面向中心岗位的年度递进式 AI 评价框架
评价重点不在于是否使用了 AI，而在于员工是否在关键任务中借助 AI 形成可见的绩效结果。
面对高复杂度高频任务，优先思考如何通过AI实现体系化重构，而非仅将AI作为辅助工具。
评价重点不在于是否使用了 AI，而在于员工是否在关键任务中借助 AI 形成可见的绩效结果。
通过"频率 × 复杂度"识别最值得纳入评价的任务。核心评价指标：员工是否能将①②象限的高复杂任务，通过AI技术和方法论，转化为低复杂、可复用、可自动化状态 ⚡
AI降低复杂度后，收益持续放大 📈
体现个人能力上限，适合沉淀方法/模板 📋
存量维持，自动脚本
将①②转化为④，直接标准化、自动化 🚀
由浅入深，递进评价 AI 如何转化为真实产出 ✨
覆盖度 + 强度
AI 是否真正进入工作流程
效率 + 质量 + 沉淀
有没有明显改善结果
复用推广范围
AI 成果的实际推广采用范围
先参与、再效果、后贡献，递进式推进 🏃
基线观察期
不计入绩效
参与度 100%
全面启动考核
参与 40% + 效果 60%
30% + 40% + 30%
综合评定
AI增效不应只是加分项，而应是撬动基础工作盘的乘数。原方案中AI增效仅占定量考核5%，乘数制将其直接作用于60分基础工作盘——同样基础工作能力下，AI标杆与AI缺失者的总分差距可达50分以上 🔑
定量总分 = 基础工作得分（满分60） × AI增效乘数 + 额外价值得分
三个维度由直属组长定性评定 A/B/C/D 档位后，加权求和得出最终乘数（连续值）
管理者AI增效乘数 = 50% × 团队下属平均乘数 + 50% × 个人三维度评档乘数
个人三维度评档与普通员工采用相同评价标准。管理者乘数由部门总经理每季度评估，年度综合汇总。