产品 TechCrunch AI·原文 2026年10月21日

Monday.com委托调查：超半数高管称采用AI后更难评估员工工作

尼尔森对七国 1700 名董事和高级管理人员的调查显示，94% 的管理者对用AI提升工作表示兴奋，但近半数称花在审阅和指导团队产出上的时间变多；46% 的管理者用AI辅助决策，39% 用AI起草绩效评估。

AI解读：超过一半的受访高级管理者表示，采用AI后更难评估员工的工作，原因是员工产出常以打磨完成的形态进入管理者收件箱，难以分辨哪些来自员工、哪些来自AI。

Monday.com市场研究与客户洞察负责人Michal Miller Levi将这种热情比作 2000 年代互联网早期，并称问题在于AI发展速度快于企业流程的调整速度。

78% 的受访者称采用AI后改变了评估员工的方式，更看重员工编写提示词、判断哪些任务交给AI、尝试新工作方式的能力。

AI也让管理者的日常发生变化：需要决定哪些任务交给AI代理、检查其产出并在出错时介入。57% 的管理者称组织内流通的工具比之前更多，约 51% 称工具之间更加相互依赖和聚集，只有 29% 将自身AI基础设施描述为已完全优化和集中。

58% 的管理者预计未来一年内要监督的AI代理数量将超过人类员工，46% 担心失去对这些代理行为的控制，35% 担心要为AI做出的决定承担责任。Levi称，管理者不希望代理完全自主，关键任务和决策仍需有人参与。

工作管理公司Monday.com委托尼尔森进行的一项调查显示，超过一半的高级管理者表示，公司采用AI后，他们更难评估员工的工作。调查覆盖七个国家的 1700 名董事和高级管理人员。

调查同时记录了管理者对AI的积极态度：94% 的受访者称对用AI改进工作感到兴奋。但近半数管理者表示，他们花在审阅和指导团队产出上的时间比过去更多。

产出难以分辨，审阅时间增加

调查给出的主要原因是，员工的产出如今常以打磨完成的形态出现在管理者收件箱中，管理者难以判断其中多少由员工完成、多少由AI完成。

Monday.com市场研究与客户洞察负责人Michal Miller Levi对TechCrunch表示，AI对管理者个人很好用，但管理者还有推动组织的另一重角色，他们的困难来自AI跑得比组织流程更快。

她还把管理者对AI的热情比作 2000 年代互联网早期，称人们看到了类似的“魔力”。

78% 的受访者表示，采用AI后改变了评估员工的方式，更看重员工编写提示词的能力、判断哪些任务交给AI的能力，以及尝试新工作方式的表现。

调查还显示，46% 的管理者用AI辅助决策，39% 的领导者用AI起草绩效评估。TechCrunch在报道中提出，这可能给评估过程引入更多偏差，并引用研究称大语言模型本质上进行预测，倾向于重复训练数据中的人类模式。

TechCrunch引用卢森堡社会经济研究所今年早些时候的研究称，在缺乏明确客观标准、个人被独立评分时，大语言模型给绩效打分的方式与人类相似；2025 年初的一篇论文则发现，AI模型可能对黑人男性候选人存在偏见，且在不同社会群体中的偏差方向和幅度不同。

当被问及用AI参与绩效评估是否会引入外部偏差时，Levi表示企业尚未解决如何处理这类问题。

调查称，AI也在改变管理者的工作内容：需要有人决定把哪些任务交给AI代理、检查代理产出，并在出错时介入。报道将此描述为可能构成一层新的“隐形劳动”。

57% 的管理者称组织内流通的软件工具比之前更多，约 51% 称工具变得更加相互依赖和聚集。只有 29% 的受访者将自身AI基础设施描述为已完全优化和集中。

Levi称，企业原本预期AI会帮助缩减软件栈，实际却要面对更多应用、集成和员工使用未经公司批准工具的情况。她说，超过 50% 的受访者表示使用的工具比去年更多，而且这一趋势没有停止。

随着企业部署能自主行动的AI代理，这种控制需求变得迫切：58% 的管理者预计未来一年内要监督的AI代理数量将超过人类员工，46% 担心失去对代理行为的控制，35% 担心要为AI做出的决定承担责任。Levi称，管理者不希望代理完全自主，希望关键任务和决策仍有人参与。