AI可以提升組織的績效，但前提是你要清楚它的局限性。它無法通過經(jīng)驗積累專業(yè)知識，無法承擔(dān)道德責(zé)任，無法建立信任、勇氣或共同目標(biāo)。這些仍然是人類獨有的功能。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，但在競爭中卻很脆弱。要避免這種情況，就需要在應(yīng)用AI時，清醒地認識到是什么讓你的組織具有競爭力。

AI常被推銷給高管們，說它是一種“力量倍增器”，能提升員工績效。然而，有一個重大但鮮被強調(diào)的弊端：AI可能會消解組織獨特的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，組織變得更加自動化，卻適應(yīng)性降低；更加依賴數(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，并說明首席執(zhí)行官和高級管理人員應(yīng)如何解決這些問題。

員工思維退化

AI系統(tǒng)制造出一種強大的假象。其輸出流暢、自信，且往往看似合理。這種流暢性催生了認知依賴，人們不再像以前那樣深入思考，因為機器似乎勝任一切。

對企業(yè)而言，陷阱在于當(dāng)員工過度依賴AI起草分析報告、診斷問題或提出解決方案時，他們自身的技能就會退化。企業(yè)失去了通過經(jīng)驗錘煉判斷力的能力，特別是那種在實踐中通過師徒相授傳遞的隱性知識。

對組織而言，長期風(fēng)險雖不明顯卻很嚴(yán)重。盡管企業(yè)在技術(shù)上可能看似先進，但卻可能悄然喪失創(chuàng)新、應(yīng)對危機和競爭所需的專業(yè)知識。

領(lǐng)導(dǎo)者可以采取的措施：明確關(guān)鍵的人類能力

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爭力，絕不能失去哪些人類能力。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、道德升級以及解釋性推理，即從既定戰(zhàn)略的角度審視機遇與挑戰(zhàn)的能力。這些技能只有通過實踐才能培養(yǎng)和維持。

以一家澳大利亞電信運營商為例，我們稱其為克雷斯頓電信（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，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，中層管理人員越來越依賴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)劃團隊變成了算法的執(zhí)行者。他們會提出三個由AI生成的方案，但無法解釋為何其中一個更優(yōu)?！?/p>

克雷斯頓電信的應(yīng)對措施是設(shè)立“無AI戰(zhàn)略會議”，跨職能團隊必須首先僅依靠自身的判斷力和經(jīng)驗來處理戰(zhàn)略問題。只有在記錄下他們的推理過程后，才允許參考AI工具。該公司還讓高潛力的經(jīng)理人員輪崗，參加為期六個月的“戰(zhàn)略駐留”項目，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。這涉及識別跨市場的潛在模式、厘清必要的利益相關(guān)方權(quán)衡，并制定長期戰(zhàn)略規(guī)劃。即使AI處理常規(guī)分析，這些關(guān)鍵職能仍由人類掌控。

規(guī)則被系統(tǒng)掩蓋

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

這些決策的關(guān)鍵在于，它們通過一種旨在揭示沖突、促進審議并明確責(zé)任的組織結(jié)構(gòu)來運作。例如，信貸委員會不僅批準(zhǔn)貸款，還會就標(biāo)準(zhǔn)展開辯論、挑戰(zhàn)假設(shè)并發(fā)展貸款理念。晉升委員會不僅評估績效，還會商討什么構(gòu)成功績以及如何權(quán)衡各種情況。合規(guī)部門不僅僅是走過場，還會解讀模糊的規(guī)則。

AI改變了這種組織動態(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)需要明確審議的過程如今自動進行，而且往往規(guī)模大、速度快。決策的道德內(nèi)涵隱藏在模型、分數(shù)和優(yōu)化功能之后。用算法輸出取代人類判斷，會使組織面臨一種風(fēng)險，即當(dāng)系統(tǒng)、政策或激勵措施出現(xiàn)偏差時，失去糾正方向的能力。

領(lǐng)導(dǎo)者可以采取的措施：保護產(chǎn)生專業(yè)知識的組織結(jié)構(gòu)

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

以一家擁有40多年歷史、資產(chǎn)達300億美元的美國中型地區(qū)銀行（我們稱之為皮埃蒙特地區(qū)銀行）為例，看看它如何在發(fā)現(xiàn)其信貸委員會決策日趨自動化后應(yīng)對此問題。該委員會由高級貸款專員組成，負責(zé)審查約15%的貸款申請，但嚴(yán)重依賴AI的建議。為應(yīng)對這一情況，該行現(xiàn)在增設(shè)了季度“信貸標(biāo)準(zhǔn)圓桌會議”，委員會在會上明確辯論并記錄不斷演變的貸款標(biāo)準(zhǔn)。以前委員會問的是“這份申請是否符合我們的標(biāo)準(zhǔn)？”，而現(xiàn)在圓桌會議問的是“我們的標(biāo)準(zhǔn)還是否正確？”——這是一個此前從未有專門場所進行的審議功能。

