近日，由北京师范大学经济与工商管理学院主办的第三届“算法时代的人机融合管理”研讨会在京举办。来自全国各地的高校、科研机构及企业界的专家学者、青年学子与行业实践者共同探讨人机协同发展的未来路径。
智能时代需要“双重关怀”领导力
智能时代的领导力要实现“算法效率”与“人性温暖”的双重关怀。尽管AI能够提升决策精准度与运营效率，但研究显示，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，其工作动机会因感觉到“不受尊重”而下降。管理者需要认识到，在AI擅长认知与创造的领域，人类在情绪与社交方面依然拥有不可替代的优势。未来的卓越领导者应能融合二者，利用AI提升算力，同时用心维系组织温度，构建可持续、有韧性的组织新模式。这要求领导力发展特别关注关怀心、利他、韧性与授权等关键人性特质。
——清华大学经济管理学院教授 胡佳
AI智能体重塑企业竞争优势底层逻辑
AI智能体正成为驱动企业管理系统性变革与战略根本性重构的核心力量，而不仅仅是效率提升的工具。在智能时代，企业竞争优势的底层逻辑正在发生变化，从工业经济的“规模经济”和数字经济的“网络效应”，转向AI驱动的新范式。企业可通过三种策略构建竞争优势：将AI扎根于独特的组织文化与流程中；通过契约限定AI能力的扩散；用AI重塑运营模式。同时，在平台生态中，AI智能体通过更精准的匹配，能够显著放大网络效应和价值创造。企业管理者需从认知、能力构建、生态和价值等视角，全面审视AI带来的战略机遇。
——北京师范大学经济与工商管理学院教授 焦豪
AI以“任务”为单元重构职业发展
人工智能对职业结构的冲击本质上是“任务级”的，即以高度细分的具体任务为单位进行自动化与赋能，而非笼统的“岗位替代”。这一微观视角比宏观描述更具实践意义，能更精准地揭示技能缺口。任务的AI渗透度取决于五个要素：输出价值、标准化程度，以及人类认知门槛、解决方案多样性和错误成本三个制约因素。这导致职业发展出现“技能半衰期缩短”和“线性成长路径破解”等新挑战。应对之道在于，个人需在任务上做“减法”，专注于难以被自动化、需要迭代学习和高情境识别度的“人类专属任务”；在技能上则要做“加法”，核心是提升批判性思维等高阶认知技能。
——复旦大学管理学院教授 陈志俊
算法与人类管理者走向“协同”
基于对平台经济的长期追踪研究发现，算法管理与人类管理者的关系正经历从初期的“替代”导向，演进为更深层次的“协同”共生。在平台运营初期，算法功能有限，主要依赖人类管理者。随着数据积累与规模扩张，算法管理逐步升级，拓展到指引、评价和规训等职能，人类管理者则转向提供情绪疏导、个性化关怀和团队氛围塑造等“人性化补充”。研究表明，在面临不利决策时，由算法做出决策能让员工感到更公平。同时，当管理者能提供足够的领导支持时，员工通过反抗算法以寻求心理资源补偿的动机便会减弱。这充分证明了人性化干预在算法驱动管理实践中的关键作用。
——中国人民大学劳动人事学院教授 魏昕
AI对员工心理与行为产生“双刃剑”效应
要关注AI对员工心理与行为产生的“双刃剑”效应。一方面，随着员工与AI助手互动频率的增加，因其缺乏真实社交线索，可能会降低团队归属感，进而降低幸福感与绩效。另一方面，AI的中立性使其不具备人类的评判性，员工与之互动时压力会降低，从而提升心理安全感和工作幸福感。同样，在职业行为层面，AI既能通过赋能提升员工的“控制感”和“意义感”需求，促使其进行积极的工作重塑；也可能因能力对比使员工产生“自我怀疑感”。这些复杂的内在心理机制，要求管理实践必须超越单纯的功能视角，给予系统性、人性化的回应。
——北京大学光华管理学院副教授 徐敏亚
（张菁 整理）
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