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一个真实的故事,先讲给你听
凌晨六点半,喀什的街头还静悄悄的。阿卜拉江·艾斯凯尔已经开始揉面、熬奶茶了。这个只有初中学历的早餐店老板,借助AI工具管理着6家“香香手早餐”连锁店,带动近百人就业。
他店里有个特色蒸南瓜——金黄的贝贝南瓜切成月牙形,搭配鹰嘴豆、红枣和葡萄干,口感层次丰富。这道菜的配方,是AI给的灵感。阿卜拉江问AI能不能在南瓜里加点别的,AI列了一堆选项,他反复试了3次配比才定下来。
但真正让他头疼的,从来不是菜品。
店里的员工大多是街坊亲朋。考勤怎么管?绩效怎么打?说重了怕寒了乡邻的心,说轻了员工散漫怠工成了常态。这份进退两难,困扰了他好多年。
他想了个办法:把门店的岗位职责、用工需求全部录入AI系统,搞出一套量化清晰的分红奖惩体系——服务好评率高、出餐效率快,额外分红;顾客投诉、工作敷衍,扣绩效。
但机制推行初期,不少老员工不理解。“大家都是亲戚邻居,你搞这一套冷冰冰的?”阿卜拉江没有硬推。他一家一家跑,一个一个解释:这个机制对所有人一样公平,干得多就拿得多。他还亲自下厨示范,把AI优化的出餐流程手把手教给员工。
慢慢地,透明的机制打消了大家的疑虑。如今后厨忙而不乱,前厅服务热情,连旅游旺季新增的临时工都能快速融入。
阿卜拉江用AI解决了“怎么分钱”的制度问题。但让制度真正跑起来的,是他一家一家跑、一个一个说的那些功夫。那部分AI替代不了的东西,就是“人感”——感知人的顾虑、理解人的处境、用行动建立信任的能力。
一个容易被忽略的事实:AI越强,人感越稀缺
2026年,AI推理成本已经下降了超过九成。越来越多企业把AI嵌入运营和管理的核心流程。但一个深层问题浮现出来:当AI变得“便宜”了,管理者是否也随之具备了用好它的能力?
清华大学经济管理学院教授胡佳在第三届“算法时代的人机融合管理”研讨会上指出一个关键发现:若员工感知到绩效反馈等管理决策完全由冰冷的算法做出,其工作积极性会因感觉“不受尊重”而下降。
这不是个案。德科集团针对全球13个国家、2000名高管的调研报告《人本溢价:超越算法的领导力》显示,虽然全球企业在加速AI部署,但在“组织就绪度”上普遍落后——技术跑得快,人的管理没跟上。
另一个数据同样值得深思:世界经济论坛与相关机构的研究表明,逾四分之三的亚洲组织已部署先进AI,然而许多组织尚未从中收获持续的价值回报。
问题出在哪?毕博合伙人叶天德在达沃斯论坛上的分析一针见血:“阻碍AI规模化应用的往往不是技术本身,而是组织治理、员工赋能以及跨部门协同等系统性因素。”
翻译成大白话就是:AI工具再好,人心不齐,照样白搭。
先看清AI的边界:它擅长什么,不擅长什么
我观察过大量企业的AI落地实践,发现优秀管理者和普通管理者在认知上有一个根本差别——前者清楚AI的能力边界,后者容易陷入“AI万能”或“AI无用”的两个极端。
把这件事说清楚,AI和管理者的分工其实很像一张表:
场景
AI更擅长
管理者更擅长
数据分析
快速处理海量数据,发现规律
判断数据背后的业务含义和优先级
流程执行
标准化、重复性任务的自动化
处理例外情况、做权衡决策
绩效反馈
客观呈现指标变化趋势
结合员工状态给出有温度的反馈
团队协作
任务分配和进度追踪
感知团队情绪、化解冲突、激发动力
危机应对
提供预案和数据分析
稳定人心、凝聚共识、果断决策
复旦大学管理学院教授陈志俊的研究也证实了这一点:AI对职业结构的冲击本质上是“任务级”的,核心是提升批判性思维等高阶认知技能,而非笼统地替代岗位。
中国人民大学魏昕教授的研究进一步发现:当管理者能提供足够的领导支持时,员工通过反抗算法来寻求心理补偿的动机就会减弱。人性化干预在算法驱动管理中起着关键作用。
所以,“人感”不是什么玄学。它是管理者在AI完成“标准动作”之后,去做那些AI做不了的“非标动作”——看见人、理解人、凝聚人。人感的三个核心能力,都有理论支撑
第一,共情力:从“管事”到“懂人”
管理学中有个概念叫“感性领导力”,核心要素就是同理心、觉察力和想象力——通过平等沟通与人性化管理实现协同,领导者需要敏锐感知内外情绪变化并优化沟通策略。
南昌美新制衣的车间主任苏东兴,在这家工厂干了十五年。车间近四百名员工,九成以上是外来务工人员和周边农村妇女。一位女工含泪说想辞职回家带孩子,苏东兴没有讲大道理,而是向公司申请闲置空间,自筹资金添置婴儿床、绘本、空调,建了一间母婴室和儿童乐园。
外来务工人员子女入学是工友们最焦虑的难题。苏东兴组建“解忧小队”,利用下班和周末陪着工友跑社区、跑学校,多年来帮助解决了60多人次子女入学。
这些事,哪一件是AI能做的?共情不是软弱,是信息优势。你比对手更早感知到团队的状态变化,你就能更早做出应对。
第二,判断力:算法给数据,人给意义
伦敦商学院教授、管理学者艾曼纽·戈比洛在其著作《Alive Inside》中提出了一个核心框架——七个原则帮助领导者在AI时代保持不可替代性:真实优于自动化、道德勇气优于单纯合规、直觉优于指令、好奇优于确定、关怀优于计算、在场优于表演、故事优于结构。
这七个原则有一个共同底色:都是关于“人如何做出机器做不出的判断”。
AI可以告诉你某个员工本月绩效下降了15%。但只有你能判断:这个下降是因为他懈怠了,还是因为他家里出事了?是能力问题,还是状态问题?该批评,还是该支持?
