用好AI：拼的不是算法，是“管理”

“浙里洞見(jiàn)”

ZJUSOM

2025年《時(shí)代》周刊將年度人物頒給了一群被稱(chēng)為“人工智能締造者”的科技領(lǐng)袖。當(dāng)時(shí)的雜志社論中寫(xiě)道，“無(wú)論問(wèn)題是什么，人工智能都是答案”。

如今，當(dāng)我們身處這輪浪潮中，一個(gè)更為根本的問(wèn)題浮出水面：技術(shù)能解決一切問(wèn)題嗎？不少人認(rèn)為，只要AI的準(zhǔn)確度足夠高，效率、安全等難題都會(huì)迎刃而解。但現(xiàn)實(shí)是，AI帶來(lái)的新問(wèn)題似乎比它解決的問(wèn)題更多。

隨著各行各業(yè)都在加速被AI滲透，企業(yè)不得不開(kāi)始思考“如何把AI用好”這一現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。在近日的浙派商學(xué)公開(kāi)課上，浙江大學(xué)管理學(xué)院長(zhǎng)聘副教授楊浙帥圍繞“以人為中心的AI設(shè)計(jì)——從效率工具到驅(qū)動(dòng)組織變革”的主題，對(duì)上述問(wèn)題展開(kāi)探討。

“浙派商學(xué)”公開(kāi)課現(xiàn)場(chǎng)

楊浙帥認(rèn)為，當(dāng)組織引入AI并產(chǎn)生意想不到的結(jié)果時(shí)，作為管理者，不能只通過(guò)技術(shù)層面去解決問(wèn)題，更需要考慮人的因素，以及管理體系的適配度，讓AI從效率工具轉(zhuǎn)化為組織的“神經(jīng)系統(tǒng)”，釋放AI真正的價(jià)值。

學(xué)者簡(jiǎn)介

楊浙帥，浙江大學(xué)管理學(xué)院“百人計(jì)劃”研究員、長(zhǎng)聘副教授。

研究領(lǐng)域：消費(fèi)者心理與行為，主要包括消費(fèi)者健康行為、品牌形象及口碑管理、道德決策、創(chuàng)造力。

本期【浙里洞見(jiàn)】，讓我們跟隨楊浙帥的觀點(diǎn)，聽(tīng)他系統(tǒng)剖析AI落地中所面臨的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。作為管理者，又該如何破局？

01

AI再?gòu)?qiáng)，也繞不開(kāi)現(xiàn)實(shí)里的管理難題

在交通、醫(yī)療等高責(zé)任場(chǎng)景中，技術(shù)無(wú)法消解的深層治理難題與管理困境正不斷顯現(xiàn)。

楊浙帥以自動(dòng)駕駛為例，拋出一個(gè)兩難命題：如果你是城市的管理者，是否要在城市道路上推廣自動(dòng)駕駛汽車(chē)？

智駕技術(shù)的運(yùn)用理論上可減少九成的交通事故，但它無(wú)法杜絕事故的發(fā)生。如果自動(dòng)駕駛汽車(chē)即將與人相撞，系統(tǒng)預(yù)設(shè)優(yōu)先保護(hù)車(chē)內(nèi)人還是車(chē)外人？當(dāng)無(wú)人駕駛汽車(chē)與前車(chē)追尾，若其基于預(yù)設(shè)路線倒車(chē)離開(kāi)現(xiàn)場(chǎng)，是否屬于“肇事逃逸”？

當(dāng)機(jī)器代替人做出關(guān)鍵決策之后，法律該如何界定其行為的合法性？如果事故發(fā)生，現(xiàn)有的交規(guī)、法律，執(zhí)法過(guò)程是否需要相應(yīng)的改變？

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不止交通領(lǐng)域存在技術(shù)倫理、權(quán)責(zé)歸屬和規(guī)則適配等難題。在醫(yī)療領(lǐng)域，管理者同樣面臨新技術(shù)帶來(lái)的管理挑戰(zhàn)。

楊浙帥團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)一家縣級(jí)醫(yī)院胸科CT診斷數(shù)據(jù)的深入分析，揭示了一個(gè)數(shù)智醫(yī)療領(lǐng)域的悖論：AI輔助在提升醫(yī)生工作質(zhì)量的同時(shí)，可能會(huì)降低工作效率。究其原因，是醫(yī)生需要逐一復(fù)核和驗(yàn)證AI給出的每一條建議，這反而降低了醫(yī)生的工作效率。

