來源：有話碩

從蒸汽動力、到電力、到信息力、再到算力，伴隨每一次“動力源”的革命，我們發(fā)現(xiàn)自己正處于被 AI 全方位影響的時代。領導者會發(fā)生哪些改變，又會保持哪些本色呢？我們將從態(tài)勢認知、人智融合、文化驅動和自我成長四個方面嘗試做出剖析。 

人們常常發(fā)現(xiàn)，一些領導者比起他們的同伴更能有效地在正確的時間做出恰當?shù)臎Q定。到底是什么因素影響了領導者的表現(xiàn)呢？越來越多的證據(jù)表明，“認知能力”是造成領導者績效差異的關鍵決定因素之一。

什么是“認知能力”？達特茅斯大學塔克商學院（Tuck School of Business at Dartmouth）的 Constance E. Helfat 和 Margaret A. Peteraf 提出了三個構成要素：Sensing、Seizing、Reconfiguring 。我們根據(jù)兩位教授的具體解釋以及自身的理解，把它們進一步演繹為：

感知變化：領導者需要敏銳觀察并構建對組織所處“態(tài)勢”的全景理解，包括經(jīng)濟態(tài)勢、行業(yè)態(tài)勢、商業(yè)態(tài)勢等等，并且要能夠識別和解釋其中發(fā)生的關鍵“變化”；

捕捉機會：從現(xiàn)象到結論，從問題到方案，領導者要有明確的決策路徑從變化中捕捉機會。在此過程中，可能會交織“受控的理性邏輯”和“自然的直覺判斷”兩種推理和決策方式；

重置資源：將機會切實轉化為組織的發(fā)展動力，需要領導者重新配置組織內外部的各種資源，而這離不開利益相關人的合作與支持。

大約20年前，對于絕大部分家電企業(yè)而言，當時主要的銷售渠道是連鎖電器賣場。在團隊中，業(yè)務 Leader 核心的職責有三個：

第一個是：安排下屬日常巡店，除了維護展柜陳設之外，最重要的任務是與導購和門店相關品類負責人溝通，了解銷售動態(tài)并盡可能搜集關聯(lián)的銷售數(shù)據(jù)，很多時候業(yè)務Leader 會親自參與這項工作；

第二個是：制定營銷組合策略，簡單來說就是根據(jù)手頭掌握的銷售數(shù)據(jù)，設計“戰(zhàn)術打法”，例如，哪些產品為主推款，哪些產品為促銷款等等；

第三個是：復盤總結，分析上一階段工作中的“得失”，對下一個銷售周期的計劃做出安排，包括重新協(xié)調內外部合作伙伴的“資源”。

我們再來看看20年后的今天，零售行業(yè)又是怎樣的工作場景？作為世界最大零售商之一的沃爾瑪，建立了一個叫做“The Data Cafe”的集中式數(shù)據(jù)分析中心，以此推動敏捷的零售決策、強化獨特的客戶體驗，并提高預期的績效表現(xiàn)。具體來說，“The Data Cafe”可以歸納為三個要點：

第一個是：它從公司內外部數(shù)以百計的渠道獲取海量的“交易數(shù)據(jù)”，以及與之有關的經(jīng)濟數(shù)據(jù)，社交媒體數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)等等。除了這些“事后數(shù)據(jù)”，還會搜集各種“實時數(shù)據(jù)”，例如，植入標簽，收集消費者使用數(shù)據(jù)，掌握產品的“消耗進度”。借助龐大而豐富的數(shù)據(jù)庫和后臺分析專家的專業(yè)支持，任何員工都可以真實洞察自己所負責領域的“態(tài)勢”；

第二個是：“The Data Cafe”的強大之處在于，從建模、分析到可視化的結果呈現(xiàn)，員工可以在極短時間內得到問題的解決方案；

第三個是：對于“經(jīng)營異常”，它會主動提供“預警信息”，使得相關團隊在第一時間就知道該調用哪些資源，來迅速解決問題。

我們做一個“歷史對比”，就會發(fā)現(xiàn)：

1、從前，業(yè)務 Leader 們獲取的數(shù)據(jù)是滯后的、點狀的、甚至是用 “雙腳丈量”的方式得到的，例如巡店，這就決定了構建于這些數(shù)據(jù)之上的“態(tài)勢認知”很可能是“Half-Truths”；而現(xiàn)在，大數(shù)據(jù)刻畫出來的“圖景”幾乎不太可能存在“認知死角”；

2、從前，業(yè)務 Leader 們通過有限的“腦力運算”，對數(shù)據(jù)進行分析、推理，盡管試圖確保決策的科學合理，但依然擺脫不了經(jīng)驗和偏見的干擾；甚至在極端壓力的情況下，讓“直覺”來接管決策；而現(xiàn)在，“算法”讓決策變?yōu)閿?shù)據(jù)驅動，讓我們更有可能先于競爭對手采取行動；

