复旦-BI洞察 | 解构AI时代的责任领导力，赋能企业长效增长

价值观不只是纸面宣言。即便组织全面走向数字化，价值观依然会依靠人与人之间的情感联结、关系互动完成传递、维系与更新。借助持续的反馈循环，价值观向下扎根，成为整个组织生态赖以生存的土壤，为所有行为提供底层依据。

若将组织看作生命体，负责任决策便是维系其运转的新陈代谢媒介。优质决策兼具反思性与包容性，需要持续审视决策动机、流程与认知局限。当下人机协同决策渐成常态，组织需要拥有与技术协调的能力。决策的责任不能单纯归咎于人或算法，需要在两者之间动态协商、共同承担。

在组织建设中，员工与AI共生，就是双方主体的互利共存。信任可以凝聚团队意志、破除信息壁垒，推动经验共享。员工若不能与AI共生互利，便会出现抗拒使用或盲目采信两类极端行为，为业务埋下风险。

AI为企业提供了强大的优化工具，但一味追求优化本身便是陷阱。奉行优化思维的管理者，往往为追求短期绩效透支组织长期潜力，为兑现即时收益裁撤所有非直接产出的冗余资源。这类做法压缩了组织的缓冲空间，而这片空间恰恰是孕育信任、催生创新的土壤。急功近利的做法最终只会构建出表面高效、本质脆弱的运营体系。一旦遭遇外部冲击，根基薄弱的系统极易快速失效。

面向未来，领导者需要从“优化者”变为组织的“守护者”。管理不应是对着一台冰冷的公司机器调制参数，而应培育出一套具备自我代谢能力的生命型组织系统。管理目标不仅是使效率提升，更要构筑组织的反脆弱能力。

在守护型管理者的引领下，组织不再只是被动抵御风险，更能于危机中实现自我迭代与重塑。持续筑牢底层价值，依托责任领导力规范各项决策，推动信任在组织内外构建共生生态，方可穿越动荡市场，重塑现代领导力的内核。

AI擅长数据处理、自动化与内容生成，却在情绪感知、人际互动、伦理判断和人际联结上存在固有局限。工具越智能，组织越需要人性力量。包容领导力与全球化思维共同组成应对复杂环境的体系：多元是人员基础，包容是组织文化，全球化思维支撑跨地域运营，二者相辅相成，并非相互独立的管理课题。

第一、高层承诺。管理者公开推崇包容理念，将员工成长赋能纳入领导层责任；

第二、员工自下而上激活，借助员工资源小组、志愿项目激发员工主人翁意识；

第三、数据与技术结合，量化指标搭配人性化管理，用工具让大规模团队落地包容管理。

微软、联合利华、西门子、IBM等世界知名企业的共性是：把包容领导力的相关指标与高管的权力和薪酬挂钩。

第一，建立指标衡量机制，将包容表现与高管薪酬、晋升体系挂钩，持续跟踪会议发言参与度、沉默群体发声情况及人才流失数据；

第二，重构会议运行机制，实行主持人轮换，会后复盘确认未表达意见的成员，将222规则固化为标准流程；

第三，绘制团队文化基线图谱，梳理成员沟通习惯、时间观念与权力认知，并把文化智力纳入晋升考评。

同时，管理者也可以进行自我领导力迭代：对照6C模型识别自身短板，并在团队中公开实践。做每一项关键决策时自问“我漏掉了什么？”，并且主动征集不同意见。在组织内部开展文化调查，倾听沉默成员的想法，梳理团队沟通画像。

AI擅长任务优化，组织管理的核心在于激发人的潜能。培养包容领导力与全球化视野，可以打造AI难以替代的领导者。

圆桌讨论环节，嘉宾们各抒己见，围绕AI决策边界、东西方商业模式碰撞、董事会治理误区、岗位变迁与高管行动准则展开深度思辨。

嘉宾们就议题“当AI深度嵌入业务决策，哪些领导力底线不容让步？”给出了精彩的回答。

Knut认为，不能将责任转嫁算法。一旦剥离人的问责权，便跨越了伦理红线，企业也容易习惯性将失误归咎于技术。AI可以辅助分析、提升效率，为决策提供支撑，但最终决策权绝不能交付给机器。问责是首要准则，企业可以借力 AI优化决策质量，但战略决策的最终责任，必须由人承担。

