共舞：AI与员工创造力和组织创新力的交织之旅

实现员工与AI的深度合作，远超出简单的技术应用范畴，需要重新探索和定义个体能力。个体要从接受AI辅助到与AI协作，甚至在合作中获益，要将精力和资源聚焦在更原创的突破性创造或者更精微的渐进式创造方面，增强相关的能力和素质。

文 / 王雪莉、陈汉、邬雨坷

从2023年ChatGPT引发的AI浪潮，到今年2月OpenAI发布的由Sora模型生成的60秒逼真视频，激起不同行业从业者内心的波澜。哪些工作会被颠覆，哪些行业会因此消亡，众说纷纭。然而，一个共识是改变正在以前所未有的速度进行。成立时间不足1年，核心成员仅12人的Sora开发团队的创造力也让许多企业感慨不已。《麻省理工科技评论》认为，在以人才、数据、资本和硬件为四大要素的人工智能生态系统中，人才的重要性最为突出。人才是算法和硬件创新的主要推动力，从长远看，人才比数据更重要。即使在非人工智能行业，新的AI应用也使组织创新力和员工创造力发生许多变化，体现在来源范围、能力偏好以及创新的支撑和实现机制上。

对突破性创造力和渐进性创造力的需求增强

学者马贾尔（Madjar）等将员工创造力区分为更原创的突破性创造力和更精微的渐进性创造力两种，前者指的是与组织现有实践截然不同的有效创意产生，后者则是在组织现有实践基础上进行微小改进的有效创意产生。随着AI在组织中的应用，组织的突破性创造力和渐进性创造力都向着更极致的方向发展。

对于突破性创造力来说，AI可以帮助企业基于行业现有实践快速汇总、分类、融合截然不同的创意（当然不都有效或者有意义），对更具突破性创造力员工的需求就增加了。“无中生有”，从“0”到“1”，甚至提出新的“1”的能力，就是这种创造力的具体表现。这意味着企业在选聘员工时会倾向于选择更具突破性创造力认知、特质和行为的个体——追求高风险和高挑战性任务，偏好挑战现有认知和行为；具备主动性人格，思维开放；具有异质性知识网络和积极获取一致性知识的行为习惯。在脸书快速成长阶段，扎克伯格描述了他心中优秀员工的十条标准：高智商；强烈的使命感；坚持不懈地专注于成功；进取心和好胜心；高要求，近乎完美主义；喜欢改变和创新；喜欢去想如何把事情做得更好；喜欢协作；诚实正直；关心实际价值而不是感知价值。这十条标准其实也可以看作是对突破性创造力人才的判断标准。

对于渐进性创造力来说，AI可以基于对组织实践中各种客观数据和事件信息的分析和学习，提供涵盖工艺技术、流程效率等方面的普适性的完善方案，但如果涉及更偏主观认知和体验的领域，AI恐怕还力所不及。个性化产品和服务领域的渐进式创新要依赖人的创意，因此，企业在选聘员工时，会更偏向于有这样一些特点的人：观察敏锐，善移情，能换位思考，善于自我监督，能提出颗粒度更细、针对性更强的创意等。具备这些特点的员工与前面具有突破性创造力的员工有显著不同，在传统企业管理实践中也不太会被贴上“创造力强”的标签。

在竞争愈发激烈的今天，管理者需要开拓思路，寻求更多的渠道，以获取更具创造力的人才。

从员工创造力到利益相关者创造力的扩展

创新来自一切可以团结的力量。这句话在今天不再是戏谑之词，而是正在发生的企业实践。在研发领域，一些企业从R&D（Research & Development，研究与发展）转变为C&D（Connect & Development，连接与发展）。对这种变革有不同的评价，但不可否认的是，C&D是一种可以让行业生态圈中的各类成员各取所需、各展所长的合作模式。对企业而言，这是一种非常正式的外部创造力获取方式。

除此之外，企业还可以在与利益相关者的互动中获得新的创造力。利益相关者既包括客户（用户）、合作伙伴（竞争对手）和供应商这样的强利益相关者，也包括其他行业的企业、一般网民和论坛游客、潜在员工和潜在用户等更广泛的利益相关者。互动方式既可能是基于项目的面对面交流，也可能是在网络空间中有意识地搜索产生的互动。新创造力既可能产生突破性创新，也可能应用于渐进性创新。

