我最近读了一篇麦肯锡的文章，标题是 "在 AI 时代，将人才重新连接到价值。"
最近，我一直在尝试一个人能借助 AI 放大多少工作效率——用 Claude Code 构建自己的产品，在 Obsidian 中搭建知识库。这篇文章之所以让我着迷，是因为它用典型的麦肯锡式结构，把那个问题——"在 AI 的前提下，应该把哪些人才放到哪些岗位上才能实现价值最大化？"——清晰地组织了起来。
尤其击中我的一点是，"人才"本身作为价值来源的概念，正因 AI 而从根本上发生改变。我觉得这对招聘方和被招聘方都有启发。
在后半部分，我会写一些对文章所提问题的个人思考。
首先，"人才到价值"到底是什么？
在深入主题之前，先快速看一下底层概念。
麦肯锡有一个著名的框架叫 "Talent to Value（人才到价值）"，他们已经用了十多年。大致是这个意思：
公司约 80% 的价值是由仅 30 到 50 个"关键岗位"创造的。因此，如果你识别出这些关键岗位，并把顶尖人才放进去，就能实现最大化的影响。
有意思的是，这些关键岗位并不一定在顶层。文章指出，只有约 5–10% 的关键岗位直接向 CEO 汇报；绝大多数分布在向下两到三个层级。 换句话说，这不是盯着"重要的人"，而是要冷静地识别"价值到底在哪里"。
这个逻辑在 AI 时代丝毫没有褪色。但有一点已经彻底改变了：
价值不再仅仅由"岗位"产生，而是由人与 AI Agent 动态组合的"系统"产生。
如果说生成式 AI 改变了"工作如何完成"，那么 Agentic AI 则改变了"谁（或什么）来完成工作"。一种全新的人机混合劳动力正在涌现——人与智能系统并肩工作。 这就是为什么人才策略需要"重新连接"，也是本文的核心论点。
文章将"人才到价值"传统的四个步骤更新到了 AI 时代，并新增了第五步。我们逐一来看。
❶ 第一步：持续绘制价值地图
过去，你可以通过为目标业务单元或产品线分配目标来绘制价值地图，并用那张地图打一阵子仗。
但在 AI 时代，技术进步如此迅速地让能力变成商品，以至于 价值来源的移动速度远超传统规划周期能跟上的节奏。等你制定好中期计划，价值点已经转移了。
因此，领先的公司开始将价值分配视为一个 "持续的过程" ，而不是一次性的计划。他们动态跟踪 AI 在哪里创造（或破坏）优势，并快速将人才和 Agent 重新分配到新的机会上。
文章中的例子很有说服力。强生公司识别了约 900 个生成式 AI 用例，但 80% 的价值来自其中仅 10–15% 的项目。 结果，公司从"广泛、长期的实验"转向了 持续聚焦在最能创造价值的用例上。
与其四处撒种，不如找到价值所在然后集中发力。听起来理所当然，但在 AI 项目容易盲目泛滥的时代，这是一个有力的提醒。
❷ 第二步：识别关键岗位和 Agent
这是我个人觉得最有趣的部分。
以前，事情很简单："确定关键岗位，然后把一个人放进去。"但在 AI 把工作拆解成"任务"的世界里，情况变了：有些任务自动化，有些由人辅助完成，有些则由人主导。
麦肯锡建议将视角从"Talent to Value"转向"Talent and Agents to Value（人才与 Agent 到价值）"。
具体步骤是：首先，识别最高价值的领域。 然后，将它们分解为"能力、技能和任务"。 接着，根据什么最有效，为每个任务分配"人、Agent，或两者的混合体"。
在很多情况下，真正的价值单元不再是单一的岗位，而是人与 Agent 协作产出成果的"系统"。
重要性上升的岗位包括：对 AI 产出负责的领域负责人、AI 产品负责人、设计人机工作流程的架构师、提示词工程师，以及为 Agent 提供上下文的数据/知识专家。全新的角色也在涌现，例如 Agent 运营平台负责人和 Agent 治理联络人。
❸ 第三步：严格识别能够用 AI "放大价值"的人
第三步与第二步紧密相关。
传统上，人们是根据岗位所需的"知识、技能、属性和经验"来被评估的。在 AI 时代，这已经不够了。因为 知识通过 AI 变得越来越容易获取，而经验则随着工作本身的变化可能变得过时。
麦肯锡提出要转变评估的轴心：
目标不再是"让人才适应岗位"，而是 识别一个人能用 AI 放大多少价值。
这就引出了"AI 超级用户"的概念——一个能通过使用 AI 完成以前需要一个团队才能完成的工作的人。 文章建议优先考虑具备这些特质的人：提升自己和团队的 AI 素养的能力、通过 AI 重新构想运营和工作流程的能力、运用问题设定、创造力和判断力推动变革的能力，以及做出决策并承担责任的能力。
