AI正在威脅你的員工。随着機器越來越多地執行以前留給人類的高智力要求的任務，員工感到比以往任何時候都更加被排斥和不被需要。而且情況在持續惡化。
根據市場研究公司萬森伯尼（Vanson Bourne）的資料，80%的組織表示他們的主要技術目标是超級自動化（hyperautomation）——盡可能多地實作業務流程的端到端自動化。高管們傾向于在沒有員工回報的情況下追逐這一目标——而員工們的工作和生活将受到實作該目标的最大影響。但是，幾十年來我對企業采用新興技術的研究一次又一次地證明了一件事：最英明的上司者在新技術的整個采用過程中會優先考慮普通員工的參與度。
當普通員工被排除在新技術應用的流程之外，他們會厭惡與AI合作，永遠不會對AI的能力産生信任，甚至抵制使用AI帶來的積極變化。盡管如此，如果舉措得當，人機合作代表着最有前途的工作方式。它們可能并不總是引入和使用AI的最快、最便宜或最簡單的方式，但排除普通員工的替代方案根本不是替代方案。以紐約大學網絡安全中心的研究為例。該研究團隊使用GitHub開發的自動編碼工具Copilot，在沒有人類程式員輸入的情況下生産了1692個軟體程式。其中40%的程式存在嚴重的安全漏洞。
我将在本文探讨是什麼阻礙上司層将普通員工納入AI項目流程，他們應該如何示範更具包容性的行為，以及組織必須做些什麼來發展包容普通員工的AI實踐。這些做法更有可能使組織的長期績效獲得提升，也可以讓員工更快樂、高效和投入。
對AI感到舒适
如果自己不積極參與，你就不可能讓每個人都真正參與AI使用的過程。但是商業領袖經常問我，當自己沒有對新技術的專業知識時，他們該如何上司基于AI技術的轉型。
商業領袖不必是AI專家。他們隻需要有足夠的AI悟性，認識到技術對組織及其利益相關者的好處。一旦AI被部署，上司者必須學會授權和推動員工與AI合作。例如，他們應該能夠識别日常工作流程中整合AI技術的機會，并預測其對相關團隊和項目的潛在優勢。簡而言之，學習，必須是管理者獲得持續的AI上司力的一部分。
在我的進階上司力課程中，一些高管曾公開困惑，他們是否需要成為職業程式員才能成為高效上司者。他們需要的不是寫代碼的專業知識，而是對技術的基本了解。
對AI的基本認知
大多數高管都知道AI工具是具有自主學習能力的計算系統。他們明白AI可以從大型資料庫中學習，并進行模式識别、解決問題。他們可能已經看到它在組織中的各種應用：掃描求職者的履歷，評估員工績效，優化任務安排，管理庫存，将重複性任務自動化，以便員工可以探索新想法和促進創新，而不是計算小零件。正是AI的學習能力——使用算法處理新資料并根據這些資料改變其資訊計算——導緻了與人類能力的比較。但是很多商業領袖暗自認為，AI幾乎可以接管人類的任何職位。
事實是，AI無法像人類一樣思考，也沒有那麼有創意。首先，它不會産生新鮮想法；它的想法存在于輸入其中的資料庫中。即使最複雜的AI系統也無法像人類那樣從學習中推斷意義。他們無法進行類比，也無法欣賞文化背景和上下文的細微差别。人類可以提取商務對話的深層含義和有趣的細微差别，但AI無法判斷字面含義與實際含義的沖突之處。例如，AI會将“你對這個提議是認真的嗎？”解釋為一個簡單的請求，以确認所提供的内容。而大多數人類知道這句話的意思是，對方對這個提議并不滿意。
擁有足夠AI悟性的商業領袖，能意識到技術可以大大提高工作效率群組織的整體運作。但他們還必須認識到，AI不能完全取代人類，最重要的是，它不能代替我們思考。
AI疏遠員工的3種方式
一旦對自己讨論和支援AI應用的能力感到舒适，上司者就需要在普通員工中激發熱情——這不是一個容易的過程。要成為一名高效上司者，你必須了解為什麼AI會導緻普通員工和管理層之間的裂痕，并找到方法，彌合他們的感受與你希望的他們的感受之間的差距。你還需要防止，當一個團隊控制了AI，而另一個團隊甚至不了解AI時，可能發生的領土主義和部落主義。
