许多人认为，2024年将是科技趋势与人类命运交汇的一年。面对科技的迅猛发展，我不禁思考：这一波由AI引领的技术变革与之前的计算机、通信技术革命相比，有哪些不同和相似之处？这些变革又将如何影响我们的管理学研究，带来何种变化和挑战？

我们已经深刻感受到了AI的强大变革性力量，它深刻影响了社会的各个领域，被认为是“第四次工业革命”的核心。历史上，每一次技术变革都促生了新的组织模式和管理理念。例如，铁路和蒸汽动力催生了专业化管理的企业，引入了组织结构图、员工福利与工业改进等管理概念。随后，铁路与电力的普及促进了统一集中型工厂的出现，从而产生了科学管理、人际关系和人事咨询等管理理论。汽车和石油的发展导致多事业部集团公司的形成，进一步引发了企业战略、利润中心、事业部制、矩阵结构、目标管理和精益生产等管理概念的产生。

计算机和通信技术则促使了企业网络结构的形成，带来了流程再造、核心能力、商业模式、知识管理和敏捷结构等管理思想。这些技术变革让我们对于管理学在新科技浪潮下的发展充满期待，我们不能控制变革的来临，但可以站在变革的前沿。

01 观照现实 回应当下

在探讨科技自立自强的今天，我们也希望管理学能在中国的经济社会发展中发出更响亮、更直接的声音。或许，我们学术界需要进行一些调整。对此，我将其归纳为八个字：“观照现实、回应当下”。

若从历史的深度来观察，我们可以发现80年前的美国也面临着在科技领域自主自强的压力。当时，虽然欧洲作为世界科学中心的地位逐渐衰落，但全球科研活动的焦点还未完全转移到北美。在这一转变过程中，具有里程碑意义的是《科学：无尽的前沿》报告的发布。1994年，克林顿政府发布《科学与国家利益》报告。1996年，美国国家科学委员会的《技术与国家利益》报告进一步强调，在任何时候，技术领先地位对美国的国家利益都至关重要。回顾美国过去80多年的历史，可以看到，美国的崛起与持续繁荣在很大程度上源于这三份关于科技立国的报告。

仔细阅读这三份报告，我们会非常清晰地发现，科技创新只有和成功的商业化成果结合在一起， 才能确保经济实体的持续繁荣——我认为在当前技术飞速发展的时代，商学院和管理学研究之所以变得更加重要，正是基于这一背景。

今天，我们即将迎接数字时代数智组织管理的新浪潮。回顾人力资源管理学科百年的发展历程，我们见证了人力资源管理模式从机械化、适度人性化、高度人性化到自主化的演变；人的假设也从经济人、社会人演进到自我实现人、复杂人；管理理念从泰罗制下的“人即机器”观念转变为更加重视个体需求、个性和欲望的实践立场。

对比数智组织管理的新趋势，我们可以观察到，传统组织被界定为有边界的，以正式雇佣关系为组织属性；管理侧重于经理人的人际协作；理论基础为社会交换和社会身份理论。而在当前的数智组织中，组织形态转变为无边界的非标准雇佣关系；管理通过人机协作的算法进行；底层逻辑是人与技术的互动。

过去二十年，全球管理学者一直关注数字化进程，早期主要是以业务流程为核心的企业数字化ERP系统；但在过去十年，随着移动互联网技术的发展，以人为中心的数字化方式如微信、钉钉开始盛行。现在，我们正处于一个更大的浪潮中，以人为中心的数字化和以业务流程为中心的数字化实现了全面整合，进入智能决策的时代。对工商管理学科而言，它面临的一个重大挑战是研究对象的根本变化。在工业化时代，组织被视为有明确边界的实体，研究微观的组织行为时，可以假设组织是静态的，无需考虑外部环境。而现在，数字技术的渗透打破了这一边界，研究团队和个体时，必须直面环境的动荡和变化。这对商学院来说既是巨大的挑战，也是划时代的机遇，因为我们将面临无数全新的应用场景，许多新的应用场景在中国尤其繁荣。

在过去二十多年中，数字技术在组织内的作用经历了快速变革，由最初的辅助性背景因素转变为工作中的伙伴，就像ChatGPT，它现在扮演人机协作或智能助手的角色。随着组织积极采用数字化技术，这些技术的应用为管理实践带来了新的挑战。

