AI 落地的第一步不是选择模型，而是重塑组织：2025 最新研究为企业划出 5 大 AI 战略重点

随着生成式 AI（Generative AI）的飞速发展，组织关注的焦点已从“是否需要引入 AI”，转向“如何有效整合 AI”。单纯引入技术工具并不能保证成功，不当的整合策略反而会带来风险，例如导致产出同质化或者员工价值被低估。一篇于 2025 年发表的最新研究，通过严谨的多标准决策分析（MCDM）模型，为我们揭示了在人机价值共创的动态中，优化员工角色的关键决策点与战略优先级。

1. 核心洞见

• 目标悖论：组织引入 AI 的首要目标是创新，而非单纯的效率提升或成本削减。研究显示，“创新性”在所有决策标准中权重最高（38.1%）。
• 组织先行：最重要的整合策略并非技术或培训，而是构建“自适应的组织结构”（Adaptive Organizational Structure），其优先级远超其他所有选项。
• 人本核心：尽管技术是驱动力，但最高效的策略——构建自适应结构、成立专门团队、建立伦理监督、打造创新实验室、推行持续学习——无一不是围绕“人”与“组织”展开。
• 价值共创（Value Co-creation）：成功的关键在于将 AI 视为协作伙伴，共同创造价值，而非仅仅是自动化工具。这要求组织重新设计任务，以激发协作与创造力。

2. 研究背景：从“AI 取代人”到“人机共创价值”的范式转移

过去几年，关于 AI 的讨论常常陷入“创造就业”与“毁灭就业”的二元对立。然而，随着生成式 AI（Gen-AI）渗透到工作场所的方方面面，一个更具建设性的共识正在形成：真正的挑战并非替换，而是协同。

正如论文开篇所指出的，完全依赖 AI 可能导致工作产出趋于同质化，长期来看其价值会降低。人类无法在速度和数量上与 AI 匹敌，但 AI 也无法复制人类高阶的战略思维、创造力与共情能力。这种局面下，管理者很容易陷入“任务层面的贡献贬值”陷阱，即过度看重 AI 的高效产出，而忽视了人类员工的独特价值。

为了解决这一难题，“人机协同”（Human-AI Collaboration）与“价值共创”（Value Co-creation）的理念应运而生。价值共创在这里被定义为一个协作过程，在该过程中，包括员工、AI 系统和组织领导在内的多个利益相关者，通过共同努力和协同作用，联合贡献于价值的创造。

尽管方向明确，但组织在实践中却面临着一个巨大的鸿沟：我们都知道人机协同很重要，但缺乏一个系统性的框架来指导具体的决策——当重塑员工角色以适应 AI 时代时，我们应该优先考虑什么？哪些战略举措才是最有效的？ 这正是 Alpana Agarwal 在 Cogent Social Sciences 上发表的这篇研究所要解决的核心问题。

3. 研究问题与方法：如何科学地为复杂决策排序？

为了填补理论与实践间的鸿沟，该研究设计了四个环环相扣的研究问题：

• 1.在 Gen-AI 时代，组织在重塑员工角色以促进价值共创时，需要考虑哪些最重要的维度（标准）？
• 2.这些不同的决策标准之间，其重要性如何排序？
• 3.组织可以采取哪些“战略路径（备选方案）”来最大化员工在价值共创中的参与度？
• 4.如何衡量和比较不同战略备选方案的影响力，从而做出最优选择？

面对如此复杂的决策环境，研究者采用了一种严谨的分析方法：

• 第一步：系统性文献回顾（Systematic Literature Review）：通过对 Scopus、Web of Science 等顶级数据库的筛选，研究者从 500 多篇相关论文中提炼出 60 篇高质量文献，识别出了组织在整合 AI 时需要考虑的 8 个关键决策标准和 12 个战略备选方案。
• 第二步：层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）：这是一种成熟的多标准决策模型，善于将复杂的、模糊的问题分解为有序的层次结构（目标层、标准层、方案层）。研究者邀请了 7 位来自 IT、金融、制造和学术界的资深专家（平均拥有超过 20 年的从业经验），通过“两两比较”的方式，对各个标准和方案的重要性进行打分。这种方法能够将定性的专家判断转化为定量的权重，从而科学地确定优先级。

简而言之，该研究首先通过系统性文献回顾，识别出一系列相关的决策标准与战略方案；随后，借助专家智慧和 AHP 模型，对这些因素的重要性进行了科学的量化排序，以确定其优先级。

