Shopify的AI整合：績效評估的新範式.
目錄
重要亮點
- Shopify 首席執行官 Tobi Lütke 要求員工在尋求額外資源之前，必須證明 AI 無法完成他們的任務，改變了員工評估的格局。
- 將 AI 整合進績效評估中，讓人資專業人員在快速演變的工具中對測量指標產生質疑。
- 專家建議轉向以產出為基礎的指標，並評估技能應用的靈活性，因為公司逐步適應 AI 對工作角色和生產力的影響。
介紹
在快速發展的科技世界中，問題不再是人工智慧 (AI) 是否能做成一項工作，而是它如何重新定義工作的本質。2025 年 3 月，Shopify 的首席執行官 Tobi Lütke 在 X（前稱 Twitter）上發表一則備忘錄，公佈了公司績效評估方法的變革。員工現在必須證明 AI 不能完成他們的任務，然後才能尋求額外的資源。這項政策將 AI 推向了聚光燈下——不僅僅是一種提升效率的工具，還成為工作角色中的一項關鍵能力。隨著加拿大的人資專業人員面對這些變化，在 AI 主導的時代裡，對於衡量員工表現的啟示暗示著傳統工作指標的重新評估。
轉變的典範：AI 在績效評估中的角色
將 AI 整合到日常業務運營中不僅僅是一種新興趨勢，而是像 Shopify 這樣的公司的戰略必要性。該備忘錄展示了一項關鍵變革：AI 不再是可選的；它已經與許多工作的核心功能交織在一起。Shopify 在項目原型設計中對 AI 使用的探索凸顯了對創新的承諾，同時為績效評估創造了一個新的基準。
改變測量的挑戰
正如 Ivey 商學院的戰略助理教授 Dilan Eren 所強調的，傳統的生產力基準正在變得過時。通常，組織根據產出來衡量績效——在特定時間內完成的任務總數。雖然這一指標仍然有效，但卻有簡化人員與 AI 技術之間複雜互動的風險。
以產出為驅動的指標
人資領導者對 AI 技術的即刻回應往往導致對績效的量化測量方法。關鍵考慮因素包括：
- 速度：評估任務完成的速度，考慮 AI 的貢獻。
- 數量：在設定期間內執行的任務總數和完成的項目數量。
然而，Eren 強調，這一焦點必須得到謹慎平衡，以避免忽視定性指標，尤其是在整合新技術時。
擴展技能：AI 在專業發展中的角色
Eren 的一個特別引人入勝的見解是 AI 工具擴展現有員工能力的潛力。公司可以通過利用 AI，使當前員工承擔更多多樣化的項目，而不是僱用新的專家。
通過 AI 提升技能
這個「技能擴展」的概念對面對客戶的角色尤為重要，因為靈活性至關重要。擁有合適 AI 工具的員工可以迅速適應不同的專案需求，而不必依賴外部專家。
案例研究：Shopify 的 GSD 項目 Shopify 的內部「Get Shit Done」(GSD) 項目是一項旨在通過 AI 實驗促進創新文化的倡議。通過強調實驗而非立即成功，Shopify 不僅僅是部署 AI 工具，而是在培養一種重視創造力和適應力的環境。
「AI 可以作為一種力量倍增器，讓當前員工能夠滿足多元的客戶期望，而無需僱用額外的專家。」－ Dilan Eren
重視過程而非結果
Eren 提出，組織應該重新調整他們的框架，專注於員工如何將 AI 整合到自己的工作中，而不僅僅是他們產出的結果。以過程為導向的指標可以提供關於 AI 技術適應和探索的見解，從而導致對績效有更細緻的理解。
- 結構化的 AI 沙盒會議：組織可能考慮為員工提供專門的時間以無壓力地實驗 AI。
- 集體探索：鼓勵在這些會議中團隊合作，能夠培養一種重視分享想法和從失敗中學習的文化。