以下是員工被AI疏遠的三個常見原因。
員工失去自主權，變得憤世嫉俗。不久前，我的一位同僚去她的銀行申請一張信用卡。服務她的員工将她的所有資訊輸入了一個計算機程式，該程式運作一個算法來确定她是否合格。我的同僚收入不錯，信用也很好。當員工告訴她，程式決定她不符合信用卡資格時，她很驚訝。當她要求解釋時，這位員工回答說，這個決定是基于資訊和自動化程式的，是以他沒什麼可補充解釋的。最終，他嘟囔地說，他不是機器，她為什麼要期望他了解算法的決定呢？這句話表明，這名員工覺得無法掌控自己的工作，他顯然失去了動力，也沒有試圖讓我的同僚了解算法的決定。結果是，糟糕的服務和錯失的商機。
将簡單的任務自動化，但将困難和情感要求高的任務留給人類時，會對員工的幸福感産生負面影響。喬治亞州立大學2021年的一項研究表明，工作場所引入的自動化越多，員工的健康和工作滿意度就越差。
員工不懂AI，抵制它。人們通常更喜歡與人類合作，接受來自人類的建議，而不是AI。你應該意識到這種偏見，并認識到員工會對技術做出情緒化而不是理性的反應——即使AI被證明優于人類。
如果你想讓AI的應用更具包容性，就必須将自己定位為人機互動中的調解者和促進者。你要確定員工得到足夠的支援和教育訓練，以有效地與AI系統互動，并為他們創造機會，在這些互動出錯時能夠求助于人類。如果他們真正感到在你的AI合作計劃中被接納，就不會那麼反感。
AI會制造業務孤島。除了引起抵制之外，采用AI，還會以3種方式在組織中鞏固業務孤島進而破壞包容性。首先，由于了解和操作AI系統所需的深厚專業知識通常隻在技術團隊，其他部門（如HR、營運和營銷）的員工可能難以與AI互動。但他們需要知道如何以對其業務目标有意義的方式使用它。其次，資料所有權和通路權可能也是部門之間有争議的問題。AI系統嚴重依賴資料進行教育訓練和決策，但各個團隊可能擁有自己的資料庫，不願意或無法與他人共享資料。第三，AI帶來的影響會因團隊而異：有些人可能會發現它更有用，有些人可能會看到它被用來自動化其工作任務，而不是其他部門的任務。當不同的團隊從AI應用中感到或多或少的威脅（或受益）時，他們可能會轉向孤立行為，避免協作和資訊共享來保護自己的利益。
要應對所有這些挑戰，你需要調整組織文化。
更有效和更包容的AI模式
作為商業領袖，你必須讓員工感到自己是組織的正式成員——有權像人類一樣工作，同時在每個自動化流程中與AI合作。例如，AI可以快速為新程式生成代碼，但還是需要人類員工來修複任何安全漏洞和其他故障。
一種包容性的方法将使員工感受到AI應用過程中的控制感，減少對技術的厭惡，增加對技術的信任。結果将有助于更有效地将AI整合到員工的工作流程中，并增強在整個組織中創造價值的可能性（而不是僅建立孤立的、是以較小的影響）。為了實作這些目标，組織必須堅持遵循4種做法。
為社交連接配接創造空間和時間。與AI合作時，人們不得不花費大量時間在電腦螢幕前與機器交流。這限制了他們與其他人類的互動。皮尤研究中心2022年的一項民意調查顯示，人們對AI存在于生活的一個主要擔憂，是它将他們與其他人隔離開來。作為上司者，你負有重大責任促進員工的社交連接配接，你可以通過組織内外的活動和線上社群來實作這一點。例如，數字承保人經常在不會見申請人的情況下釋出保險單。他們可能會被要求與其他承保人和建構AI系統的人每周舉行會議，用來讨論可能的改進。優步現在允許司機在需要幫助或有問題時給組織中的其他人打電話，這些司機受到持續的算法監督，并是以感到被非人化。