数据是AI给你的,意义是你赋予数据的。这就是人感的第二层。
第三,意义建构力:AI能管理流程,但只有人能赋予意义
哈佛商业评论的一项研究指出:在AI时代,效率已经成为“标准配备”,领导者的真正价值不在于跑得比机器快,而在于能否保有人味,在人跟人之间建立连结、理解与支持。
一位来自英国的学者Tracey Reddings在其研究中总结了AI时代领导者必须具备的六个持久特质:专注、韧性、适应性、终身学习、使命感和“激进关怀” 。她特别强调,AI可以推动组织更新,也可能触发倒退——关键在于组织能否设计出增强而非替代人类能力的系统,将共情、包容和使命嵌入运营的每一个层面。
管理实践中,“人感”到底长什么样?
理论说完了,再讲两个真实的管理场景。
有一家做通信软件的中型公司,业绩连续下滑,老板做了个决定——在全公司安装AI监控系统,能自动识别谁离岗、谁发呆、谁的效率异常。
管理层期待效率提升。结果恰恰相反。员工开始用最低标准应付工作——“你既然不信任我,那我做好分内事就行了。”
有管理学者对近500名经历过AI算法监控的员工做过问卷调查,结论很清晰:AI算法监控中的“发展性反馈”对员工创新绩效有正面影响,但“控制性反馈”则产生负面影响。
翻译一下:AI告诉你“你哪里可以做得更好”,员工会进步;AI告诉你“你不许偷懒”,员工会反抗。同样一套系统,管理者怎么用,结果天差地别。这就是人感。
案例二:一个工厂老师傅的转变
浙江一家汽车零部件工厂,四十岁的张师傅听说车间要装AI系统,当场就把扳手往桌上一拍:“我修了二十年机床,还需要个破电脑教我做事?”
但三天后,他主动找到车间主任:“能不能让那AI多提醒我几句?”
中间发生了什么?车间主任没有跟他讲“数字化转型是大势所趋”这种大道理。他做了一件事——把AI的故障预警推送到张师傅手机上,第一条预警就是张师傅曾经凭经验提前发现过的那个故障类型。AI用的判断参数,正是从张师傅二十年积累的维修记录里学来的。
主任没说一句“你要拥抱AI”,只是让张师傅看到:AI在学他。 这就是人感——不是讲道理,是找到让对方愿意打开门的那把钥匙。给你的三个可落地建议
建议一:在管理中划定“AI禁区”
不是所有管理场景都适合AI介入。至少有三类场景必须由人来处理:涉及员工个人困境的时刻(如家庭变故、健康问题)、需要做出价值观判断的决策(如破例与守规的平衡)、以及需要凝聚团队共识的关键时刻。
具体做法:在你的团队管理清单里,用红笔标出“这件事必须我亲自做”的条目。这本身就是一种管理判断力的训练。
建议二:把“问一句”变成管理习惯
苏东兴在制衣车间干了十五年,员工流失率远低于行业平均水平。他做的事情并不复杂——一位女工含泪说想辞职回家带孩子,他没有先算“辞职成本”,而是先问了一句“家里什么情况”。
具体做法:在每次绩效沟通或工作反馈之前,先花30秒问一个与工作无关但与人有关的问题。“最近状态怎么样?”“家里都还好吗?”不需要长篇大论,只需要让对方感受到:你关注的是“人”,不只是“事”。
建议三:用AI解放时间,把省下来的时间“还给人”
Sam's Club的首席人力官Claire MacIntyre有一条明确的AI采用准则:任何AI工具的使用,都必须带来更多的“人的对话”,而不是更少。
阿卜拉江用AI搞定了排班、考勤、绩效核算。省下来的时间他干什么?一家店一家店地跑,跟员工一起吃早餐,听他们聊家常,解释制度为什么这样定。制度是AI设计的,信任是他自己挣来的。
你引入AI的初衷是什么?如果AI帮你节省了每天两小时的报表时间,这两小时你用来干什么了?如果是继续做更多报表,那你就白白浪费了AI最大的价值。把省下来的时间用来做那些只有人才能做的事——一对一沟通、团队复盘、战略思考。写在最后
喀什那个早餐店老板阿卜拉江,用AI搞定了6家店的管理制度。但让老员工们真正接受新机制的,不是AI算出来的分红数字,是他一家一家跑、一个一个说的那些话。
那家装了AI监控的公司,系统够先进,数据够精确,但换来的是员工用最低标准应付工作。同样的技术,不同的用法,天壤之别。
AI时代的管理,说到底是一个选择题:
你是把AI当成一面墙,把管理者和员工隔开?还是把AI当成一座桥,让你有更多时间和精力去走近人、理解人、成就人?
效率是标配,人味才是优势。当AI什么都能算的时候,管理者最值钱的能力,反而是那个算不出来的东西——人感。
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