董事会对人工智能的热情与员工的怀疑态度之间存在张力，这限制了该技术在一线发挥影响。
最新研究揭示，员工对人工智能潜力的看法以及接受应用的意愿呈现五种鲜明态度。
组织可以采取三项关键策略，尽量减少人工智能应用中的幕后抵触，并让人重新成为核心。
人工智能的兴起已不再是未来概念；它正通过自动化任务、算法决策和无处不在的聊天机器人影响日常生活。仅在美国，如今就有62%的成年人每周与人工智能互动数次。
这场迅速扩张由“人工智能热潮”推动，人们相信技术将提升人的能动性、效率和生产力。这种热情反映在全球私人投资的大幅激增上，据估计，2026年将达6600亿美元。
然而，这场数字化转型的核心存在一个悖论。高管们推动人工智能快速扩展，大多数员工却感到受到威胁。这种张力造成了“能力过剩”：人工智能系统在技术上能够做到什么，与它们在实践中实际如何使用之间存在显著差距。
两种叙事的碰撞
我们对人工智能应用准备度的研究发现，当前组织内部正有两种相互竞争的叙事发生冲突：
自上而下的宣传：这种叙事由科技领袖、投资者和顾问推动，聚焦突破、创新和宏大构想。它将人工智能描述为一种即插即用的价值创造解决方案。
自下而上的叙事：这种叙事主要受到公众焦虑和员工恐惧的影响，核心是对失业、批判性思维能力丧失以及对科技高管深度不信任的担忧。
高管们全速推进人工智能应用计划时，往往忽视这些自下而来的担忧。由于缺乏沟通与参与，自上而下的宣传与员工现实在各类组织中形成冲突，导致人工智能应用不一致、流于表面，甚至遭到公开抵制。
人工智能准备度的五种人群
要有效管理这一转变，领导者必须认识到，员工对技术变革的反应并非简单的二元选择。正如我们近期的论文所述，一项分两阶段开展的研究结合了对公共社交媒体空间的情绪分析，以及跨多个行业的深入访谈，识别出人工智能准备度的五种鲜明类型：
人工智能爱好者：他们受创新、竞争优势和效率驱动，热衷于倡导新工具。组织可以任命爱好者担任“人工智能推广大使”或内部超级用户，以引导这股热情。例如，一位热情的财务分析师可以试用先进的生成式人工智能预测模型，记录其实际工作流程，帮助向部门其他成员展示切实价值。
对人工智能抱有好奇者：他们对这项技术的潜力感兴趣，但本质上务实，在技术和运营方面的问题得到解答之前，不会完全接受。为弥合这一差距，律师事务所可以举办互动性强、压力较小的“沙盒”黑客马拉松。在此期间，好奇的律师助理可以尝试由人工智能驱动的文件审查软件，不必承受客户期限的压力，从而亲自检验工具的准确性和适用边界。
对人工智能持谨慎态度者：他们对数据安全、伦理规范以及人工智能可能对人际协作造成的意外后果高度警觉。医疗机构的行政团队可以引入人工智能排班来回应这些顾虑，同时有意要求严格遵循“人在回路中”的流程。这确保谨慎的医疗协调员对所有自动化决策保留最终审批权。
人工智能怀疑者：他们是理性务实的人，怀疑企业对人工智能的过度宣传，并要求在改变工作流程前拿出效用的实证。工程公司若在引入自动化设计优化时遭到资深工程师反对，管理层可以通过可控、透明的A/B测试化解怀疑。这样，工程师就能将人工智能的数据输入和输出与传统手动公式进行对照验证。
人工智能反对者：他们受到深层心理或社会经济恐惧驱动，例如担心立即失业或遭受企业监控，代表着最深层的抵触。由于这些人强烈抵制或完全拒绝使用人工智能工具，组织必须直接回应其根本焦虑。例如，某媒体公司面临内容创作者因担心被取代而强烈反对时，管理层可以正式推出一份“以人为本的人工智能章程”。
台前配合，幕后抵制
我们的研究指出，对人工智能的抵制根深蒂固，存在于两个场域。在台前的公开、可见场合，员工可能为了维护形象而表现得遵从人工智能要求。然而在幕后，他们往往会私下批评、拿人工智能工具“开涮”，或设法绕过并拖延使用。
即使是受命实施新兴技术相关策略的“人工智能爱好者”，私下也常怀疑这些策略是否有效。这种矛盾心态表明，人工智能应用的成功较少取决于技术本身，更多取决于人的行为和心理准备。
让人工智能开发重新以人为本
如果企业领导者在实施人工智能计划时不考虑员工意见，结果仍将不尽如人意，投资也会遭到浪费。要从实验性支出转向持久的企业战略，组织应遵循三项关键建议：
1. 将文化变革置于技术解决方案之上。由于成功部署人工智能从根本上需要行为适应，领导者必须通过彻底的组织透明度来建立职场信任。设想一家金融机构决定利用机器学习算法重组其信贷审核部门。高层管理者不会发布含糊的公司备忘录，而是绕过常规公关审核，举行开放式员工大会。在这些会议上，他们会明确说明哪些手动数据录入流程计划实现自动化，为受影响员工制定清晰的转型路线图，并直接回应岗位演变的实际情况。通过坦诚沟通回应员工的不确定感，这样的组织可以减少“幕后”焦虑，培育真正适应变化的文化。
2. 聚焦“助力员工”的人工智能和人机协同：与其纯粹从技术角度评估新软件，问“我们如何使用人工智能？”，有远见的高管必须提出一个以问题为核心的问题：“我们试图解决什么系统性问题？”将战略重点转向人机协同，让技术明确增强并赋能人类劳动，而非仅仅取而代之，可以显著减轻员工忧虑，同时提高项目投资回报率。设想一家制造业物流公司有意拒绝使用人工智能自上而下地自动安排员工排班。相反，该公司部署了一款助力员工的人工智能工具，专门用于分析仓库安全风险和身体劳损情况。将复杂且危险的风险评估变量交由机器处理，同时由人掌控最终排班选择，该公司便能有效保留员工监督权、最大限度提升运营效率，并实现较高的内部采用率。
3. 直面员工不安的根源：除技术障碍外，员工的顾虑还涉及能源成本、人际联结以及核心认知技能的退化；除非组织积极承认这些多方面的担忧，否则人工智能应用仍将举步维艰。设想一家专业服务公司成立跨学科治理委员会，负责审查其内部生成式人工智能的部署情况。如果员工对自动起草报告以及分析能力可能退化深感不安，公司就会采取一项严格的护栏措施：人工智能只能用于生成初步的粗略结构框架。综合、编辑和结合语境应用等需要大量认知投入的工作仍须由人负责，从而恢复职场中的社会信任。
人不是计算机器，而是有情感、有感知能力的存在。当组织真正兼顾同理心与战略性技术部署时，就能为所有人开启一个高效、积极的人工智能未来。
世界经济论坛如何帮助领导者理解人工智能，并协作推动负责任的创新
人工智能卓越中心汇聚各领域领导者，共同理解人工智能的快速演进及其对经济和社会的影响。该中心支持围绕人工智能应用相关机遇、风险和权衡开展知情对话。
通过值得信赖的交流空间和协作倡议，该中心帮助合作伙伴建立共同理解，并携手探索人工智能创新与应用的负责任方式。
在这一理想未来中，真正协作的职场将应运而生。摆脱重复、认知要求较低的行政负担后，员工的能动性将得到提升，从而能够把精力转向战略思考、更深层的人际联结和创造性工作。人工智能不会成为威胁就业保障的因素，而将成为增强人类能力、赋予人们力量的工具。
