| 投行分析師讓人工智能(AI)同時跑數據清洗、行業對標和報告初稿,自己只負責審核與決策 。律所合伙人用AI幾分鐘完成過去實習生一整天的盡職調查檢索 。這些已不是想像 。 撰文：港大經管學院創新與資訊管理教授及經濟學教授 童欣、港大經管學院研究助理 傅禹銘 |
據《財富》雜誌報道,Anthropic和OpenAl的頂級工程師,已實現代碼工作100%由AI完成,但他們並未因此失業,而是轉向更高層次的判斷與協調 。AI接管的遠不只編程 。從設計、數據分析到文案撰寫,財務建模,曾需多年訓練才能勝任的執行性工作,正被AI系統性滲透 。 隨AI能力持續進化,我們須面對一個問題: 當執行性工作被大規模接管後,人類與AI的協作關係是甚麼?人類稀缺的能力又是甚麼? 每個人能扮演超級管理者角色 (一)重塑工作形態:從「單打獨鬥」到「一人帶隊」 。在傳統組織中,管理職能集中於少數崗位,多數人承擔執行 。管理者能有效監督的下屬數量有限,管理學中稱為「管理幅度」(span of control) 。這一限制的本質是人際協調的複雜性 。而AI作為下屬,高效且經濟,協調成本遠低於人類團隊,甚至可以搭建層級式結構讓AI管理AI,使一個人的有效管理幅度被大幅拓展 。 這意味著當執行性工作被大量委託給AI,每個人都能扮演「超級管理者」角色:向AI定義目標、拆解任務、審核產出,給出反饋 。工作的基本單元不再是「一個人完成一項任務」,而是「一個人帶領一組AI完成一組任務」 。 委派、協調、評估、迭代,這些過去主要由管理者承擔的能力,正在成為先行一步的知識工作者的日常操作 。哈佛大學經濟學家Weidmann Xu Deming (2025)的實驗發現,領導者管理AI團隊的表現與其管理人類團隊的能力高度相關:好的領導者在兩種情境下都展現出一致的行為模式:提出更多問題,更頻繁地對話,更傾向於說「我們」而非「我」 。 沃頓商學院教授Ethan Mollick也曾指出,在AI時代真正稀缺的將不再是執行本身,而是清楚知道要甚麼、能否判斷好壞,並把這些標準表達清楚的能力 。那些長期被輕視的所謂「軟技能」,正在重新顯示出它們重要的一面 。 香港的教育傳統中,英語環境、通識訓練和跨文化溝通的經驗,為這類能力提供了一定的土壤 。而當生成式AI把價值創造的重心從執行投入轉向判斷與協調時,這些能力的權重只會繼續上升 。對香港而言,這意味著它在人才結構上的特點,即國際化,重溝通、習慣處理模糊性,有可能在AI時代被進一步放大為真正的競爭優勢 。但優勢不會自動兌現,它需要被有意識地識別和強化:否則,只是一張沉睡的底牌 。 (二)結語 。AI正在深刻改變工作的結構 。先行者已經在這樣做,而隨工具門檻持續降低,每一個知識工作者都有潛力從「執行者」轉變為「管理者」 。未來最有價值的勞動者,未必是事必躬親的人,而是能夠搭建正確系統的人 。 這種轉變不需要等待 。如果你已用ChatGPT或Claude回答過問題,下一步不妨試試把一項完整的工作任務交給它:讓它幫你完成一個流程,然後把精力放在審核和判斷上 。你會發現,「管理AI」比想像中更接近你已擅長的事 。 |