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AI时代央国企管理干部领导力升级:六项核心能力驱动组织智能化转型

2026-07-22

人工智能+”时代下央国企管理干部的领导力新课题(上)一文中,我们结合政策、行业调研与央国企真实案例,梳理了 “人工智能 +” 背景下企业技术平台、组织形态和架构、人才管理机制、人才和干部队伍发生的深层变革,剖析了转型过程中企业与员工面临的多重现实挑战。

本篇将聚焦管理干部,详解 AI 时代干部三大角色转变,系统拆解适配央国企的六项领导能力。

一、AI时代管理干部的角色变化

AI在企业中的深度应用,会逐渐改变管理者的工作内容、工作方式和价值贡献模式,并使得管理者在组织中的角色定位发生变化(如图1所示)。

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1. 管理干部的角色变化

从信息中枢到商业和战略的领航员

过去,管理者依靠掌握的关键数据和“信息差”来指挥团队。如今,AI打破了这种信息垄断,不仅能完成数据分析和汇总,还能直接给出分析建议。当“信息中枢”不再是管理者的核心价值时,管理者就需要完成角色升级,把工作重心放在理解客户和市场,识别和判断商业机会,以及制定战略等方面。

要完成这一角色转变,管理者首先要进一步提升对业务的感知和洞察力。深入业务一线,把更多时间从办公室和会议室转移到客户现场和生产一线,亲自与关键客户对话,亲自走访重要项目现场,建立起AI数据分析无法替代的业务判断力。

其次,管理者需要带着批判性思维应用AI,不能被动接收AI的分析结论,而要成为“提出好问题”的人。通过向AI持续追问,发现问题的根本原因和潜在影响;并在面对AI给出的海量分析时,保持独立思考,识别出其中存在的偏差和盲区。

最后,管理者还需要提升决策能力。AI可以提供多种方案、推演无数可能、列出多个选项,但最终仍然需要管理者选择和决策。面对跨业务线的资源博弈,或新旧业务的艰难取舍,管理者必须敢于决策并承担后果和风险。AI让获取信息的成本变低了,但也让摆在管理者面前的选项变多了;选项越丰富,越需要管理者拿出魄力,果断作出困难的抉择,并为最终结果负责。

从流程枢纽到系统的架构师和设计者

过去管理者的一个核心作用是承上启下:拆解任务、流转信息、审批节点和监督进度。现在这部分工作可以逐渐由AI接管。此时,管理者的价值就应该从“推动流程”转向“建立流程和系统”,将AI嵌入业务,重新设计一套高效的人机协同流程,最大限度发挥AI的作用,为业务赋能。

要实现这一角色转变,需要管理者完成人机协同系统的工程化。

第一,管理者需要既懂业务,也懂AI。管理者不仅要懂业务,更要成为业务与AI结合的“翻译官”。在业务端,看清流程中每一个环节的价值与风险控制点;在技术端,能理解当前AI能做什么、不能做什么,清晰界定AI的可靠应用场景,并准确判断在哪些关键节点必须设置人工的干预与兜底机制。

第二,管理者需要有流程构建和优化的能力。要能对业务全流程进行拆解和重新梳理:清楚每个环节的目的、价值产出、风险点和质量要求,识别哪些环节适合交给AI、哪些环节必须由人完成、哪些环节需要人机协同,并在此基础上把流程重新设计为人机协同的新流程。流程构建之后,管理者还要从执行效率、交付质量、业务风险和员工真实反馈等维度,对人机协同系统进行持续的诊断,不断调优分工规则与工具配置。

从任务监督者到团队和组织的赋能者

AI时代,管理者的管理对象变成了人机协同的混合团队。这个团队里有两类特殊成员:一类是随着基础工作被AI替代,在专业上不断进化的精英员工,他们专业基础扎实,有自己对工作和业务的理解,能掌握AI的应用,需要管理者不再只是派发任务和监督过程,而是能给他们清晰的目标、充足的资源和必要的判断支持;另一类是以智能体为代表的数字员工,需要管理者能萃取经验,搭建和训练智能体,将个人专家的能力转化为可复用的组织能力。这一过程要求管理者对人类员工和数字员工分别赋能。

第一,强化对人才的激发和辅导能力。无论AI多强大,对人类员工的激发和辅导始终是管理者最不可被替代的工作。当团队中高阶人才的密度越来越高,员工有更强的专业能力、自我认知和工作主张时,就更考验管理者对人的管理能力。首先,管理者要能够让员工真正认同工作的价值与要求,获得他们对目标的真正承诺,而不是生硬地派发任务。其次,还要善于识别员工的优势与潜力,在员工遇到问题时给予有效指导,并在员工受挫时帮助其调适情绪和状态,重拾动力和信心。更重要的是,要在团队面临重大风险时,敢于为员工扛事、拍板,让他们能够放开手脚发挥才干。

第二,掌握智能体搭建、调优和持续运营的能力。培养数字员工是管理者的新职责,也是把高手的个人经验转化为组织资产的关键路径。这项工作的难点不在于工具和技术本身,而是如何把隐性的专家经验萃取出来并转化为AI能够理解和应用的规则与知识。

首先是知识和经验的深度萃取。管理者需要识别团队中哪些核心能力值得沉淀,组织业务专家梳理工作过程、判断逻辑和决策依据。这里需要还原的不是表层的工作流程,而是专家解决问题的思维过程:面对一个具体的业务问题,专家会优先关注哪些信息、依据什么标准作判断、在不同条件下采取什么样的处置策略、遇到异常情况如何复盘和修正。这些隐性的、高度依赖经验和直觉的思维过程,往往是专家本人也难以清晰表述的。管理者需要通过提问、复盘和场景推演等方式,帮助专家把隐性知识转化为可被智能体学习的显性知识。

