成功駕馭AI的領導者，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設施上投入資金就帶來價值。只有當領導者培養出變革公司和團隊所需的新能力，從而充分發揮這項技術的潛力，提供真正的戰略優勢時，人工智能才能實現價值。

最近，英國《金融時報》對標準普爾500指數成份股公司申報文件的分析發現，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，當被要求闡述其優勢時，大多數領導者只能含糊地承諾尚未實現的 “生產力提升”。不僅如此，他們的年度報告對風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，研究發現，不僅人工智能試點未必能達成預期成效，而且員工因對人工智能心懷恐懼，未能充分挖掘其潛力。此外，人工智能項目也未能解決組織的運作方式以及價值創造等問題。

新技術未能實現價值，很少是技術本身的問題。通常而言，這是因為未能將技術與價值主張相結合，錯失了利用技術變革組織的契機。而這一切的根源在于領導力和組織能力面臨的挑戰。努力之所以失敗，是因為組織沒有調整流程，團隊也沒有改變工作方式。

作為學者，我們追蹤有關數字化轉型和領導力的最新研究，并將這些研究結果與課堂上高級管理人員在現實中面臨的問題進行對比。我們研究他們現有的技能、組織對他們的要求以及有效領導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有效領導，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，基于我們作為學者和從業者的工作經驗，我們將探討五項我們認為至關重要的能力，每一項能力都對應著當今領導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，而是要通過人際網絡和實際接觸來培養。研究表明，融入更多元化人際網絡的人能夠獲取非重復性信息，因此比處于封閉圈子的人更具創新性。經典的傳播研究，如埃弗雷特·羅杰斯所著的《創新的擴散》（2003年）也表明，當人們看到可信的同行在使用某項技術，并且獲得足夠的隱性知識，明白該技術如何具體應用到自身時，技術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、監管機構、初創企業和技術專家之間建立聯系，并參與有關人工智能機遇與風險的討論。在我們授課的高管課堂上，每天都能看到這種情況的發生。經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·納德拉執掌微軟后，邀請微軟收購的小型科技公司的首席執行官參加以往只面向公司高層的年度戰略務虛會。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。

重新設計組織架構

只有對組織進行重新設計以利用生成式人工智能，它才能創造價值。數十年的研究表明，生產力的提升并非源于技術本身，而是來自流程、激勵措施和結構的配套變革。公司常常只是將人工智能生硬地添加到傳統工作流程中，結果收效甚微。

領導者必須決定在哪些環節實現自動化，哪些環節增強人類判斷力，哪些環節完全由人類掌控，以及如何應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量：正如我們的研究所發現的，生成式人工智能的真正價值來自于重新思考業務流程、實現超個性化以及構建新的商業模式。管理者需要思考人工智能如何讓他們重新審視傳統流程。簡而言之，他們需要成為架構師。

例如，在SAP，首席財務官多米尼克·阿薩姆領導了一項雄心勃勃的核心職能重新設計工作，以整合生成式人工智能。他的團隊將大部分財務和后臺工作自動化，讓團隊能夠專注于更高價值的任務，并利用人工智能驅動的見解重新分配資源，提高生產力。通過以這種方式重新設計角色和工作流程，阿薩姆使SAP能夠做出結構性變革，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計團隊的工作，讓被賦予名字、職責和工作范圍的人工智能代理執行更簡單的任務，同時提升員工的任務難度。

當然，組織架構的重新設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范。在一家跨國食品公司，一旦人工智能驅動的儀表盤使得傳統的檢查與控制不再必要，首席執行官便對季度業務評估展開全面改革。這一舉措減少了團隊用于數據整理的時間，同時將領導會議的重心轉向實時學習。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，讓領導者能夠推動重新設計。例如，百事公司將戰略、轉型和技術方面的職責合并，使其首席戰略與轉型官阿西娜·卡尼奧拉能夠通過重新設計組織架構來利用人工智能，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。

協調團隊協作

真正考驗領導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，財務負責人如今不僅依靠生成式人工智能完成常規報告，還用于稅務分析、預測和收入建模等復雜任務。其輸出結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、更快速的證據基礎，來討論權衡取舍。

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 “唱反調者”，挑戰群體共識，甚至質疑自身的建議，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者，發現角色的變化會影響結果的質量。這些研究結果共同表明，領導者不應將人工智能視為單一的輸入，而應將其視為靈活的團隊成員，其在集體決策中的角色必須經過有意識的設計和管理。

在這種新的協作環境中，尤其是在涉及高風險決策時，領導者需要協調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、分享失敗經驗并共同學習。他們需要成為團隊協調者。

指導與培養人才

只有當領導者幫助員工學會以不同方式工作時，人工智能的應用才能取得成功。員工需要指導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，以及數百萬份簡歷和員工評價的大規模分析表明，自2007年以來，強調協作、指導和影響力的招聘信息占比增加了兩倍，而強調傳統監督的招聘信息則穩步減少。

讓-菲利普·庫圖瓦曾負責微軟全球銷售、營銷和運營，他打破了長期存在的 “檢查文化”（即根據詳盡的預測流程來評判管理者），代之以指導文化（由實時數字儀表盤支持，并為所有人事經理提供指導技能培訓）。他不再對下屬進行質問，而是以身作則傾聽，并引導管理者將時間重新分配到客戶和學習上。就在他所在的銷售與營銷部門越來越依賴自動化預測和預測分析時，這一變革為客戶互動節省了數千小時。

隨著生成式人工智能使員工無需再專注于繁重的基礎工作，領導者必須幫助培養和推廣補充該技術所需的新技能。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：少做檢查者，多做導師，幫助推廣新的工作方式。他們需要以能夠培養人才的教練角色進行領導。

以身作則

在倫敦商學院的一個職業中期碩士班上，我們的一名學生問庫圖瓦：“當我們自己并非技術創新者時，如何在人工智能時代保持自身的相關性？”

他回答道：“每天都使用人工智能，在個人生活和職業生活中都用。”

唐娜·莫里斯就是這種行為的一個好榜樣，她是沃爾瑪的首席人力官。在啟動高級領導人才招聘時，莫里斯會借助ChatGPT和其他工具，她說結果往往與她的團隊已經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的熟悉程度，也向他人表明鼓勵嘗試。

最近一項研究發現，盡管高級領導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的頻率并不像他們對其的表態所顯示的那么高，這引發了人們的擔憂，即他們可能只是在塑造形象，而非以身作則推動應用。

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和個人都有幫助的應用場景。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內容的工作。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習過程的一部分。這樣做，你將創造社會認同，加速人工智能的應用。

歸根結底，人工智能不會僅僅因為公司在工具和基礎設施上投入資金就帶來價值。只有當領導者培養出變革公司和團隊所需的新能力，從而充分發揮這項技術的潛力，提供真正的戰略優勢時，人工智能才能實現價值。

關鍵詞：

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·伊瓦拉是倫敦商學院組織行為學查爾斯·漢迪教授，著有《像領導者一樣行動，像領導者一樣思考》修訂版（哈佛商業評論出版社，2023年）和《職業身份》（哈佛商業評論出版社，2023年）。邁克爾·G·雅各比德斯是倫敦商學院創業與創新領域的教席教授及戰略學教授。

周強 | 編校

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