网络上流传着一段颇为辛辣的话：“如今每个单位的牛马身边，都蹲着一条管事狗。狗上班没多少正事，只顾盯着牛马；活干成了，全算狗管理有方，出了差错，却一股脑扣在牛马头上。”真正的反转在后面：人工智能首先盯上的，可能正是那条管事狗。
1914年的福特汽车“社会学部”与今天的职场讽刺高度相似。福特用每天5美元的收入方案吸引工人，却派调查员进入员工家庭，检查储蓄、卫生和生活习惯；工人逐渐反感这种越界控制，到1921年该部门已基本解散。区别在于，当年的监工要亲自敲门，今天的管理可以躲进系统后台，这意味着控制更便宜，责任也更容易隐身。
这段历史留下的重点，不是谁天生喜欢管人，而是组织一旦把监督当成产出，就会不断制造检查环节。每多一张表、一次打卡、一个排名，都能让监督岗位显得忙碌，却未必让产品更好。管理若不能减少不确定性，反而增加证明成本，它就从助力变成了内部收费站。
2026年上半年，中国全国企业就业人员周平均工作时间为48.2小时。这个数字值得注意，不只因为工时较长，还因为部分时间耗在汇报、留痕和层层审批上。工时压力与流程压力叠加后，员工最先放弃的往往是主动试错的意愿，这才是企业更难察觉的损失。
因此，“牛马旁边有条狗”真正指向的，不再只是某个上司品行不好，而是一个岗位有没有降低组织成本。能调资源、解冲突、担结果的管理者，确实创造价值；只会转发指令、催交材料、统计在线时长的人，本质上是在信息流里收过路费。人工智能到来后，这类岗位的价值会被重新估价。
今年6月，《财富》援引光辉国际对全球1.5万名专业人士的调查称，约41%的受访者表示所在企业削减了管理层级；报道同时指出，人工智能代理正在接手流程协调、进度追踪、报告整理和信息传递。这个信号很清楚，机器最容易替代的未必是一线技术，而是那些靠搬运信息维持存在感的中间层。
市场也没有把人工智能简单等同于大规模失业。7月23日，德科集团向路透社表示，人工智能更可能改变岗位和任务；与此同时，美国今年近四分之一的裁员被雇主归因于人工智能。企业确实在重组，但部分公司也可能借人工智能之名掩盖经营不佳或粗糙裁员。
这也预示着一个更冷的场景：过去是人盯人，接下来可能是系统盯人。软件自动生成活跃度、响应速度、任务数量和风险标签，管理者只需点击确认，就能把主观偏好包装成客观评分。若算法没有解释、申诉和人工复核机制，“管事狗”并没有消失，只是从办公桌后面钻进了仪表盘。
中国已经开始把算法规则纳入协商范围。2026年6月13日，全国总工会启动相关蹲点工作，推动重点平台企业落实平台劳动规则和算法协商指引，开展算法协商。这说明劳动规则不能只由技术部门单方面设定，任务分配、考核指标和惩戒机制必须允许劳动者表达意见，否则数字化只会复制旧式管理的不公。
国际劳工规则也在加速跟进。6月12日，国际劳工大会在日内瓦通过第193号公约，这是首个专门针对平台经济体面劳动的国际公约。它释放出的方向并不复杂：平台和算法可以提高效率，但不能因此抹去用工责任，更不能把劳动者变成只有数据记录、没有申诉渠道的执行终端。
7月20日，欧盟委员会启动优质就业法案第二阶段磋商，把算法管理、人工智能决策透明度和防止过度监控列为重点；首阶段已有34个欧盟层面的社会伙伴提交意见，其中包括12个工会组织和22个雇主组织。欧洲并非突然变得温情，而是发现失去信任的职场同样会拖累竞争力。
接下来能够留下来的管理者，大致会分成两类：一类真正懂业务，能在资源不足、目标冲突和突发风险中作出判断；另一类能够培养新人、稳定团队并对错误决策负责。至于靠开会证明忙碌、靠报表证明管理、靠甩锅维持安全的岗位，人工智能会比基层员工更快看穿它的低效率。
企业也不能把“压缩中层”理解成简单减人。若取消协调岗位，却没有同步赋予一线决策权，原来的审批和沟通就会落到员工身上，组织只会从“有人盯着干”变成“没人负责乱”。扁平化必须与授权、责任重构同时推进，才不是另一轮成本转嫁。
站在中国发展的角度，这不是一场普通的办公室抱怨，而是企业能否适应新质生产力的问题。制造业升级、工程攻关和人工智能竞争，需要一线人员把时间用在解决问题上，而不是学习怎样讨好评分系统。谁能减少无效层级、保护专业判断，谁就更可能把人才优势转化为产业优势。
真正有效的办法，是把管理岗位也放进结果链条：项目目标由谁决定，资源由谁批准，风险由谁签字，出了偏差就追溯到对应决策；一线贡献能够被记录，管理者的价值则看他解决了多少障碍，而不是发出了多少提醒。只有让权力和结果绑定，组织才不会长期奖励“盯人”这种低水平能力。