如何领导一场由 AI 驱动的组织变革：始于技术，成于对话（最新学术论文研读）

生成式 AI 带来了激动人心的创新前景，也伴随着复杂的组织转型挑战。对于身处变革中心的高管而言，一个核心问题日益凸显：如何才能成功将 AI 新技术融入现有业务，同时又不损害企业建立起来的商业根基？这不仅是一个技术部署的问题，更是一场对组织战略、运营韧性和企业领导力的考验。

近期发表在《战略与领导力》（Strategy & Leadership）期刊上的一篇论文，定义了这一挑战的核心——“技术完整性” （Technology Integrity） 。该研究指出，在引入变革性技术时，组织需要同时捍卫和管理三个维度的“完整性”：

• 身份完整性（Identity Integrity）：在技术引发的变革中，如何坚守企业的核心价值与市场战略定位？

• 运营完整性（Operational Integrity）：在整合新工具与流程的同时，如何确保业务运营的稳定、高效和韧性？

• 关系完整性（Relational Integrity）：如何与员工、客户和合作伙伴等关键干系人，维持并加强基于信任的良好关系？

一些管理者可能将应对策略的重心放在寻找最“先进”、最“完美”的 AI 解决方案上。然而，这篇论文提出了一个更为深刻的洞见：将 AI 成功引入组织的关键，并不完全取决于技术本身，而在于领导者是否有能力、有框架地去引导那些“艰难的对话”（difficult conversations）。当新技术可能重塑员工的角色、改变既有工作流程时，不安、疑虑与抗拒便会产生，艰难的对话也由此而生。若选择回避这些对话，负面情绪与潜在冲突会在沉默中不断发酵，最终从内部侵蚀组织的凝聚力与变革动力。

这篇论文的价值在于，它超越了问题的表面，为我们提供了一个清晰、可行的六阶段沟通框架，涵盖了从真实性、方向性、统一性，到可扩展性、透明度和伦理合规的沟通路径，以指导企业高管如何与干系人进行有同理心、有建设性且有战略高度的对话。这不仅是关于如何“使用”AI，更是关于如何“领导”一场由 AI 驱动的组织变革，确保企业在拥抱未来的同时得以可持续发展。

1. 重新定义挑战：技术完整性的三个核心维度

在探讨沟通框架之前，需要首先理解“技术完整性”这一概念的含义。论文作者强调，此处的“完整性”（integrity）远不止于传统意义上的“合规”。它是一个更广阔、更具战略性的概念，代表着组织在面对技术变革时保持其整体性、一致性和忠于自我的能力。这一整体性框架包含以下三个相互关联的维度：

1.身份完整性（Identity Integrity）

身份完整性意味着公司需要忠于核心使命、愿景和长期建立的品牌价值。组织的内部沟通需要聚焦于如何在利用新技术的同时，保持组织核心价值观的真实性 （authenticity），并维持在市场中的战略差异化地位。技术应是实现组织身份的力量，而非替代某些员工的工具。

2.运营完整性（Operational Integrity）

运营完整性关注的是在整合新技术过程中，确保并提升业务运营的“健康”水平，强调组织的流程兼具效率和韧性。关于组织运营的内部沟通，核心在于探讨如何将 AI 等新技术整合到现有系统中，并在必要时重塑流程。同时，确保整个技术架构具备可扩展性，以支持组织未来的成长或转型。

3.关系完整性（Relational Integrity）

关系完整性指的是组织与其所有关键干系人保持健全互信的关系，包括员工、客户、投资者、合作伙伴乃至监管机构。在技术整合过程中，相关对话必须致力于促进所有决策和行动的透明度，并坚定地维持伦理责任。

2. 组织引领 AI 整合的六大阶段

基于对“技术完整性”三个维度的理解，论文构建了一个由六个阶段组成的沟通框架。作者特别指出，六个阶段不一定需要严格按照线性顺序执行，组织可以根据自身的具体情境和所面对的技术类型调整次序，但是每一个阶段所代表的核心议题都需要得到充分、深入的讨论。

第一阶段：真实性（Authenticity） - 维持身份完整性

对话目标：校准技术整合的根本动机，确保组织引入 AI 的决策不是出于“害怕错过” （fear of missing out） 的焦虑，而是为了强化其核心身份与独特价值。对话的核心是识别企业的核心竞争力，避免为了追赶技术潮流而盲目行动。

主要干系人：领导层、员工、投资者。

问题示例：

• “这项新技术如何与我们公司的核心价值观和使命保持一致？”

• “在一个由 AI 驱动的业务流程中，我们如何确保员工感到他们的技能和贡献仍然被重视？”

• “我们有哪些无法被技术轻易复制的独特优势？新技术应如何增强而非削弱这些优势？”

