AI可以提升組織的績(jī)效，但前提是你要清楚它的局限性。它無(wú)法通過(guò)經(jīng)驗(yàn)積累專(zhuān)業(yè)知識(shí)，無(wú)法承擔(dān)道德責(zé)任，無(wú)法建立信任、勇氣或共同目標(biāo)。這些仍然是人類(lèi)獨(dú)有的功能。如果你讓AI排擠掉這些能力，你的組織可能在技術(shù)上先進(jìn)，但在競(jìng)爭(zhēng)中卻很脆弱。要避免這種情況，就需要在應(yīng)用AI時(shí)，清醒地認(rèn)識(shí)到是什么讓你的組織具有競(jìng)爭(zhēng)力。

AI常被推銷(xiāo)給高管們，說(shuō)它是一種“力量倍增器”，能提升員工績(jī)效。然而，有一個(gè)重大但鮮被強(qiáng)調(diào)的弊端：AI可能會(huì)消解組織獨(dú)特的DNA——它可能固守通用標(biāo)準(zhǔn)，從而削弱了本欲被其優(yōu)化的組織。在這種情況下，組織變得更加自動(dòng)化，卻適應(yīng)性降低；更加依賴(lài)數(shù)據(jù)，卻缺乏智慧；效率提高了，但在員工和客戶眼中卻失去了合理性。

在本文中，我們將闡述AI削弱組織能力的三種方式，并說(shuō)明首席執(zhí)行官和高級(jí)管理人員應(yīng)如何解決這些問(wèn)題。

員工思維退化

AI系統(tǒng)制造出一種強(qiáng)大的假象。其輸出流暢、自信，且往往看似合理。這種流暢性催生了認(rèn)知依賴(lài)，人們不再像以前那樣深入思考，因?yàn)闄C(jī)器似乎勝任一切。

對(duì)企業(yè)而言，陷阱在于當(dāng)員工過(guò)度依賴(lài)AI起草分析報(bào)告、診斷問(wèn)題或提出解決方案時(shí)，他們自身的技能就會(huì)退化。企業(yè)失去了通過(guò)經(jīng)驗(yàn)錘煉判斷力的能力，特別是那種在實(shí)踐中通過(guò)師徒相授傳遞的隱性知識(shí)。

對(duì)組織而言，長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)雖不明顯卻很?chē)?yán)重。盡管企業(yè)在技術(shù)上可能看似先進(jìn)，但卻可能悄然喪失創(chuàng)新、應(yīng)對(duì)危機(jī)和競(jìng)爭(zhēng)所需的專(zhuān)業(yè)知識(shí)。

領(lǐng)導(dǎo)者可以采取的措施：明確關(guān)鍵的人類(lèi)能力

在將AI引入任何核心工作流程之前，要明確你的組織為了保持競(jìng)爭(zhēng)力，絕不能失去哪些人類(lèi)能力。某些技能并非自然形成，包括在不確定情況下的判斷力、系統(tǒng)思維、道德升級(jí)以及解釋性推理，即從既定戰(zhàn)略的角度審視機(jī)遇與挑戰(zhàn)的能力。這些技能只有通過(guò)實(shí)踐才能培養(yǎng)和維持。

以一家澳大利亞電信運(yùn)營(yíng)商為例，我們稱(chēng)其為克雷斯頓電信（Creston Telecom）。該公司在利用AI解決城市密度與農(nóng)村覆蓋之間的戰(zhàn)略權(quán)衡時(shí)，致力于培養(yǎng)和保持這些技能。戰(zhàn)略規(guī)劃主管何塞注意到，中層管理人員越來(lái)越依賴(lài)AI生成的情景分析，而非自行制定戰(zhàn)略建議。他告訴我們：“我們的規(guī)劃團(tuán)隊(duì)變成了算法的執(zhí)行者。他們會(huì)提出三個(gè)由AI生成的方案，但無(wú)法解釋為何其中一個(gè)更優(yōu)。”