4. 研究框架与核心发现：AI 时代的组织转型路线图

经过专家研讨与 AHP 模型分析，最初的 8 项决策标准被合并为 5 项，12 个备选方案的优先级也被清晰地计算出来。这为我们提供了一张宝贵的“组织转型路线图”。

发现一：我们应该用什么标准衡量成功？

在优化员工角色时，组织最应该关注什么？研究结果（见下表）可能会颠覆很多人的直觉。

实践启发：这份清单告诉我们，AI 战略的出发点应该是“价值创造”，而非“成本节约”。当组织评估一个 AI 项目时，首先要问的不是“它能帮我们省多少钱？”，而是“它能否帮助我们实现前所未有的创新？”“它能否根本性地改善我们的客户体验？”。将创新置于首位，才能真正发挥 Gen-AI 的革命性潜力。

发现二：五大最有效的战略举措

明确了衡量标准后，接下来的问题是：具体该做什么？研究对 12 项备选战略进行了排序，排名前五的策略相互支持，共同构成了一个系统性的行动框架。

实践启发：这张榜单最令人震撼的一点是，排名第一的并非技术工具或技能培训，而是组织结构本身。这强有力地证明了，Gen-AI 转型本质上是一场深刻的组织变革。组织不能期望将强大的 AI 直接引入一个僵化、层级森严的旧有体系并获得成功。必须优先进行组织层面的变革，优化其内部结构以支撑新战略的执行，这是后续整合工作能够成功的前提。

此外，排名靠前的策略都指向了系统性的、基础性的建设：建立专门团队提供专业支持、设立明确的伦理规范与监督机制、创造可控的实验环境以激发创新，以及投资于持续学习来赋能员工。这些都不是追求短期回报的措施，而是需要长期投入、用以构建核心组织能力的基础性工作。

5. 解析“变”与“不变”：在 AI 时代的组织实践应用

这项研究为我们揭示了在 AI 驱动的组织转型中，哪些是必须改变的，哪些又是永恒不变的商业法则。

必须改变的（The “Change”）

• 1.工作单元的定义：从“任务自动化”到“角色协同”。过去，组织思考的可能是如何用 AI 自动化某个任务。现在，组织必须思考如何设计一个能与 AI 协同的角色。关注点从孤立的工序转向了整合的、创造价值的岗位。
• 2.组织架构的形态：从层级式到网络化。传统的、自上而下的科层制结构，无法适应 AI 带来的敏捷、跨部门协作需求。组织需要变得更扁平、更灵活，如同一个相互连接的生态网络。
• 3.人才能力的核心：从“个人技能”到“系统能力”。仅仅提升个别员工的 AI 使用技能是不够的。组织需要构建系统性的 AI 力：由专门团队提供技术支撑，由治理框架保障伦理，由学习体系赋能全体员工，由组织结构促进协作。这是一个整体的、动态的能力系统。

永恒不变的（The “Unchanged”）

• 1.商业的最终目标：创新、生产力、客户价值。无论技术如何演变，商业的本质从未改变。AI 只是实现这些目标的强大工具，其本身并非目标。任何 AI 战略的评估，最终都要回归到这三个基本点上。
• 2.管理的根本原则：治理与文化。强大的治理（如伦理监督）和支持性的文化（如允许实验的创新实验室）是任何重大变革成功的必要条件。这在工业时代如此，在 AI 时代同样如此。技术不能取代卓越的管理。
• 3.变革的核心要素：人是第一位的。研究中所有高优先级的策略，最终都指向了“人”。如何构建组织、如何赋能员工、如何建立信任、如何激发创造力，这些围绕人的议题，才是决定 AI 转型成败的关键。

6. 结论：设计未来，而非被动适应

Alpana Agarwal 的这项研究，通过严谨的数据分析，为面对 AI 变革的组织管理者和 HR 专业人士提供了一份清晰的行动指南。其最重要的贡献，在于将关于 AI 的讨论从抽象的“机遇与威胁”，转变为具体的、可操作的“决策与排序”问题。研究结论明确指出：成功的 AI 整合，是一项以组织设计为核心、以人为本的系统性工作。这要求领导者必须主动地、系统性地设计一个能促进人与 AI 实现价值共创的全新工作体系。

这项研究有力地证明了一个核心原则：技术本身无法自动带来转型。研究结果明确显示，成功的关键因素在于人的能力——即员工使用 AI 时具备的批判性思维、创造性解决问题和协同创新的能力，也就是 AI 素养。

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参考文献：
Agarwal, A. (2025). Optimizing employee roles in the era of generative AI: a multi-criteria decision-making analysis of co-creation dynamics. Cogent Social Sciences, 11(1), 2476737.