成功駕馭AI的領(lǐng)導(dǎo)者，都在修煉這5項能力

人工智能不會僅僅因為公司在工具和基礎(chǔ)設(shè)施上投入資金就帶來價值。只有當(dāng)領(lǐng)導(dǎo)者培養(yǎng)出變革公司和團隊所需的新能力，從而充分發(fā)揮這項技術(shù)的潛力，提供真正的戰(zhàn)略優(yōu)勢時，人工智能才能實現(xiàn)價值。

最近，英國《金融時報》對標準普爾500指數(shù)成份股公司申報文件的分析發(fā)現(xiàn)，去年有374家公司在財報電話會議上提到了人工智能，且近九成公司對其贊譽有加。然而，當(dāng)被要求闡述其優(yōu)勢時，大多數(shù)領(lǐng)導(dǎo)者只能含糊地承諾尚未實現(xiàn)的 “生產(chǎn)力提升”。不僅如此，他們的年度報告對風(fēng)險的闡述遠比實際收益要清晰得多。

為什么會這樣呢？我們中的一位參與了一項涵蓋 300 多位董事會成員的項目，研究發(fā)現(xiàn)，不僅人工智能試點未必能達成預(yù)期成效，而且員工因?qū)θ斯ぶ悄苄膽芽謶郑茨艹浞滞诰蚱錆摿Α４送猓斯ぶ悄茼椖恳参茨芙鉀Q組織的運作方式以及價值創(chuàng)造等問題。

新技術(shù)未能實現(xiàn)價值，很少是技術(shù)本身的問題。通常而言，這是因為未能將技術(shù)與價值主張相結(jié)合，錯失了利用技術(shù)變革組織的契機。而這一切的根源在于領(lǐng)導(dǎo)力和組織能力面臨的挑戰(zhàn)。努力之所以失敗，是因為組織沒有調(diào)整流程，團隊也沒有改變工作方式。

作為學(xué)者，我們追蹤有關(guān)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和領(lǐng)導(dǎo)力的最新研究，并將這些研究結(jié)果與課堂上高級管理人員在現(xiàn)實中面臨的問題進行對比。我們研究他們現(xiàn)有的技能、組織對他們的要求以及有效領(lǐng)導(dǎo)所需的能力之間的差距。

這項研究讓我們明白，要在生成式人工智能時代實現(xiàn)有效領(lǐng)導(dǎo)，高級管理人員需要具備一系列技能，而這些技能并不一定是他們過去取得成功的那些技能。在本文中，基于我們作為學(xué)者和從業(yè)者的工作經(jīng)驗，我們將探討五項我們認為至關(guān)重要的能力，每一項能力都對應(yīng)著當(dāng)今領(lǐng)導(dǎo)者需要扮演的不同角色。

跨越組織邊界

對人工智能的深入了解不僅僅是閱讀分析報告或瀏覽新聞標題，而是要通過人際網(wǎng)絡(luò)和實際接觸來培養(yǎng)。研究表明，融入更多元化人際網(wǎng)絡(luò)的人能夠獲取非重復(fù)性信息，因此比處于封閉圈子的人更具創(chuàng)新性。經(jīng)典的傳播研究，如埃弗雷特·羅杰斯所著的《創(chuàng)新的擴散》（2003年）也表明，當(dāng)人們看到可信的同行在使用某項技術(shù)，并且獲得足夠的隱性知識，明白該技術(shù)如何具體應(yīng)用到自身時，技術(shù)的采用就會傳播開來。

對于高管而言，這意味著要在不同行業(yè)、監(jiān)管機構(gòu)、初創(chuàng)企業(yè)和技術(shù)專家之間建立聯(lián)系，并參與有關(guān)人工智能機遇與風(fēng)險的討論。在我們授課的高管課堂上，每天都能看到這種情況的發(fā)生。經(jīng)驗更豐富的使用者會向其他人分享他們的所見所聞，包括好處和陷阱。

高級管理人員還需要有意識地讓他們的團隊接觸此類交叉互動。例如，薩蒂亞·納德拉執(zhí)掌微軟后，邀請微軟收購的小型科技公司的首席執(zhí)行官參加以往只面向公司高層的年度戰(zhàn)略務(wù)虛會。參與多元化的對話，能增強高管將新見解帶回董事會的信心，使他們成為跨越組織邊界的人。

重新設(shè)計組織架構(gòu)

只有對組織進行重新設(shè)計以利用生成式人工智能，它才能創(chuàng)造價值。數(shù)十年的研究表明，生產(chǎn)力的提升并非源于技術(shù)本身，而是來自流程、激勵措施和結(jié)構(gòu)的配套變革。公司常常只是將人工智能生硬地添加到傳統(tǒng)工作流程中，結(jié)果收效甚微。

