做 Claude 的公司重度用 AI，员工开会怎么反而变多了？

以为能早点收工，开会时间却增加了

不少人每天用AI写材料、做方案，总觉得这下能省出大把时间。

现实往往有点讽刺。做大模型的头部公司Anthropic在2026年10月16日发了一份内部用工研究，TechCrunch隔天也报道了这件事。数据显示，他们员工的会议时间中位数比一年前多了20%；就算是技术岗里不带团队的员工，会议时间也多了16%。

天天泡在顶尖大模型里的这批人，开会不仅没减少，反而在日历上越坐越久。

当然，这份报告自己也说得很客观：公司一直在招人扩张，岗位结构在调整，用AI也不是随机对照实验，不能把会议增幅全赖在AI头上。

但这依然给很多人的直觉提了个醒：写得快，跟事情能快速搞定，可能根本不是一码事。

敲出一份方案草稿，离把事情办成还差得远

很多人觉得只要生成了文档，工作就算完成了大半。

以前我在电商做运营的时候，经常能看到类似的误会。我们可以做个假设：让AI起草一份促销活动方案，文档框架和大段文案确实很快就能摆在眼前。

但这份方案到底面向哪批目标客群、预算在不同渠道间该怎么取舍、落地出了差错到底由谁负责，这些要命的关节，AI没办法替团队达成一致。

写出草案、挑出能用的部分、再拉着相关同事统一意见，本来就是截然不同的三份工。起草那一步被推得再快，后面拍板和协调的分歧依然横在那里，并不会自己消失。

Anthropic的报告里按输出文本量和假设阅读速度做过一个估算：非技术员工如果要完整读完各自AI给出的全部输出，光是阅读就得占掉大半个工作周。

这只是个测算，并不是实际的打卡考勤。但它讲明白了一个很现实的道理：开更多AI窗口，可能只是平添了一大堆需要人肉审核和比对的材料。任务到底有没有被采用、分歧有没有解除，才是决定你几点能合上电脑的关键。

决定哪件事值得做，本身也是正经工作

开会变多，很容易被看客扣上“形式主义”或者“低效”的帽子。

在Reddit的讨论区里，确实有人觉得多出来的会议纯粹是折磨。但网友dmcnaughton1提了个挺有分量的看法，大意是“会议也是完成重要工作的地方”；决定什么产品值得做同样是工作，不能以为只有敲代码、码文字才叫干活。网友old_gold_mountain也觉得，面对模糊不清的问题，当面沟通有时比来回发邮件更有效率。

坐在一起念AI生成的套话，那确实没多少价值；但用来摊开矛盾、权衡利弊的讨论，也很难当成杂事一笔勾销。开会时长增加，既不能直接作为低效的铁证，也不能全盘美化成高质量沟通。

与此对应的，是招人门槛的微妙变化。报告显示，自2025年初以来，Anthropic技术部门里初级员工的占比从21%滑到了14%；新招的技术员工里，初级占比也从27%降到了9%。

看这个数据要克制，这里的初级员工减少是占比层面的变化，技术招聘的绝对数量其实还在增长，不能直接把它换算成裁员率，更不能推出新手彻底没了机会或者全行业都在照搬。

但公司在招聘时确实更看重自主性和判断力。当基础起草变得越来越容易，谁能独立判断一段内容的优劣，谁的分量就更重。

省下的是起草力气，考验的反而是辨别力

聊到这里，员工开会反而变多的缘由也就清楚了。

AI替大家省掉的，本质上是把空白文档填满的力气，但它没法替任何一个团队承担拍板的风险。生成的速度再快，不代表能直接拿来交差。

当大家手里的草案越积越多，工作的重心自然就滑向了甄别真伪、平衡取舍和协调立场。未来评价效率的标准，大概率不再是让AI输出了多少页文字，而是谁能把问题定义清楚，在海量产出里挑出站得住脚的那份，并且把团队里的分歧理顺。

省下打字的时间只是前戏，剩下的工作能不能少忙一点，终究得看人怎么做决定。