AI浪潮下,管理者最关键的核心能力是什么?
麦肯锡全球研究所（McKinsey Global Institute）近年来推出了若干份聚焦人工智能与未来就业趋势的研究成果，其中两份引发广泛讨论：《生成式AI：生产力的明天仍属于人，而非技术》（2023年10月推出）以及《生成式AI的经济潜力：新一轮生产力浪潮》（2023年6月推出）。报告强调，生成式AI不仅能够承担大量标准化工作任务，更在重塑劳动的本质内涵——这意味着管理者的职能定位也需要被重新审视。麦肯锡的研究表明，生成式AI所能自动化的工作行为横跨了众多职业领域。这意味着，那些以"指挥—管控"为核
AI会“辞职”吗？
最近我一直在琢磨一个问题：管理 AI 和管理人，究竟有什么不同？设想一下未来的办公场景。作为领导，你每天到公司，不再是给员工分配任务，而是给一群 AI Agent 分配任务。你告诉它们目标、规范和方向，它们各自思考、执行任务，你负责检查结果，然后进入下一轮流程。乍一看，这和管理人似乎没太大差别。但人有一个特性：会辞职。所以公司会设立交接机制、培训体系和后备人员。当一个人离开后，组织依然能正常运作。那 AI 呢？很多人觉得 AI 不会辞职。毕竟它不像员工会跳槽、会退休、会请假。它更像电脑、打印机这样的设备，
AI上岗后，管理者应先升级任务设计而非工具技能
许多管理者学习AI时，首要念头是掌握更多工具：如何编写提示词、如何制作表格、如何撰写方案。熟练运用固然关键，但如果仅停留于此，管理者容易沦为团队中效率更高的执行者。当AI开始承担整理、生成、检查与提醒任务时，管理岗位的实质变化并非“个人效率提升”，而是如何引导人与AI围绕同一目标协作。管理者最需提升的，并非工具熟练度，而是任务设计能力。传统管理中，大量中间工作涉及信息收集、要求传达、进度催促与结果汇总。AI能自动整理会议内容、提取待办事项、追踪状态后，单纯的“传达”与“监督”价值将减弱。管理者需将模糊要求
AI时代：管理者角色的重塑
随着AI逐步接手大量机械性任务，摆在管理者面前的一个严峻问题是：你的核心价值究竟还有多少？答案显而易见：AI越强大，管理者身上“人的特质”的价值就越显珍贵和不可或缺。首先，设定“做什么”远比规划“怎么做”关键AI长于执行——只要目标明确，它能迅速提供路径和方案。然而，“确立目标”这一环节，正是管理者最核心的职责所在。AI无法自行决定公司该进军哪个市场、舍弃哪条产品线，也无法在效率与质量间做出权衡。此类决策依赖于管理者对行业动向、组织实力及竞争态势的综合研判——这不仅是数据处理，更是商业智慧的体现。管理者最
人工智能浪潮下，管理者的三大困境与突围策略
深度解读：人工智能的洪流正汹涌而至，企业级智能平台将复杂业务流程效率提升数十倍，ChatGPT、Copilot等应用快速接手标准化作业，却也让众多管理人员深陷“效能越高、忧虑越深”的泥潭——超过六成的技术高管担忧智能转型受挫导致职位危机，更多中层管理者察觉，自身依赖的管理技艺正迅速贬值，传统领导方式在智能系统前屡屡“失效”。不少管理者误认为，AI仅是“辅助手段”，只要掌握其用法，就能从容应对变革。然而现实是，AI引发的并非“工具升级”，而是一场涉及权力架构、责任伦理与组织模式的深层变革，传统管理逻辑中的“
AI本质是技术还是认知？——《管理的实践》第三章揭示AI变革的深层逻辑
如今许多企业谈到AI，第一反应往往是：我们部署了哪个模型，引进了哪些工具，效率提高了多少。这很像七十多年前，人们谈论自动化时，开口就是：我们采购了哪些设备，安装了多少机械臂，取代了多少员工。但在《管理的实践》第3章「管理层面临的挑战」中，作者提出了一个今天读来依然尖锐的观点：把这句话放在当下，意思就是：AI并非一项更先进的技术，而是一种正在重塑组织的认知。如果你只把它当作工具，那你就在重复五十年前人们把自动化等同于机器的错误。本文将从这本书第3章的三个核心洞察出发，探讨AI时代管理者真正需要思考的问题。书
企业AI化加速,管理层反而更受青睐?
