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
营销 AI 浪潮：赋能还是替代？管理者的破局之道
作者：Gioia Volkmar, Peter M. Fischer, Sven Reinecke 期刊：Journal of Business Research(2022, Volume 149, pp. 599–614) 分区：SSCI 一区（ABS 3 星，商业领域顶级期刊） 英文标题：Artificial Intelligence and Machine Learning: Exploring drivers, barriers, and future developments in market
AI 浪潮下管理者的破局之道：借智于外，修心于内
当今职场，一场静默的重组正在上演。被淘汰的绝非能力弱者，而是那些停止进化、抵触变革、死守旧规之人。AI 已成为职场标配，无论是一线员工、管理层还是竞争对手，皆在使用。对管理者来说，新时期的生存铁律仅有一条：对外善用 AI 赋能，对内坚守管理初心，不断精进，方能立于不败之地。一、向外善用 AI：以工具释放精力，倍增效能众多中层管理者的最大内耗，并非才干欠缺，而是精力被琐事耗尽。大量低价值的重复劳动，吞噬了管理者八成的时间。思维需转变：将机械性工作托付给 AI，核心事务留给自己。流程梳理、制度起草、文案打磨、
从“AI焦虑”到“AI落地”——两位学员的实战感悟与深度思考
4月，高金MBA AI4Leader训练营正式启动。围绕"智能体（Agent）与真实业务场景"展开的课程实践，正在让越来越多同学第一次真正将AI嵌入自己的工作流之中。从理解工具，到拆解业务流程、搭建工作流，再到进一步思考AI如何进入组织与推动协同，很多变化正在真实发生。最近，我们也与两位来自高金北京班、参加AI4Leader训练营的同学进行了交流。度小满互联网研发经理、架构师，高金北京2023级MBA校友李晓坤，长期从事研发与技术架构相关工作；中科星图总裁助理、财务中心副总，高金北京2023级MBA校友刘
AI时代工程团队管理新思路
研读了Fiona Fung在Anthropic大会上的分享，探讨AI时代如何管理工程团队的策略。整理要点与各位交流。 核心理念很明确：当编码成本接近零时，以往基于"开发昂贵"而建立的流程都需要重新设计。（这个理念我深表赞同，近期我们内部也深入探讨过此话题，并在积极尝试） 几个重要观点值得记录： • 从"先撰写设计文档"到"先提交PR"，技术讨论从白板会议演变为"让Claude同时构建三个版本并针对代码交流"（呼应了业界常说的围绕Demo讨论需求） • "代码由谁编写"逐渐失去意义，Claude Code团