從工時到成果：AI 時代的績效觀
「計算工時的管理方法，將逐漸被 AI 淘汰」是侯智薰（雷蒙）在 2026 年 7 月提出的一條管理主張。其論點是：以工時衡量績效的做法，隱含一個前提——每個人每工時的產值大致相同；而當 AI 讓「能駕馭工具的人」與「不能的人」之間產生數倍差距時，這個前提就不再成立，衡量方式必須從投入的時間轉向產出的成果與影響。1
起點：時間追蹤失效的觀察
這條主張的觸發點是一個具體現象。雷蒙的團隊夥伴發現，導入 AI 之後反而更難做時間追蹤：任務不再是一段連續投入，而是同一個時間區塊裡同時推進多件事，各任務之間的時間界線變得模糊。雷蒙自己的工作狀態也一樣——一邊寫電子報、一邊把想到的改動丟給 AI Agent 去做，掛鐘上過了一個多小時，實際的專注投入只有十五到三十分鐘。他由此判斷，問題不在於時間追蹤工具不夠好，而在於「工時」這個單位本身已無法對應到價值。
這與他更早期的一項自我衡量做法一致：自 2026 年初起，他不再以坐在電腦前幾小時計算自己的投入，改以一週用掉多少 AI 額度作為工作強度的指標（見 Kairos雷小蒙AI分身）。
判準：以更少的來回達成同等目標
雷蒙引用了一個他認為設計得很好的評分機制作為佐證：在一場 Google Cloud 年會的 vibe-coding 競賽中，評分標準之一是使用的 Token 越少分數越高。他的解讀是，能用更少的來回修正達成同等目標，代表這個人對問題的理解、指令的準確度與品質標準都更高。換言之，新的績效判準不是「花了多久」，而是「用多少成本、多少來回，達成了什麼被驗證過的結果」。
推論：職能重新整合
雷蒙進一步推導出組織層面的變化。過去分工是因為個人能力有限，只能專精一個職能；當執行面可以交給 AI，職能之間的牆就沒有必要維持。他舉了三組例子：
- 客服與銷售：兩者本來面對的是同一群消費者，過去因人力上限而拆開；整合後由人負責自己擅長的那一半，另一半交給 AI 代操，把主動推薦、回購率與用戶回饋串成同一條流程。
- 設計：不再是交出好看的視覺就結束，而要往前後延伸到產品推廣、名單轉換率與電子報自動化，理解一張圖背後牽動的互動數據、留存率與 SEO。
- 行政庶務：從典型的「與賺錢無關」的成本中心，轉向思考排班與辦公空間如何影響產能與留才，成為綜效的一部分。
其共同結論是：當執行交給 AI，人腦裡該裝的東西從「我這個職能該做什麼」換成經營者思維——這件事怎麼連到營收、怎麼連到成長。雷蒙對未來工作型態的想像是「一個人＋一支 AI 團隊就是一個部門」，跨部門協作則由 Agent 對 Agent 進行。
在雷蒙體系中的位置
這條主張把他長期的資源排序（見 注意力大於時間大於金錢）推到管理層面：既然真正稀缺的是注意力而非時間，用時間當計價與考核單位本就是次佳解，AI 只是讓這個落差大到無法忽視。它同時是 超級AI個體 概念的組織版本——個人層面談如何把工作交給 AI，組織層面談交出去之後該用什麼衡量剩下的人。這也是雷蒙把 AI 能力視為職涯槓桿而非工具技巧的理由：在以成果計價的環境裡，能放大成果的人與不能的人之間，差距會被直接標價。