其次是把萃取出的知识转化为智能体的能力。这一步需要管理者对AI技术有一定的理解和掌握。包括:通过提示词工程,把业务目标、角色定位、判断规则、输出要求等清晰传递给智能体;通过设计典型场景的示例和反例,让智能体学习关键的判断边界;通过工作流的拆解和编排,把复杂任务分解为智能体可以稳定执行的多个步骤;在专业知识密集的场景下,配合知识库的搭建和检索增强,让智能体的输出有可靠的事实依据。管理者可能无需实际执行具体工作,但需要能判断智能体的输出质量,理解效果不及预期的原因,并指导技术团队进行调整。

最后是智能体的持续运营和优化。智能体上线只是起点,真正的能力提升来自在实际业务中不断的反馈和迭代。管理者需要跟踪智能体在不同场景下的表现,识别其能力边界和典型失误,并组织业务专家持续补充新场景下的判断逻辑和处置经验。随着业务的演进和AI能力的提升,智能体本身也需要被周期性地重新审视和升级。

二、AI时代央国企管理干部的领导力

上述三个角色转变,从不同维度对央国企管理干部提出了新的能力要求(如表1所示)。

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战略洞察与方向研判

央国企管理干部必须将国家战略导向、产业发展趋势与企业自身业务深度融合,在宏观大局中找准务实的落脚点。当AI让数据获取与分析的门槛大幅降低时,真正考验干部的反而是“业务判断力”。这就要求管理者既要抬头看路、紧跟大势,更要深入业务一线与客户现场,建立起AI算法无法替代的业务体感与商业直觉。

决策担当与改革魄力

企业引入AI不仅是技术升级,更是一次管理改革,必然会挑战组织的工作惯性与路径依赖。在AI时代,技术演进速度快、商业环境不确定性高,管理者面临的选项变多了,但决策的窗口期却更短了。这要求干部必须敢于拍板,果断推动那些“难而正确”的变革落地;面对困难抉择,不回避、不推诿,敢于承担风险。

人才激发与辅导

当事务性工作被AI接管,管理者理应有更多时间关注员工。在现在的组织环境中,新生代员工对工作意义和成长价值的诉求更高,不能靠单纯的物质激励或职权权威去调动;资深员工又可能存在工作倦怠和思维习惯固化的问题。AI应用推进的过程,也可能引发员工的焦虑,担忧岗位被替代、能力被低估、发展前景不明朗。管理者必须敏锐察觉这些心理变化,提供方向引导与情感支持;通过真诚的沟通与差异化的辅导,缓解AI带来的冲击,重新激活员工的内在动力,让团队保持活力。

组织经验萃取与能力构建

央国企在长期发展中积累了大量宝贵的业务经验、行业知识和管理智慧。随着 AI 特别是智能体技术不断发展,知识资产化有了更清晰、更可操作的实现路径。。这项工作的难点不在工具,而在思维。管理者需要识别出高价值的业务节点,推动业务专家把隐性的、依赖经验和直觉的问题解决过程,还原为显性的判断逻辑,并将其转化为AI智能体可调用的知识库与业务规则,把个人能力沉淀为组织资产。

AI技术理解与应用驱动

企业推动AI落地的目的,是让AI真正服务于业务发展、带来新的机会或提升管理效率。为此,管理干部必须改变以往“不碰技术细节”的工作习惯,带头学习和应用AI,对AI的能力边界有清晰的认知。否则,就容易提出天马行空、想当然的需求,把AI硬塞到不合适的业务环节,导致为用而用。并且,因为AI技术演进很快,新概念和新工具层出不穷,如果管理者只是盲目跟风、追逐热点,还会让团队疲于应对而难有产出,反而成为对组织的消耗。因此,管理者需保持务实的技术敏感度,想清楚“解决什么问题”再行动。同时,还需要在团队中主动培育AI应用的氛围,降低员工的抵触情绪,并在推动应用的过程中守住数据安全、业务合规和科技伦理的底线。

人机协同流程设计

AI的价值不只取决于技术本身的先进程度,而在于它是否被嵌入到合适的业务流程中。央国企的流程往往链条长、参与方多、合规要求严,如果只是把AI作为一个工具简单叠加在原有流程上,注定收效甚微。管理者必须具备工程化的思维,拆解现有业务流程,明确哪些低风险环节交由AI自动运转,哪些高风险节点必须由人工把关。通过清晰界定人机分工,制定异常干预机制,并根据实际运行情况持续调优,构建真正能提升业务效能的工作系统。

总结

AI给企业带来的真正变化,是工作方式、组织形态和价值创造逻辑的重塑。在这一过程中,管理干部既是被影响的对象,也是推动变化的关键力量。对央国企而言,AI转型与新质生产力培育、国资国企改革深化叠加在一起,对管理干部提出的要求,比以往任何时候都更紧迫、也更深刻。管理干部需要主动走出舒适区,让自己先成为AI的使用者和引领者,再去重新理解业务、重新设计流程、重新带好团队。技术会持续演进,工具会不断更新,但管理工作的本质始终未变,仍然是围绕业务创造价值,依靠组织和人完成使命。AI时代,谁能更早地理解变化、更深地拥抱变化、更扎实地把变化转化为组织能力,谁就能在新一轮发展中占据主动。

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