3、從前，業(yè)務 Leader 們往往要花費大量精力，“跑部門，通關系”，為的就是在接下來的業(yè)務周期中得到其他伙伴的資源支持；而現(xiàn)在，類似的“大數(shù)據(jù)中心”，或許早已將我們的需求和問題實時同步其他伙伴，并能夠得到他們快速的響應。

然而，相關的文獻和研究，又向我們揭示了領導力的另一個方面。例如，決策并不總是科學的“理性”，這其中仍然充滿了“人情味”的因素：不論過去、現(xiàn)在還是將來，領導者都需要展現(xiàn)出足夠的勇氣，把握決策的時機和長短期收益的平衡；同時，也需要為自己的認知，以及基于認知能力的決策所帶來的一切結果擔當責任。

如果我們用一句話小結，AI 時代，領導者認知世界的能力變了，但不變的是處世的“人情味”。

人們對 AI 的態(tài)度大致有三類：將AI視為對人類工作和生活的強化支持；認為 AI 終將進化到完全取代人類；當然也有人質疑 AI 是一種“Oversold Idea-過度追捧的概念”。在組織中，領導者應該如何理解 AI 呢？或許用人與 AI “在協(xié)作中融合”來比喻雙方的關系更為貼切。

Michael Rivera 和 Tony Petrucci 曾經(jīng)指出：The digital leader will exemplify traditional leadership concepts while embracing new trends to influence their peers and drive performance outcomes.

AI 時代，并不意味著領導者要和過去進行“切割”，從而迎合所謂的“新趨勢”。領導者仍然需要在某些核心的職能領域繼承和展現(xiàn)“傳統(tǒng)”，例如“influence their peers and drive performance outcomes”。

我們引申出第一個問題：領導者如何與 AI 協(xié)作來實現(xiàn)對“績效過程”的管理。

連鎖藥店 Walgreens 有一個關鍵崗位-藥劑師，據(jù)研究，通常而言藥劑師只有10%的工作時間花在為患者提供個性化咨詢方面。大部分時間需要通過電話和醫(yī)生溝通、澄清以及填寫處方，并且“處方數(shù)量”成為藥劑師的一項重要考核指標。這無形中增加了患者的等待時間和降低了滿意度。應用AI技術后，“處方效率”大大提升，Walgreens因患者等待而導致的投訴量直線下降，而公司也因此減少了對類似工作任務、流程以及伴生的相關問題的“管理干預”。

顯然，AI 能夠以更低的“成本”完成管理者或者領導者的部分管理職能中重復性高、耗時性長的管理動作。對于 AI，領導者不應僅僅將其視為一種工具，而是一位值得信賴的“協(xié)作伙伴”，讓自己能夠有更多可能性投入到“創(chuàng)造性”的工作中去。

我們引申出第二個問題：領導者該如何看待 AI 應用中產生的“融合性”成果？

當 ChatGPT 帶火了生成式 AI 后，也出現(xiàn)了一些極端的“投機行為”，例如代寫論文。但不可否認的是，AI 的出現(xiàn)極大拓展了每一位個體的能力邊界，這使得員工也有機會來提升個人績效。作為領導者，是不是需要刻意區(qū)分“AI 的績效和員工的績效”呢？其實不妨可以樂見“協(xié)作融合”的景象，只要保持合理的“尺度”。

AI 時代，領導者介入管理的方式變了，但不變的是推動“績效結果”的達成。 

我們在《Algorithmic Leadership：The Future is Now》一文中，看到作者傳遞了這樣一個觀點：加里·尤克爾（Gary Yukl）提出的14項領導者核心職能中，被認為唯一有可能不會被“機器”取代的要素之一便是：Networking。我們該如何理解這種說法呢？不妨先來討論一個問題：AI 與“多元和包容”文化之間的關系。

《Her》是一部由 Spike Jonze 編劇并執(zhí)導的科幻電影。男主西奧多在偶然的機緣下，“認識”了 AI 機器人“薩曼莎”。在男主不斷地“對話”訓練下，“薩曼莎”具備了豐富情感以及性別意識。然而，就在男主深陷“愛情”時，突然有一天，發(fā)現(xiàn)自己并不是“薩曼莎”的唯一。“薩曼莎”自主學習和進化的速度變得越來越快，最終演化出了8316位不同的“薩曼莎”，并與對應的人類成為交互對象。