Emilie认为，管理者必须保有批判性思维。AI产出的内容逻辑缜密、颇具说服力，却自带幻觉与认知盲区。管理者需要主动反思、敢于质疑，主动排查结论中的漏洞，这是做出高质量决策、驱动组织持续成长的根基。

崔海涛援引Emilie的观点提出：信任建设需要贯穿AI项目的全生命周期，若无法验证AI的可靠性，就不应投入真实业务场景。可借助四层风险框架依次评估模型、AI系统、落地场景与组织治理的可信度，把风险管控嵌入AI全流程，搭建跨职能治理团队，依托标准与认证，向客户、监管与社会佐证AI的可信性。

主持人朱伟雅女士总结，企业可以大胆使用AI，但必须带着审慎怀疑的视角持续审视；保持批判性思考，问责主体永远是人，而非AI。

谈及速度与长期主义，如国内AI生态崇尚速度、规模与快速迭代；北欧企业管理则建立在长期信任、多方共识与心理安全之上。在全球AI竞赛中，两种模式如何互补？

Knut解释，北欧领导力不等于单纯的“慢”，其内核是吸纳多方利益相关者意见，叠加风险评估，拓宽组织的安全边界。哪怕是团队资历最浅的成员，也拥有平等发言的权利。他提出一种互补思路：AI承接高速、重复性工作，但人类牢牢握住问责权；中国模式提供迭代速度，北欧模式提供以人为本的领导力，二者可以共存。

崔海涛提出，速度和责任并不矛盾，核心是区分场景风险等级。低风险的运营场景可以大胆提速；但涉及敏感数据、重大战略决策等高风险场景，必须审慎管控。无论场景差异如何，治理权与业务控制权，不能交付给AI。

周文骞认为，大量管理者默认“负责任的治理会拖累AI创新”。事实恰恰相反，治理与风险保障不是AI落地的阻碍，而是从源头管控风险、获取利益相关方信心，成为支撑安全可持续规模化的基础。她举例，有机构为国内头部AI企业提供ISO AI管理体系认证，将治理、透明度、风险管控嵌入系统底层。这份认证，帮助这家企业在出海时快速赢得了国际客户信任。AI时代的赢家，不是跑得最快的企业，而是奔跑的同时守住信任的企业。

Q：当前大多是人向AI提问，AI被动应答；未来AI能否主动提出想法、发起行动？

Emilie认为，AI擅长预测、输出建议，但不应拥有可以绕过人类否决的自主决策权。AI可以如同团队成员一般提供方案，但落地执行前，必须经过人的干预与复核。

崔海涛：当前是人类主导的“+AI”时代；待AI能力持续增强，将迈入“AI+”阶段。AI会深度介入各类决策，衍生复杂的经济与社会问题。这时，需要社会提前建立好配套的规则。AI可以精准预判环境，但无法完成两难场景下的人性价值取舍。AI只是强大的预测工具，最终决策权必须归属于人。此外，AI单次对话相互独立，不具备长期记忆，虽能够高效辅助工作，却难以实现真正的共情与深度理解。

Q：未来3–5年，哪些岗位会消失？

崔海涛：纠结“岗位是否会消失”本身就是伪命题。真正要思考的是：AI将如何改变工作，该学习什么技能以保持竞争力。就像打字员这个工种的消失，证明技术迭代是常态，个体应该关注如何重塑自身能力，而非惧怕失业。

周文骞：AI替代的是恶劣环境中的重复性分拣岗位，员工可转向更高价值的工作。比如AI训练、数据标注、落地服务等AI相关的新岗位，正在不断产生。

谢晓涵：岗位不会直接消失，但职能边界会逐渐消融。销售、营销等岗位的边界将趋于模糊，未来组织不再按固定职能定岗，而是依任务链动态调配资源，该模式目前尚在探索阶段。

AI时代的变革已然到来，岗位重构势不可挡。核心不在于恐惧被替代，而在于迭代人自身的能力，守住问责、判断、信任与批判性思考，这正是AI时代的领导力新命题。

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