苹果公司突破性创新产品iPod的诞生，就是其与利益相关者互动的结果。iPod的最初创意来自独立承包商托尼·费德尔。乔布斯对这个创意非常兴奋，马上成立一个开发小组，并聘请费德尔为主要领导者。开发小组八个星期就完成了产品开发方案。进入跨行业产品开发联盟阶段后，整个设计流程的管理由苹果公司执掌，关键的软件和用户界面也由苹果公司主导，平台与其他相关技术则由便携播放器公司等负责。合作各方共同分享增长红利。仅用了六个月，新产品就推向市场，一炮而红，获得了巨大的商业收益。

小米基于用户参与的产品开发与创新模式，是利益相关者创造力在渐进式创新领域应用的经典例证。在产品规划阶段，小米就会邀请用户参与讨论，从而了解用户的需求。在产品设计阶段，设计师会定期在社交媒体上分享设计思路，向用户征求建议，收集用户反馈，从而不断调整设计方向，完善细节。到产品测试阶段，小米会在社区中征集用户参与产品内测和公测，根据反馈不断调整产品，以提高用户满意度。

近年来更多跨界创新的出现，与创新思维中的移植思维和交叉索引（cross-indexing）的思考习惯有关，这也是从更广泛利益相关者获取创造力。“向XXX学什么”“我们可不可以成为本行业的XXX”，成为管理者自我追问的题目。这里的“XXX”在产品和服务类型上与管理者所在企业不尽相似，甚至差别巨大，但透过表象挖掘内在逻辑、模式或者机理的可借鉴性，或者领悟同样目标客群的新需求，都有可能带来渐进或者突破式的创新。

更广泛和多元的创造力来源还包括AI。AI能够超越单一个体和组织积累信息，甚至可以“天马行空”地产生现有逻辑和范式之外的结果。与AI互动和交互学习，可以激发新思路，打开新视野，从而有可能产生符合组织需求的创新。

获取更广泛的个体创造力，对组织来说是顺理成章的策略，但实施起来并不容易。障碍不仅在于资源投入和收益衡量之间的关系，还在于组织管理者的思维模式，对那些处于行业前列的领先者尤其如此。“一直被模仿，从未被超越”的优势地位，难免滋长其自负心理和孤岛心态，诸如“不是一个水平”“不是一个模式”“不是一个行业”一类的判定使其失去了发现创新的机会，遮蔽了创新的视野。外部人员不了解企业具体产品和服务产生流程；个别人观点不能代表用户整体；吃瓜群众瞎嚷嚷，毫无严谨可言；AI的创意过于超前，缺乏逻辑，无法实施：这样一些前置假设，影响了对相关创意的准确评价，也限制了应用的可能性。

个体创造力有很多获取渠道和方式，但要从个体的创造力转化为组织的创新力，是更为复杂而充满挑战的历程。

从个体创造力到组织创新力的转化挑战

创新领域的很多学者认为，个体在职场中的创造力只是创新的第一阶段。个体更加关注新颖的、有用的想法或观点的产生，但创新涉及想法或观点的实施和执行。已有大量研究探讨了影响创造力产生和创意实施的因素，包括组织创造力奖励水平和结构、组织氛围和文化、团队构成、领导风格以及领导支持、同事支持、客户支持和家庭支持等构成的支持系统。尽管如此，在实践中将个体创造力转化为组织创新力仍非易事，这也从侧面再次印证了这一过程的复杂性。究其原因，变化更快、竞争更激烈、更加VUCA（易变性、不确定性、复杂性和模糊性）的经营环境带来的挑战不可忽略。

