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為什么越用軟件“管理”員工,效率反而越低?

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本文來自微信公眾號:瘋了快跑,作者:侯丹,題圖來自:AI生成

前段時間,在國內某辦公軟件大廠的年度發(fā)布會上,我認識了一位辦公軟件代理商。他常年在供應商與大客戶間周旋,聊起行業(yè)現狀時,一句話戳中了痛點:“國內企業(yè)用辦公軟件降本增效,往往連‘人效’和‘事效’都沒分清?!?/strong>

這個話題不算新鮮,甚至有些老套,卻始終值得深究。如今不少企業(yè)斥資采購辦公軟件,最后卻陷入“上了工具、沒見效果”的窘境;更關鍵的是,問題本身已悄然錯位——不是工具不夠先進,而是企業(yè)從一開始就沒想明白:

自己要的究竟是“事效”(Process Efficiency),還是“人效”(Human Efficacy)?

先厘清一個核心分野:事效與人事,根本不是一回事

要談清楚這個問題,得先把兩個概念掰扯明白。它們看似都指向“效率”,內核卻天差地別。

“事效”是工業(yè)時代管理邏輯的數字化延伸,核心是流程、控制與可預測性。

打個比方,它就像為企業(yè)修一條更筆直、紅綠燈更少的高速公路,追求的是事務流轉的速度與可靠性。傳統OA、ERP、財務軟件都屬于這類工具,價值體現在“降本、可控、合規(guī)”——比如簡化報銷流程、統一庫存管理,讓重復的標準化工作少走彎路。

“人效”則是知識經濟時代的必然要求,核心是賦能、激發(fā)與創(chuàng)造性。

它更像給每個員工配了一臺智能引擎加導航系統,目標是提升決策質量與創(chuàng)新速度。協同文檔、知識庫、AI助手都服務于這個邏輯,價值藏在“創(chuàng)新、敏捷、員工成長”里——比如團隊實時共創(chuàng)方案、沉淀隱性經驗,讓個體能力轉化為組織合力。

遺憾的是,當下市場正有意無意地模糊這兩者的邊界。幾乎所有辦公軟件都宣稱“一站式解決所有問題”,結果企業(yè)買到的往往是一艘功能臃腫的“數字航母”,員工真正需要的“輕快快艇”卻不見蹤影。

問題出在哪?廠商的執(zhí)念與企業(yè)的誤區(qū)

這種價值錯位,本質是廠商與企業(yè)的雙重偏差造成的。

廠商的“平臺夢”,模糊了核心價值,辦公軟件廠商的首要訴求,大多是做“企業(yè)級唯一入口”,構建封閉生態(tài)——這是釘釘、企微、飛書等巨頭的共同野心。為了實現這個“平臺夢”,它們往往選擇“大而全”而非“小而精”。

一方面,為了覆蓋更多客戶、擴大市場份額,廠商總在強調產品“全能性”,把事效工具的流程管控、人效工具的協同賦能一股腦塞進平臺。

最終功能越堆越多,卻陷入“大而不精、功能不合”的困境:審批流程里摻著知識庫,會議軟件里綁著工時統計,看似啥都能做,實則哪樣都不精通,根本戳不中企業(yè)的核心需求。

另一方面,行業(yè)同質化早已成了通病。

在競爭紅海里,比起投入資源研發(fā)人效領域的核心技術——比如AI驅動的知識挖掘、適配本土文化的協同模式——“抄作業(yè)”式的功能復刻顯然更快更安全。于是所有產品都堆砌著相似的“文檔+會議+審批”矩陣,卻沒人說清:

這套組合到底是為“標準化事務”服務,還是為“人的創(chuàng)造力”服務?

更關鍵的是,廠商的商業(yè)邏輯天然傾向“管控”而非“賦能”。為了向管理者證明產品價值,它們熱衷于打造酷炫的數據駕駛艙,用曲線、餅圖展示工時、流程速度等可量化指標——這恰恰迎合了管理者對“可控性”的追求。久而久之,軟件里監(jiān)控報表功能越來越強,激發(fā)創(chuàng)新的賦能工具卻越來越弱。

廠商的模糊定位之外,企業(yè)自身的認知偏差更讓問題雪上加霜。

長期以來,國內企業(yè)的管理習慣都是“管控優(yōu)先”。對管理者而言,“數據看板”“流程監(jiān)控”“工時統計”這類事效功能很好理解——它符合傳統管理慣性,效果看得見、摸得著。可“人效提升”的價值,比如員工滿意度、創(chuàng)新想法、決策質量的優(yōu)化,往往是長期、隱性的,沒法用傳統KPI量化。

這種“衡量失能”直接導致了采購錯配:企業(yè)拿著“能不能管控”的舊尺子,去衡量“旨在賦能”的新工具。比如買了協同文檔,卻用“流程完成速度”“成本降低比例”這類事效指標來考核;上了知識庫,卻盯著“文檔更新次數”而非“知識復用率”——既測不準工具價值,也讓本應賦能創(chuàng)新的軟件,變成了新的“管控枷鎖”。

不同企業(yè)的需求本就該天差地別,生產型企業(yè)可能更需要事效工具來規(guī)范供應鏈流程,互聯網公司則更依賴人效工具激發(fā)團隊創(chuàng)意。可現實是,很多企業(yè)根本沒厘清自身需求,就跟風采購“全能平臺”,最后自然是“工具不對路,效率反打折”。

工具異化:當“降本增效”變成“數字表演”

