最近，你是不是越来越不想上班了？
周一早上一睁眼，心里就难受。因为又得上班了。打开电脑，盯着项目文档看了十分钟，一个字没打。倒也不是不会做，就是不想动。
为啥会这样？是我出什么问题了吗？
其实，不是的。这不单单是你的情况，这是全世界职场人的通病。盖洛普刚刚发布的《2026全球职场状况报告》里，有这么一个数字：
全球真正投入工作的员工，只剩20%了。
今天世界上，每5个员工里，只有1个在真正投入工作。剩下4个，要么人在心不在，要么干脆在抱怨、内耗，甚至反过来拖累组织。
为什么会这样？我找到报告，仔细读了读。
原来，不是员工懒了，而是组织失灵了。放大这一切的，是AI。
01
自2009以来，敬业度第一次连续两年下滑
先看报告里的三个数字。
全球员工里，真正敬业的，占20%。不敬业的，64%。不仅不投入，还在传播负面情绪的，16%。
啥叫真正敬业（engaged）呢？
我把原文搬过来，你感受一下：
高度投入、充满热情。是心理上的主人翁，驱动业绩创新，推动组织前进。They are highly involved in and enthusiastic about their work and workplace. They are psychological “owners”……
这里的“敬业”，不是按时上班，不是不摸鱼，是“蓬勃生长”，是“心理上的主人翁”。这么高的标准，全球只有20%能做到，好像也并不奇怪。
是的。但你要注意：
这是自2009年以来，敬业度第一次出现连续两年下滑。
2009年，全球敬业度只有12%，一路慢慢涨到2022年的23%。但2024年，2025年两年，连续下降到20%。
把20%这个数字摆出来，不是因为20%本身很低，而是因为它一直在往下掉。反常的不是这个数字。反常的是这个趋势。
可是，为什么会这样？
02
普通员工熄火，影响自己。管理者熄火，影响团队
不想上班，这太正常了。
可能，是努力带不来回报。以前加班，是觉得升职加薪还有盼头。今天，行业说变就变，岗位说没就没，感觉怎么努力，都看不到方向。可能，是你本来状态就不好。家里有事，感情不顺，身体不好。
但如果把视角拉到全球，去看几十亿职场人，盖洛普在报告里给出的解释，很有意思：
这轮全球敬业度下滑的主要原因，是管理者敬业度下降。
这句话，至少可以从两个角度理解。
1）从统计意义上看，管理者敬业度下滑过大，拖累了整体数据。
管理者也是员工，在调查范围之内。而最近几年，他们的敬业程度，比起其他员工掉的更多。2022年，全球管理者的敬业度还有31%。到2025年，只剩22%。3年跌了9%。光2025这一年，就跌了5%。
2）从组织管理意义上看，管理者熄火，会影响整个团队。
盖洛普长期研究发现，团队敬业度差异，至少70%和管理者有关。
为什么？因为员工感受到的公司，本质上就是直属领导。
你的目标，直属领导定。你的任务，直属领导拆。你的资源，直属领导帮你争取。工作做得好不好，直属领导给反馈。
很多时候，员工眼里的“公司行不行”，就是“直属领导行不行”。
当直属领导没了热情，就会：会一场场开，但重点越来越模糊。干多干少一个样，干好干坏一个样。你当然会觉得，随便干干就行了。
问题也在这。因为管理者，天然更敬业。
他们收入更高，权力更大，知道的信息更多，对工作的掌控感更强。用报告里的话说，他们通常具备“敬业溢价”（engagement premium）。
可现在，这群本该最有动力的人，撑不住了。
为什么？发生了什么？
03
中层被压缩的原因之一，是AI改变了信息传递方式
首先，这可能和“组织扁平化”有关。
报告提到，2025年，南亚地区管理者敬业度下降了8%，全球跌幅最大。与此同时，南亚地区管理者在员工中的占比也下降了，说明企业可能正在削减管理岗位，推动组织扁平化。
为什么会这样？一个绕不开的变量，是AI。
过去，中层管理者，大概有这么两个作用：
传递信息，承担责任。
CEO想通了战略，不会挨个给员工打电话。业务员发现问题，不可能冲进CEO办公室汇报。项目搞砸了，老板也不需要去追责几十上百个基层员工，找到经理就够了。
但AI来了，信息的传递效率，被大幅拉升了。
过去，部门经理需要花2小时催5个员工交周报，再花1小时汇总发给总监。但现在，AI自动完成任务，进度、结果、问题，都会呈现在看板上，供所有人随时查阅。
这时候，一个很现实的问题就出现了：
企业，还需要那么多中层吗？
Gartner预测，2026年，20%的组织会削减超50%的中层管理岗。很多科技公司，比如Shopify、meta，也开始压缩中层。以前的架构，可能是“1个总监带3个经理管15个人”。以后，可能是“总监和AI，管12个人”。
但是，扁平化的代价，可能是管理者敬业度的崩盘。
因为害怕被优化，很多管理者进入一种拧巴状态。他不敢太强硬地要求下属，因为团队有人不满，会变成自己的管理问题。他也不敢轻易反对老板，对很多不理解的动作，只好硬着头皮执行。
而这只是开始。更麻烦的是：
AI提升了具体工作效率，但组织协作的复杂度，却没同步下降。
04
