【人效筆記 W10】2026 效能全景：智能體、出海與“離線權(quán)”

△ 蓋雅B-TOP 人效提升模型

「B-TOP」人效提升模型，是蓋雅人效研究院經(jīng)過(guò)方法論研究及案例萃取提出的人效提升模式。

• B（Business），業(yè)務(wù)效能。通常指企業(yè)的業(yè)務(wù)方向、戰(zhàn)略選擇。這是做人效的前提。

• T（Technology），工具效能。新質(zhì)生產(chǎn)力、數(shù)字化、機(jī)器換人、AI賦能工作，新技術(shù)生產(chǎn)工具的升級(jí)。

• O（Organization），組織效能。流程優(yōu)化、組織設(shè)計(jì)等和組織能力有關(guān)的內(nèi)容。

• P（People）：勞動(dòng)力效能。勞動(dòng)力的數(shù)量、成本、結(jié)構(gòu)、技能、動(dòng)能、時(shí)間六因子。

這是我們認(rèn)為的、和企業(yè)人效提升高度相關(guān)的四個(gè)要素。我會(huì)把每周閱讀思考中和和這個(gè)要素相關(guān)的內(nèi)容，整理成筆記，在這個(gè)專題與大家共享。

以下是本周的閱讀思考筆記。

「B-TOP」之「業(yè)務(wù)效能」

• 從“降本”到“增長(zhǎng)”：AI戰(zhàn)略的重心轉(zhuǎn)移
  

2025-2026年，高效能企業(yè)不再僅將 AI 視為降低成本的工具，而是將其作為收入增長(zhǎng)和商業(yè)模式創(chuàng)新的核心驅(qū)動(dòng)力。

麥肯錫調(diào)研顯示，高績(jī)效企業(yè)更傾向于設(shè)定“增長(zhǎng)”與“創(chuàng)新”為 AI 核心目標(biāo)，而非單純的“效率”。

來(lái)源: The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation 思考: 真正的“高人效”不是省出來(lái)的，而是賺出來(lái)的。如果 AI 只是讓企業(yè)變得“更便宜”，那它只是工具；如果 AI 讓企業(yè)變得“更值錢”，那才是戰(zhàn)略。

• 出海 3.0：從“產(chǎn)品出海”到“供應(yīng)鏈與合規(guī)出?！?/strong>
  

2026 年，中國(guó)企業(yè)出海進(jìn)入“深水區(qū)”。單純的跨境電商“賣貨”模式遭遇關(guān)稅與合規(guī)的雙重夾擊（如歐盟 CBAM 碳關(guān)稅全面實(shí)施）?；钕聛?lái)的企業(yè)正在從“輸出產(chǎn)品”轉(zhuǎn)向“輸出供應(yīng)鏈”和“本地化運(yùn)營(yíng)”。

IMD 商學(xué)院指出，2026 年的勝負(fù)手在于是否能在海外建立合規(guī)的、抗風(fēng)險(xiǎn)的本地化組織。

來(lái)源: China’s 2026 playbook: Redefining global tech industry and governance 思考: 出海的盡頭是“本地化”?，F(xiàn)在的效能挑戰(zhàn)，不再是把中國(guó)的高效簡(jiǎn)單復(fù)制出去，而是如何在遵守當(dāng)?shù)貒?yán)苛法律（如 GDPR、ESG）的前提下，用中國(guó)的供應(yīng)鏈韌性去重構(gòu)當(dāng)?shù)氐纳虡I(yè)效率

「B-TOP」之「工具效能」相關(guān)

• 從“對(duì)話”到“執(zhí)行”：OpenAI Operator 與 Google Jarvis 的對(duì)決
  

2026 年，AI 徹底告別了“聊天框”時(shí)代。OpenAI 的Operator和 Google 的Jarvis成為職場(chǎng)標(biāo)配。Operator 具備“全系統(tǒng)操作”能力，能自主打開(kāi) Excel、制作 PPT 并發(fā)送 Slack；而 Jarvis 則深耕瀏覽器，實(shí)現(xiàn)極速的網(wǎng)頁(yè)任務(wù)自動(dòng)化。

McKinsey 預(yù)計(jì)，這種“自主執(zhí)行”能力在 2026 年將自動(dòng)化掉 45% 的中層管理行政任務(wù)。

來(lái)源: The 2026 AI Agent Showdown: OpenAI’s Operator vs. Google’s Jarvis 思考: 2026 年的效能分水嶺在于“代理化率”。衡量一家公司數(shù)字化的標(biāo)準(zhǔn)，不再是擁有多少系統(tǒng)，而是有多少流程可以交給 Operator 或 Jarvis 這種“執(zhí)行級(jí)” Agent 閉環(huán)處理。這標(biāo)志著“手動(dòng)計(jì)算”時(shí)代的終結(jié)。

• 被高估的“替代”與被低估的“摩擦”：觀察暴露度
  

Anthropic 最新研究提出了“觀察暴露度” (Observed Exposure) 概念，發(fā)現(xiàn) AI 的實(shí)際應(yīng)用率 (Actual Usage) 遠(yuǎn)低于理論可行性。

盡管大模型在理論上能接管大量任務(wù)，但受限于企業(yè)流程、合規(guī)與信任成本，真正的“替代”尚未大規(guī)模發(fā)生。

來(lái)源: Labor market impacts of AI 思考 : 效能提升的瓶頸已從“模型能力”轉(zhuǎn)移到了“落地摩擦”。2026 年，CIO 的核心 KPI 不應(yīng)是“引進(jìn)了多少模型”，而是“消除了多少阻礙 AI 進(jìn)入工作流的卡點(diǎn)”。

