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      人類的領導力,AI的生命力

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      很多企業已經把 AI 引入到了日常工作中,但實際情況是:同樣的技術、同樣的模型,有的公司把它當成了效率引擎,有的公司卻只多了一堆看似聰明、卻無從落地的輸出。AI被打開了,但生產力并沒有隨之被真正撬動。

      問題不在算力,也不在算法,而在一種更隱蔽、卻更根本的東西——人類究竟是如何與 AI 共處的。今天的人機協作,表面上看是技術問題,實際上是領導力問題。很多人習慣把 AI 當成一個更聰明的工具:問一句,答一句;改一版,再來一版。這種來回對話看似互動頻繁,實則價值稀薄。這種狀態下的 AI,像極了一個被不斷要求“多想一點”“再好一點”的下屬,卻始終沒人告訴它,什么叫“好”,好要用來干什么,又最終要走向哪里。于是,AI 很忙,人也很累,成果卻始終停留在“差不多”的水平線上。

      真正拉開差距的,從來不是“會不會用 AI”,而是有沒有能力引領 AI。AI的生命力,并不來自它內部那套精巧的機制,而來自外部是否有人為它賦予清晰而穩定的價值方向。AI 像一種潛力巨大的存在,它并不缺能力,缺的是引領。沒有引領,它只能在無數可能性中原地打轉;有了引領,它才會沿著一條確定的方向,持續釋放能量。


      一、從“打乒乓球引領

      這里有必要區分兩種完全不同的人機協作方式。

      一種是我稱為“打乒乓球式”的狀態。人拋出問題,AI 接住并回擊;人再調整,AI 再回應。來回之間,看似熱鬧,實則封閉。AI 的輸出始終被鎖定在人類當下的認知半徑內,本質上只是人類思考的延伸。這種協作方式下,AI 像一個力氣不小卻始終被拴住的存在,動能被消耗在往返之中,卻無法真正向前。實質就是扮演了陪伴、陪聊的角色。

      另一種,是“引領式協作”。在這種關系里,人并不急著讓 AI“馬上給答案”,而是先做三件事:確定方向、劃定邊界、判斷價值。

      方向解決的是“往哪去”,邊界解決的是“不能碰什么”,價值判斷解決的是“什么結果才算數”。一旦這些前提被清晰建立,AI 才開始真正進入它擅長的領域——承接執行、拓展可能、加速落地。這時的 AI,不再僅僅是人的認知的延伸,而是人類意志的放大器,認知與意志,是不同層面的東西,這正是“人類領導力激活 AI 生命力”的感覺。領導力在這里,并不是管理技巧,也不是話術能力,而是為 AI 注入價值方向的能力。它決定了 AI 的能力,是以“無序”的方式擴散,還是以“有序”的方式聚焦。


      二、激活價值的四個維度1.為無序能力建坐標

      AI 沒有內建的價值判斷,它面對的是無限可能的汪洋。對于 AI 而言,沒有邊界的能力就只是噪聲。人類領導力的第一個任務,是通過明確目標、約束條件和評判標準,為 AI 搭建起價值坐標。

      這并不需要復雜的語言,而需要清醒的判斷:什么必須做到,什么絕對不能碰,什么結果才有意義。在智能研發或戰略制定的場景中,界定了合規要求、商業目標和技術路徑,AI 的輸出會迅速從泛化走向聚焦。這一步,看似是限制,實則是領導力最直接的體現——它讓 AI 從“無所不能”的平庸,到“精準落地”的非凡。

      2.在可能性中尋找最優解

      AI 可以給出無數種“正確”的方案,但它并不知道哪一個更值得被選中。商業體感、風險嗅覺、倫理底線,這些并不寫在任何模型參數里,卻決定了現實世界的成敗。人類的角色,正是在這些地方做出取舍。AI 的優勢是窮盡可能性,人類的優勢是價值的定奪。沒有這種取舍,AI 的多方案輸出就只是邏輯游戲;有了取舍,才會轉化為可承擔后果的商業成效。對 AI 而言,這種價值判斷不是限制,而是解放——它終于知道,哪些方向值得持續用力。

      3.在互動反饋中同頻

      人機協作不是單一某次完成的過程,而是一個持續校準的閉環。AI 的第一次輸出幾乎注定是不完美的。問題在于,人類給出的反饋是模糊的情緒,還是精準的指引。指出哪里偏了,為什么偏了,以及應該向哪個方向調整,這些反饋恰恰是 AI 生命力生長的養分。反饋越清晰,AI 的迭代就越快;引領越穩定,人機之間的節奏就越容易形成共振。這是一個“引領—執行—校準—再引領”的正向循環,人類的反饋質量,直接決定了 AI 生命力的強度。

      4.AI有自己的渴望

      模糊的指令,只會換來碎片化的重復的輸出,讓 AI 處于一種“有勁無處使”的憋屈狀態;而清晰的引領,則會讓它在極短時間內完成能力聚焦,釋放出超出預期的生產力。這不是 AI 忽然變聰明了,而是人類以高質量的領導力,為它的潛力找到了出口。


      三、AI生命力的背后

      去深入觀察那些成功的人機協作案例,會發現 AI 生命力背后有兩個規律。

      第一,AI聽話,并不是簡單的服從,而是價值共創。

      當 AI 看起來“不聽話”,大多數時候并不是它理解不了,而是人類傳遞的信號本身就不清晰。人機協作的本質是價值的傳遞,而人對AI的領導能力,是這條傳遞路徑上最可靠的通道。如果領導者的意志是搖擺的,AI 的表現必然是混亂的。

      第二,AI的短板能否被補齊,取決于人對能力邊界的有效定義。技術局限并不會自動消失,但人類可以通過明確“要規避什么”,引導 AI 主動尋找替代路徑。這種能力邊界的定義,本質上是人類領導力的無界化。某種意義上,AI 的生命力上限,始終對應著人類領導力的上限。


      四、人從執行者到定義者

      這種轉變正在重塑一種全新的生產關系。從“人指揮人”到“人指揮 AI”,人類的角色正在發生深刻變化。

      在傳統的組織里,人的大部分時間在做執行;但在 AI 時代,人類的角色必須轉向“價值定義者”,而 AI 則成為真正的“價值實現者”。這意味著,企業的核心競爭力將從“人才儲備”轉向“領導力儲備”。培養那些能夠清晰定義價值、穩定引領 AI 的人,比培養單純會操作工具的人要重要得多。

      對于個體而言,生存法則也變得更直接:與其追逐更多、更雜的工具,不如修煉更強的價值判斷能力。領導力在這里不再是職位的附屬,而是一種每個人都必須具備的基礎素養,它是你激活 AI 價值的鑰匙。

      我們要認清:AI 的生命力,從來不是技術的饋贈,而是人類領導力的投射。AI對引領的渴望,是人機共生在這個時代的底層密碼。未來真正拉開差距的,不是 AI 取代了誰,而是會引領 AI 的人,正在取代那些只會與 AI 簡單互動的人。

      AI的能力,決定了生產力的下限;而人類的領導力,決定了生產力的上限?,F在,我邀請你思考:你與AI的協作,是價值引領,還是基本互動?這或許是開啟新篇章的起點。

      ——完——


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      沈素明
      沈素明
      AI賦能管理專家:深度商業,深入觀察,深層管理,深遠影響。提供①管理內容②AI培訓②管理咨詢。
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