解決員工擔憂：對 AI 的恐懼與抵抗
過渡到 AI 整合的工作場所不僅僅是一項後勤挑戰；它還引發了員工的情感反應。了解這些情緒對於人資領導者在推動 AI 採用時至關重要。
管理情感與文化調整
Eren 強調了一個觀點，即某些員工對 AI 可能持有的猶豫。領導層必須有效溝通，以確保員工相信 AI 不會取代他們的工作，而是作為對他們現有技能的增強。關鍵策略包括：
- 透明的溝通：清晰地說明整合 AI 的原因，並解決潛在的恐懼，例如工作流失。
- 通過實例提供保證：展示 AI 成功增強人類工作的案例，而不是使其過時。
導航世代觀點
面對技術採用可能存在的初級與高級員工之間的衝突經驗，世代間的分歧可能會浮現。年輕員工通常較擅長數位工具，可能比其資深同事更容易接受 AI。
「我們看到資深員工可能對使用技術工具更抗拒或能力不足，而年輕員工通常擁有技能和願意接觸 AI。」－ Dilan Eren
人資專業人員在架起這種鴻溝、促進相互學習與合作的環境中，扮演著至關重要的角色。
對人資領導者的建議
為了抓住 AI 帶來的機會，人資領導者可以實施幾項專注於技能評估和提升工作場所動力的戰略舉措。
實施 AI 技能評估
隨著像 Shopify 這樣的公司在各種角色中優先考慮使用 AI，人資部門應考慮以下步驟：
- 評估角色的靈活性：制定指標，不僅評估任務完成度，還評估員工利用 AI 工具擴展技能的能力。
- 設計協作學習機會：創建結構化的導師計劃，利用 AI 保證知識分享，減少員工的孤立感。
創建實驗文化
鼓勵接受實驗作為創新途徑的文化至關重要。人資應倡導建立空間，讓員工可以在不害怕失敗的情況下探索 AI 工具，這與 Shopify 的 GSD 風格相符。
解決知識孤島
在 AI 主導的工作場所，形成知識孤島的風險是一項必須主動解決的挑戰。人資可以促進合作和溝通：
- 結構化的反饋機制：建立論壇，讓員工分享見解和討論與 AI 整合相關的挑戰。
- 持續學習計劃：定期的培訓會幫助員工保持對 AI 進步的了解，並分享他們使用這些工具的經驗。
結論
將 AI 整合進 Shopify 的績效評估為加拿大及其他地方的公司樹立了先例。隨著組織適應這一新的典範，人資專業人員需重新評估和定義能夠完整捕捉 AI 驅動環境中工作的表現指標。專注於結果與過程、促進實驗文化、解決員工擔憂，有助於培養出更敏捷、創新及未來就緒的工作團隊。未來的路徑涉及利用 AI，不僅作為生產力工具，更作為工作角色、團隊動態及企業文化演變的關鍵元素。
常見問題
問：公司如何開始用 AI 指標衡量員工績效？
答：公司應先整合以產出為基礎的指標和定性評估，包括評估任務完成的速度，以及員工對 AI 工具的靈活性和適應性。
問：有哪些策略可以減輕員工對 AI 的恐懼？
答：透明地溝通 AI 整合的目的，展示 AI 與人類工作成功合作的案例，並重點培訓可以幫助減少擔憂。
問：人資如何促進員工之間的知識分享？
答：人資可以實施結構化的導師計劃，通過反饋會議鼓勵合作，並提供定期培訓以確保持續的溝通和分享與 AI 工具相關的見解。
問：實驗在將 AI 整合到工作場所以及何種？
答：實驗對於創新至關重要。公司應創造安全的環境，例如結構化的 AI 沙盒會議，讓員工可以在不承受立即結果壓力的情況下探索新技術。
問：AI 可能如何改變組織內的傳統導師結構？
答：隨著各種角色普遍使用 AI，導師結構可能需要適應以促進知識分享與協同學習，防止孤立並培養持續學習的社群。
