投身职场之初，你的初衷或许是教学、编程、写作或设计。然而，在人工智能（AI）的渗透与应用压力下，你磨练技艺的时间被压缩，转而将精力投入到管理那些原本由你亲自完成工作的技术上。
对许多专业人士而言，这意味着他们正成为“智能体”的监督者：设定预期、分配任务、评估绩效、要求修改并在出错时干预。另一些人则需审核源源不断的AI生成内容，并为最终交付负责。恭喜你，你已成为一名管理者——只不过，既无相应头衔，也无加薪。
“AI将把每个人变成管理者”的观点已流传许久，各大公司正据此构建业务体系。Salesforce本月早些时候推出“即插即用型智能体”，涵盖销售、客服及内部运营等领域，并提供教导智能体了解业务、协调工作及提升性能的工具。印度IT服务公司Wipro首席技术官Sandhya Arun表示，AI应用使该公司生产力提升相当于20,000名工人的水平，她展望了“一位工程师管理一群智能体”的未来。在AI初创公司Daytona，首席执行官Ivan Burazin透露，其16名工程师平均每人管理5个AI智能体，公司内部已无人直接编写代码。
对部分工作者而言，管理数字劳动力成为新的职场优势：“我不是被AI取代，我是AI的统治者。”但对许多本意追求技术路线的软件工程师来说，成为机器管理者并非初衷。
Sinda Khenine加入家电制造商Electrolux担任软件及AI工程师，是因为她想构建事物。如今，她大部分时间都在管理负责构建的系统。智能体让她能产出更多代码并独自经营AI业务，但这意味着她花在工程工作上的时间减少，转而用于选择模型、提供上下文、设定边界、审查成果及整合输出。Khenine表示：“精力更多集中在协调本身，而非首要工程问题。”她还指出，管理智能体比管理人类更复杂，需要大量前期设置且监督永不停止：“这是一个循环，需监控结果、查看进度，决定重跑还是完成任务。”
自由职业技术撰稿人Mari Nnanna估计，她将20%到30%的工作时间用于管理智能体。她说：“这突然变成了一项必备技能。”尽管智能体能加速文档搜索或解释陌生材料，但若缺乏引导，会产生“太多错误”。为避免牺牲准确性，监督AI已成为她工作不可避免的一部分。
这种转变不仅限于技术人员。产品营销顾问Patricia Diaz-Hymes约花费30%的时间监督AI：“这确实像管理工作。我给智能体起名、配置参数，试图以人性化方式与之交流。”她通过定义明确任务、解释未达标原因来训练智能体，而非简单要求重试。例如，她的策略智能体Atlas曾因起草寻求共识而非诊断客户问题的清单而被纠正，此后未再犯同样错误。Diaz-Hymes认为，营销人员的更大角色将是定义何为优秀工作，并将判断力融入AI系统。“监督只是我们目前所处的一个有趣中间阶段。”
并非所有人都自愿或自认有能力胜任这一角色。一位在中国大学任教的美国教授匿名表示，尽管对技术持怀疑态度且无特殊培训，她仍被要求在课堂上管理AI：既要训练学生使用，又要确保不用于作业，还要教导“伦理”使用，尽管无人明确界定其含义。她说：“这就堆到了我头上，因为没人知道如何使用它、它为何有用，或它实际上会做什么。”
波士顿咨询公司（BCG）针对近12,000名员工的全球调查显示，47%的人表示花在管理和指导AI上的时间多于自己从事的工作；67%的人表示AI接管了简单任务，使他们面临更复杂的工作。换言之，AI承担了更多执行工作，却将判断、责任和监督留给了人类。
BCG报告合著者David Martin指出，软件工程师和营销人员等职业面临压倒性的智能体监督工作量，导致“大脑疲劳”。他说：“这些是历史上不是管理者，但现在感觉必须进行管理的人。他们必须告诉智能体做什么、评判工作并对结果负责，这是一种需培养的新‘肌肉’。”
新职责的到来速度快于培训进展。BCG调查中，72%的受访者表示AI显著改变了技能要求，但仅36%的人认为自己接受了足够培训。Martin表示，随着更多工人使用AI，这一比例在后续调查中保持不变，且现有培训多为通用课堂导向，缺乏实际任务中的判断力培养。
此外，员工承担更多管理责任，头衔和薪资却往往未能同步增长。人力资源分析公司Visier即将发布的数据显示，54%的美国全职受访员工表示过去两年中角色因AI发生重大变化，其中仅17%获得晋升。Visier高级研究员Andrea Derler指出，独立贡献者越来越多地从事“管理活动”，却无传统管理职位的正式认可。凯洛格管理学院此前基于Visier数据的研究发现，同一公司中，独立贡献者平均收入比团队领导者低约33%。Derler说：“如果你是人的管理者，你享有经济优势；如果你是在管理智能体，对你来说一切照旧。”
薪酬软件公司Syndio首席执行官Maria Colacurcio表示，她“百分之百”看到独立贡献者承担起治理智能体的“轻量级管理”职责：“如果我负责向五个智能体分配工作、评估绩效、纠正错误并为产出负责，那我到底还算什么独立贡献者？”虽然员工可能因智能体带来的额外产出受益，但这并不总是转化为认可：经理们知晓涉及AI时，可能会贬低员工贡献。
Colacurcio指出，公司主要在现有组织结构上叠加智能体，期望员工在不充分准备或缺乏认可的情况下吸收额外责任。一些公司正在探索奖励有效管理智能体的方式，如安永（Ernst & Young）正向展示所需人类技能的员工发放1亿美元奖金。Colacurcio预计，若公司开始奖励此类工作，资金将通过奖金而非提高基本工资发放。她说：“管理智能体是一项独立的技能集，公司尚未为此提供培训或支付费用，我认为他们应该这样做。”就目前而言，员工获得了更多责任——除此之外别无其他。