诺贝尔经济学奖得主罗伯特·索洛曾提出生产率悖论(Productivity Paradox)，他讽刺道，"到处都可以看到计算机时代,只有生产率统计除外。"即信息技术革命如火如荼，但产出绩效却并不显著。

此前麻省理工大学教授Brynjolfsson等在《人工智能和现代生产率悖论：期望和统计的落差》（Artificial Intelligence and the modern productivity paradox: a clash of expectations and statistics)中对这个想象做了四种解释：期望错误；测量不准；人工智能利益分配不公；实施滞后。

4月23日，中欧国际工商学院管理学副教授李尔成在上海管理科学论坛中欧国际工商学院分论坛“迎接数字化时代的变革”上重点分析了第四个解释，探讨企业如何重新设计，人力资源如何重新调整才能与技术最佳匹配？

数字化大潮汹涌，企业究竟要如何有效实施，真正提升生产效率？

“在历史中，电力还有计算机技术推出后，实际上曾短暂的出现了生产效率下降，要过10-20年才真正提升了各行各业的生产效率。这给企业的启示是，不是一定要想尽办法获得市场中最新的技术，而是要考虑整体组织的设计，人力资源的相关举措，怎么样能让这个技术发挥出最大的效用。”李尔成分析道。

简单而言，李尔成认为，想要在数字化浪潮中成为最终的赢家，重心并不是想方设法获得市场上的最新技术，而是怎样重新嫁接内部的架构，真正为消费者，也为员工创造价值。

要建立起什么样的经济学模型可以帮助工作岗位的重新设计？人在这样一个数字化时代中到底有了什么样新的含义？

“为了回答这个问题，我可能要借用一下有一定历史的经典理论——岗位特点理论。这个理论的两位研究者在八十年代看到生产加工型行业转移到服务行业的大潮，他们希望知道工作岗位本身的设计如何起到激励员工的作用。这个理论在目前从服务行业转移到数字化的趋势中也有借鉴意义。如果借用这个模型，我们要问的关键问题即怎样用高科技来激励员工？在深入研究后，我们发现中国与西方的环境实际存在差异。中国的员工往往对高科技持更加欢迎的态度，数字化的工作可能在中国面临的压力不像西方那么大。”李尔成说道。

在数字化过程中，会涉及到岗位不同的侧重点。李尔成重点讲解了几个关键，第一是在未来工作岗位任务设计中仍要牢记人的本性，让工作本身对员工来说有学习进步的机会。人类本性希望有学习的机会，希望工作能有一些丰富多彩的变化部分。第二项“任务的完整性”和“第三项任务的重要性”，这两条可以归结为一个关键词即意义，员工想知道自己岗位的意义在哪里。

“在考虑怎样设计数字化转型时，企业必须要问的一个问题：有一些工作任务被机器拿走了，是不是一些工作的意义也被机器拿走了？如果发生这样的情况，你必须要引起注意、谨慎。”李尔成提醒道。

对于一些企业数字化的效果不好，李尔成分享研究发现，“原因在于人的自主性完全丧失了，所有的决策完全由机器来做。我们要知道没有任何技术是完美的，机器的决策也可能出错。所以大家一定要注意保持人的自主性，人仍然要作为一个决策的参与者。”

最后，工作中反馈由谁给出，是不是机器在给予反馈，在工作中是否仍然存在比较健康、良性的人际互动？李尔成认为，“在数字化过程中进行岗位重新设计时，核心要牢记不能忘记员工，包括员工的技能学习，员工的价值创造。如果能够牢记员工，以人为本，客观上这样一个高科技就能实现更好的绩效，带来创新，甚至使得整个人力资本价值更高。我认为真正的数字化是把机器最好的部分和人类最好的部分两者相结合。”

对于数字化过程的深度理解，李尔成提出三个有趣的研究方向。

第一关于数字化与道德伦理，李尔成发现人工智能技术实际上会对一些员工产生负面影响，所以在这方面必须要开展一些研究，探索将来怎样能够预防伤害员工的情况。

第二个是数字化后工作岗位是不是就减少了？“在2022年最新的研究报告中，我们发现数字化并没有显著造成工作岗位的流失。实际上目前为止发生的是高科技改变了工作岗位的内容。有些企业展开数字化以后，可能会有一些做传统业务的员工离职了，但与此同时，由于数字化带来的新业务、新业态，企业又要招募一些新的岗位和工人，所以说它是一个取代的效用。总体来说岗位实际上没有减少。”李尔成回答道。

同时，李尔成强调，“任务发生了转变，所以培训至关重要。从可见的未来来讲，很多岗位并不是说会消失，而是内容发生了转变，所以我觉得这实际上要将其当做一种机会，对自己培训以为未来做更好的准备。”

第三个，在人力资源，如人才遴选，是真人HR经理还是AI效果更好？李尔成分享在现实当中的一些观察，他发现一个现象是依赖AI做人才遴选，结果设计本身的缺陷就造成了对女性员工的歧视。