第二阶段：方向性（Direction） - 塑造身份完整性

对话目标：为组织确立一个清晰的、共享的、整合了新技术的未来共同目标。讨论应围绕新技术如何具体地帮助公司实现长期战略愿景，并开辟新的增长路径。

主要干系人：领导层、员工、投资者。

问题示例：

• “这项技术如何具体地推进我们的核心使命，而不仅仅是提升效率？”

• “它为我们开启了哪些过去无法触及的全新市场或服务机遇？”

• “未来三到五年，我们希望通过这项技术成为一个什么样的组织？”

第三阶段：统一性（Unification） - 保障运营完整性

对话目标：将新技术平稳、无缝地整合进现有业务流程，或创造出新的流程范式，同时最大限度地减少对业务连续性的干扰。这需要对现有工作流进行深入分析，并对过渡期进行精心规划。在一些情况下，新旧系统可能需要并行运行一段时间，这可能会给 IT 等支持部门带来负担。因此，开诚布公的沟通、合理的资源配置和激励机制至关重要。

主要干系人：客户、员工、合作伙伴、IT 部门。

问题示例：

• “新技术的整合将如何具体地影响我们当前的端到端流程？”

• “我们需要为员工提供哪些具体的培训和支持，才能确保他们能有效、自信地使用新技术？”

• “在过渡期间，我们如何管理两个系统并存带来的复杂性，并向客户确保服务质量的稳定？”

第四阶段：可扩展性（Scalability） - 巩固运营完整性

对话目标：确保所采用的技术解决方案不仅在当前有效，更能随着业务的增长和环境的变化而扩展，具备长期价值和可持续性。许多新技术在小范围原型测试时表现优异，但在规模化推广时可能会因成本、复杂性或技术成熟度等问题而失败。

主要干系人：客户、员工、投资者、合作伙伴。

问题示例：

• “要确保这项技术能与我们的业务一同成长，需要投入哪些长期的财务、技术和人才资源？”

• “我们将设立哪些关键指标来衡量技术方案的规模化成功？”

• “随着用户基数的增长，这项技术可能带来哪些新的风险？我们应如何预先规划应对策略？”

第五阶段：透明度（Transparency） - 建立关系完整性

对话目标：与组织内部和外部的所有干系人就新技术的开发、部署和影响进行坦诚的持续沟通，以建立和维护信任。透明度意味组织能够以负责任的态度，主动披露相关信息，包括那些可能揭示问题或挑战的信息。

主要干系人：客户、员工、投资者、合作伙伴、监管机构。

问题示例：

• “为了赢得不同干系人的信任，我们应该主动向他们沟通哪些信息？”

• “我们如何既向市场展示我们的价值观，又有效保护我们的核心知识产权？”

• “我们应建立怎样的沟通机制，来确保我们能主动倾听各方反馈，负责任地对 AI 系统的表现进行持续优化？”

第六阶段：伦理合规（Ethics） - 守护关系完整性

对话目标：确保新技术的应用从设计到部署的整个生命周期，都符合公认的伦理原则和社会标准，主动识别并解决潜在的伦理风险。包括处理算法偏见、保障用户隐私、确保数据来源的合规性等。

主要干系人：客户、员工、投资者、合作伙伴、监管机构 。

问题示例：

• “我们应如何前瞻性地识别并回应其潜在的伦理影响（如数据隐私、算法公平性等）？”

• “我们如何建立一个有效的治理机制，来持续监督和评估我们 AI 系统的合规表现？”

• “我们应遵循怎样的决策原则，来深化企业责任和确保企业的可持续发展？”

3. 结语：促进组织有效沟通的 AI 力

这篇论文为我们提供了一个至关重要的视角转换：将技术整合重新定义为一个以沟通对话为核心的领导力与组织发展挑战。论文的核心观点是，技术整合的成功与否，更多地取决于领导者管理复杂沟通、协调多方期望、构建心理安全感的能力，而不止于是技术本身的“先进”程度。论文强调，通过有组织的对话来处理干系人的担忧，是新技术整合成功的关键。

论文框架提供了组织沟通的六阶段框架，而要成功应对这场技术转型，要求组织中的每一个人具备相应的能力。这需要领导者具备卓越的沟通能力、同理心、战略思维和变革管理能力，也需要员工具备成长型思维、学习敏锐度以及适应新技术的能力。这是组织能力建设的核心，也是 UMU 所倡导的“AI 力”的关键要素。

成功的 AI 转型始于人的转型。引领一场成功的 AI 变革，不仅仅是安装新的软件系统，更是为组织转型提供一个更开放、更具适应性的企业文化与能力体系。UMU 的 AI 力系列课程，正是为了系统性地提升从高管到一线员工在 AI 时代的沟通能力，助你更自信地驾驭这些“艰难的对话”。

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参考文献：

Eapen, T. T., & Finkenstadt, D. J. (2025) . Managing difficult conversations on new technology integration: the case of generative AI. Strategy & Leadership, 53(2), 174-187.