AI 莫得让咱们更圣洁——HBR 权衡读后感

轮廓

Aruna Ranganathan 和 Xingqi Maggie Ye 在《哈佛交易挑剔》发表过一篇针对一家科技公司、为期八个月的追踪权衡[1]。论断很反直观：AI 并莫得减少责任量，而是把责任「高度浓缩」了。咱们常以为「AI 能帮咱们干活，这么就能早点放工」，执行是产出变密、节拍变紧，东谈主更容易酿成高速旋转的陀螺。

主要内容1. 高成果现象下的「多线程」与想法损耗

以前写一段代码、作念一个决策，耀目力相对麇集在一个点上。

有了 AI 之后，好多东谈主初始并行贬责：这边让 Copilot 跑逻辑，那处回邮件，同期开多个对话框让 AI 生成不同决策。

名义上是「超等枭雄」，本体是任务切换通常，开云app官方在线入口想法损耗通常比单纯干活更大。

2. 「垃圾技术」隐没，缓冲带也没了

畴昔等编译、等上传、两场会议之间的十几分钟，深广会发愣、接杯水或和共事聊两句。

这些被称为「非分娩性技术」的碎屑，其实是面容缓冲。

当前 AI 几秒就能给响应，咱们容易以为「别铺张，开云再下一条提示」——午休、放工前几分钟王人被填满，责任像空气相通填满通盘破绽。

3. 职责彭胀（Scope Creep）

AI 带来「我什么王人能作念少量」的错觉：原来是要领员的活，居品也想插一手；以前因太费时而放弃的事，当前以为「AI 能作念就趁便作念了」。

截止是自发背上更重的担子，承担超出本职的任务，职责延长让产出看起来惊东谈主，底色却是抓续尴尬。

反想：何如建造「AI 边界感」

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读完后有一个直不雅比方：咱们像是在踩「AI 跑步机」——跑得越快，跑步机转得越快。

若不想过载颠仆，需要主动划清边界：

警惕「趁便」心态：AI 能作念，不代表必须当前就作念。

强制留白：把发愣、接水、漫谈的技术还给我方，别让 AI 提示占满通盘间隙。

质料大于数目：不要只当 AI 输出的质检员，深度想考才是难以被替代的护城河。

AI 应该是杠杆，而不是套在脖子上的勒绳。

起头：Aruna Ranganathan、Xingqi Maggie Ye，《哈佛交易挑剔》干系权衡（科技公司八个月追踪看望）。

參考資料

一篇针对一家科技公司、为期八个月的追踪权衡:

https://hbr.org/2026/02/ai-doesnt-reduce-work-it-intensifies-it