As AI revolutionises work, get ready for the ‘great compression’ | 随着人工智能革新工作方式，准备迎接“巨大压缩”
**人工智能（AI）不仅会取代低级岗位，更引发了职业阶梯的“压缩”现象，使得新手与老手之间的差距缩小。**通过快速普及基础技能，AI让新手几个月的工作表现可以与经验丰富的专业人士相媲美，打破了传统的经验与能力之间的关联。这一“巨大压缩”对组织结构提出了重新设计的需求，因为以往的等级制度建立在经验带来专业能力的基础上，现在变得不再适用。
多项研究显示，AI提高了整体绩效，但表现不均。以一家财富500强公司为例，底层20%的员工生产力提升超过35%，中间层员工增长有限，而顶尖员工几乎没有变化。同时，员工的学习曲线也被压缩，工作三个月的员工表现已接近一年经验者的水平。这导致绩效差异缩小，低端员工的表现向平均水平靠拢，形成了一个较为稳定的“中间带”。
类似的效果也在日本出租车司机中观察到。AI导航系统减少了司机寻找乘客的时间，低技能司机的效率提高约7%，而经验丰富的司机变化不大甚至略有下降。这进一步缩小了新手与老手之间的生产力差距，显示出AI对职业结构和绩效分布产生了深远影响。
via SCMP Full Text Feed
**人工智能（AI）不仅会取代低级岗位，更引发了职业阶梯的“压缩”现象，使得新手与老手之间的差距缩小。**通过快速普及基础技能，AI让新手几个月的工作表现可以与经验丰富的专业人士相媲美，打破了传统的经验与能力之间的关联。这一“巨大压缩”对组织结构提出了重新设计的需求，因为以往的等级制度建立在经验带来专业能力的基础上，现在变得不再适用。
多项研究显示，AI提高了整体绩效，但表现不均。以一家财富500强公司为例，底层20%的员工生产力提升超过35%，中间层员工增长有限，而顶尖员工几乎没有变化。同时，员工的学习曲线也被压缩，工作三个月的员工表现已接近一年经验者的水平。这导致绩效差异缩小，低端员工的表现向平均水平靠拢，形成了一个较为稳定的“中间带”。
类似的效果也在日本出租车司机中观察到。AI导航系统减少了司机寻找乘客的时间，低技能司机的效率提高约7%，而经验丰富的司机变化不大甚至略有下降。这进一步缩小了新手与老手之间的生产力差距，显示出AI对职业结构和绩效分布产生了深远影响。
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