破除 AI 焦虑：首席人力资源官如何用文化与领导力，让员工真正拥抱人工智能

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当下，企业自上而下推进 AI 应用的力度空前。尽管不少公司在技术方案与员工培训上投入不菲，但一线员工对 AI 的抵触与疑虑依然普遍存在，转型效果大打折扣。

IMD 教授 Amit Joshi 指出，AI 落地的真正阻碍并非技术短板或能力不足，而是组织文化与信任问题。人工智能带来的不确定性，正在引发员工普遍的职业焦虑，进而成为 AI 规模化应用的最大瓶颈。企业管理者必须让员工相信，拥抱 AI 带来的个人价值与发展机遇，远大于潜在风险。而在重塑认知、推动组织文化变革的过程中，首席人力资源官（CHRO ）肩负着不可替代的核心角色。

以下是他提出的六项关键举措。

一、放弃空洞承诺，别再强调 “AI 不会导致裁员”

当管理层反复宣称 AI 投资不会带来岗位缩减时，往往会适得其反，迅速透支自身公信力。AI 所承诺的效率提升与流程重构，本身就会让员工对职业安全产生担忧，加之市场上不断出现的优化调整消息，这种焦虑会被进一步放大。

如果员工认为企业在刻意淡化 AI 对人力结构的影响，就会消极应对、甚至抵触新技术落地。毕竟很少有人愿意主动投入精力，去推动一项可能威胁自身岗位的工具。

CHRO 应引导管理层摒弃这类缺乏诚意的空洞表述，转而以更坦诚的方式与员工沟通，共同探讨未来岗位的变化方向。企业依然可以传递积极的转型愿景，但这份愿景需要与员工共同构建，才能真正获得认同。以人为本的组织设计，才能让 AI 成为助力，而非压力。

以人为本的组织设计，才能让 AI 成为助力，而非压力。

二、改善员工体验，缓解 “技能提升疲劳”

面对层出不穷的新技术要求，不少员工已经陷入 “技能提升疲劳”：学习目标不断更迭，持续加码的培训让人疲惫不堪。想要让员工主动接纳 AI，企业必须先让他们相信，投入时间与精力是值得的。

CHRO 应牵头推动更人性化的组织与技术落地方式，让 AI 自然融入现有工作流程，而不是额外增加负担。当企业能够清晰拆解业务场景，新技术的嵌入才会更顺畅、更易被接受。

三、确保 AI 透明可解释，拒绝 “黑箱式” 部署

无论是管理者还是普通员工，都对 AI 的安全性、伦理边界以及模型 “幻觉” 抱有顾虑。没有人会盲目信任一个无法理解、不可追溯的 “黑箱系统”。大量实践表明，可解释、可理解、可追溯的 AI，才具备真正的落地基础。

在引入生成式 AI 等新工具时，CHRO 需要确保员工能够理解模型的决策逻辑，确信系统不存在偏见，也不会危及数据安全。在透明度无法充分保障之前，企业应谨慎推进 AI 规模化应用。

更加“以人为本”的组织与技术设计，将推动人工智能技术以赋能而非削弱的方式落地应用。

四、清晰讲透 AI 价值，避免模糊的利好描述

企业管理者常常习惯用两句话安抚员工：“AI 不会替代人” “AI 会让你从事更有价值的工作”。但这类表述一旦缺乏具体场景支撑，就会显得空洞无力。

事实上，很多管理者自身也未必形成清晰判断。此时，坦诚远比模糊承诺更能建立信任。若企业对 AI 的应用价值已有明确规划，则应尽早向员工说明，用具体场景消除疑虑、稳定预期。

这一过程也可以是双向共创。最了解岗位痛点与改进空间的，往往正是一线员工本身。CHRO 可联合业务团队与员工共同设计新的工作模式，让 AI 真正成为赋能者。

最后，在推动企业文化变革与鼓励创新方面，CHRO能够发挥至关重要的主导作用。

五、让 HR 牵头 AI 转型，成为内部信任枢纽

种种挑战指向同一个结论：CHRO 与人力资源团队，是 AI 转型成功的关键。HR 最适合承担内部沟通、培训赋能、预期管理等工作，也最能贴近员工真实感受。

同时，HR 可以有效监督 AI 工具的使用规范，收集一线反馈，及时回应员工在伦理、隐私、安全方面的担忧，并从用户体验角度为技术落地提供优化建议。

HR 另一项重要职责，是规范 “影子 AI” 的使用 —— 即员工在未经许可的情况下，私自使用外部 AI 工具带来的合规与数据风险。将 AI 应用纳入统一管理，才能更好地保障企业与员工双方的安全。

六、营造包容试错的氛围，鼓励创新探索

CHRO 也是组织文化变革的核心推动者。当企业允许尝试、包容失误，并将试错视为学习过程时，员工才会更愿意主动探索新技术。

不少企业通过设立 “创新倡导者” 取得了良好效果：鼓励对新技术抱有热情的员工在各自领域先行先试、分享经验。AI 最有价值的应用突破，往往来自真实业务场景的持续探索。

当员工不再将 AI 视为职业威胁，而是成长跳板时，人工智能才能真正释放价值，为个人与组织打开新的增长空间。

关于作者

Amit Joshi

人工能、分析和营销策略教授

Amit Joshi 是 IMD 人工智能与战略学教授，同时担任“人工智能战略与落地”（AI Strategy and Implementation）、“生成式 AI 商业冲刺”（Generative AI for Business Sprint）及“高管商业分析”（Business Analytics for Leaders）等高管课程的项目主任。

他专长于协助企业应用人工智能，并全面构建其在数据分析、大数据以及 AI 领域的能力。作为屡获殊荣的学者，他在推动由 AI 和数据分析驱动的业务转型方面拥有丰富的实战经验，深度涉足银行、金融科技、零售、汽车、通信及医药等多个行业。

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本文来自微信公众号“瑞士IMD国际管理发展学院深圳”，作者：IbyIMD，36氪经授权发布。