2026年AI趋势：情境将解决AI生产力悖论

领导者将生产力视为人工智能投资最直接的回报。虽然取得了一些进展，但影响尚未扩大。在某些情况下，情况恰恰相反。这就是人工智能生产力悖论：领导者期望人工智能能够提高绩效，但人们却常常感到更忙碌、工作流程更加分散、产出质量下降。

如今，人工智能在工作中既被过度使用，又未被充分利用。许多人依靠人工智能来快速获胜，例如总结、润色或从文本生成幻灯片。这些用例通常运行良好。问题在于，它们并不是人工智能最有价值的应用，而且它们通常会创造更多内容供其他人消费——其他人稍后会使用人工智能来总结和消化这些内容。与此同时，更高价值的用例常常会失败，因为人工智能缺乏推动工作前进的必要背景，或者提示不够熟练，无法提供正确的结果。随着时间的推移，对精心提示的需求将会减少，但为人工智能提供正确背景的重要性只会越来越大。

考虑一个熟悉的模式：有人要求人工智能“将这些项目符号转化为提案”，然后将该输出发送给他们的团队。下一个人要求人工智能“总结要点”，以便他们可以浏览信息。这两个步骤可能感觉高效，但实际上并没有推动工作向前发展。人工智能生成的扩展增加了音量，但没有增加清晰度。摘要将其压缩回来，一路上引入了更多的信号损失。结果是更多的内容、更多的步骤以及每个参与者的更多工作。这种“快速获胜”并不总是成功。当人工智能仅仅因为简单而被使用时，它通常会增加摩擦而不是价值。

这种不平衡使大多数工作场所陷入了混乱的中间状态。人工智能已融入其中，但尚未产生影响。人们使用人工智能是为了让工作更快，而不是更好。为了推动工作向前发展，领导者需要重新思考团队如何使用人工智能，从产生更多成果的工具转变为理解更多内容的合作伙伴。

2026年预测

如果人们仅仅为了快速获胜而继续使用人工智能，那么工作场所将面临一种新的生产力危机。文字、文档和消息将在已经超载的渠道中倍增，但其中的内容将变得越来越空洞。人们会找到他们正在寻找的知识库文章，却发现它格式精美，毫无意义。人工智能在我们的系统中填充的低质量内容越多，找到真正重要的信息就越困难。

生产力的未来和人工智能原生工作的基础取决于真正理解其支持的工作的人工智能。人工智能必须内置到工作流程中，能够访问组织的知识库、数据、文档和项目跟踪器，以便了解其目标、优先事项和受众。当人工智能推动这一背景时，它可以超越一次性任务支持，提供真正的合作伙伴关系，帮助人们分析、制定战略、更深入地思考，并做出创造性的、明智的决策。

目前，人们必须通过定义任务和目标、提供背景信息以及提供准确结果所需的细微差别来手动为人工智能提供上下文。要做好这一点，需要将组织目标和背景转化为人工智能的明确方向。这是从即时工程到目标工程的转变，人们关注意图、结果和约束以获得更高质量的结果。但在不久的将来，跨工具和工作流程深度连接的人工智能原生工具将开始通过为人们带来上下文而不是相反来减轻这种负担。这些人工智能系统已经了解组织、记住项目、知道什么信息最重要，并主动提供支持，而不是等待被询问。

当这种情况发生时，人工智能将不再让更多内容充斥工作场所，而是开始用于更高价值的工作，例如更深入的思考、更敏锐的沟通、更大的创造力和更好的决策。结果不仅是更快的输出，而且是更快的结果。这是更明智、更有影响力的工作，可以推动整个组织向前发展。

商业领袖的行动项目

为了解决人工智能生产力悖论，组织需要关注环境，而不仅仅是能力。这意味着为人们提供正确的培训和工具，以创造更高质量、更有意义的工作。

• 找出人工智能未得到充分利用的差距。帮助人们超越表面任务，并确定人工智能可以通过支持创新、批判性思维和创造性解决问题来增加战略价值。
• 培训人员有效指导人工智能。帮助团队培养目标工程技能。培训他们如何清楚地定义问题、提供相关背景并阐明意图、期望的结果和约束。人工智能的价值取决于它所提供的信息的质量以及它所努力实现的目标的清晰度。
• 投资适合您的组织知识和环境的人工智能。选择旨在与公司的数据、工具和工作流程集成的系统，以便输出真实、相关并与实际工作保持一致。通用人工智能不仅会产生通用结果，还会产生通用结果。它经常产生错误的结果。
• 重新关注生产力目标。衡量成功的标准不是产出量，而是实现实际业务目标。真正的生产力意味着更少的噪音、更清晰的思维和出色的工作。

当上下文和清晰度与更智能的原生工具相遇时，人工智能将不再助长生产力悖论，而是开始解决它。

这只是塑造人工智能原生工作基础的趋势之一。探索2026 年 AI 候选名单中的所有三个：定义 AI 原生生产力的下一个时代的 3 个趋势。