STRATEGIC MANAGEMENT JOURNAL | 战略前沿🎯 一句话核心企业在引入AI技术时，对管理人才的需求非但没有下降，反而出现了明显上升——不过管理者的职能定位正在经历根本性转变：从"后勤协调者"升级为"业绩驱动者"。"AI会让管理者失业吗？"——这大概是近两年商业圈讨论频率最高的话题之一。多数人本能地认为，既然AI能够自动完成决策制定、流程优化、业绩追踪，那么中间管理层岂不是第一批被淘汰的对象？但SMJ这篇前沿研究给出了一个令人宽慰——同时又令人警醒的结论。研究团队对2010至2022
AI变革工厂：不是淘汰工人，而是淘汰不懂用AI的管理者
先来一杯浓酽的铁观音，提提神。今天要说的事，得头脑清楚。你肯定听过这种说法：AI要抢走工人的活儿了。胡说。工人搬运材料、组装零件、调试机器、检查质量——这些活AI做不了，起码未来五年内做不了。需要手感、需要现场应对、需要临时决断的工作，离了人根本不行。AI真正要取代的，是那些“不接触机器却自认为不可或缺”的人的岗位。哪些人？靠经验排产的车间主管，靠走路巡视的班长，靠复制粘贴写报告的调度员，靠拍脑袋审批的部门经理。这些人的工作有个共同点：核心是信息中转和经验判断。把现场数据转成报表，把个人经验变成排产计划，
企业AI战略：北大3天研修班，助非技术管理者直击核心
💡企业需不需要掌握AI？这不是学不学的问题，而是如果不学，竞争对手就会超越你。当同行利用AI降低成本、提高效率、优化决策并重构产品时，你还在等待技术成熟吗？等待的结果不是成熟，而是差距。AI能否真正为业务创造价值，不在于模型有多强大，而在于企业最薄弱的环节是否被打通；不在于拥有多少智能体，而在于数据、流程和业务知识是否已为智能体做好准备。企业学习AI不是追逐潮流，而是关注这三件事：一、你的行业是否正在被AI重写规则？二、你的团队是否有能力实施AI？三、你的管理者是否了解AI能做什么和不能做什么？如果都回答
中小企业主该不该考AI证书？管理层数字化认证实用指南
在当前企业数字化转型的大潮里，随便扫一眼管理人员的履历或公司简介，常常会看到“精通大模型应用”、“驱动AI赋能”这类描述。不过，这种只停留在“会写几句提示词”的表面技能熟练度，早就无法成为个人或企业的核心竞争优势。对中小企业的掌舵人和关键管理层来说，真正的困扰不在于“会不会用工具”，而在于是否拥有系统性的业务拆解能力——也就是怎样把AI技术真正嵌入企业运营流程，实现效率提升和成本优化。在这种趋势下，具备真材实料的能力资质认证，正逐渐取代含糊的“经验说法”，变成衡量管理者数字化执行力的新标杆。那么，面对市场
AI捕捉离职前兆
员工递交辞呈之时，其实内心早已酝酿良久。最终那一下，往往只是因微不足道的小事导致心理防线崩塌。遗憾的是，在那根弦断掉前，管理者往往毫无察觉。人才离去，犹如慢性失血，绝非突发性的急性创伤。多数管理者在员工走后常问：缘由何在？随后在离职谈话中，总能听到那些千篇一律的理由：“个人规划”、“家庭琐事”、“更有前途”。这些理由或许属实，却绝非全部真相。真相在于：他是否觉得被重视？他的付出是否被认可？那些屡次提出却遭冷落的问题是否依旧存在？他是否在某天感到了深深的无力——非肉体之累，而是被无视的疲惫？这些隐情，他绝不
袁春生 郭振雄丨业绩未达标与企业AI漂洗——管理者归因视角
作者简介袁春生管理学博士，山西财经大学会计学院教授，博士生导师。研究方向为公司金融与公司治理。近年来，主持完成国家社科基金项目、教育部人文社会科学基金项目及省部级重点科研项目20多项，在《会计研究》《南开管理评论》等重要学术期刊发表论文50多篇。研究成果荣获省部级优秀成果一、二等奖多项以及校科研创新奖。作者简介郭振雄山西财经大学会计学院博士研究生，注册会计师、税务师、资产评估师，研究方向为国家审计、公司财务与公司治理。在《审计研究》《华东经济管理》等CSSCI期刊发表论文6篇。近年来，参与多项国家社科基金
AI变革中的隐忧：工具受控于人，但使用者的退化谁来关注？
我们都在学习如何运用AI，却鲜有人思考如何避免被AI所驾驭。如今任何一家企业的工位上，屏幕前多半显示着一个对话窗口。会议中常听到的话是"先让AI出个初稿"。在老板的朋友圈，"不会用AI的人明年将被淘汰"被反复转发。所有人都在学习如何使用AI。但鲜有人问：当每日让AI代为查阅资料、撰写文档、做判断时，我们这一年是变得更有能力，还是更加退步？先说明白，我并不反对AI，我自己每天都在使用，写这篇文章也并非劝人不用AI。恰恰相反，正因为要长期使用AI，才更应想清楚一件事。AI转型其
AI时代，思维决定高度
你是否察觉，前段时间大家还在兴致勃勃地讨论“饲养 AI 小龙虾”，如今却已鲜有人提及。这股风潮来势汹汹，去得也迅速。但这恰恰印证了我之前的观点：人与人之间的鸿沟，并非源于工具的差异，而是源于思维方式的迥异。同样的 AI，若落入具备全局视野者手中，便能化作推动项目的 Agent 系统；若落入缺乏拆解能力者手中，不过是一个高级聊天框罢了。你问一句，它回一句，看似热闹非凡，实则工作模式丝毫未变。因此，你必须认清一个事实：它绝不会平均地托举每个人。它会放大那些善于拆解任务、制定标准、验收结果的人；也会让那些只会等
AI冲击下，管理终结而领导力永恒？深度解读《原始智能》
随着ChatGPT等大模型深度融入企业运作，自动处理绩效分析、流程优化、常规决策甚至日常调度，职场人的焦虑日益加剧：在AI全面渗透的背景下，传统管理者真的会被取代吗？《原始智能》一书给出了深刻的回答：凡是标准化、流程化、依赖数据规则的职能，终将被AI逐步淘汰；而植根于人类本能的领导力，不仅不会消亡，反而将成为AI时代最稀缺、最核心的竞争优势。一、核心辨析：管理与领导力本质迥异。职场中常混淆二者，但在《原始智能》看来，底层逻辑、目标及能力内核皆有巨大鸿沟，这也决定了它们在AI时代的不同归宿。管理的本质，是在