當(dāng)AI被引入工作流程，醫(yī)生的工作思維從原來(lái)的效率優(yōu)先變成了風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避。作為管理者，是讓醫(yī)生提高AI使用能力，還是制定新的規(guī)則？是給AI設(shè)定工作標(biāo)準(zhǔn)，還是設(shè)定責(zé)任邊界？

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在楊浙帥看來(lái)，“技術(shù)沒(méi)有辦法解決的，只有通過(guò)管理來(lái)解決?！彼J(rèn)為，技術(shù)的提效需要配合組織的變化、管理規(guī)則的變化。當(dāng)AI被引入組織，面對(duì)人機(jī)權(quán)責(zé)、規(guī)則沖突等問(wèn)題，單純依靠技術(shù)和算法治標(biāo)不治本，管理者需要的是一套與新技術(shù)匹配的全新管理系統(tǒng)。對(duì)此，楊浙帥建議從數(shù)據(jù)、規(guī)則、責(zé)任三個(gè)層面入手：

數(shù)據(jù)層

打通各部門(mén)的數(shù)據(jù)接口，盤(pán)活內(nèi)部數(shù)據(jù)資產(chǎn)，依托歷史數(shù)據(jù)推動(dòng)科學(xué)決策。

規(guī)則層

調(diào)整現(xiàn)有規(guī)則，例如組織框架、規(guī)章制度、激勵(lì)體系與人才培養(yǎng)邏輯，權(quán)責(zé)界定等。

責(zé)任層

明晰人和機(jī)器所要承擔(dān)的責(zé)任邊界。責(zé)任層是最高層，如果責(zé)任界定不清，AI技術(shù)將無(wú)人敢用。

麥肯錫在報(bào)告《The State of AI 2025》中也指出，AI 正經(jīng)歷從“項(xiàng)目部署”向“系統(tǒng)重構(gòu)”的關(guān)鍵過(guò)渡期。企業(yè)引入AI并非單純引入AI工具，而是在用AI重新布線整個(gè)業(yè)務(wù)的“神經(jīng)系統(tǒng)”。在楊浙帥看來(lái)，管理者要跳出項(xiàng)目思維，用管理的邏輯來(lái)思考組織的重構(gòu)：從數(shù)據(jù)、規(guī)則、權(quán)責(zé)歸屬等方面重構(gòu)管理體系，讓AI融入組織結(jié)構(gòu)，讓智能化真正成為組織的競(jìng)爭(zhēng)力。

02

好用的AI，更懂人的需求

當(dāng)組織在引入一個(gè)AI產(chǎn)品的時(shí)候，首先想到的總是怎么通過(guò)AI提高效率，然而在這之前，還有一個(gè)更為基礎(chǔ)的問(wèn)題需要我們回答，那就是“有沒(méi)有人愿意用”？

在楊浙帥看來(lái)，AI產(chǎn)品無(wú)人問(wèn)津，根源不在模型性能，而是產(chǎn)品忽視了用戶(hù)對(duì)于可信度、使用安全等更為人性化的需求。

他以法律AI產(chǎn)品為例，分享了高責(zé)任場(chǎng)景下的產(chǎn)品設(shè)計(jì)邏輯：搭建專(zhuān)業(yè)知識(shí)庫(kù)，從源頭降低AI幻覺(jué)，解決從業(yè)者擔(dān)心AI出錯(cuò)擔(dān)責(zé)的問(wèn)題；把晦澀法條轉(zhuǎn)化為普通人易懂的核心結(jié)論與分步實(shí)操流程，降低了使用門(mén)檻，讓非法律專(zhuān)業(yè)人士也愿意使用；每一條輸出結(jié)論都附上對(duì)應(yīng)法律法規(guī)、真實(shí)參考案例，支持用戶(hù)溯源核驗(yàn)，解決用戶(hù)對(duì)可信度的顧慮。

做到這些，一個(gè)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的AI產(chǎn)品已經(jīng)能為用戶(hù)提供顯而易見(jiàn)的價(jià)值了。但僅提高個(gè)人工作效率、只解決單點(diǎn)工作難題的AI，遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到企業(yè)整體降本增效的目標(biāo)。

那么，AI如何幫助企業(yè)提升整體效率呢？

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楊浙帥認(rèn)為，企業(yè)要降本增效，要讓AI下沉一線，深挖內(nèi)部業(yè)務(wù)與管理痛點(diǎn)，融入組織管理流程當(dāng)中。