領(lǐng)導(dǎo)者必須決定在哪些環(huán)節(jié)實現(xiàn)自動化，哪些環(huán)節(jié)增強人類判斷力，哪些環(huán)節(jié)完全由人類掌控，以及如何應(yīng)對生成式人工智能常常帶來的以更少人力完成更多工作的能力。更重要的是，他們不能只盯著成本效率和減少全職員工數(shù)量：正如我們的研究所發(fā)現(xiàn)的，生成式人工智能的真正價值來自于重新思考業(yè)務(wù)流程、實現(xiàn)超個性化以及構(gòu)建新的商業(yè)模式。管理者需要思考人工智能如何讓他們重新審視傳統(tǒng)流程。簡而言之，他們需要成為架構(gòu)師。

例如，在SAP，首席財務(wù)官多米尼克·阿薩姆領(lǐng)導(dǎo)了一項雄心勃勃的核心職能重新設(shè)計工作，以整合生成式人工智能。他的團隊將大部分財務(wù)和后臺工作自動化，讓團隊能夠?qū)Ｗ⒂诟邇r值的任務(wù)，并利用人工智能驅(qū)動的見解重新分配資源，提高生產(chǎn)力。通過以這種方式重新設(shè)計角色和工作流程，阿薩姆使SAP能夠做出結(jié)構(gòu)性變革，釋放人工智能的真正價值。

在高管獵頭公司羅盛咨詢，管理者被鼓勵重新設(shè)計團隊的工作，讓被賦予名字、職責(zé)和工作范圍的人工智能代理執(zhí)行更簡單的任務(wù)，同時提升員工的任務(wù)難度。

當(dāng)然，組織架構(gòu)的重新設(shè)計往往與文化變革相伴而行，因為過時的流程會強化阻礙進步的舊規(guī)范。在一家跨國食品公司，一旦人工智能驅(qū)動的儀表盤使得傳統(tǒng)的檢查與控制不再必要，首席執(zhí)行官便對季度業(yè)務(wù)評估展開全面改革。這一舉措減少了團隊用于數(shù)據(jù)整理的時間，同時將領(lǐng)導(dǎo)會議的重心轉(zhuǎn)向?qū)崟r學(xué)習(xí)。如果沒有這類變革，人工智能只是在過時的流程之上增加了復(fù)雜性，而無法釋放真正的價值。

公司可能需要采取大膽舉措，讓領(lǐng)導(dǎo)者能夠推動重新設(shè)計。例如，百事公司將戰(zhàn)略、轉(zhuǎn)型和技術(shù)方面的職責(zé)合并，使其首席戰(zhàn)略與轉(zhuǎn)型官阿西娜·卡尼奧拉能夠通過重新設(shè)計組織架構(gòu)來利用人工智能，這也使得公司高管與她合作，共同識別流程低效問題以及新能力帶來的機遇變得尤為重要。

協(xié)調(diào)團隊協(xié)作

真正考驗領(lǐng)導(dǎo)力的是高級團隊在融入人工智能的情況下做出決策的能力。例如，在亞馬遜，財務(wù)負責(zé)人如今不僅依靠生成式人工智能完成常規(guī)報告，還用于稅務(wù)分析、預(yù)測和收入建模等復(fù)雜任務(wù)。其輸出結(jié)果被整合到簡報和文件中，直接供高級團隊審閱，使高管們能夠基于比人類分析師單獨提供的更豐富、更快速的證據(jù)基礎(chǔ)，來討論權(quán)衡取舍。

將人工智能作為一種輸入是一回事，將算法見解引入集體審議則是另一回事。研究表明，人機協(xié)作可以大幅降低解決問題的成本和時間，但最佳效果取決于與人工智能進行迭代和協(xié)作的能力。

最近的實驗研究更進一步驗證了賦予人工智能在決策團隊中關(guān)鍵角色（而不僅僅將其作為被動工具）的理念。例如，一項研究表明，大語言模型可以充當(dāng) “唱反調(diào)者”，挑戰(zhàn)群體共識，甚至質(zhì)疑自身的建議，以提高批判性思維。另一項研究比較了人工智能的不同角色——從推薦者到分析者再到唱反調(diào)者，發(fā)現(xiàn)角色的變化會影響結(jié)果的質(zhì)量。這些研究結(jié)果共同表明，領(lǐng)導(dǎo)者不應(yīng)將人工智能視為單一的輸入，而應(yīng)將其視為靈活的團隊成員，其在集體決策中的角色必須經(jīng)過有意識的設(shè)計和管理。

在這種新的協(xié)作環(huán)境中，尤其是在涉及高風(fēng)險決策時，領(lǐng)導(dǎo)者需要協(xié)調(diào)人類和算法輸入之間的平衡，同時營造心理安全感，讓團隊能夠自由探討各種場景、分享失敗經(jīng)驗并共同學(xué)習(xí)。他們需要成為團隊協(xié)調(diào)者。

