被算法撕裂的薪酬公式

我们长期以来依赖的薪酬管理的底层逻辑，是一个看似坚不可摧的公式：

薪酬 = 劳动时间 × 劳动强度 × 技能系数

这个公式的成立，基于一个基本假设：价值与人力投入高度相关。

但在 AI 高渗透的今天，这个公式已经被撕裂了。

· 张三，使用 AI 工具，一小时完成了一份高质量的年度报告。

· 李四，按照传统流程，耗费了一周时间，也提交了一份类似的报告。

同样产出的结果，该如何支付薪酬？如果简单地按工时付费，李四拿到十倍于张三的薪水，企业是在浪费资源；如果简单地按产出付费，李四的收入可能暴跌，组织恐慌和对抗随之而来。

这不是一个理论争辩，而是每一个企业决策者必须面对的生存困境。

很多人热衷于讨论 AI 带来的 " 十大挑战 "，然后以一句 " 目前没有完美答案 " 结束。但我必须提醒你，企业不能等待完美答案。今天的决策者需要的是实用、可落地的行动框架。

所以我不是要讨论困境，而是为企业提供一个分层重构的实用框架，帮助企业在效率、公平与稳定这三者的刀尖上，找到一个动态的平衡点。

薪酬管理的底层逻辑与三层困境

在 AI 的强光照射下，传统薪酬体系的脆弱性暴露无遗。它所面临的困境，是基础性的，而非简单的技术问题。

我们很快会发现，AI 打破的不是工具，而是对 " 劳动 " 与 " 价值 " 的基本认知：

·困境一：" 劳动 " 的边界模糊了。 

劳动不再是单纯的 " 投入时间 " 或 " 体力消耗 "，它演变成了 " 指挥 AI"、" 设计提示词 "和" 审核产出质量 "的智慧活动。用一小时的" 指令劳动 "完成了手工一周的" 执行劳动 "，薪酬的基础单位到底应该是什么？

·困境二：生产率差距被放大到了极致。 

在传统企业中，最优秀的员工效率可能是普通员工的   2-3   倍。但在 AI 时代，这个差距轻松可以达到   10   倍，甚至   50   倍。如果薪酬完全对齐效率，组织将被撕裂，管理将无法进行。

·困境三：价值的归属权不清晰。 

当 AI 完成了   90%   的执行性工作，员工只提供了   10%   的创意和校准时，价值该如何分配？付给员工的薪酬，究竟是在购买他的Prompt 设计，还是在为AI 的算力买单？

这三个困境，是所有企业正在经历的共同 " 内伤 "。既然完美答案不存在，那么我们能做的，就是采取一种现实主义的管理策略——分层重构薪酬体系。

在动荡中求稳定：薪酬管理的 " 三层重构 "

面对基础逻辑的动摇，薪酬管理不能采用 " 修修补补 " 的方式。我们必须从组织稳定的角度出发，对体系进行基础层、激励层和战略层的分层处理，以保障组织在变革中的平稳过渡。

管理的第一要务是稳定。  薪酬管理一旦引发恐慌，哪怕再高明的改革，也会以动荡收场。如果我们激进地将不会使用 AI 的员工收入大幅削减，就会导致大规模的离职潮和内部对抗。因此，在基础层，我的策略是稳定预期，但不停止进步：

要保留岗位的基础工资（占总收入的   60%-70%）作为组织稳定的 " 锚 "。这意味着，无论员工会不会使用 AI，只要他还在这个岗位上，这部分基础收入就不会受到影响。这样做的目的非常明确：给组织一个明确的信号——企业变革，但不会放弃基本盘。员工不必担心一夜之间失去收入来源。

不能让 "AI 能力溢价 " 直接去影响基础工资，而是要在基础工资之外，独立设置 "AI 能力奖金 " 或 " 转型溢价 "。这相当于对员工说：你不会用 AI，你的基本生活不受影响；但如果你学会了，你将获得额外的奖赏。这种模式既激励了学习，又避免了对暂时不会的员工产生直接的惩罚效应。

要承认员工学习和转型需要时间。企业必须承诺一个   6   到   12   个月的 " 过渡期 "。在这个周期内，企业提供充足的培训资源，且员工的基础薪酬保持不变。过渡期结束，新的薪酬结构才开始逐步拉开差距。

要承认，稳定是大于一切的。激进的变革会引发动荡，而薪酬体系的巨变，必须用时间来平抑恐慌。  先保住基本盘，再用溢价引导员工自发地走向变革。

如果基础层解决的是 " 公平焦虑 "，那么激励层解决的就是 " 效率与动能 " 问题。如果不拉开差距，那些用 AI 创造出十倍价值的优秀人才就会觉得被旧体系禁锢，他们将成为组织变革中的第一批 " 逃兵 "。不过这里的挑战在于：如何拉开差距，但又不撕裂组织？溢价不能是无限的。

企业需要根据自身业务，将 AI 能力进行分级，将AI 能力溢价与人才的稀缺性挂钩：

这个等级的设定，是将 AI 能力从一个模糊的概念，转化为可测量、可定价的价值。

我在 AI 管理咨询实践中发现，AI 能力溢价不宜超过基础工资的   3   倍。

为什么要设上限？

因为 AI 能力虽然重要，但它不是全部。企业价值的创造，仍依赖于业务理解、团队协作、情感维系、以及人类独有的不可替代性。如果 AI 溢价过高，会导致组织内形成 "AI 贵族 " 和 "AI 贫民 " 的对立，撕裂团队。

对于那些效率和产出已经远远超过   3   倍溢价的顶尖人才，超出的部分不应再用固定薪酬激励，而应转向柔性激励：比如项目分成、股权期权、或者给予更高的战略决策权。这符合高层人才激励的特点：从买时间转向买长期价值。