讓技術和非技術團隊合作。作為一個精通AI的上司者，你要知道成功的AI合作是跨學科的。技術和業務專家不應該退居到各自角落，無論字面上還是虛拟的。是以，要建立多樣化的團隊，共同應用AI。例如，業務專家可以向技術專家解釋必須實作的目标，技術專家可以就需要哪些AI系統提出建議。同時，HR可以讓員工熟悉他們将使用的AI系統和他們需要的技能，營運人員可以專注于将整個AI工作流程整合到組織設定中。
要上司如此多元化的團隊并将他們凝聚在一起，就必須以團結而非分裂的方式進行溝通，允許和整合多種觀點，并确定可能會使協作變得複雜或阻礙的障礙。作為業務上司者，你可以首先向技術和業務團隊解釋組織的需求，然後概述技術專家将如何成為業務流程的一部分，以實作所需的結果。嘗試為兩個團隊建立共同的語言和了解以應對挑戰，識别模式，将大問題分解為小問題，并找到共享的工作方法。如果沒有這種共同語言，團隊可能無法凝聚在一起，你試圖發展的包容性文化可能會消失。
不斷發展你的AI上司力。讓員工感覺被他們納入AI應用項目，需要考慮到他們面對AI時的不确定性和不安全感。作為一個精通AI的上司者，你應該被視為願意傾聽他們的關切。我的研究表明，如果上司者表現得謙虛并且開放，員工确實更願意信任并與AI接觸。
你還必須引導員工了解AI。為了讓人機真正協作，員工需要強大的架構來思考如何使用智能機器。例如，在航空安全方面，飛行員需要更多的教育訓練來駕駛帶有協作自動駕駛系統的飛機。正如資深安全和航空事故調查員謝姆·曼奎斯特（Shem Malm-quist）機長在2022年告訴《連線》（Wired）雜志的那樣，他們“必須對飛機及其主要系統以及飛行自動化的工作原理有一個心理模型”，以管理可能演變成災難性墜機的問題。隻有當員工對自己的優勢和劣勢以及AI工具有一個清晰的模型時，他們才能了解AI将如何增強他們的工作。
獎勵員工的人性。員工希望被告知，管理層如何看待他們在AI協作中的角色。他們還想知道自己将如何因協作創造的價值而獲得獎勵。為了讓人類和AI成功合作，你需要建立明确的指導方針确認是誰的功勞。否則，員工可能會覺得你淡化了他們的貢獻，将項目成功主要歸功于AI。
為了確定員工感到被接納，讓他們自己分享AI創造的價值帶來的回報。需要強調，在管理層看來，人類對AI的表現至關重要，是以應該得到恰當的認可。即使隻是一封全公司範圍内認可和慶祝某人成就的電子郵件，也能大大提高士氣。
AI應用是一個複雜的過程，需要每個人都學習、質疑和合作。公司如何處理它，取決于員工的技術敏銳度、預算和許多其他關鍵因素。但我推薦的方法是任何公司都可以采取的方法以優化這個過程。
它應該始于高管對AI的足夠了解，以便有信心向團隊傳達其重要性。然後，需要跨學科業務部門之間持續的人與人之間的連接配接，以及每個人都可以自由公開發言的會議。這樣的聚會為高管們提供了極好的機會——展示脆弱性，傳達他們自己的問題，甚至隻是在同僚之間發洩。當轉型正在進行中，你的工作應該專注于優化AI應用而不僅僅是部署它，你應該獎勵員工獨特的人類貢獻。如果普通員工沒有感到被重視和尊重，你的AI轉型嘗試肯定會失敗。
大衛·德·克雷默（David De Cremer）| 文
大衛·德·克雷默是美國東北大學管理與技術學教授，也是其校達摩-麥金商學院的鄧頓家族（Dunton Family Dean of its D’Amore-McKim School of Business）院長。他是《精通AI的上司者：9種奪回控制權并讓AI發揮作用的方法》（The AI-Savvy Leader: 9 Ways to Take Back Control and Make AI Work）（哈佛商業評論出版社，2024年）的作者，本文改編自該書。
飛書、Pi | 譯校 程明霞 | 編輯
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