一方面，管理的对象不再局限于企业员工，而是由拥有高度智能的数字技术平台及其赋能的员工构成的复杂系统。

另一方面，尽管数字化技术旨在提高组织的人力资源管理效率，但其实际效果还需要更多数据来支撑：当前的人力资源管理研究并未广泛证实数字技术在实践中的积极影响，有时甚至发现它可能导致培训满意度下降、员工工作动机受损、增加员工离职倾向等负面后果。必须承认，在令人瞩目的数字化技术浪潮中，许多组织同时经历了对数字化理想的幻灭，组织与员工之间的融合也未能很好实现。

在这一背景下，管理学者迫切需要结合理论，对不断出现的数字化新实践进行总结和整理，并为人机结合的新时代做好准备。

02 未来的工作

2022年9月，人力资源和社会保障部发布了最新修订的《中华人民共和国职业分类大典》，其中最显著的变化是首次加入了97种数字职业。这从人力管理的角度来看，某种程度上象征着我们正式从工业时代迈入数字时代。

ChatGPT自2022年年底起引起广泛关注，其影响力与以往的信息化进程有所不同，成为一个显著的信号。这预示着人工智能的快速崛起，其作为组织管理中一个特殊元素介入的速度，远超过去二十年数字化进程的速度。当我们探讨未来的研究设想和议题时，ChatGPT及其衍生的大量生成式AI将成为关键的讨论点。这提示我们，当前和未来，我们需要更加集中地关注组织中的人机协作问题，这包括个体工作的设计、团队合作的方式、组织架构的调整等各个层面。这些问题会成为组织管理研究的核心议题。

图1展示了在人机融合背景下，多层次组织管理研究问题的焦点变迁过程。

?图1 人机融合：多层次组织管理研究问题焦点变迁①。①谢小云（2023），国家自然科学基金委管理科学部“基于人工智能技术的工商管理发展研讨会”，福州。

2018年，世界经济论坛（WEF）发布的《2018未来就业报告》显示，自动化技术和人工智能的发展预计将替代7500万个职位。然而，报告同时预测，随着企业重新配置机器与人力的工作分配，将产生1.33亿个新的工作岗位。这意味着净增约5800万个新岗位。

报告强调，新工作的性质、地点和方式将经历“重大变化”，并指出稳定的全职职位将变得越来越少。越来越多的企业可能倾向于雇佣临时工、自由职业者或专业承包商，而其他公司的许多工作可能会由自动化技术完成。随着机器与人工之间劳动分工的持续演化，员工需要不断学习新技能以适应变化。

在新兴的未来职业领域，特别值得关注的是诸如人工智能面试这样的技术应用，它已经被广泛应用于应届生招聘过程中。与传统的招聘流程相比，从收集简历到进行初面、复面等，传统方法是一个时间成本高且效率低下的漏斗式流程，难以同时处理大量应聘者。然而，通过使用人工智能模型进行面试，能够同时面试高达12000名候选人，这显著改变了人才招聘的流程和效率。

以医院为例。观察当下长三角和珠三角地区的医院，我们会发现几乎所有三甲医院都广泛使用了达芬奇手术机器人。能应用这些机器人的一般都是大手术，如浙江大学某附属医院一年大约会完成840台这样的手术，这是典型的人机协作实例。此种协作不仅带来了新的研究方向，而且可能彻底改变新手医生的学习路径。在传统的外科手术室，医学研究生和规培生②通过师傅带徒弟的方式，通过不断的实践交互来掌握手术技能。而现在，由资深医生操作的手术机器人，改变了这一学习过程，新手医生无法像以往那样直接触摸病灶，学习手术切割的角度。

因此，医学上提出了“影子学习”的概念，通过模拟和验证来加强新手医生的整体性思维和病灶识别能力。比如，在影像诊断的过程中，采用验证式方法的医生为了能独立做出初步诊断，首先会全面审查诊断任务，对患者要诊断部位的健康状况形成一个总体的判断。基于这一判断，医生进一步识别出具体的病变并进行诊断。最终，医生会利用人工智能技术进行复核，以发现并补充可能遗漏的细节。

②规培生是指参加住院医师规范化培训的医学生。

再来看看银行业的情况。某银行的CTO透露了一个趋势：近年来，尽管银行的零售业务实现了五倍的增长，客服中心的人员规模却缩减到了原来的五分之一。这一现象很容易理解，因为大量标准化的问答已由机器人接管，且这些机器人还在不断升级和进化中。