聊到這部電影，大家是不是覺得有些跑題？其實我們想通過《Her》，帶出這樣的思考：我們眼中的 AI 一定是“千人一面”的嗎？未來的AI也許遠不止8316位“薩曼莎”，而是會以不同“面孔”作為“獨立個體”而存在。當然，盡管“薩曼莎”屬于具有自主學習能力的“Strong AI”，距離現(xiàn)實仍然遙遠，但在真實生活中，AI 早已深入到我們工作和學習的各個方面，相信每個人對于 AI 工具的使用都會有不同的體驗和感受。因此，不論從哪個方面來說，AI 最終一定是以一種“Diversity-多元化”的姿態(tài)出現(xiàn)在我們的身邊。

回到組織中，如果我們接納 AI 的多元化；反過來，從 AI 的視角來看，它們會接納人類“主體”的多樣性嗎？為什么提出這樣看似“離奇”的問題？新加坡國立大學商學院AiTH 的創(chuàng)始人和領導者 David De Cremer，在一次接受采訪時，曾說過這樣一段話：

It will be important for us to decide where in the loop of the business process do you automate, where is it possible to take humans out of the loop, and where do you definitely keep humans in the loop to make sure that automation and the use of AI doesn’t lead to a work culture where people feel that they are being supervised by a machine, or being treated like robots.

我們必須將自動化、AI 和員工有條不紊地設計到業(yè)務流程循環(huán)中。如此才能避免 AI的“反噬和同化”，讓人們陷入被監(jiān)督、被“機器化”的工作文化中。未來有一天，領導者需要發(fā)揮自身的影響力來連接包括 AI “同事”在內的所有團隊成員，確立適應工作場所要求的人際和工作關系，使得組織文化依然保持“多元和包容”，而不是形成人類主導的，或者是 AI 主導的“單一”文化。

由此，我們認為，AI 時代，領導者連接的“對象”變了，但不變的是對組織文化的“堅守”。

定義領導力模型、評估領導力表現(xiàn)、客制領導力方案、追蹤領導力改變，大多數(shù)組織是不是都在遵循類似的路徑來發(fā)展自己的領導者？但正是這種被我們長期沿用的方法，潛藏著兩個亟待解決的隱憂問題。多本暢銷書的作者馬庫斯·白金漢（Marcus Buckingham）在10年前的一次訪談中，分享了《Leadership Development in the Age of the Algorithm》，我們從中找到了，即便在今天看來依然具有超前價值的啟示。

第一個問題：我們所定義的領導力模型，有可能建立在一個錯誤的假設之上。

這些領導力模型會有一個標準范式：領導力維度的分布，不同維度需要具備的領導力要求，每個領導力條目下展現(xiàn)的若干優(yōu)秀行為，甚至根據(jù)領導力級別區(qū)分行為的層級等等。通常會經(jīng)歷一個行為訪談的過程，以此搜集所謂的行為事例并在后期從中提煉標準化行為要求。

但恰恰是類似的做法，或許體現(xiàn)了一個錯誤假設，那就是：領導力存在最佳實踐，并由此可以推導出一個具有通用性的“領導力公式”。但在馬庫斯·白金漢（Marcus Buckingham）看來，領導力概念是可以在不同領導者之間進行遷移的，然而每位領導者如何基于自身優(yōu)勢，將相關概念落實到一系列個人化的實踐、行為和技術中，是具有顯著差異性的，這些因素對一位領導者有效，但如果套用在另一位領導者身上，就會顯得別扭、脫節(jié)、甚至無效。他舉了個例子，理查德·布蘭森（Richard Branson）可以站在自家飛機前，揮舞著香檳，被人群簇擁，營造出熱情奔放的領導者形象，但對沃倫·巴菲特（Warren Buffett）卻不合適，也不適用。

第二個問題：我們所認為的客制領導力方案，真的能夠具體到每位領導者嗎？

真正的“因人而異”是什么？首先應該認識到領導力是極具“個性化”的；其次不同領導者展現(xiàn)領導力的技巧并不具有簡單適用性。從馬庫斯·白金漢（Marcus Buckingham）的談話中，我們可以有這樣一個設想，未來的領導力發(fā)展是基于“算法”的個性化：

1、AI 根據(jù)設定指標對每位領導者進行評估；

2、系統(tǒng)從數(shù)據(jù)庫中推薦適配該領導者的發(fā)展資源；

3、領導者的實踐反過來會不斷對系統(tǒng)進行“訓練”，使得系統(tǒng)越來越“聰明”，越來越“了解”領導者；

4、數(shù)據(jù)庫的動態(tài)擴充將突破組織的邊界，對所有有效的領導力實踐、行為和技術進行收集、優(yōu)化、過濾，為領導者提供更加“合身”的發(fā)展方案。

AI 時代，領導者“被訓練”的方法變了，不變的是對“成長”的需求。

有人說，AI 未必會取代領導者，但一定會取代不會應用 AI 的領導者。在“變與不變”中，AI 也在深刻塑造著領導者以及領導力。