OpenAI推出ChatGPT还不到三年，就已经开始改变我们的工作。曾经占用员工大量时间的任务现在可以更快甚至自动完成。
如今，研究人员将目光转向组织架构的更高层，并提出了一个相关问题：生成式AI将如何改变中层管理者的工作？
哈佛商学院教授曼努埃尔·霍夫曼（Manuel Hoffmann）领导的研究团队希望了解人们使用生成式AI的方式，结论显示，这项技术正在帮助个人贡献者承担过去由管理者完成的任务。2022年到2024年间，研究人员对全球50032名软件开发人员展开研究，其中半数人使用了开源生成式AI编程工具GitHub Copilot。这个工具的主要用途是帮助程序员生成代码片段，加快编码速度、更快解决问题，并实现自主学习。研究中，霍夫曼和团队观察了该平台上超过240万次操作，并将这些操作分为了核心工作（编码）和管理两类工作。
“研究开发人员及其使用GitHub的方式，为我们提供了他们工作的详细信息，”霍夫曼表示，“这使我们能够精确细致地追踪他们的行动，以确定生成式AI是否真的在改变他们的工作方式，以及以何种方式改变。”
他们发现，使用Copilot会使人们将任务分配转向核心工作，并减少项目管理工作。编码占全部工作的比例增加了5%，而项目管理所占比例下降了10%。霍夫曼的团队识别出了推动这一转变的两个基本机制。首先，使用生成式AI让开发人员能够更自主地工作，由于协作减少，他们或其领导者与他人协调任务或项目的需求也随之降低。其次，新工具加快了编码速度，所以开发人员可以增加用于学习或尝试新事物等探索性活动的时间。
作者认为这些发现可以帮助企业简化汇报结构。这意味着什么？他们并非建议企业完全取消中层管理岗位，而是认为AI可以帮助企业减少这些岗位的人数。对于留任的中层管理者而言，技术将减少他们用于协调和监督员工、或充当上下级层级联络人等典型中层管理工作上的时间。随着生成式AI在日程安排、协调和质量检查方面的能力不断提升，留下的管理者将有精力从事更有价值的工作，包括参与原本由普通员工完成的具体任务（比如软件编码），还会有更多时间探索流程优化或体验新产品。
但要以这种方式最大限度发挥AI的潜力，需要的不仅是更新组织架构图。要扁平化公司层级结构，或单纯将中层从某些项目管理职责中解放出来，企业必须回答两个关键问题：我们应该自动化哪些流程？以及自动化可以为谁带来好处？
确定可以自动化的内容。尽管GitHub Copilot的示例仅针对开发人员及其领导，不过所有公司都可以利用生成式AI减轻中层的传统工作。关键在于确定哪些任务适合自动化，哪些任务应由人工完成。
决定将哪些任务自动化之前，霍夫曼建议先做一下他的团队在启动GitHub研究时所做的事：将观察到的每项任务分类为项目管理或编码任务。无论提供哪些产品或处于哪个行业，所以公司都可以通过这种方式对任务进行审核。完成分类后，你就能重新思考哪些任务可以从中层管理者转移到生成式AI上。
在研究中，霍夫曼及其团队观察到使用与未使用生成式AI的开发人员间存在差异：前者更少向领导或同事寻求帮助。不仅如此，在几乎所有核心工作和项目管理工作中，使用Copilot的开发者所在的团队规模都比未使用者更小。大多数公司都能从类似实验中获益：观察团队如何使用生成式AI，并找到可以提高自主性的领域。
霍夫曼表示：“在某些情况下，生成式AI可以取代管理者、导师或初级员工可能求助的任意其他角色。管理者往往没有足够时间对每个人进行指导，团队也不是随时可以实现大规模协作。借助生成式AI，员工可以自行解决问题，无需额外的管理层级介入。”
明确受益最多的人。霍夫曼的团队还有一项关键发现：技能水平低于同事的程序员从生成式AI中获益更多。这在一定程度上是因为，与高水平开发者相比，他们更倾向于专注编码工作，而较少参与项目管理。以往研究表明，比起AI，人们往往更相信自己的知识经验。换句话说，一个人对某一领域了解越少，就越可能依赖AI的专业能力。
霍夫曼认为这为企业提供了一个巨大机遇，可以在减轻中层提升低绩效员工技能负担的同时带来其他好处。由于低绩效员工现在可以利用生成式AI实现即时学习并提升能力，管理者可以将时间专注于更重要的实际工作。这意味着，每位管理者针对每位低绩效员工都能节省数小时的时间，也意味着每个相关人员的生产力都能得到提升。这些信息可以帮助中层更好地了解员工的优势与不足。例如，低绩效员工是否清楚自己需要完成的工作及预期的质量标准？高绩效员工掌握的哪些知识可以与低技能员工共享？借助这些信息，中层可以更准确地判断员工遇到的困难，并协助他们制定自主利用生成式AI提升能力的方案。
当然，我们不应只关注低绩效员工。生成式AI为各技能水平的员工在多种任务中提升能力都提供了充足机会。尽管霍夫曼的研究仅聚焦于编程领域，但无论哪个行业，观察高绩效与低绩效员工使用生成式AI的方式，都将为企业带来提升和层级扁平化的新机遇。但是如果不与员工沟通并了解他们的实际工作，你就永远无法知道哪些知识和技能可以在整个团队或组织中进行迁移，也永远无法知道哪些任务可以从中层手中释放出来。
霍夫曼表示：“使用生成式AI的企业可能会变得更加敏捷。这将推动企业层级扁平化，有助于精简工作流程、提升效率，并减少对大量中层管理任务的需求。”
关于本研究 “生成式AI与工作的本质”（Generative AI and the Nature of Work），曼努埃尔·霍夫曼等，工作论文，2024。
