关键要点
单纯的生产力提升不会自动转化为更低的成本或更优的绩效。领导者需要从根本上重新思考工作、角色与架构，将聚焦从部署 AI 转向重塑组织运作方式。
未被重新导向的产能，无法转化为价值。 人工智能能创造更多产出，但若无审慎选择，这些额外产能只会被现有复杂性所吸收，而非降低成本。
缺乏简化的加速会适得其反。 将人工智能叠加在碎片化流程上，虽能加快活动速度，却无法消除低价值工作、审批环节或重复劳动。
运营模式的重构才是关键突破口。 真正的效益源于重新定义角色、决策权与工作流程——在数字化之前先剔除不
CEO们正承受着双重压力：既要推动增长，又要严格控制成本。BCG 最新研究显示，成本管理已成为 CEO 们第二大压力来源，仅次于实现增长目标。人工智能与自动化技术本可同时应对这两大挑战，但现实往往并非如此。
AI 使组织能够产出更多、响应更快并提升服务水平。但在大多数情况下，这种能力并未得到战略性重新部署，因为工作的底层结构依然如故。即便能力增长，流程步骤、管理层级、审批环节及其他形式的阻力依然存在。尽管投入巨大，许多企业发现其成本基础并未改变，甚至因新增技术负担而有所上升。
要解决这一挑战，CEO 必须将人工智能驱动的产能转化为更低的成本和更高的绩效，释放出支持增长所需的财务资源。前进的方向是将人工智能部署与关于工作、角色和结构的审慎选择相结合。
从生产力到绩效
成本转型难以持续。随着时间的推移，层级不断叠加，流程逐渐碎片化，权责变得分散，管理成本也随之攀升。工作积压却未得到根本性反思，成本纪律文化开始瓦解。
在压力之下，领导层的注意力会转向最显眼的方面——预算、员工人数、可自由支配支出、短期目标。这些杠杆虽然具体且立竿见影，却未能触及工作的底层结构，使得复杂性随时间不断累积。在这种环境下，引入人工智能往往加速了活动，却未能消除活动本身。
领导者需要深入表面之下，审视决策如何制定、角色如何界定，以及日常运营中包含了多少低价值活动。随着人工智能重塑各类角色，工作的本质正转向更高层次的判断、协调、情商和问题解决能力。领导者需要重新思考哪些工作本应存在，以及这些工作应如何执行。
这意味着要超越加速，走向消除和简化，减少流程中的步骤数量，压缩审核层级，明确决策权，并消除重复劳动。这也意味着重新定义角色，而非简单地削减角色，在流程数字化之前剔除不必要的步骤，并使激励机制和行为与新的工作方式保持一致。
关键问题
将人工智能叠加到现有结构上的组织，只会看到渐进式的收益。而那些将其作为重新设计工作的催化剂的组织，则会在成本和绩效两方面实现持久的改善。为了创造最大价值，CEO 们必须首先提出以下问题：
人工智能在哪些方面提高了产出，却未能减少工作量或成本？以沟通领域为例：AI 可以即时生成内容，但如果协调各方意见、获得审批仍需数日，那么大部分基础工作量并未改变。
当前哪些工作已不再必要？团队是否仍在产出过度优化的成果——过度设计的报告、冗余的分析或多轮审核流程——而这些工作投入的精力远超其创造的价值？
我们在哪些方面加速了复杂性而非消除它？在许多职能中，AI 在提升产出的同时，也扩大了其配套系统。需要管理的内容更多、需要筛选的线索更多、需要维护的代码更多。释放出的产能如何被利用——由谁决定？团队可能将其用于承接额外项目、提升服务水平或扩大业务范围。某些情况下，员工可能只是重新获得了时间。这些结果或许值得期待，但应当源于审慎选择，而非默认结果。
哪些岗位正在被重新定义，而非仅仅被要求承担更多工作？很多时候，岗位并未经历根本性重塑。当 AI 接管常规任务时，员工承担着更高的工作量、更复杂的任务和更大的认知负荷。然而，若缺乏相应的支持调整和期望校准，增加的努力可能无法转化为实际效益。
若没有明确答案，生产力提升将持续被消耗而非转化为价值。对 CEO 而言，这需要将三个鲜少同步推进的议程相互衔接：成本控制、人工智能应用与运营模式重塑。当三者协同发力时，将催生全新格局：通过提升生产力释放的产能被有意识地重新配置，工作流程得以简化，结构性成本被削减，资源重新投入能驱动效率与增长的能力建设。唯有当领导者从根本上重新思考工作方式时，生产力才能转化为持久的竞争优势。
原文链接：https://www.bcg.com/publications/2026/making-ai-productivity-deliver-real-value