我最近讀了一篇麥肯錫的文章，標題是「在 AI 時代重新將人才與價值連結」。
最近，我一直在實驗一個人能藉助 AI 將工作放大到什麼程度——用 Claude Code 打造自己的產品，並在 Obsidian 中建立知識庫。這篇文章之所以引人入勝，是因為它用典型的麥肯錫式結構，精準地組織了那個問題——「鑑於 AI 的前提，應該將哪些人放在哪些職位上才能最大化價值？」
特別是，關於「人才」作為價值來源的整個概念，正因 AI 而發生根本性改變這一點，讓我感觸良多。我認為這對僱用者與被僱用者都息息相關。
在後半段，我會針對文章提出的問題，補充一些個人反思。
究竟什麼是「人才到價值」？
在進入主題之前，先快速了解一下這個基礎概念。
麥肯錫有一個著名的框架叫做 「人才到價值」，他們已經使用了十多年。大致的概念是：
公司約 80% 的價值，是由僅僅 30 到 50 個「關鍵崗位」創造的。因此，如果你找出這些關鍵崗位，並把頂尖人才放進去，就能最大化影響力。
有趣的是，這些關鍵崗位不一定都在高層。根據文章所述，只有約 5–10% 的關鍵崗位直接向 CEO 彙報；絕大多數存在於往下兩到三級的位置。 換句話說，這不是要尋找「重要的人」，而是要冷靜地識別「價值的源頭在哪裡」。
這個邏輯在 AI 時代並未褪色。然而，有一個決定性的改變：
價值不再僅僅由「崗位」產生，而是由人類與 AI Agent 動態結合的「系統」所創造。
生成式 AI 改變了「工作如何完成」，而代理式 AI 則改變了「誰（或什麼）來完成工作」。一種人類與智慧系統並肩作戰的 新型混合型勞動力 正在崛起。這就是為什麼人才策略需要「重新接線」（rewired），這也是本文的核心論點。
文章將傳統的「人才到價值」四步驟，針對 AI 時代進行了更新，並新增了第五步。讓我們依序來看。
❶ 第一步：持續不斷地盤點價值
過去，你可以透過為事業單位或產品線分配目標來盤點價值，然後拿著那張地圖奮鬥一陣子。
但在 AI 時代，科技的進步讓各種能力商品化的速度極快，以至於價值的源頭移動之快，傳統的規劃週期根本跟不上。 等你制定好中期計畫時，價值的所在點早已轉移。
這就是為什麼領先的公司開始將價值分配視為一個「持續的過程」，而不是一次性的計畫。他們動態追蹤 AI 正在哪裡創造（或摧毀）優勢，並迅速將人才和 Agent 重新部署到新的機會上。
文章中的例子很能說明問題。嬌生公司確定了約 900 個生成式 AI 使用案例，但 80% 的價值卻來自其中僅 10–15% 的計畫。 因此，公司從「廣泛、長期的實驗」轉向 持續聚焦於那些能產生最大價值的案例。
與其四處撒種，不如找到價值所在並集中火力。這聽起來是顯而易見的道理，但在 AI 計畫容易盲目擴散的時代，這是一個有力的提醒。
❷ 第二步：識別關鍵崗位與 Agent
這是我個人覺得最有趣的部分。
過去，事情很簡單：「決定關鍵崗位，然後把人放進去」。但在 AI 將工作分解成「任務」的世界裡，故事就不同了：有些任務被自動化，有些由人類輔助，有些則由人類主導。
麥肯錫建議將視角從「人才到價值」轉變為「人才與 Agent 到價值」。
具體流程是：首先，找出價值最高的領域。接著，將它們分解成「能力、技能和任務」。然後，根據最佳效果，為每個任務指派「人類、Agent，或兩者的混合體」。
在許多情況下，真正的價值單位不再是單一崗位，而是人類與 Agent 協作產生成果的「系統」。
重要性正在提升的崗位包括：對 AI 成果負責的領域負責人、AI 產品負責人、設計人類-Agent 工作流程的架構師、提示詞工程師，以及為 Agent 提供脈絡的數據/知識專家。全新的角色也正在湧現，例如 Agent 運作平台負責人以及 Agent 治理聯絡人。
❸ 第三步：嚴格識別能用 AI「放大價值」的人
第三步與第二步緊密相連。
傳統上，評估人員是看其是否符合某崗位所需的「知識、技能、屬性和經驗」。在 AI 時代，這已經不夠了。這是因為 知識透過 AI 變得越來越容易取得，而經驗會隨著工作本身的改變而過時。
麥肯錫提出了評估軸心的轉變：
目標不再是讓「人才符合崗位」，而是要 識別一個人能利用 AI 放大多少價值。
這引出了「AI 超級用戶」的概念——一個能透過使用 AI，完成過去需要整個團隊才能完成的工作的人。 文章建議優先考慮具備以下特質的人：提升自身及團隊 AI 素養的能力、透過 AI 重新構想營運與工作流程的能力、運用問題設定、創造力和判斷力來驅動變革的能力，以及做出決策並承擔責任的能力。