在产业布局方面，人机协作展现出了更广阔的应用前景。已经有多个极端环境下的人机协作案例，如机器人与航天员的合作便是一例。随着中国载人航天工程向深空探索和长期飞行的目标迈进，人工智能或智能型机器人将被纳入“团队成员”，深度参与航天员的日常任务。由国防科技大学和浙江大学的研究团队开发的人形机器人Taikobot，未来可用于协助中国空间站航天员进行舱内管理和维护工作。

在数字化时代，人机协作无处不在，在讨论组织管理时，我们不能忽视这一趋势。组织管理的核心基础，即组织行为学，传统上基于社会交换理论和社会身份理论，强调身份归属和人际协作。然而，随着越来越多的工作场景变为人机协作，我们面临新的挑战和机遇。正如《双城记》开篇所揭示的：新进展虽可能摧毁许多旧有基础，但同时也提供了无数机会，让一些守旧的人感到绝望，同时也为更多人展现了未来。

在讨论人机协作系统中人类智能与机器智能的融合时，从行动者网络的视角进行的数字化研究为人力资源管理提出了更加具有挑战性的问题：如何有效管理与人类智能越来越接近的机器智能？学术界对此进行了深入探讨，并提出警示：过度依赖自动化的数字工具可能导致员工技能流失、组织路径依赖等负面后果。林德鲍姆（Lindebaum）等人通过分析福斯特（E.M. Forster）的科幻小说《机器休止》（The Machine Stops）展现了人类完全依赖机器可能导致的悲剧结局。他们认为，数字技术体现了马克斯·韦伯所说的“形式理性”的极致，但缺乏“实质理性”，即无法处理道德、审美、目标及价值观等深层次问题，而只是将这些问题转化为可计算的风险和收益，从而做出价值判断，并惩罚任何偏离最优解的行为。确实，数字化技术在人力资源管理中带来了效率提升、成本降低的好处，包括高效计算、全面监控、实时反馈和快速决策推荐。然而，这同时也导致人与人之间、组织与员工之间的关系变得更加机械化，缺乏人情味。数字化技术本身不具备进行价值判断的能力，也无法解决价值判断的问题。

当将形式理性的判断交由强大的数字技术来执行时，我们可能会逐渐丧失反思、怀疑和抗争的能力。这就像小说中描述的，由于环境恶化，人类被迫居住在地下的蜂巢式住所中，所有生活起居都由全能的机器负责，人们渐渐忘记了是他们创造了机器。即便人们无法理解机器的运算逻辑，也选择以一种近乎宗教般的崇拜态度去服从机器的管理，结果是人类智能失去了其主体性。林德鲍姆等人的研究虽然看似“杞人忧天”，但也具有一定的警示作用：组织管理者需要从更宏观的角度出发，深入思考数字智能、人机合作及人类智能的不可替代性，寻找形式理性与实质理性之间的平衡。

如今，我们需要将技术视为与人类同等重要的存在，并从行动者网络的视角考虑问题。我们会看到人类和 AI协同演化， 最终形成一个人机融合的未来。

参考文献

[1]赵曙明, 张敏, 赵宜萱. 人力资源管理百年: 演变与发展[J]. 外国经济与管理, 2019, 41(12): 50-73.

[2]李平, 杨政银. 人机融合智能: 人工智能3.0[J]. 清华管理评论,2018(Z2):73-82.

[3]Arnaud, Stéphanie, et Jean-Louis Chandon. Will monitoring systems kill intrinsic motivation? An empirical study. Revue de gestion des ressources humaines [J], 2013，90（4）：35-53.

[4]Raisch, Sebastian, and Sebastian Krakowski. Artificial Intelligence and Management: The Automation-Augmentation Paradox. Academy of Management [J], 2021, 46（1）：192-210.

[5]Lindebaum, D., Vesa, M., & Den Hond, F. Insights From “The Machine Stops” to Better Understand Rational Assumptions in Algorithmic Decision Making and Its Implications for Organizations. Academy of Management Review [J], 2020,45(1): 247-263.

本文来自微信公众号“复旦商业知识”（ID：BKfudan），作者：谢小云，36氪经授权发布。