打工人把AI用成了表演 48%的人承认自己夸大了

年初的判断是AI用得少就是没跟上，到了6月风向反过来，大厂开始算AI的回报率，员工却发现这道题比原来更难答。考核口径换了，以前看用量排行榜，现在看交付里有没有AI含量，于是每个人都得想办法证明自己在用。一份商业情报公司的调查给了个数字，1000名美国全职员工里，48%承认向同事或上级夸大了自己的AI使用频率或专业知识。这道题从用量换成了交付，难度其实上去了。

推动这轮变化的，是芯片厂CEO黄仁勋年初的一句话，如果一名年薪50万美元的工程师，一年的算力消耗不到25万美元，会令他深感不安。这句话带起了把算力烧到上限的风潮，所有人都在烧，用得少了好像就是工作没做到位。等到大厂自己烧不起、开始追问回报，焦虑没降反而更高，因为证明提效比证明使用更难。焦虑没降下来，只是换了个方向继续发酵。这类操作在内部一度被当成标准答案。

杭州一家电商公司的产品运营李昭把这段经历讲得很细。三月到五月是真卷，组里有用量排行，行政每周导出数据发到群里，有人说自己的办法是睡前让AI写全年规划，跑完也不看。四月她的做法是让AI把老板半小时的会议录音转成文字，六月这条被写成了搭建语音信息结构化流程，还被评为AI应用的优秀案例。这套并行做法，靠的是流程设计而不是熟练度。新的考核线一落地，做法就跟着换了。

同一份工作里真正省下来的时间是另一笔账。上周四十多条客服投诉，她让AI按问题分类，十分钟出了一张表，整理会议纪要也是开完会大家刚走到工位，她的纪要已经发群里了。她后来摸索出一套并行做法，左边屏幕跑AI，右边屏幕干活，方案类的活把需求丢进去等框架，跑第一块的时候写第二块的要求，回头检查第一块结果，顺手细化第三部分。考核一旦变形，行为就会跟着变形。

北京一家互联网大厂的产品经理李默遇到的则是另一种压力。三四月领导找他谈，说不会写代码的产品经理很快就会被淘汰，要求简单需求尽量自己解决。他确实动手写过一些小demo和UI设计，交给研发的同事还得重新改一遍，等于他写得再热闹，末尾还是人家兜底。六月之后换了汇报线，新Leader把AI产出和提效的考核细化，他就把需求反馈、市场调研、产品框架全写成可复用的流程模块。

深圳做活动策划的小楠那家公司在AI使用率不到70%的情况下要扣20%绩效，起初效果是真的，一份活动策划方案以前要三天，现在一天能出初稿。慢慢就变了味道，公司内部办起AI比赛，比谁覆盖更多工作场景、搭出更多流程模块，能证明自己打通了某个环节就算成果。山西一家一百多人的软件开发公司里，六十多岁的老板把AI当成年度战略，结果是AI占比从30%一路卷到80%。这部分工作量，是没人写进 KPI 的。

真正扎手的地方在于这套系统带来的额外工作量。有人用AI快速生成活动方案配上精美的PPT去汇报，老板看完很满意，立刻让下面的人推进，执行阶段才发现方案里不少漏洞没考虑进去，末尾还是靠人一点点补。更绕的是AI反过来还会制造修改量，领导自己看完方案还会交给AI审一遍，AI提出一大堆意见，有些有价值，有些不符合实情，团队得逐条检查解释。把方向掰回来，比继续加速要难得多。

这套表演并不是全无价值。AI在写代码和写文档这两件事上确实省时间，方案类、纪要类、分类类的活也是真实的效率提升。问题出在方向上，AI一旦被当成考核工具，最先被挤掉的是真实产出，最先被生产出来的是可展示的过程数据。对职场人来说，可落地的做法是把AI用在真省时间的地方，凡是AI给出的数字都必须自己核一遍。把方向掰回来，比继续加速要难得多。把方向掰回真实产出，靠的仍然是清醒的判断。

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