Meta 被引用为现实案例。该公司为每个关键岗位定义了所需的技能和"预期的 AI 影响"，并开始根据员工如何利用 AI 创造价值来评估他们。 文章强调：
AI 的广泛普及并不会自动带来差异化的结果。只有一小部分人会将 AI 整合到工作中，从而远超周围人。
仅仅分发工具并不会创造差距。即使使用同样的 AI，也会有人脱颖而出，有人原地踏步。识别这种差异是人才策略的核心。
顺便一提，文章建议采取"购买、培养、借用"的人才组合方式，但警告说 过度依赖外部人才来获取核心 AI 能力会导致组织脆弱，难以规模化或维持价值。作为一名外部 CMO，这个观点既让我痛感真实又令人信服（笑）。
❹ 第四步：审视最高管理层本身
"人才到价值"最终取决于领导者能否掌控并运行这一流程。然而，文章尖锐地指出，许多管理层团队仍然缺乏 AI 素养，无法定义一致的价值议程、优先安排关键岗位或做出有效的人才决策。
因此，最高管理层和董事会必须精通 AI、亲自动手，并挑战以往的假设。他们必须从"监督"组织层级，转向"运营"一个由人才、AI、工作流程和资源分配构成的动态系统。
文章提到，在过去的 18 个月里，许多《财富》500 强公司重组了领导团队，聚焦于 AI 战略，有时涉及组织重新设计或高管离职。 看来管理层是最先被"重新连接"的。
❺ 第五步（新增）：关注"系统如何运作"而非"谁完成了工作"
这个 AI 时代新增的步骤，和第二步一样，让我感触很深。
在一个 Agentic 组织中，评估的根本问题发生了变化。
从"谁完成了工作？"变成"系统运行得有多好？"
结果不再只归属于个人，而是由人机协作整个系统的表现决定。因此，评估必须分别针对人和 Agent 来设计，但同时又要互补。对 Agent 的评估基于"决策质量、可靠性、速度和成本"，而对人的评估则基于"业务影响、定义和改进 AI 工作流程的能力、合乎伦理地使用 AI 以及跨团队协作"。
文章传达的核心观点是：
大多数组织之所以栽跟头，不是因为缺少有才华的人或先进的 AI 工具，而是因为它们未能将这些整合成一个"连贯的系统"，并建立清晰的问责制和反馈回路。
人有了，AI 也有了，但就是没有结果。问题出在"连接"上。文章最后敦促领导者 以与资本配置同样的严谨态度来运营这个系统。
个人思考
写得有点长了，但在这里写下我阅读时想到的两点。
❶ 我们需要把识别的粒度从"岗位"提升到"动词"
第二步讨论了如何思考关键岗位的分配。我还没有完全内化的是 如何实际执行这种"识别"。
文章说要"分解成任务"，但没有谈到任务的粒度。我目前的想法是，如果把岗位看作"名词"，你就无法判断它能不能被 AI 化；但如果你把它分解到"动词"层面，分配就会变得清晰。
例如，"招聘专员"这个名词，你无法判断 AI 能不能做。但如果你把它分解成"筛选候选人"、"感受面试氛围"、"说服对方接受 offer"等动词，就能看出哪些适合 Agent，哪些需要人来做。筛选适合 Agent，感受氛围则适合人。
只有把一个岗位分解成动词，才能判断人与 AI 之间的分配。我认为这是把第二步付诸实施的关键。
❷ AI 是"放大器"；对那些没什么可放大的人不起作用
第三步中关于"识别能够用 AI 放大价值的人"这一点，我印象很深。
文章引用了 Meta 的例子，提到"一小部分人脱颖而出"，但没有深入探讨 为什么 只有少数人能放大。我的假设是：AI 严格来说是一个放大器；对于缺乏"基础"——即亲力亲为做事习惯的人——根本没有什么可以放大的。
所以，如果让我来判断一个人是否是"AI 放大器"，我会暂时把 AI 放在一边，问这样一个问题："在过去一年里，你学到或尝试了什么新东西？" 通过问这个问题，并且不局限于 AI，就可以区分出那些只是跟风使用了某个工具的人，和那些一直在不断扩大自己能力边界的人。真正的放大，只有在将 AI 加到后者身上时才会发生。
……
关于 AI 时代人才的讨论，常常会落入"哪些工作会消失"的陷阱，但这篇文章更进一步，将其重新定义为"如何组合、评估和连接人与 AI"的设计问题。这是一篇非常有分量的读物。
无论你是在招聘、被招聘，还是在思考如何扩展自己，我相信这篇文章都会带来很多启发。
今天就到这里。感谢你的阅读！🙇
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