入其产品与服务的血脉，构建起全新的竞争优势。
研究明确指出，植根于工业时代的传统员工评估体系已然失效。它们不仅无法衡量员工在人机协同新范式下的真实贡献，反而因其固有的缺陷而成为组织创新的阻碍。继续沿用这些过时的标尺，无异于用马车的标准来衡量喷气式飞机的性能。
为此，本报告构建并提出了一个以 “智能体编排能力（IAOC）”和“Token 投资回报率（Token ROI）”为双核心的全新员工价值评估框架。IAOC 衡量的是员工运用 AI 实现价值放大的杠杆能力，而 Token ROI 则量化了这种能力所带来的商业回报。这一框架将员工的评估从对“过去付出的努力”的考核，转向对“未来创造的价值”的衡量，使人才管理与企业的战略目标真正对齐。
采纳这一新框架，对企业而言，绝非仅仅是人力资源部门的流程优化，而是一项关乎生存与发展的战略性要务。它要求企业在组织结构、管理哲学、企业文化乃至雇佣关系上进行一场彻底的自我革命。从建立扁平化的人机混合团队，到将管理者重塑为赋能的教练；从构建基于价值共创的新型雇佣契约，到实施强有力的 AI 治理，每一步都考验着领导层的远见与决心。
当然，这场转型也伴随着严峻的伦理挑战。算法偏见、数据隐私和潜在的非人化风险，是悬在 AI 赋能之路上的“达摩克利斯之剑”。只有通过建立透明的治理机制、坚持人类监督的最终原则，并培育一种以人为本的科技文化，企业才能确保技术进步的成果能够公平、负责任地惠及每一个人。
最终，这场变革为我们描绘了一个充满希望的未来工作图景。当重复、繁琐的执行性任务被 AI 智能体高效处理后，人类员工得以从“数字流水线”上解放出来，将他们宝贵的时间和精力投入到更具战略性、创造性和同理心的工作中。如果能够被深思熟虑且合乎伦理地实施，这个从工时到编排的新范式，将不仅提升组织的生产力，更有可能引领我们进入一个人类工作价值被前所未有地放大和尊重的时代。
参考文献
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12. Who's Devin: The World's First AI Software Engineer - Voiceflow, accessed October 12, 2025,https://www.voiceflow.com/blog/devin-ai
13. Introducing Devin, the first AI software engineer - Cognition, accessed October 12, 2025,https://cognition.ai/blog/introducing-devin
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15. Automatically identify issues and generate fixes with the Bits AI Dev Agent - Datadog, accessed October 12, 2025,https://www.datadoghq.com/blog/bits-ai-dev-agent/
16. Introducing Bits AI SRE, your AI on-call teammate - Datadog, accessed October 12, 2025,https://www.datadoghq.com/blog/bits-ai-sre/
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19. The Pros and Cons of Different Performance Appraisal Methods - Folks RH, accessed October 12, 2025,https://folksrh.com/en/blog/pros-and-cons-performance-appraisal-methods/
20. Traditional and Modern Methods of Performance Appraisal - Qandle, accessed October 12, 2025,https://www.qandle.com/blog/traditional-and-modern-methods-of-performance-appraisal/
21. The Evolution of Performance Management - Best Practice Institute, accessed October 12, 2025,https://blog.bestpracticeinstitute.org/evolution-performance-management/
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