克雷斯頓電信的應(yīng)對(duì)措施是設(shè)立“無(wú)AI戰(zhàn)略會(huì)議”，跨職能團(tuán)隊(duì)必須首先僅依靠自身的判斷力和經(jīng)驗(yàn)來(lái)處理戰(zhàn)略問(wèn)題。只有在記錄下他們的推理過(guò)程后，才允許參考AI工具。該公司還讓高潛力的經(jīng)理人員輪崗，參加為期六個(gè)月的“戰(zhàn)略駐留”項(xiàng)目，直接與何塞合作處理復(fù)雜決策。

這些舉措確保了克雷斯頓電信的戰(zhàn)略決策能力得以保留。這涉及識(shí)別跨市場(chǎng)的潛在模式、厘清必要的利益相關(guān)方權(quán)衡，并制定長(zhǎng)期戰(zhàn)略規(guī)劃。即使AI處理常規(guī)分析，這些關(guān)鍵職能仍由人類(lèi)掌控。

規(guī)則被系統(tǒng)掩蓋

在每個(gè)組織中，都有一些作為規(guī)則體現(xiàn)的道德選擇，比如誰(shuí)獲得哪些資源、誰(shuí)被視為成功、誰(shuí)的主張被接受或拒絕。傳統(tǒng)上，這些規(guī)則是可見(jiàn)的、可質(zhì)疑的，并可進(jìn)行辯論。這就是企業(yè)維護(hù)合理性并適應(yīng)不斷變化環(huán)境的方式。

這些決策的關(guān)鍵在于，它們通過(guò)一種旨在揭示沖突、促進(jìn)審議并明確責(zé)任的組織結(jié)構(gòu)來(lái)運(yùn)作。例如，信貸委員會(huì)不僅批準(zhǔn)貸款，還會(huì)就標(biāo)準(zhǔn)展開(kāi)辯論、挑戰(zhàn)假設(shè)并發(fā)展貸款理念。晉升委員會(huì)不僅評(píng)估績(jī)效，還會(huì)商討什么構(gòu)成功績(jī)以及如何權(quán)衡各種情況。合規(guī)部門(mén)不僅僅是走過(guò)場(chǎng)，還會(huì)解讀模糊的規(guī)則。

AI改變了這種組織動(dòng)態(tài)，將這些通常帶有主觀性的決策嵌入技術(shù)系統(tǒng)中。曾經(jīng)需要明確審議的過(guò)程如今自動(dòng)進(jìn)行，而且往往規(guī)模大、速度快。決策的道德內(nèi)涵隱藏在模型、分?jǐn)?shù)和優(yōu)化功能之后。用算法輸出取代人類(lèi)判斷，會(huì)使組織面臨一種風(fēng)險(xiǎn)，即當(dāng)系統(tǒng)、政策或激勵(lì)措施出現(xiàn)偏差時(shí)，失去糾正方向的能力。

領(lǐng)導(dǎo)者可以采取的措施：保護(hù)產(chǎn)生專(zhuān)業(yè)知識(shí)的組織結(jié)構(gòu)

組織許多最有價(jià)值的能力源自既定層級(jí)結(jié)構(gòu)中所蘊(yùn)含的組織知識(shí)，而非個(gè)人表現(xiàn)。明確繪制這些依存關(guān)系，并記錄知識(shí)如何從一個(gè)層級(jí)傳遞到下一個(gè)層級(jí)，是評(píng)估AI工具是否使復(fù)雜決策過(guò)程同質(zhì)化的基本步驟。