指導(dǎo)與培養(yǎng)人才

只有當(dāng)領(lǐng)導(dǎo)者幫助員工學(xué)會以不同方式工作時，人工智能的應(yīng)用才能取得成功。員工需要指導(dǎo)和心理安全感來進行嘗試、犯錯并逐步提升技能。事實上，一項對3400萬個美國管理職位招聘信息，以及數(shù)百萬份簡歷和員工評價的大規(guī)模分析表明，自2007年以來，強調(diào)協(xié)作、指導(dǎo)和影響力的招聘信息占比增加了兩倍，而強調(diào)傳統(tǒng)監(jiān)督的招聘信息則穩(wěn)步減少。

讓-菲利普·庫圖瓦曾負責(zé)微軟全球銷售、營銷和運營，他打破了長期存在的 “檢查文化”（即根據(jù)詳盡的預(yù)測流程來評判管理者），代之以指導(dǎo)文化（由實時數(shù)字儀表盤支持，并為所有人事經(jīng)理提供指導(dǎo)技能培訓(xùn)）。他不再對下屬進行質(zhì)問，而是以身作則傾聽，并引導(dǎo)管理者將時間重新分配到客戶和學(xué)習(xí)上。就在他所在的銷售與營銷部門越來越依賴自動化預(yù)測和預(yù)測分析時，這一變革為客戶互動節(jié)省了數(shù)千小時。

隨著生成式人工智能使員工無需再專注于繁重的基礎(chǔ)工作，領(lǐng)導(dǎo)者必須幫助培養(yǎng)和推廣補充該技術(shù)所需的新技能。他們需要幫助改變工作場所，以充分利用人工智能，在此過程中他們將面臨同樣的挑戰(zhàn)：少做檢查者，多做導(dǎo)師，幫助推廣新的工作方式。他們需要以能夠培養(yǎng)人才的教練角色進行領(lǐng)導(dǎo)。

以身作則

在倫敦商學(xué)院的一個職業(yè)中期碩士班上，我們的一名學(xué)生問庫圖瓦：“當(dāng)我們自己并非技術(shù)創(chuàng)新者時，如何在人工智能時代保持自身的相關(guān)性？”

他回答道：“每天都使用人工智能，在個人生活和職業(yè)生活中都用。”

唐娜·莫里斯就是這種行為的一個好榜樣，她是沃爾瑪?shù)氖紫肆佟Ｔ趩痈呒夘I(lǐng)導(dǎo)人才招聘時，莫里斯會借助ChatGPT和其他工具，她說結(jié)果往往與她的團隊已經(jīng)在考慮的候選人高度吻合。但她也會將人工智能用于日常需求，從旅行推薦到為家人快速搜索醫(yī)療信息。她親力親為地使用人工智能，不僅提升了自己對技術(shù)的熟悉程度，也向他人表明鼓勵嘗試。

最近一項研究發(fā)現(xiàn)，盡管高級領(lǐng)導(dǎo)者比員工對人工智能更感興趣，且較少感到威脅，但他們實際使用該技術(shù)的頻率并不像他們對其的表態(tài)所顯示的那么高，這引發(fā)了人們的擔(dān)憂，即他們可能只是在塑造形象，而非以身作則推動應(yīng)用。

解決方案很簡單：成為真正的榜樣。親自嘗試使用人工智能，直到找到對自己職業(yè)和個人都有幫助的應(yīng)用場景。個人使用人工智能有諸多好處，其中之一是提高你識別 “無用功” 的能力，即那些看似完美但缺乏實質(zhì)內(nèi)容的工作。此外，讓同事看到你個人使用人工智能，表明好奇心、靈活性甚至犯錯都是學(xué)習(xí)過程的一部分。這樣做，你將創(chuàng)造社會認同，加速人工智能的應(yīng)用。

歸根結(jié)底，人工智能不會僅僅因為公司在工具和基礎(chǔ)設(shè)施上投入資金就帶來價值。只有當(dāng)領(lǐng)導(dǎo)者培養(yǎng)出變革公司和團隊所需的新能力，從而充分發(fā)揮這項技術(shù)的潛力，提供真正的戰(zhàn)略優(yōu)勢時，人工智能才能實現(xiàn)價值。

關(guān)鍵詞：

赫爾米尼亞·伊瓦拉（Herminia Ibarra）、邁克爾·G·雅各比德斯（Michael G. Jacobides）| 文

赫爾米尼亞·伊瓦拉是倫敦商學(xué)院組織行為學(xué)查爾斯·漢迪教授，著有《像領(lǐng)導(dǎo)者一樣行動，像領(lǐng)導(dǎo)者一樣思考》修訂版（哈佛商業(yè)評論出版社，2023年）和《職業(yè)身份》（哈佛商業(yè)評論出版社，2023年）。邁克爾·G·雅各比德斯是倫敦商學(xué)院創(chuàng)業(yè)與創(chuàng)新領(lǐng)域的教席教授及戰(zhàn)略學(xué)教授。

周強 | 編校

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