职业倦怠是指个体在工作重压下产生的身心疲劳与耗竭的状态。这一概念最早由美国心理学家弗洛登伯格（Freudenberger）于 1974 年提出。它不是一种短暂的情绪反应，而是长期工作压力积累的结果。职业倦怠主要体现在情感衰竭、去人格化和个人成就感降低这三个维度。情感衰竭是指员工感到自己的情绪资源耗尽，对工作缺乏热情和动力，感觉疲惫不堪。比如，一位教师在长期面对学生的问题、教学任务的压力后，每天早上醒来想到要去学校上课就觉得心情沉重，这就是情感衰竭的表现。去人格化是指员工对待服务对象或者工作内容采取一种冷漠、消极的态度。例如，医护人员由于长期高强度工作，可能会对患者的痛苦变得麻木，把患者当作一个 “病例” 而不是有情感的人来对待。个人成就感降低是指员工对自己工作的价值和能力产生怀疑，觉得自己的工作没有意义或者自己无法有效地完成工作。像一位广告策划人员，在多次提案被否定后，可能会觉得自己的创意能力不足，对自己的工作成果不再有信心。人工智能（AI）对员工职业倦怠的影响是复杂的，它既有可能减轻职业倦怠，也有可能在某些情况下使其更为严重。
随着 AI 技术的应用，企业可能期望员工能在更短的时间内完成更多的工作。例如，在一些数据处理岗位，虽然 AI 可以协助进行初步的数据筛选和整理，但员工可能会被要求利用节省下来的时间去完成额外的复杂任务，如对筛选后的数据进行深度分析并撰写更详尽的报告。这种不断增加的工作量和更快的工作节奏会使员工更容易感到疲惫和倦怠。以客服行业为例，AI 聊天机器人可以处理一些常见问题，但企业可能会要求客服人员同时监控多个聊天机器人的对话，并及时介入处理复杂问题。这意味着客服人员的注意力需要长时间高度集中，增加了工作的压力和疲劳感。AI 的快速发展要求员工不断学习新的技能来适应工作环境的变化。例如，软件工程师需要不断学习新的 AI 算法和编程语言，以确保自己能够将 AI 技术有效地集成到软件产品中。对于那些长期从事传统工作方式的员工来说，这种持续的学习压力可能会导致他们感到焦虑和倦怠。像市场营销人员，以前主要依赖传统的市场调研和广告投放策略，现在需要掌握数据分析和 AI 驱动的营销工具，如利用机器学习算法进行客户细分和精准营销。学习这些复杂的新知识需要投入大量的时间和精力，而且还要担心自己是否能够跟上技术的步伐，这无疑会加重他们的心理负担。员工可能会担心 AI 会取代他们的工作。即使他们的工作暂时没有被 AI 完全替代，但看到行业内部分工作被自动化，也会产生职业危机感。这种不安全感会使员工在工作中处于紧张状态，长期积累下来容易引发职业倦怠。![]()
例如，在制造业中，一些重复性的装配工作逐渐被机器人和自动化设备取代。那些从事类似工作的工人会时刻担心自己的工作岗位不保，这种心理压力会影响他们在工作中的情绪和精力，使他们更容易产生疲惫和不满情绪。AI 可以处理许多繁琐、重复的工作任务，从而减轻员工的负担。例如，在财务领域，AI 可以自动完成发票处理、数据录入等基础工作，让财务人员能够将更多的时间和精力放在财务分析、预算规划等更有价值的工作上，减少了因重复劳动而产生的倦怠感。AI 工具可以作为智能助手，帮助员工更好地完成工作。比如，在内容创作领域，AI 写作助手可以帮助作者进行语法检查、提供创意灵感等。这可以使员工在工作过程中更加得心应手，减少因工作困难而产生的压力和倦怠。通过对员工工作数据的分析，AI 可以为员工提供个性化的工作建议和资源分配。例如，根据员工的工作习惯和能力，为其推荐合适的项目和任务，优化工作流程，提高员工的工作满意度，从而减轻职业倦怠。