以一家擁有40多年歷史、資產(chǎn)達(dá)300億美元的美國(guó)中型地區(qū)銀行（我們稱(chēng)之為皮埃蒙特地區(qū)銀行）為例，看看它如何在發(fā)現(xiàn)其信貸委員會(huì)決策日趨自動(dòng)化后應(yīng)對(duì)此問(wèn)題。該委員會(huì)由高級(jí)貸款專(zhuān)員組成，負(fù)責(zé)審查約15%的貸款申請(qǐng)，但嚴(yán)重依賴(lài)AI的建議。為應(yīng)對(duì)這一情況，該行現(xiàn)在增設(shè)了季度“信貸標(biāo)準(zhǔn)圓桌會(huì)議”，委員會(huì)在會(huì)上明確辯論并記錄不斷演變的貸款標(biāo)準(zhǔn)。以前委員會(huì)問(wèn)的是“這份申請(qǐng)是否符合我們的標(biāo)準(zhǔn)？”，而現(xiàn)在圓桌會(huì)議問(wèn)的是“我們的標(biāo)準(zhǔn)還是否正確？”——這是一個(gè)此前從未有專(zhuān)門(mén)場(chǎng)所進(jìn)行的審議功能。

此外，正如該行人力資源總監(jiān)簡(jiǎn)所解釋的：“我們創(chuàng)建了一種全新的學(xué)徒制度。現(xiàn)在要求初級(jí)分析師每季度輪崗到委員會(huì)實(shí)習(xí)，不僅學(xué)習(xí)如何解讀分?jǐn)?shù)，還要學(xué)習(xí)如何質(zhì)疑分?jǐn)?shù)。”這種人才培養(yǎng)渠道以前從未有過(guò)，這是一項(xiàng)有目的的機(jī)構(gòu)性投資，旨在培養(yǎng)下一代的判斷力，而不僅僅是對(duì)現(xiàn)有做法的調(diào)整。簡(jiǎn)繼續(xù)說(shuō)道：“銀行還讓初級(jí)分析師與高級(jí)貸款專(zhuān)員搭檔處理復(fù)雜案例，要求共同簽字，從而積極投資于做出這些判斷所需的組織技能。”

這些特意設(shè)計(jì)的“摩擦點(diǎn)”雖會(huì)略微減緩個(gè)別交易的速度，但重建了悄然消失的戰(zhàn)略決策能力和相互問(wèn)責(zé)機(jī)制。皮埃蒙特銀行現(xiàn)在將這些受保護(hù)的協(xié)作空間視為不可協(xié)商的基礎(chǔ)設(shè)施，而非可有可無(wú)的奢侈品。這保留了歷來(lái)為該行帶來(lái)信貸專(zhuān)業(yè)知識(shí)和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的審議結(jié)構(gòu)。

社會(huì)聯(lián)系被削弱

企業(yè)不僅僅是規(guī)則和工作流程的系統(tǒng)，也是建立在信任、相互理解和共同目標(biāo)基礎(chǔ)上的社會(huì)結(jié)構(gòu)。組織文化的這些特質(zhì)源自人際互動(dòng)，這些互動(dòng)有時(shí)是合作性的，有時(shí)是對(duì)抗性的。AI從兩個(gè)方面威脅到這種結(jié)構(gòu)。

首先，它取代了曾經(jīng)需要人們共同解決問(wèn)題的互動(dòng)。人們不再就各種選項(xiàng)展開(kāi)辯論、協(xié)商權(quán)衡或共同診斷失敗原因，而是越來(lái)越多地借助提供私人答案的個(gè)性化工具。

其次，當(dāng)決策看似來(lái)自不透明的算法時(shí)，傳統(tǒng)的權(quán)威來(lái)源——首席執(zhí)行官、經(jīng)理、專(zhuān)業(yè)人士——會(huì)失去可信度。員工難以理解誰(shuí)該負(fù)責(zé)以及決策依據(jù)是什么。

領(lǐng)導(dǎo)者可以采取的措施：重建被AI削弱的社群

組織的能力得以延續(xù)，是因?yàn)槿藗兺ㄟ^(guò)持續(xù)互動(dòng)形成了共同理解。AI常常以個(gè)體化、由機(jī)器介導(dǎo)的工作流程取代這些互動(dòng)。不要讓這種情況在不知不覺(jué)中發(fā)生。

