2026年AI趨勢：情境將解決AI生產力悖論

領導者將生產力視為人工智能投資最直接的回報。雖然取得了一些進展，但影響尚未擴大。在某些情況下，情況恰恰相反。這就是人工智能生產力悖論：領導者期望人工智能能夠提高績效，但人們卻常常感到更忙碌、工作流程更加分散、產出質量下降。

如今，人工智能在工作中既被過度使用，又未被充分利用。許多人依靠人工智能來快速獲勝，例如總結、潤色或從文本生成幻燈片。這些用例通常運行良好。問題在於，它們並不是人工智能最有價值的應用，而且它們通常會創造更多內容供其他人消費——其他人稍後會使用人工智能來總結和消化這些內容。與此同時，更高價值的用例常常會失敗，因為人工智能缺乏推動工作前進的必要背景，或者提示不夠熟練，無法提供正確的結果。隨著時間的推移，對精心提示的需求將會減少，但為人工智能提供正確背景的重要性只會越來越大。

考慮一個熟悉的模式：有人要求人工智能“將這些項目符號轉化為提案”，然後將該輸出發送給他們的團隊。下一個人要求人工智能“總結要點”，以便他們可以瀏覽信息。這兩個步驟可能感覺高效，但實際上並沒有推動工作向前發展。人工智能生成的擴展增加了音量，但沒有增加清晰度。摘要將其壓縮回來，一路上引入了更多的信號損失。結果是更多的內容、更多的步驟以及每個參與者的更多工作。這種“快速獲勝”並不總是成功。當人工智能僅僅因為簡單而被使用時，它通常會增加摩擦而不是價值。

這種不平衡使大多數工作場所陷入了混亂的中間狀態。人工智能已融入其中，但尚未產生影響。人們使用人工智能是為了讓工作更快，而不是更好。為了推動工作向前發展，領導者需要重新思考團隊如何使用人工智能，從產生更多成果的工具轉變為理解更多內容的合作夥伴。

2026年預測

如果人們僅僅為了快速獲勝而繼續使用人工智能，那麼工作場所將面臨一種新的生產力危機。文字、文檔和消息將在已經超載的渠道中倍增，但其中的內容將變得越來越空洞。人們會找到他們正在尋找的知識庫文章，卻發現它格式精美，毫無意義。人工智能在我們的系統中填充的低質量內容越多，找到真正重要的信息就越困難。

生產力的未來和人工智能原生工作的基礎取決於真正理解其支持的工作的人工智能。人工智能必須內置到工作流程中，能夠訪問組織的知識庫、數據、文檔和項目跟踪器，以便了解其目標、優先事項和受眾。當人工智能推動這一背景時，它可以超越一次性任務支持，提供真正的合作夥伴關係，幫助人們分析、制定戰略、更深入地思考，並做出創造性的、明智的決策。

目前，人們必須通過定義任務和目標、提供背景信息以及提供準確結果所需的細微差別來手動為人工智能提供上下文。要做好這一點，需要將組織目標和背景轉化為人工智能的明確方向。這是從即時工程到目標工程的轉變，人們關注意圖、結果和約束以獲得更高質量的結果。但在不久的將來，跨工具和工作流程深度連接的人工智能原生工具將開始通過為人們帶來上下文而不是相反來減輕這種負擔。這些人工智能係統已經了解組織、記住項目、知道什麼信息最重要，並主動提供支持，而不是等待被詢問。

當這種情況發生時，人工智能將不再讓更多內容充斥工作場所，而是開始用於更高價值的工作，例如更深入的思考、更敏銳的溝通、更大的創造力和更好的決策。結果不僅是更快的輸出，而且是更快的結果。這是更明智、更有影響力的工作，可以推動整個組織向前發展。

商業領袖的行動項目

為了解決人工智能生產力悖論，組織需要關注環境，而不僅僅是能力。這意味著為人們提供正確的培訓和工具，以創造更高質量、更有意義的工作。

• 找出人工智能未得到充分利用的差距。幫助人們超越表面任務，並確定人工智能可以通過支持創新、批判性思維和創造性解決問題來增加戰略價值。
• 培訓人員有效指導人工智能。幫助團隊培養目標工程技能。培訓他們如何清楚地定義問題、提供相關背景並闡明意圖、期望的結果和約束。人工智能的價值取決於它所提供的信息的質量以及它所努力實現的目標的清晰度。
• 投資適合您的組織知識和環境的人工智能。選擇旨在與公司的數據、工具和工作流程集成的系統，以便輸出真實、相關並與實際工作保持一致。通用人工智能不僅會產生通用結果，還會產生通用結果。它經常產生錯誤的結果。
• 重新關註生產力目標。衡量成功的標準不是產出量，而是實現實際業務目標。真正的生產力意味著更少的噪音、更清晰的思維和出色的工作。

當上下文和清晰度與更智能的原生工具相遇時，人工智能將不再助長生產力悖論，而是開始解決它。

這只是塑造人工智能原生工作基礎的趨勢之一。探索2026 年 AI 候選名單中的所有三個：定義 AI 原生生產力的下一個時代的 3 個趨勢。