薪酬管理的战略目标，是从根本上打破时间与价值的强绑定关系。传统薪酬是 " 买时间 "，AI 时代必须转向 " 买成果 "。

这不是一步到位，而是一个渐进式的战略转型。

不是所有岗位都适合 " 成果薪酬 "，有些复杂、长期性的管理岗位，依然需要时间薪酬作为保底。应该从产出最容易量化的岗位开始试点：销售、研发、内容、基础设计。在这些岗位上，逐步设计 " 成果定价体系 "，即：一个项目、一份报告、一个功能模块，都有明确的定价。

在这个体系下，员工用一小时完成，还是用一周完成，企业支付的都是同样的价钱。用 AI 提升效率的人，单位时间的收入自然更高。

完全的成果薪酬，会带来员工收入的巨大不确定性，引发焦虑。因此，最现实的方案是混合制：

总薪酬 = 基础工资（保底）+ 成果奖金（激励）

企业应该逐步提高成果奖金的占比，将薪酬重心从 " 保底 " 转向 " 激励 "：

·过渡期：基础   60% +   成果   40%

·成熟期：基础   40% +   成果   60%

这种混合制，既能保障员工的基本收入和安全感（企业承担部分风险），又能最大化激发他们利用 AI 提升效率的动力（员工承担产出风险）。这是平衡稳定与效率的现实主义路径。

企业最关心的三个落地细节

在设计完框架后，管理者们总会面对几个逃不掉的、具体的执行问题。我必须给出清晰的实操建议。

溢价的数字，不应是拍脑袋的，而是要参考供需关系和业务价值。

·看稀缺性：如果你的组织里只有10%的人掌握   L3   级   AI   能力，这种稀缺性决定了溢价必须高，以防人才流失（溢价可达基础工资的   50%-100%）。当50%的人掌握后，稀缺性下降，溢价也应随之降低（降至   20%-30%）。

·看业务价值：AI 能力在核心营收业务上（如算法研发、精准营销）的溢价，必须高于支持性业务（如行政、基础人力）。溢价要体现 " 价值贡献率 "，而非" 技术难度 "。

·市场对标：关注同行业   AI   岗位的薪酬中位数。初期保守建议溢价在   20%-50%，中期根据效果和市场反馈，动态调整。

企业不能简单地将 " 不会用 AI" 等同于 " 无用 "，这会引发组织的人性危机。正确的处理路径是：先培训、再调整、最后才是淘汰。

1.路径一：提供培训与转型期。  明确告知员工，企业提供资源（L1/L2 级培训），并给予6-12   个月的转型期。这是企业对员工的承诺，也是员工对自身的责任。

2.路径二：岗位调整与再定位。  将学习 AI 能力较弱、但具备丰富经验的员工，调往AI 难以替代的岗位，例如：复杂的客户关系维护、跨文化沟通、深度创意构思、以及员工的心理辅导等高情商、高经验密度的工作。

3.路径三：协商离职。  这是最后的选择。对于完全无法适应、也无力转型或调岗的员工，企业应提供合理的补偿方案，协商离职。但此举必须克制，否则会破坏组织信任。

这个问题的本质，是对总价值的重新切分，而不是简单地算员工的工时。我建议采用一个三方分成模型来指导分配：

1.AI 工具成本（20%-30%）：这包括算力、软件许可、数据维护等。应将其视为 " 生产资料成本 "，从总收入中扣除。

2.企业平台价值（30%-40%）：企业提供的品牌、客户关系、历史数据、管理流程等，这是 " 平台溢价 "，是价值得以实现的基础。

3.员工创造价值（30%-50%）：  这就是 " 人类附加值 "，包括指令设计、质量把控、业务理解、结果交付。

这一分配模型主要用于企业设计分配逻辑，而不是让员工去计算每一笔收入。例如，一个设计项目收费   10   万元，扣除成本和平台溢价后，剩余的   5   万元作为激励池，由设计师根据其AI 能力等级和项目完成质量来获得报酬。

薪酬变革的 " 现实主义 " 原则

薪酬体系的变革，是管理中最敏感、最容易引发冲突的领域。必须以 " 现实主义 " 的态度去推进，不求理论完美，只求落地有效。

变革必须是渐进、可控的。

·试点（前   3   个月）：选择   1-2   个对 AI 最敏感的部门进行新体系试点，如研发或内容部门。

·扩大（3-6   个月）：根据试点反馈，调整方案，逐步推广到更多部门。

·全面推行（6-12   个月）：  方案成熟，再进行全公司覆盖。

任何薪酬调整，沟通的价值高于方案本身。

·提前告知：必须向员工清晰解释：调整的原因、调整的逻辑、以及不会用 AI 的员工的保障路径。

·解释逻辑：  AI 能力溢价为什么值钱？它购买的不是时间，而是效能和稀缺性。

·给予时间缓冲：  宣布调整后，要给员工充足的准备和学习时间，而不是立即执行。

透明沟通是为了消除恐慌和对抗，将变革的阻力转化为学习的动力。

AI 的渗透是一个持续动态的过程，薪酬体系绝不能是一个 " 一次性方案 "。

企业必须建立动态的薪酬评估机制：每季度评估   AI   渗透率、员工   AI   能力等级、以及薪酬调整后的业务效果。每年根据宏观战略和市场变化，进行一次全面的系数和比例调整。

薪酬管理的核心，不是技术，而是平衡——平衡公平和效率、平衡稳定和激励、平衡短期和长期。那些成功的企业，不是找到了 " 完美答案 "，而是找到了能持续动态调整的 " 平衡点 "。