以一家英國(guó)中型廣告公司為例，我們稱(chēng)其為布萊特維尤創(chuàng)意公司。盡管廣告活動(dòng)達(dá)到了績(jī)效指標(biāo)，但客戶卻開(kāi)始終止合同。該公司采用了AI工具進(jìn)行受眾定位、創(chuàng)意優(yōu)化和活動(dòng)管理。活動(dòng)運(yùn)作高效，但某些東西出了問(wèn)題。

首席執(zhí)行官勞倫斯在客戶流失面談中發(fā)現(xiàn)了這個(gè)問(wèn)題：“客戶說(shuō)他們感覺(jué)像是在和自動(dòng)售貨機(jī)合作，而不是和創(chuàng)意伙伴合作。我們的客戶團(tuán)隊(duì)會(huì)在客戶會(huì)議上展示AI生成的計(jì)劃，但當(dāng)客戶問(wèn)‘為什么針對(duì)我們品牌采用這種方法？’時(shí)，團(tuán)隊(duì)無(wú)法清晰地闡述觀點(diǎn)。他們學(xué)會(huì)了操作工具，卻沒(méi)有培養(yǎng)出創(chuàng)意判斷力。”

布萊特維尤的解決方案?jìng)?cè)重于通過(guò)展現(xiàn)專(zhuān)業(yè)知識(shí)來(lái)重建戰(zhàn)略決策能力。它制定了一項(xiàng)政策，禁止在面向客戶的演示中使用AI生成的內(nèi)容。團(tuán)隊(duì)必須創(chuàng)建原創(chuàng)的戰(zhàn)略敘述，解釋他們的思路。該機(jī)構(gòu)還重新調(diào)整了客戶關(guān)系，為每個(gè)客戶指定一名“戰(zhàn)略負(fù)責(zé)人”，由資深人員擔(dān)任，其職責(zé)是挑戰(zhàn)AI的輸出，并倡導(dǎo)算法可能忽略的創(chuàng)意方法。這些負(fù)責(zé)人成為了組織專(zhuān)業(yè)知識(shí)的代表，重建了客戶的信心，讓他們相信是真正的判斷力而非純粹的自動(dòng)化在指導(dǎo)工作。

AI可以提升組織的績(jī)效，但前提是你要清楚它的局限性。它無(wú)法通過(guò)經(jīng)驗(yàn)積累專(zhuān)業(yè)知識(shí)，無(wú)法承擔(dān)道德責(zé)任，無(wú)法建立信任、勇氣或共同目標(biāo)。這些仍然是人類(lèi)獨(dú)有的功能。如果你讓AI排擠掉這些能力，你的組織可能在技術(shù)上先進(jìn)，但在競(jìng)爭(zhēng)中卻很脆弱。要避免這種情況，就需要在應(yīng)用AI時(shí)，清醒地認(rèn)識(shí)到是什么讓你的組織具有競(jìng)爭(zhēng)力。你的未來(lái)取決于利用機(jī)器來(lái)增強(qiáng)人類(lèi)的判斷力，同時(shí)堅(jiān)決保護(hù)任何算法都無(wú)法取代的人類(lèi)投入。

關(guān)鍵詞：

格雷厄姆·肯尼（Graham Kenny）、甘娜·波格雷布娜（Ganna Pogrebna）| 文

格雷厄姆·肯尼是Strategic Factors 公司的首席執(zhí)行官，著有《戰(zhàn)略發(fā)現(xiàn)》（Strategy Discovery）。他是戰(zhàn)略和績(jī)效衡量領(lǐng)域公認(rèn)的專(zhuān)家，幫助私營(yíng)、公共和非營(yíng)利部門(mén)的經(jīng)理、高管和董事會(huì)創(chuàng)建成功的組織。他曾在美國(guó)和加拿大的大學(xué)擔(dān)任管理學(xué)教授。甘娜·波格雷布娜是貝爾法斯特女王大學(xué)的大衛(wèi)·特林布爾教席教授。作為行為AI和新興技術(shù)領(lǐng)域的教授及高管，她與企業(yè)合作，以改善客戶體驗(yàn)、加強(qiáng)戰(zhàn)略決策和管理技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。

周強(qiáng) | 編校

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