此外，正如該行人力資源總監(jiān)簡所解釋的：“我們創(chuàng)建了一種全新的學(xué)徒制度?，F(xiàn)在要求初級分析師每季度輪崗到委員會實習(xí)，不僅學(xué)習(xí)如何解讀分數(shù)，還要學(xué)習(xí)如何質(zhì)疑分數(shù)。”這種人才培養(yǎng)渠道以前從未有過，這是一項有目的的機構(gòu)性投資，旨在培養(yǎng)下一代的判斷力，而不僅僅是對現(xiàn)有做法的調(diào)整。簡繼續(xù)說道：“銀行還讓初級分析師與高級貸款專員搭檔處理復(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?！?/p>

這些特意設(shè)計的“摩擦點”雖會略微減緩個別交易的速度，但重建了悄然消失的戰(zhàn)略決策能力和相互問責(zé)機制。皮埃蒙特銀行現(xiàn)在將這些受保護的協(xié)作空間視為不可協(xié)商的基礎(chǔ)設(shè)施，而非可有可無的奢侈品。這保留了歷來為該行帶來信貸專業(yè)知識和競爭優(yōu)勢的審議結(jié)構(gòu)。

社會聯(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)上的社會結(jié)構(gòu)。組織文化的這些特質(zhì)源自人際互動，這些互動有時是合作性的，有時是對抗性的。AI從兩個方面威脅到這種結(jié)構(gòu)。

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

其次，當(dāng)決策看似來自不透明的算法時，傳統(tǒng)的權(quán)威來源——首席執(zhí)行官、經(jīng)理、專業(yè)人士——會失去可信度。員工難以理解誰該負責(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)，是因為人們通過持續(xù)互動形成了共同理解。AI常常以個體化、由機器介導(dǎo)的工作流程取代這些互動。不要讓這種情況在不知不覺中發(fā)生。

以一家英國中型廣告公司為例，我們稱其為布萊特維尤創(chuàng)意公司。盡管廣告活動達到了績效指標(biāo)，但客戶卻開始終止合同。該公司采用了AI工具進行受眾定位、創(chuàng)意優(yōu)化和活動管理?；顒舆\作高效，但某些東西出了問題。

首席執(zhí)行官勞倫斯在客戶流失面談中發(fā)現(xiàn)了這個問題：“客戶說他們感覺像是在和自動售貨機合作，而不是和創(chuàng)意伙伴合作。我們的客戶團隊會在客戶會議上展示AI生成的計劃，但當(dāng)客戶問‘為什么針對我們品牌采用這種方法？’時，團隊無法清晰地闡述觀點。他們學(xué)會了操作工具，卻沒有培養(yǎng)出創(chuàng)意判斷力?！?/p>

布萊特維尤的解決方案側(cè)重于通過展現(xiàn)專業(yè)知識來重建戰(zhàn)略決策能力。它制定了一項政策，禁止在面向客戶的演示中使用AI生成的內(nèi)容。團隊必須創(chuàng)建原創(chuàng)的戰(zhàn)略敘述，解釋他們的思路。該機構(gòu)還重新調(diào)整了客戶關(guān)系，為每個客戶指定一名“戰(zhàn)略負責(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。這些負責(zé)人成為了組織專業(yè)知識的代表，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化在指導(dǎo)工作。

AI可以提升組織的績效，但前提是你要清楚它的局限性。它無法通過經(jīng)驗積累專業(yè)知識，無法承擔(dān)道德責(zé)任，無法建立信任、勇氣或共同目標(biāo)。這些仍然是人類獨有的功能。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，但在競爭中卻很脆弱。要避免這種情況，就需要在應(yīng)用AI時，清醒地認識到是什么讓你的組織具有競爭力。你的未來取決于利用機器來增強人類的判斷力，同時堅決保護任何算法都無法取代的人類投入。

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)略和績效衡量領(lǐng)域公認的專家，幫助私營、公共和非營利部門的經(jīng)理、高管和董事會創(chuàng)建成功的組織。他曾在美國和加拿大的大學(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、加強戰(zhàn)略決策和管理技術(shù)風(fēng)險。

周強 | 編校

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