他以某大型企業(yè)部署人事專(zhuān)用AI為例進(jìn)行說(shuō)明。針對(duì)該集團(tuán)層級(jí)多、人事制度繁雜的痛點(diǎn)，技術(shù)人員深入業(yè)務(wù)一線建立專(zhuān)屬知識(shí)庫(kù)，厘清業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)和權(quán)責(zé)關(guān)系，這樣才能讓AI全流程監(jiān)控人事業(yè)務(wù)辦理節(jié)點(diǎn)，預(yù)警用工風(fēng)險(xiǎn)。

當(dāng)一個(gè)AI產(chǎn)品能自然、合規(guī)地嵌入組織的工作流程當(dāng)中，實(shí)現(xiàn)端到端的業(yè)務(wù)流程重塑，幫助組織發(fā)展出更具深層靈活性的組織模式，它便構(gòu)筑起了真正的護(hù)城河。在楊浙帥看來(lái)，市場(chǎng)上永遠(yuǎn)不缺性能先進(jìn)的大模型，但一個(gè)兼顧人的需求、深耕業(yè)務(wù)痛點(diǎn)并能幫助組織提升競(jìng)爭(zhēng)力的AI產(chǎn)品，才是員工愿意主動(dòng)用、企業(yè)能降本提效的好用AI。

03

企業(yè)落地AI，小場(chǎng)景試點(diǎn)更易成功

在DeepSeek開(kāi)源后，不少AI公司在成本與性能上的優(yōu)勢(shì)不再，轉(zhuǎn)而開(kāi)始投身具體行業(yè)的落地。無(wú)論被動(dòng)或主動(dòng)，使用AI降本增效成為各行各業(yè)公司的現(xiàn)實(shí)考量。

相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，72%的企業(yè)在其核心業(yè)務(wù)中引入了AI，然而僅有5%的企業(yè)依靠AI推動(dòng)了組織變革、實(shí)現(xiàn)了整體效率提升。

這5%跑通AI落地的企業(yè)都是怎么做的呢？楊浙帥總結(jié)出他們普遍遵循的四個(gè)重要原則：

找準(zhǔn)自身真實(shí)需求，拒絕跟風(fēng)上線AI

管理者在引入AI之前，應(yīng)當(dāng)先厘清業(yè)務(wù)端“為什么要用AI”，而非盲目追逐AI的各類(lèi)功能。

優(yōu)先將AI落地于標(biāo)準(zhǔn)化、能快速產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)利益的小場(chǎng)景

例如人事制度問(wèn)答、醫(yī)學(xué)影像初篩等，快速驗(yàn)證AI落地的正向價(jià)值。

堅(jiān)持漸進(jìn)式進(jìn)化，而非全盤(pán)推翻式革命

打造AI融入業(yè)務(wù)的試點(diǎn)場(chǎng)景，并驗(yàn)證效果，再逐步向外拓展至全公司。

管理層必須深度參與探索

企業(yè)或部門(mén)一把手要立足業(yè)務(wù)視角調(diào)研、規(guī)劃落地路徑，而非簡(jiǎn)單采購(gòu)AI工具后下發(fā)給員工使用。

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組織與AI融合，本質(zhì)上是一場(chǎng)循序漸進(jìn)的組織再進(jìn)化。組織能否用好AI，關(guān)鍵不在技術(shù)、模型與算法的競(jìng)爭(zhēng)，而在于組織能否用AI更好地重構(gòu)自己。正如麥肯錫在報(bào)告中寫(xiě)道，“AI的價(jià)值，不在模型，而在重構(gòu)；不在算力，而在組織力?！?/p>

隨著越來(lái)越多的組織部署AI，如何讓AI從工具走向“系統(tǒng)”，釋放真正的價(jià)值，是每個(gè)管理者都要思考和探索的命題。楊浙帥的觀點(diǎn)，讓我們跳出技術(shù)，看到了另一種解題思路：從人的需求出發(fā)，讓AI融入組織，構(gòu)建一套全新的管理系統(tǒng)，提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

數(shù)智時(shí)代，用好AI，比拼的從來(lái)不是誰(shuí)擁有最先進(jìn)的技術(shù)，而是誰(shuí)擁有最適配的管理體系與思維。

編輯 | 吳丹李

初審 | 佟慶

二審 | 楊浙帥

三審 | 陳超

終審 | 王恩禹