第一，尽快实现创新成果的挑战。这不仅影响创新价值评价的标准，也直接导致了组织对创新类型的偏好悖论。企业认为突破性创新更能带来竞争优势和先发利润空间，但又担心如果不能尽快完成，有可能被竞争对手抢了先机；或者完成时，市场已经发生变化，创新成果没有市场价值。在Sora发布之前，许多组织也在相关领域紧锣密鼓地从事各种研发，投入众多的人力和资金资本，但Sora一发布，就出现了一家快乐多家愁的场景。未来这类事例出现的频率势必会更高，让组织在突破性创新方面的投入有所顾忌。组织也深知渐进性创新更是一个“卷到极致”的领域，渐进性创新带来的优势持续时间愈来愈短，超额价值愈来愈少。在组织资源投入方面， 脸书的“6-2-2时间分配原则”（即60%的时间花费在能够产生预期收益的主营业务上，20%的时间用于后台架构和产品质量，20%时间用于比较有风险的创新项目）和谷歌的“70/20/10资源分配原则”（70%分配给核心业务，20%分配给新型业务，10%分配给全新产品或服务）曾是众多重视创新的企业效仿的最佳实践，但近年来，面对同样的新领域，有知名大企业明确宣布停止投入和开发，也有企业依然坚持投入，还有企业表示，随着更多有实力组织的纷纷下场，要调整对创新产品的商业价值预期。未来，这种两难抉择会越来越多地出现。

第二，经营绩效的短期评价压力对创新文化的冲击和挑战。在经营稳定阶段尤其在组织资源丰沛时期，一些企业打造出耳熟能详的创新文化，如3M公司的“15%时间原则”、谷歌的“20%时间”的工作制度、苹果公司的“蓝天计划”及三星的“自我启发休假”制度等，都是组织设立正式的制度，允许员工用一定的工作时间进行个人感兴趣的、富于创意的工作和项目开发，或者进行新创意的发掘。相关制度安排也产生了对组织具有巨大商业价值的产品，如3M的标志性产品报事贴（Post it Note）及谷歌的Gmail等。可想而知，采取这类制度的企业中，不是每个员工都能创造如此成果，在更强调“勒紧裤腰带过日子”的当下，管理者是否还有坚持这种长期导向和文化示范的定力？股东和市场的压力下，更多的企业偏向于提出“请给我结果”的要求。有员工戏谑称，“我们号称鼓励创新的OKR越来越像以前的KPI了”。当然，这是企业面对竞争及资源约束的正常反应，但不可避免地与创新所需要的文化产生了冲突。

第三，员工风险偏好的变化对组织创新激励制度和模式有效性的挑战。乔布斯曾说，只有疯狂到认为能改变世界的人，才能真正改变世界。创新本身就是一个有风险的活动，风险偏好高的人参与创新的意愿要高于风险偏好低的人。过往实践中，企业为激励创新设计了一些有新意的制度和机制。例如，有的企业设置了金额巨大的创新奖项和创新荣誉，给予员工（团队）英雄般的认可和远高于一般奖励额度的奖金（股票）；有的企业制定内部创业制度，为员工（团队）的创新项目投资，鼓励其成立新公司，做自己创新项目（产品）的“掌门人”；等等。索尼公司就创建了“首飞”众筹网站，为索尼员工的创新项目提供融资支持，也是销售员工创新产品的网络商店。这些制度或者机制设计，能够有效地激励风险偏好高、创造力强的个体，但对风险偏好相对不高的员工来说，激励效果恐怕会大打折扣。在当前“佛系”“躺平”风潮盛行的职场中，这些制度的吸引力和有效性显著下降。有企业发现，公司设立的创新资金，以前申请者众多，现在还需要动员员工申请。在探究原因时，员工不约而同地把更好地做好本职工作作为理由。在管理者看来，则是员工对工作稳定性和安全感的需求加强了，要通过强化当下工作的胜任力来消除不确定性和不安全感。当“不求有功，但求无过”成为工作目标时，创新这种“极小概率有功，更大概率消耗各种资源但无结果”的活动受到冷落，也就可以理解了。

AI应用于组织创新力建设

无论组织的形态如何演变，产品和服务的产出模式如何多元，组织的核心竞争力一定离不开创新能力。那么，AI可以在其中扮演怎样的角色？从个体创造力层面，AI至少可以扮演三种角色。

第一种是培训师和学习助手（trainer）。在企业和学校等组织中已经开始有相关应用—— AI作为学习助手帮助员工或者学生获得定制化的、有针对性的能力（或者知识）。基于创造力的视角，AI至少可以帮助组织成员扩大视野，系统并有针对性地对其进行创新所需要的思维训练，为其提供更多行业或者领域的相关信息，以便于建立联想和链接。对人工智能技术在工作场所应用的研究发现，人工智能技术作为工作资源可以增强工作自主性感知，进而激发员工的创新行为。