文章引用了 Meta 作為真實案例。該公司已經為每個關鍵崗位定義了所需的技能和「預期的 AI 影響」，並開始根據員工如何使用 AI 創造價值來評估他們。 文章強調：
AI 的廣泛普及並不會自動帶來差異化的成果。只有一小部分人能整合 AI，從而壓倒性地超越周圍的人。
只發放工具並不會創造差距。即使擁有相同的 AI，有些人能突破，有些人則不能。識別這種差異是人才策略的核心。
順帶一提，雖然文章建議人才策略應混合「購買、培養、借用」，但它也警告說，在核心 AI 能力上過度依賴外部人才，會創造出一個難以規模化或維持價值的脆弱組織。 作為一名外部 CMO，這點既讓我感到疼痛，又很有說服力！（笑）
❹ 第四步：檢視最高領導團隊本身
「人才到價值」最終取決於領導者是否能掌握並運作這個流程。然而，文章尖銳地指出，許多管理團隊仍然缺乏 AI 素養，無法定義一致性的價值議程、優先考慮關鍵崗位，也無法做出有效的人才決策。
因此，最高領導團隊和董事會必須變得精通 AI，親自動手，並挑戰過去的假設。他們必須從「監督」組織層級，轉向「運作」一個由人才、AI、工作流程和資源配置組成的動態系統。
文章提到，在過去 18 個月裡，許多《財星》500 強公司已經重組了領導團隊，以專注於 AI 策略，有時這涉及到組織重新設計或高管離職。 看來，管理層是第一個需要重新接線的。
❺ 第五步（新增）：「系統運作得如何」勝過「誰做的」
這個針對 AI 時代的新步驟，和第二步一樣，是我覺得最精彩的部分。
在一個代理式組織中，評估的根本問題改變了。
從「誰完成了這項工作？」變成「這個系統運作得有多好？」
成果不再僅僅歸因於個人，而是由整個「人類-Agent 協作」系統的表現來決定。因此，績效評估必須為人類和 Agent 分別設計，但又必須互補。Agent 的評估重點在於「決策品質、可靠性、速度和成本」，而人類的評估重點則在於「業務影響力、定義與改進 AI 工作流程的能力、合乎道德的 AI 使用，以及跨團隊協作」。
文章提出的重點是：
大多數組織之所以失敗，不是因為缺乏優秀的人才或先進的 AI 工具，而是因為未能將它們整合成一個「連貫的系統」，並擁有清晰的問責機制和回饋循環。
你有了人，也有了 AI，但沒有成果。問題出在「連結」上。文章最後呼籲領導者，要以與配置資本同樣的嚴謹態度來運作這個系統。
個人反思
這篇文章寫得很長了，以下是我在閱讀時想到的兩件事。
❶ 我們需要將識別的解析度，從「名詞（崗位）」提升到「動詞（行動）」
第二步討論了如何思考關鍵崗位的指派。我還沒完全內化的是，實際上要如何執行這種「識別」。
文章說要「分解成任務」，但沒有談論這些任務的解析度。我目前的思考是，如果你把崗位看作是「名詞」，就無法判斷它是否能被 AI 化；但如果你把它分解到「動詞」的層級，指派就會變得清晰。
例如，對於「招募人員」這個名詞，你無法判斷 AI 是否能勝任。但如果你將其分解為「篩選候選人」、「感受面試氛圍」和「說服對方接受 offer」等動詞，你就能看出哪些適合 Agent，哪些需要人類。篩選適合交給 Agent；感受氛圍則需要人類。
只有將一個崗位分解成動詞，你才能判斷人類和 AI 之間的任務分配。我認為這是將第二步付諸實踐的關鍵。
❷ AI 是一個「放大器」；它對那些沒有東西可放大的人無效
第三步關於「識別能用 AI 放大價值的人」的觀點，讓我印象深刻。
文章引用了 Meta 關於「一小部分人突破」的例子，但沒有深入探討 為什麼 只有一些人能放大。我的假設是，AI 嚴格來說就是一個放大器；對於缺乏「基底」——也就是親自動手做事的習慣——的人來說，根本沒有東西可以被放大。
所以，如果我要判斷一個人是否是「AI 放大器」，我會先把 AI 放到一邊，問：「在過去一年裡，你學了或嘗試了什麼新事物？」 透過不限定在 AI 的提問，你可以區分出哪些人只是跟風使用了某個工具，哪些人一直在拓展自己的能力邊界。真正的放大效應，只會發生在後者身上加上 AI 的時候。
……
關於 AI 時代人才的討論，常常會淪為「哪些工作會消失」，但這篇文章更進一步，將其重新定義為「如何結合、評估和連結人類與 AI」的設計問題。這是一篇內容非常豐富、值得細讀的文章。
無論你是僱用者、被僱用者，還是在思考如何擴展自身能力的人，我相信這篇文章都能提供許多啟發。
以上就是今天的分享。感謝閱讀！🙇
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