我們近期調研了數十家企業(yè),發(fā)現了一個耐人尋味的悖論:辦公軟件越先進、管控越精細,員工的疲憊感越強,團隊創(chuàng)新效率反而不升反降。

某互聯網公司的運營總監(jiān)說得很直白:“上新協同系統后,它更像個‘數據監(jiān)工’——能追任務耗時、文檔修改次數,連會議發(fā)言時長都算得一清二楚。”

如今團隊做事的第一反應不是“怎么做好”,而是“怎么讓數據好看”:大家都搶著做容易量化、能快速完成的瑣事,那些需要深度思考的戰(zhàn)略性工作,反而沒人愿意碰。

前段時間,有媒體報道,“飛書正在內部員工灰度測試‘個人動態(tài)’功能,在員工開啟訪問權限后,管理者可以看到下屬近期的所有表格、文檔等工作進度,以及面試記錄、差旅記錄等信息。換句話說,在權限范圍內,管理者能清晰地看到員工的工作進度情況。”

我覺得太可怕了。信息過度透明,不亞于職場裸奔,做起事來是很沒有安全感的,更缺乏向心力,這對于一家公司來說,是開管理上的倒車。

在我印象里,飛書主打的是先進的組織,也因此在很多企業(yè)客戶看來,更適合中小型、創(chuàng)新、扁平的年輕企業(yè),但這種高強度的管理模式,讓我覺得非常疑惑。

(當然,我沒有使用過飛書的這些功能,他們好不好,先不先進,我更多是憑網上看到的一些內容,也沒法下定論。)

這就是工具的異化:當企業(yè)用衡量“事效”的指標(工時、流程速度)考核所有工作時,員工必然會優(yōu)先完成“可量化”的任務,犧牲那些“不可量化卻更重要”的價值——比如創(chuàng)造力、團隊默契、深度分析。

說到底,很多辦公軟件不過是把100多年前泰勒的“科學管理”數字化了。

泰勒當年靠掐秒表優(yōu)化流水線動作,如今的軟件靠數據看板監(jiān)控知識工作者——可這套邏輯在創(chuàng)造性工作面前完全失效:一個好創(chuàng)意可能誕生在散步時,沒法填進“工時表”;一次高效的團隊頭腦風暴,也沒法用“發(fā)言時長”來衡量。

更隱蔽的損失是“信任崩塌”。無處不在的監(jiān)控預設了“員工不值得信任”,這種氛圍只會壓抑創(chuàng)新——員工為了合規(guī)要花大量時間填表、寫匯報,為了不犯錯寧愿不嘗試新方法。這些“沉默成本”,遠比軟件節(jié)省的那點流程時間高得多。

AI該扮演什么角色?別再提“替代人”了

當下AI熱潮席卷辦公軟件領域,可很多廠商仍在犯老毛?。喊选癆I替代人力”當賣點。這其實完全搞錯了AI的定位。

“替代論”的邏輯看似誘人——AI能更便宜、更快地完成任務,就該取代人。

但放在復雜的知識工作中,這套思路漏洞百出:一個全AI客服能處理80%的常規(guī)問題,可遇到那20%的復雜、情緒化訴求就會崩潰,反而導致客戶流失;把AI定位成“取代者”,還會引發(fā)員工抵觸,讓技術投資打了水漂。

AI真正的價值,是“延伸人、協助人、激發(fā)人”,而非“替代人”。

它可以是能力的延伸器。AI能7×24小時處理海量數據,彌補人類精力、記憶力的短板;更能讓專家能力“平民化”——初級程序員靠AI助手能寫出更穩(wěn)健的代碼,創(chuàng)意者靠AI設計工具能快速可視化想法,本質是放大每個人的認知能力。

它可以是決策的協作者。AI最擅長的不是做決定,而是推演可能性:它能分析數據、給出多種行動路徑及后果,但最終決策仍需人類融入經驗、倫理和戰(zhàn)略直覺。未來的優(yōu)秀管理者,一定是最會和AI協作的人——懂得提問、解讀結果,再做出智慧判斷。

它還可以是創(chuàng)造的催化劑。創(chuàng)造最難的是“從0到1”,AI能為作家寫開頭、為作曲家推和弦、為科學家提假設,通過生成無數可能性幫人打破思維定式。它不是“創(chuàng)作者”,而是點燃靈感的“火花塞”。

企業(yè)真正要的,并不是“全能工具”

和不少行業(yè)從業(yè)者交流后發(fā)現,企業(yè)客戶其實很“清醒”:他們根本不關心飛書與釘釘誰先發(fā)新功能、誰在互聯網上玩?;弧@些噱頭在決策者(CIO、IT主管、業(yè)務負責人)眼里都是“噪音”。

企業(yè)真正在意的,是投資回報率(ROI)和業(yè)務風險:軟件能不能解決自己的真問題?事效工具能不能真的簡化流程?人效工具能不能真的激發(fā)創(chuàng)新?數據能不能安全互通?

說到底,“降本增效”從來不是買一套“全能平臺”就能實現的。對企業(yè)而言,第一步是想清楚自己要的是“管好事”還是“賦能人”,找對工具的定位;對廠商而言,與其扎堆做“數字航母”、搞功能復刻,不如沉下心打磨核心價值。

能真正解決問題的工具,才會被企業(yè)記住。

本文來自微信公眾號:瘋了快跑,作者:侯丹

本內容為作者獨立觀點,不代表虎嗅立場。未經允許不得轉載,授權事宜請聯系 hezuo@huxiu.com

本文來自虎嗅,原文鏈接:https://www.huxiu.com/article/4754869.html?f=wyxwapp

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