第二种是创意过程支持者（faclitator）。在创意初步诞生后，AI可以完成策略推演和模拟测算等工作，并从不同视角提供尽可能多的问题（当然，并不都具备逻辑性和现实性）。这既可能是优化创意的过程，也可能是帮助创意提出者及早发现问题甚至是放弃创意的过程（从精力资源节省和沉没成本减少的角度看，还是有价值的）。

第三种是员工创造力的替代者（substitutor）。按照松下幸之助的解释，创新就是不受限的思维，而人类从诞生第一天开始，在认知成长的过程中潜移默化地受到各类规则规范的限制。也许在突破性创造力方面，与人类相比，AI更不会受现实社会规训和限制。毕竟人的发散思维是有限的，而AI的知识和输入来源是无穷无尽的。AI能够为人类提供灵感，甚至提出更丰富的创意。AI的这种能力为人力资本有限、身处竞争激烈行业的企业提供了“剑走偏锋”的机会。已有研究发现，随着技术的不断发展，AI在不同的创新任务上显示出的能力超越了90%~99%的人类参与者。借助AI解决组织个体创造力不足的问题，从而寻找新领域、新产品或者服务，也不失为一种现实策略。

除此之外，在个体创造力向组织创新力转化的过程中企业也可以基于AI技术来降低个体和组织资源投入，减少风险，从而应对上述挑战。具体来说，AI能够发挥下面几个方面的作用。

其一，资源释放。AI可以替代组织成员完成大量基础工作，从而大大释放个体的时间和精力资源。借助AI，那些具有创造力的个体也许可以获得比3M和谷歌的15%和20%更多的时间，去投入更具有创新性的工作和活动中。通过精力资源的重新配置而不是额外增加投入来获得可能的创新产出，这对组织来说也是有益的。

其二，跨职能（业务）创新。一般来说，企业可以通过两种方式实现跨职能（业务）创新。一种是组建正式的跨职能（业务）创新任务团队，在具有多样化背景的团队成员的积极互动中产生创意。贝尔实验室当年安排理论专家与实干专家共同工作，通过营造良好的沟通环境来激发创新。另一种是通过培养跨职能（业务）人才，来推动跨职能（业务）创新的产生。正式的轮岗制度，或者更灵活的类似脸书的Hand-A-Month 计划（一个员工，可以申请去另外的小组或者团队工作一个月）都有助于培养跨职能（业务）人才，但组织的经济成本、管理成本和相关个体的心理成本都很高。AI为更低成本、更低风险实现跨职能（业务）创新提供了一种新的可能，我们目前已经能看到人类与数字高管共同参与高层会议的人工智能实践。

其三，创意评估。目前，员工创意的评估多数由专家小组和管理团队共同完成，评估者的认知能力和主观偏好，组织政治因素等往往会影响评估结果。AI作为创意评估者，在建立公平感知、克服个体主观偏好和认知局限等方面具有优势。当然，最终的创意决策仍然需要由组织管理者做出，决策功能并不能由AI替代。

结语

人工智能技术越来越广泛地应用于组织内部的各种工作中，从事不同工作的个体对此有不一样的感受，悲喜交加可能成为常态。然而，无论是个体还是组织，积极应对才是更为可取的选择。

从个体层面来看，按照李宁等的研究，实现员工与AI的深度合作，远超出简单的技术应用范畴，需要重新探索和定义个体能力。个体要从接受AI辅助到与AI协作，甚至在合作中获益，聚焦精力和资源在更原创的突破性创造或者更精微的渐进式创造方面，增强相关的能力和素质。

从组织角度看，打造创新文化，营造创新环境，依然是新形势下的老命题。然而，在外部环境动荡、资源约束增强和风险偏好趋于保守的情况下，如何借助AI降低员工和组织的资源投入与风险，是值得深入探索的，毕竟组织创新力才是组织保持竞争优势的根基。

王雪莉：英国best365官方网站入口长聘副教授、博士生导师

陈汉：英国best365官方网站入口领导力与组织管理系博士生

邬雨坷：英国best365官方网站入口领导力与组织管理系博士生

责任编辑：刘永选

来源：《清华管理评论》2024年5月刊