AI优化了局部动作，但组织的协作机制还没变
2025年，MIT研究发现：美国企业累计投入AI的资金，大约400亿美元，但95%的组织，在利润上看不到可衡量的影响。盖洛普也发现：在落地AI的组织里，只有12%的员工认为，AI改变了组织的工作方式。
技术越来越强，企业却没有变轻松。问题出在哪？
AI 擅长优化“动作”，但复杂的是“协作”。
什么意思？
比如，做周报。你以前要花2小时，AI只要10分钟。听起来效率提升巨大。但你发现，周报还是要发经理，经理还是要同步总监，总监还是要开会，会上还是可能改方向。改完以后，跨部门继续重新同步。
AI确实把“写周报”变快了，但汇报开会，还是要继续。
再比如，写方案。今天，AI几分钟就能写出初稿。可真正耗时间的，不是“写”，是老板一句“你再想想”，市场部一句“这个方向不对”，法务一句“有风险”，产品一句“落不了地”。
再改改吧。多改几版。反正你是用AI写，也不费事。对吧？
AI优化的，是具体动作。是写得更快，总结得更快，生成得更快。但企业里真正消耗人的，不是动作，是动作和动作之间的协作。
为什么会这样？
很多组织，不只是围绕效率设计的，它还要解决：控制感。
为什么要层层汇报？因为害怕失控。为什么要反复同步？因为没人愿意承担“我理解错了”的风险。
AI来了，这个问题，反而更明显了。
方案更多了，可能性更多了。这听起来很好。但对组织来说，信息越多，越需要判断。选择越多，越需要对齐。变化越快，越需要确认。
于是，组织为了重新获得控制感，会长出更多协作动作。
方案多了，就要多开会筛选。版本多了，就要多同步差异。变化快了，就要多汇报进度。风险多了，就要多找人确认。
AI省下来的时间，就这样被新的协作成本吃掉了。
而这些协作动作，最后几乎都会压在管理者身上。很多管理者，因此产生了一种特别强烈的感受：
以前累，但至少知道在忙什么。现在，是根本不知道下一步要干啥。
05
真正该被AI重构的，是组织本身
看到这里，你可能会产生一种很复杂的感觉。
一方面，你越来越能理解，为什么现在那么多人不想上班。另一方面，你又会发现，这件事，好像也不能只怪某一个具体的人。
很多员工最直接的感受，是越来越烦直属领导。
今天要改方向的是他。天天拉会同步的是他。反复催进度的是他。方案改了五版，第六版还让你“再想想”的，也是他。
但往后再看一层，其实很多管理者，也只是组织要求的出口。
老板调整战略，经理来通知。公司推AI，经理来落地。流程越来越复杂，经理来协调。汇报越来越多，经理来负责。
很多时候，员工真正疲惫的，表面上是直属领导，背后是整个组织的运行逻辑。而很多管理者，也只是替整个系统承受摩擦的人。
过去几十年，外部变化没那么快。一个战略，可能几年都不变。所以，只要流程足够标准，执行足够坚决，人足够听话，组织就能维持稳定。
但今天，组织的问题正在被AI迅速放大。
什么问题？汇报多，审批重，部门之间要相互等待。这些问题以前也有，只是执行需要时间，所以不算大问题。
但有了AI，执行被大大加快。写方案更快，做分析更快。而组织又会本能地想获得控制感，所以方案多了，就要更多同步，分析快了，就要更多汇报。很多藏在组织里的协作摩擦，会被快速放大。
于是，卡住组织的不再是执行，而是判断、协作和承担风险。
OpenAI在报告《The State of Enterprise AI 2025》中也提到：
对组织而言，主要约束已经不再是模型性能或工具，而是组织的就绪程度与落地能力。
今天很多企业的问题，不是“有没有AI”，而是组织接不住AI。
AI重构的，不只是某个岗位。它重构的，是整个组织的协作逻辑。
而越来越多人“不想上班”，只是这种变化，最先显现出来的结果。
最后的话
所以，怎么解决？
如果要说一些正确的废话，那一定是：这不是单靠引入一个新工具、优化某一个岗位就能解决的，它需要一整套系统性的组织变革。 比如重构汇报线、重组协作流程、给管理者更清晰的授权……
这些都对，但也都很远。
但在这漫长的系统重构完成之前，我们至少应该先做到：
看见。
看见员工的疲惫，也看见管理者的拧巴。不再简单地把一切，归结为“员工不努力了”“这一代人不行了”。
其实很多时候，人想要的东西并不复杂。
无非，是一份配得上付出的薪水，一份被团队需要的安全感，以及，哪怕只有一点、证明自己不只是个工具人的意义。
别让真正干活的人，成了系统摩擦的代价。
参考资料
1、Gallup：State of the Global Workplace 2026
2、OpenAI：The State of Enterprise AI 2025
3、5 Takeaways from MIT’s 2025 Report on the State of AI in Business
观点/ 刘润 主笔/ 景九 编辑 / 歌平 版面 / 黄静
这是刘润公众号第2958篇原创文章。未经授权，禁止任何机构或个人抓取本文内容，用于训练AI大模型等用途
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