諾貝爾經濟學獎得主羅伯特·索洛曾提出生產率悖論(Productivity Paradox)，他諷刺道，"到處都可以看到計算機時代,只有生產率統計除外。"即信息技術革命如火如荼，但產出績效卻并不顯著。

此前麻省理工大學教授Brynjolfsson等在《人工智能和現代生產率悖論：期望和統計的落差》（Artificial Intelligence and the modern productivity paradox: a clash of expectations and statistics)中對這個想象做了四種解釋：期望錯誤；測量不準；人工智能利益分配不公；實施滯后。

4月23日，中歐國際工商學院管理學副教授李爾成在上海管理科學論壇中歐國際工商學院分論壇“迎接數字化時代的變革”上重點分析了第四個解釋，探討企業如何重新設計，人力資源如何重新調整才能與技術最佳匹配？

數字化大潮洶涌，企業究竟要如何有效實施，真正提升生產效率？

“在歷史中，電力還有計算機技術推出后，實際上曾短暫的出現了生產效率下降，要過10-20年才真正提升了各行各業的生產效率。這給企業的啟示是，不是一定要想盡辦法獲得市場中最新的技術，而是要考慮整體組織的設計，人力資源的相關舉措，怎么樣能讓這個技術發揮出最大的效用。”李爾成分析道。

簡單而言，李爾成認為，想要在數字化浪潮中成為最終的贏家，重心并不是想方設法獲得市場上的最新技術，而是怎樣重新嫁接內部的架構，真正為消費者，也為員工創造價值。

要建立起什么樣的經濟學模型可以幫助工作崗位的重新設計？人在這樣一個數字化時代中到底有了什么樣新的含義？

“為了回答這個問題，我可能要借用一下有一定歷史的經典理論——崗位特點理論。這個理論的兩位研究者在八十年代看到生產加工型行業轉移到服務行業的大潮，他們希望知道工作崗位本身的設計如何起到激勵員工的作用。這個理論在目前從服務行業轉移到數字化的趨勢中也有借鑒意義。如果借用這個模型，我們要問的關鍵問題即怎樣用高科技來激勵員工？在深入研究后，我們發現中國與西方的環境實際存在差異。中國的員工往往對高科技持更加歡迎的態度，數字化的工作可能在中國面臨的壓力不像西方那么大。”李爾成說道。

在數字化過程中，會涉及到崗位不同的側重點。李爾成重點講解了幾個關鍵，第一是在未來工作崗位任務設計中仍要牢記人的本性，讓工作本身對員工來說有學習進步的機會。人類本性希望有學習的機會，希望工作能有一些豐富多彩的變化部分。第二項“任務的完整性”和“第三項任務的重要性”，這兩條可以歸結為一個關鍵詞即意義，員工想知道自己崗位的意義在哪里。

“在考慮怎樣設計數字化轉型時，企業必須要問的一個問題：有一些工作任務被機器拿走了，是不是一些工作的意義也被機器拿走了？如果發生這樣的情況，你必須要引起注意、謹慎。”李爾成提醒道。

對于一些企業數字化的效果不好，李爾成分享研究發現，“原因在于人的自主性完全喪失了，所有的決策完全由機器來做。我們要知道沒有任何技術是完美的，機器的決策也可能出錯。所以大家一定要注意保持人的自主性，人仍然要作為一個決策的參與者。”

最后，工作中反饋由誰給出，是不是機器在給予反饋，在工作中是否仍然存在比較健康、良性的人際互動？李爾成認為，“在數字化過程中進行崗位重新設計時，核心要牢記不能忘記員工，包括員工的技能學習，員工的價值創造。如果能夠牢記員工，以人為本，客觀上這樣一個高科技就能實現更好的績效，帶來創新，甚至使得整個人力資本價值更高。我認為真正的數字化是把機器最好的部分和人類最好的部分兩者相結合。”

對于數字化過程的深度理解，李爾成提出三個有趣的研究方向。

第一關于數字化與道德倫理，李爾成發現人工智能技術實際上會對一些員工產生負面影響，所以在這方面必須要開展一些研究，探索將來怎樣能夠預防傷害員工的情況。

第二個是數字化后工作崗位是不是就減少了？“在2022年最新的研究報告中，我們發現數字化并沒有顯著造成工作崗位的流失。實際上目前為止發生的是高科技改變了工作崗位的內容。有些企業展開數字化以后，可能會有一些做傳統業務的員工離職了，但與此同時，由于數字化帶來的新業務、新業態，企業又要招募一些新的崗位和工人，所以說它是一個取代的效用。總體來說崗位實際上沒有減少。”李爾成回答道。

同時，李爾成強調，“任務發生了轉變，所以培訓至關重要。從可見的未來來講，很多崗位并不是說會消失，而是內容發生了轉變，所以我覺得這實際上要將其當做一種機會，對自己培訓以為未來做更好的準備。”

第三個，在人力資源，如人才遴選，是真人HR經理還是AI效果更好？李爾成分享在現實當中的一些觀察，他發現一個現象是依賴AI做人才遴選，結果設計本身的缺陷就造成了對女性員工的歧視。