那个叫张三的动用AI工具，仅仅花费一小时，就完成了具备高质量的年度报告，而李四呢，依据老办法，辛辛苦苦忙碌了整整一周时间，才交付出与之类似的成果 。
具备相同的产出情况，工资究竟应当如何给予呢？要是给予李四的工资过多，那么企业就纯粹是在白白浪费相关资源；要是给予张三的工资过多，李四的收入就会急剧下降，进而团队矛盾将会立即爆发。
这并非仅仅是停留在书面理论上的那种被争辩的情况，而是当下每一个身为老板的人都必然要去直面的、实实在在存在的困难问题 。
咱们长久以来所依赖的薪酬算法，它是劳动时间乘以劳动强度，尔后再乘以技能系数，在以往的时候还算得上挺好用，然而现如今却被AI给搅和得七零八落，不成样子了。
不是AI带来了工具升级，而是它彻底颠覆了咱们对于“干活”的基本认知，以及对于“值钱”的基本认知。
三个核心困境，让企业薪酬管理犯了难
过去判定员工价值几何，瞧加班数量多少，看干活劳累程度怎样，表示技能是否过硬便可以了。
现在有了AI，这些标准全失灵了。
劳动的界限变得模模糊糊，从前上班是低头苦干，如今或许是朝着人工智能下命令，思索怎样讲人工智能才明白，最终核查一番人工智能的输出结果。
同样的一份报告，有的人借助AI在一个小时之内就能够大功告成，有的人依靠手工在一周时间才得以完成，究竟是应该依据时间来计算报酬，还是应当按照成果来计算报酬呢？对于这件事情，谁都无法明确给出定论。
有个在互联网公司的朋友在我身边，他用AI写文案，现在一天的产出能比得上以前一周，财务在核算工资的时候犯起了愁，最后只能临时给了一笔补贴。
往日里最具工作能力的职员，较之于平凡普通的员工，其工作效率高出两三倍之多的情形之下，员工彼此间在效率方面所形成的差距，已然被拉伸至极致状态，可大家居然尚可以接纳。
现在有了AI，这个差距能冲到十倍甚至更多。
倘若工资全然依照效率来走，能力稍逊一筹的员工便会直接陷入无法生存的境地，团队岂不是非得散伙；要是依旧依照老的规则按照时间发放工钱，有能力的员工又会内心觉得吃亏，早晚是得离开的。
更让人头疼的是，价值归属难以说清，有一份工作，AI完成了九成的执行任务，员工仅贡献了一成的创意以及校对工作，那么这笔钱该给予谁呢？是给员工的创意支付费用，还是为AI的算力进行买单呢？
前不久，有一家设计公司，因这一事情引发了矛盾争执。其中，设计师运用 AI 进行出图操作，而该公司认为 AI 在其中所起的作用功绩巨大，故而打算减少发放奖金数额。设计师对此表示不情愿，不乐意接受，没过多久，好几个骨干成员便都选择离职离去了。
这些问题不是靠修修补补就能解决的，必须彻底重构薪酬体系。
然而，改革可不能盲目地去干，若是一下子把薪水支付给那些不会运用AI的员工予以减半处理，估计到了第二天，公司就没有任何人来上班了。
分层重构薪酬体系，稳字当头还能提效能
企业搞薪酬改革，最先要保的是稳定。
要是引发员工恐慌，再高明的方案也白搭。
遵循这个原则，分层重构的想法便是极为切实的，并非一味地因循守旧，也不是贸然激进地去冒险行为。，。
把稳住大家的预期作为基础层的核心重点体现出来，做到大部分基础工资要予以保留不轻易变动，基本上基础工资在总收入里占据大半份额，不论员工是否会运用AI进行工作，只要其处在当前应有的岗位履行职责，那针对这部分作为主要考量的收入便是绝对不容许变动调整的。
这一招极其关键，它所起到的作用简直就如同给员工吃下了一颗能让内心安定的药丸，向众人表明公司进行的有关改革绝对不会对老员工置之不理，完全不用担心会在一夜之间陷入没有饭可吃的境地。
AI能力强的员工也得有激励，但不能直接加在基础工资里。
可以单独设个AI能力奖金，或者叫转型补贴。
意思很明确，不会用AI不影响基本生活，学会了就能多拿钱。
比那种硬逼着员工去学人工智能的方式，不知要管用多少，它既对员工取得的进步予以了鼓励，另外又没有对暂时还不会的那部分人造成打击。
企业需给员工留存足够的转型时间，学习全新技能存在一个过程，不能寄希望于大家一个晚上之内就娴熟掌握AI 。
能够承诺半年至一年的过渡时期，在这期间给予培训，薪资同样维持不变。
如此看来，用时间换空间，才能让改革平稳推进。
激励层要解决效率问题，不能让能干的人寒心。
能将AI能力划分成若干个等级，像是为基础应用，为场景优化，为创新赋能，不同等级分别对应不一样的奖金。
但这个奖金并非可以没有上限，我认为最多不超出的界线是基础工资的三倍那般，如此便足够了。
为何要设定上限呢？这是由于企业的价值并非单单依靠AI能力，业务理解，以及团队协作这些唯有人类才具备的能力同样是具有重要意义的。
如果AI奖金过高，那么就会产生“AI贵族”与“AI贫民”的对立情况，紧接着团队就会解散了。
针对那些能力极为突显、产出远远超越三倍奖金的员工，并非一定要涨工资，能够给予项目分成、股权，或者让他们介入公司决策，如此更能够留住核心人才。
战略层的目标是慢慢从“买时间”变成“买成果”。
并非所有岗位都存在适配情况，但诸如销售岗位，研发岗位，内容创作岗位这些能够轻易以数量衡量成果的岗位，可以先行进行试点 。
拿一个项目来说，一份报告也是同情况，设定好清晰明白不容混淆的价格，无论员工花费一小时去完成，还是拿一周时间做完，都会给予相同的报酬。
如此这般，借助AI提升效率的员工，在单位时间内所获取的收入自然而然地会更高，并且也无需老板催促着去学习AI 。
当然，完全按成果发工资也不行，员工收入波动太大容易焦虑。
最实在的还是混合制，基础工资保底，再加成果奖金激励。
然后慢慢提高成果奖金的比例，让大家逐渐适应新的薪酬逻辑。
薪酬改革是个敏感事儿，不能一蹴而就。
针对AI敏感的部门，能够首选一两个来开展试点工作，像是研发部门或者内容部门，待运行顺畅取得成效之后，再向全公司进行推广，整个流程持续下来，大概需要半年至一年的时间。
沟通相较于方案本身更是重要的，需要预先跟员工讲明白改革的缘由、逻辑，以及针对不会运用AI的员工存在哪些保障措施。
要让大家明白，AI能力奖金买的不是时间，是效能和稀缺性。
宣布改革后，也得给员工留足准备时间，不能说改就改。
AI技术一直在发展，薪酬体系也不能一成不变。
企业能够每三个月对AI运用情形、员工技能水准以及改革成效开展一回评估，每一年依据市场变动对规则予以一次调整。
说到底，AI时代的薪酬管理，核心就是找平衡。
平衡公平和效率，平衡稳定和激励，平衡短期利益和长期发展。
并非存在那种毫无瑕疵的方案，然而，只要可以依据实际状况进行动态地调整，便能够促使企业在变革当中稳稳地立足。
企业不要老是执着于寻觅到那个最为理想的答案，而是要能够不间断地找寻到契合自身的那种平衡状态，这才是最为成功的那种变革。