「B-TOP」之「組織效能」相關(guān)

• 組織敏捷性：平衡“穩(wěn)定”與“靈活”
  

德勤 2025 全球人力資本趨勢(shì)報(bào)告指出，75% 的員工渴望工作的穩(wěn)定性，而 85% 的高管認(rèn)為組織需要更敏捷。

真正的敏捷不是一味求快，而是建立一個(gè)“穩(wěn)定的內(nèi)核”（核心價(jià)值觀、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)）來(lái)支撐“靈活的前端”（敏捷小隊(duì)、項(xiàng)目制組織）。

來(lái)源: Balancing agility and stability | Deloitte Insights 思考: 這種“穩(wěn)態(tài)中的敏捷” (Stagility) 才是組織效能的高級(jí)形態(tài)。企業(yè)的底座（數(shù)據(jù)、合規(guī)、價(jià)值觀）必須像磐石一樣穩(wěn)定，而前端（業(yè)務(wù)小隊(duì)、資源調(diào)度）則必須像水一樣靈活。

• 打破孤島是AI效能的前提
  

微軟研究表明，如果企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)和流程是割裂的，AI 智能體就無(wú)法發(fā)揮作用。組織效能的提升，首要任務(wù)是打通部門墻，讓數(shù)據(jù)在“人”與“智能體”之間自由流動(dòng)。

來(lái)源: 2025: The year the Frontier Firm is born

「B-TOP」之「勞動(dòng)力效能」相關(guān)

• 兩會(huì)熱議：“離線休息權(quán)”與拒絕“隱形加班”
  

2026年兩會(huì)期間，多位代表委員（如呂國(guó)泉、陸銘、趙明枝）集中呼吁立法保障勞動(dòng)者的“離線休息權(quán)”，遏制時(shí)刻在線的“隱形加班”。

陸銘委員更直言“內(nèi)卷式加班”抑制了消費(fèi)與生育意愿，建議嚴(yán)格執(zhí)行加班費(fèi)支付，甚至將數(shù)字痕跡納入工時(shí)認(rèn)定。

來(lái)源: 多位代表委員建議保障“離線休息權(quán)” 思考: 休息不是工作的對(duì)立面，而是工作的“充電樁”。在腦力勞動(dòng)為主的 AI 時(shí)代，在此刻，保護(hù)員工的“離線權(quán)”，本質(zhì)上是在保護(hù)企業(yè)最寶貴的“創(chuàng)造力資產(chǎn)”。

• “初級(jí)員工”的消失與人才梯隊(duì)的斷裂
  

麥肯錫預(yù)警“AI 正在拆梯子”，而 Anthropic 的最新數(shù)據(jù)證實(shí)了這一點(diǎn)：針對(duì)年輕員工的招聘正在顯著放緩，尤其是在 AI 暴露度高的行業(yè)。

傳統(tǒng)的人才培養(yǎng)依賴于年輕人在“臟活累活”中積累隱性知識(shí) (Context)，而 AI 精準(zhǔn)替代了這些基礎(chǔ)工作，導(dǎo)致“從新手到專家”的成長(zhǎng)階梯斷裂。

來(lái)源: ; Anthropic Labor Market Impacts 思考: 企業(yè)必須重構(gòu)人才培養(yǎng)模式。以前是“自然生長(zhǎng)”，現(xiàn)在需要“人工搭建攀巖網(wǎng)”。HR 應(yīng)當(dāng)將初級(jí)崗位重塑為“AI 審校員”與“創(chuàng)新學(xué)徒”，通過(guò)高濃度的業(yè)務(wù)模擬 (Shadowing) 來(lái)強(qiáng)行灌輸業(yè)務(wù)體感，而非等待漫長(zhǎng)的經(jīng)驗(yàn)積累。

• 生產(chǎn)力增長(zhǎng)源于“效率”而非“時(shí)長(zhǎng)”
  

美國(guó)勞工統(tǒng)計(jì)局 (BLS) 數(shù)據(jù)顯示，制造業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)的同時(shí)工時(shí)卻在下降。這意味著人效的提升完全來(lái)自于“單位時(shí)間產(chǎn)出”的增加，而非拉長(zhǎng)工作時(shí)間。

AI 讓員工在更短時(shí)間內(nèi)創(chuàng)造更多價(jià)值。

來(lái)源: Employee Productivity Statistics: 2024-2025 Deep Dive 思考: 這給所有管理者敲響了警鐘，還在用“工時(shí)”衡量“功勞”的企業(yè)，注定會(huì)被淘汰。未來(lái)的 KPI 考核，必須從“投入導(dǎo)向”徹底轉(zhuǎn)向“產(chǎn)出導(dǎo)向”。

本周小結(jié):

本周的關(guān)鍵詞是 “錯(cuò)位”。

我們看到了能力的錯(cuò)位：Agent 已經(jīng)進(jìn)化到“全自動(dòng)執(zhí)行”，但企業(yè)的實(shí)際應(yīng)用率卻因流程卡點(diǎn)而停滯不前。

我們看到了人才的錯(cuò)位：企業(yè)極度渴望高階的“復(fù)雜問(wèn)題解決者”，卻因 AI 替代了初級(jí)“練手”崗位，導(dǎo)致年輕人才失去了成長(zhǎng)的階梯。

2026 年的人效管理，核心任務(wù)就是彌合這些錯(cuò)位。這需要管理者在“技術(shù)進(jìn)取”與“組織承載”之間架起橋梁——用工具的確定性來(lái)對(duì)沖環(huán)境的不確定性，從而真正釋放人的潛能與價(jià)值。

人效數(shù)字化，就來(lái)找蓋雅