主要观点总结
本文是围绕与AI有关实验的对话，内容包括大数据的应用、管理变革、AI在企业中的角色以及领导力的转变等方面的讨论。通过大卫·德克莱默教授的回答，探讨了数据洞察、管理瓶颈、AI转型难题、中层角色重塑、决策制定、AI监管政策以及领导力范式等问题。
关键观点总结
关键观点1: AI在企业中的角色及其与数据的平衡关系
企业需要平衡数据和直觉的使用，避免过度依赖算法而忽视经验。数据可以用于辅助优化决策，但决策本身需要人类来判断数据的相关性和有效性。
关键观点2: 管理变革和AI转型的挑战
企业在推进AI应用时面临战略不明确和组织惯性等问题。需要明确AI不是万能工具，AI的应用应基于清晰的商业问题、目标与预期作用。企业需要树立“AI赋能型企业”的思维模式，将AI视为助力实现战略目标的工具。
关键观点3: AI对中层角色和领导力的影响
AI正在替代部分中层管理者的协调、监控职能。企业需要重塑中层角色，将重心从执行例行检查和管理数据转向应对变化和不确定性。领导力需要侧重应对不确定性和直觉判断，确保AI的应用方式与人类工作、思考及决策模式相契合。
关键观点4: AI监管和政策
企业需要关注AI的合规性和透明性，建立受监管的沙盒来测试创新型AI应用，平衡技术创新与人类价值观及文化敏感性。
关键观点5: 未来领导力的关键
未来领导力需要以人为本，赋能人类与AI协同工作。魅力型领导者能促使人们倾听关于“为何及如何运用AI实现集体目标”的论述，建立真实的连接，推动人机共生化。
关键观点6: AI对决策的影响及领导者的角色
尽管AI可以优化决策，但领导者仍需要在决策中发挥关键作用。特别是在涉及利益分配的决策场景中，人类的决策更具道德合法性，包含价值排序、责任承担和共情驱动的纠偏机制等三个算法无法复制的维度。
正文
在推进AI应用时都存在局限性，本质上会导致相似后果。具体而言：若企业无明确战略就采用AI，组织惯性将随之产生——人们无法通过运用AI来增强效能。
企业首先要明确AI本身不是战略。
太多公司将单纯采用AI视为获取竞争力的战略，这是错误的。当下任何公司都在投资AI，因此单纯的投资AI无法带来任何竞争优势。成为纯粹的“AI驱动型公司”并不能使组织超越竞争对手。
相反，树立“AI赋能型企业”的思维模式——即将AI投资视为助力更高效实现战略目标的决策——才能取得更好成效。这种认知伴随着一个核心理念：AI不是万能工具！换言之，AI并非所有问题的解决方案。企业领导者必须明确：采用AI的决策应基于清晰的商业问题、目标与预期作用。
对某些问题而言，AI可能并非最佳解决方案，此时坚守最佳实践更为明智。因此，AI应用不仅是技术工程，更是商业领导者通过优先提出最具价值的业务问题、评估AI是否最优解来启动的过程。
若判定AI是更优解，领导者必须深度参与AI应用进程，因为此时进入组织转型阶段——需要将AI解决方案整合至现有岗位体系，并获得相关员工的接纳。
这表明，人机协同才是创造企业价值的正确路径。未来不仅是自动化，更是AI服务于人类智能的增强时代。要实现这种工作形态，需要具备行为科学导向的以人为本的领导力，确保AI的开发与应用方式与人类工作、思考及决策模式相契合。
借助AI的计算能力提升人类智能，我们既能让组织更高效，同时也能使其比以往更具人性温度。因此，AI的目标不是让员工变得更像机器，而是帮助其成为更完整的人。
问：
AI正在替代部分中层管理者的协调、监控职能。您如何看待这一趋势？中国企业是否需要重塑“中层”的角色定义？
答：
管理者通常倾向于维持现有的平稳状态，不会轻易采取过于激进或颠覆性的行动来改变现状。基于此理念，如今的组织管理者主要承担执行例行检查与管理数据的职责，以确保组织架构内的稳定性与控制力。
事实上，对于大多数管理工作而言，60-70%的职责涉及数据管理。这类任务可由AI轻松完成，因此，我认为“算法管理
（MBA）
”已成为当下正在发生的现实。
不过，这种算法管理仅在我们称为“封闭系统”（信息完备且任务多为常规且重复性）中能有效运作。在“开放系统”（环境多变且不确定）中，由AI处理协调与监督将更为困难，因为这些情境需要更多不可预测的决策及直觉判断能力——这正是领导者（而非管理者）需具备的特质。
事实上，管理关乎稳定与控制，而领导力更侧重应对变化与不确定性。
因此，若中国企业将中层管理者纯粹定位为维持稳定与流程控制的角色，其职能终将被AI取代。
但需注意的是：为确保AI在全组织范围内被良好采纳与整合，需要各个层级的领导力发挥作用——这些领导者能阐释各类岗位为何需要AI、AI的使用规范，并在全组织建立信任。要满足这些要求，人的参与依然不可或缺。
问：
当AI系统能通过预测直接给出决策建议时，领导者如何守住“人类决策的不可替代性”？能否用具体场景说明，哪些决策必须由人类拍板？
答：
AI能
够基于数据进行预测并将决策优化为建议，但这些建议的可行性、公平性及人性化程度仍需人类评估，且人们要求此类任务必须由人类参与而非AI独立完成。
究其原因，当决策涉及切身利益时，人类更倾向于由真实的人做出判断，因为普遍不信任AI能维护人类利益。这种不信任源于AI系统本质上无法具备“善意”——它们缺乏主动服务他人利益的意愿。
这些系统通过遵循统计模式与预设目标的算法运行，其内部逻辑不存在自主意图。
由于无法形成观点并做出判断，人们认为AI系统缺乏本真性，这意味着它们对世界运行规律及人类行为动因的认知存在根本局限。正因如此，AI系统不可能真正具备维护人类利益的意愿。
人们普遍担忧：若AI成为主要决策者，鉴于其建议与决策机制缺乏善意，可能导致人类被简化为通过AI赋能即可优化产出的商业资源，进而侵蚀人性本质。
为避免这种异化，组织需思考如何让AI与人类经验融合以扩展而非缩减人性内涵。
这要求将AI重新构想为增强人类创造力、同理心与自我实现的合作伙伴。
