近期研究表明，人工智能（AI）有潜力增强决策制定、激发创新并帮助领导者提升员工生产力。许多大公司已据此投入了大量资金和精力。然而，尽管如此，研究显示它们并未能获得预期的效益，多达80%的公司报告称未能从这项新技术中获益。
阿尔托大学（Aalto University）助理教授Natalia Vuori表示：“员工往往无法接受新的AI并从中受益，但我们并不真正清楚原因何在。”她指出，我们对此理解有限，部分原因在于研究这些失败案例时，往往倾向于将其归结为技术本身的局限性，或者是从用户对AI性能的认知判断角度出发。
Vuori说：“我们了解到，成功与否与其说是关于技术及其能力，不如说是关于员工对AI产生的不同情绪和行为反应——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为期一年多的跟踪调查，该公司当时正试图开发和实施一种新的人工智能工具。该工具旨在收集员工的数字足迹，绘制其技能和能力图谱，最终建立公司的能力地图。其预期结果是简化咨询项目的团队选拔流程，而整个实验实际上是他们希望向自家客户推出的AI软件的一个试点。
近两年后，该公司终止了这项实验——以及计划中的产品。那么，究竟发生了什么？
事实证明，尽管一些员工认为该工具性能良好且非常有价值，但他们对于AI追踪其日历备注、内部通讯和日常事务感到不适。结果，员工要么完全停止提供信息，要么开始操纵系统，向其输入他们认为有利于自身职业发展的信息。这导致AI的输出结果变得越来越不准确，随着用户开始对其能力失去信心，从而形成了一个恶性循环。
“领导者无法理解为什么AI的使用率在下降。他们采取了很多行动来推广这些工具等等，试图解释他们如何使用数据，但这无济于事，”Vuori说道。她认为这个案例研究反映了AI应用以及普遍技术采用中的一种常见模式。
该团队目前正在收集关于微软广泛使用的Copilot AI软件的使用数据，目前得出的结果与此类似。
领导者应该怎么做？
研究人员发现，人们对新技术的反应可以归为相同的四类。研究区分了认知信任（即一个人是否认为该技术性能良好）和情感信任（即他们对系统的感受），这四个群体分别是：完全信任、完全不信任、不适信任和盲目信任。
第一类人在认知和情感层面都有很高的信任度，而第二类人在两方面的得分都很低。不适信任意味着认知信任度高但情感信任度低，而盲目信任则相反。
人们在情感上越不信任该工具，就越会限制、撤回或操纵他们的数字足迹，特别值得注意的是，即使他们在认知上信任该技术，这一规律依然成立。
这些发现使公司有机会制定更成功的AI应用策略。
“AI的采用不仅仅是一个技术挑战——它也是一个领导力挑战。成功的关键在于理解信任并解决情绪问题，让员工对使用和尝试AI感到兴奋，”Vuori说道。“如果没有这种以人为本的方法，以及针对各类群体需求量身定制的策略，即使是最聪明的AI也无法发挥其潜力。”
研究结果于1月22日发表在《管理研究杂志》（Journal of Management Studies）上：