新技术的成功应用关乎情感问题——研究人员表示，五分之四的企业坦言未能充分利用技术潜力，因此管理者需要掌握情绪管理之道。
近期研究显示，人工智能有潜力增强决策能力、激发创新并帮助领导者提升员工生产力。许多大公司为此投入了相应的资金和精力。然而尽管如此，研究表明，这些公司并未能获得预期的收益，高达80%的企业报告称未能从这项新技术中获益。
阿尔托大学助理教授纳塔利娅·沃里表示："员工常常未能接受新的人工智能并从中受益，但我们并不真正了解其原因。"她说，我们理解有限的部分原因是倾向于将这些失败研究为技术本身的局限，或者从用户对人工智能性能的认知判断角度来研究。
沃里说："我们了解到的是，成功的关键不在于技术及其能力，而在于员工对人工智能产生的不同情感和行为反应——以及领导者如何管理这些反应。"
她的研究团队对一家拥有600名员工的咨询公司进行了一年多的跟踪研究，该公司当时正尝试开发并应用一个新的人工智能工具。该工具旨在收集员工的数字足迹，绘制他们的技能和能力图谱，最终构建公司的能力图谱。预期结果是为了简化咨询项目的团队选择流程，而整个实验实际上是为他们希望提供给客户的人工智能软件做的一个试点项目。
大约两年后，该公司终止了这项实验以及计划中的产品。那么，发生了什么呢？
事实证明，尽管一些员工认为该工具表现良好且非常有价值，但他们对于人工智能跟踪他们的日历备注、内部沟通和日常事务感到不安。结果，员工要么完全停止提供信息，要么开始通过向系统输入他们认为有利于自己职业发展的信息来操纵系统。这导致人工智能的输出越来越不准确，随着用户对其能力失去信心，形成了一种恶性循环。
沃里说："领导者们无法理解为什么人工智能的使用率在下降。他们采取了许多行动来推广这些工具等等，试图解释他们如何使用数据，但这并无帮助。"她认为，这个案例研究反映了在人工智能应用以及一般技术采用过程中常见的模式。
该团队目前正在收集有关微软广泛使用的Copilot人工智能软件的使用数据，迄今为止也得出了类似的发现。
领导者应该怎么做？
研究人员发现，根据人们对新技术的反应，他们大致可以分为相同的四个组别。区分了认知信任（一个人是否相信该技术表现良好）和情感信任（他们对系统的感受）后，这四个组别分别是：完全信任、完全不信任、不舒适的信任和盲目信任。
第一组的人在认知和情感层面都有很高的信任度，而第二组的人在两个方面得分都很低。不舒适的信任意味着高认知信任但低情感信任，而盲目信任则相反。
人们对工具的情感信任越低，他们就越会限制、撤回或操纵自己的数字足迹，尤其值得注意的是，即使他们在认知上信任该技术，这一点也依然成立。
这些发现为企业制定更成功的人工智能应用策略提供了机会。
沃里说："采用人工智能不仅仅是技术挑战——更是领导力挑战。成功取决于理解信任和处理情感，让员工对使用和尝试人工智能感到兴奋。如果没有这种以人为本的方法，以及针对每个群体需求量身定制的策略，即使最智能的人工智能也无法发挥其潜力。"
该研究结果于1月22日发表在《管理研究杂志》上：