DeepL、DeepSeek | 译 孙燕 | 编辑
“AI正在模糊中层与普通员工间的界限”
埃德维格·萨科（Edwige Sacco）是毕马威（KPMG）人力创新部门负责人，专注于商业战略、工作转型及大规模人才创新问题。在与《哈佛商业评论》的对话中，她探讨了团队在生成式AI应用方面的实践，以及该技术对中层与普通员工层级结构的影响。
生成式AI是否有助于组织实现结构扁平化？
我认为我们已经走上了扁平化之路。社会正转向以技能为基础的用工模式，我们开始通过技能组合和创造的价值而非岗位来定义一个人贡献。由于AI可以充当助手、导师、创意伙伴或信息来源，任何人都能以更高水平作出贡献，这正在模糊中层与普通员工任务间的界限。
这是否意味着普通员工正在完成以往管理者的工作？
在某种程度上是的。我对普通员工的期望已经大幅提升。由于AI的出现，普通员工应该可以像管理者或更高层人员那样，为会议或战略讨论做好充分准备。
可以举个例子吗？
我们的项目通常从调研流程开始。我们会与客户沟通，通过提问了解对方的运作方式和现状。过去，员工会整理信息、进行分析并提出建议。如今，生成式AI可以帮助他们将这一过程从5小时缩短至3小时，节省了2小时时间。表现最突出的员工会利用这段时间提升技能，主动承担中层管理者的工作，聚焦更困难复杂的任务，承担更多工作，或转向更具战略性的事务。我非常关注他们如何规划这些时间。
是否有中层承担了高层的工作？
绝对有。举个例子：我经常要参与设计问题的解决方案，这需要制定策略来确定修复计划。我们通常会基于自己的标准方法解决问题，每个问题有不同的方法论。过去，人们会期望中层管理者是方法论的专家。但现在，引入生成式AI时，我们可以训练它掌握并向所有人解释这一方法论。员工可以阅读方法论并向生成式AI提问，然后带着已有知识参加战略会议。这使中层得以从学习和传授方法论中解脱出来，可以直接与客户沟通并执行方案。他们减少了花在学习和教授方法论上的时间，有更多精力将方法论与客户的实际问题结合起来。
你是否遇到过中层管理人员有抵触情绪？他们是否觉得AI的能力对他们构成威胁？
我们已经取得了很大进展，但仍有部分人持抵触态度。我希望创造一个安全的环境，让大家可以坦然表达抵触的原因。比起让他们隐藏顾虑，我更愿意与他们坦诚交流。我告诉他们，AI无法完成他们工作中最关键的部分。他们懂得如何与客户沟通，理解对方字里行间的隐含需求，他们可以帮助对方明确问题，解释解决问题所需的条件。AI目前无法实现这些以人为本的对话，而这些对话正是中层过去鲜有时间去开展的。
搜索引擎大概率会强化你的观点
与一些人想的不同，在线查找信息其实很难改变人们对事物的看法，因为一个人先前存在的观念会对谷歌或必应等搜索引擎的搜索结果产生重大影响。如果你认为咖啡因有害健康，你可能会使用“咖啡因的危害”等搜索词；如果你认为核能是好的，你可能会查询“核能的好处”。因为算法会显示与搜索词最相关的答案，所以搜索结果通常会证实你最初的想法。根据21项研究的作者，这会使人们更难发现更广泛的观点并进行学习。
2018年开始，研究人员让近1万人在谷歌、必应，以及为测试特定干预措施而定制的搜索引擎与聊天机器人上进行搜索。2023年，他们将越来越多用于替代传统搜索引擎的 ChatGPT等生成式AI工具也纳入了实验。通过分析各种主题的搜索结果，他们发现，人们之前的观念往往会持续存在，主要是因为人们倾向于根据这些想法来设置搜索词。
不过，在其中一项研究中，研究人员开发了一个定制搜索引擎，旨在为用户提供更全面的信息。他们招募了1002名参与者，来测试搜索结果是否能减少狭隘、有偏见的搜索产生的影响。参与者首先阅读了一段关于“年轻或年长，谁更适合担任领导者”的辩论文章，重点探讨了两者的认知能力。随后，他们需要使用搜索引擎探索认知能力与年龄的关系。在参与者不知情的情况下，搜索引擎随机展示了以下两组各10条结果中的一组：第一组是基于输入的关键词，第二组则更广泛，整合了多种视角。参与者查看了结果，对自己关于“年龄会如何影响思维能力”的想法给出评分，并评估了搜索结果的有用性和相关性。研究发现，看到综合结果的参与者对“年龄会影响思维能力”的负面看法远低于第一组。
希望将自己的搜索引擎或生成式AI聊天机器人打造成无偏见信息来源的企业，应该考虑采取多项改进措施。研究表明，提供更多样化的搜索结果可能会有所帮助。不过，研究作者还建议公司对搜索和AI算法进行编程，为用户提供拓宽搜索范围的选项，以减轻可能存在的确认偏见。
关于本研究 “‘搜索窄化’效应不利于用户更新观念”（The Narrow Search Effect and How Broadening Search Promotes Belief Updating），尤金娜·梁（Eugina Leung）和奥列格·乌明斯基（Oleg Urminsky），《美国国家科学院院刊》（Proceedings of the National Academy of Sciences），2025。
选择正确的指导风格
为了帮助领导者给出有效指导，高管教练鲁奇拉·乔杜里（Ruchira Chaudhary）设计了这个框架。它展示了给出直接指导和反馈的“推动式方法”（push methods），以及帮助大家自行找到解决方案的“拉动式方法”（pull methods），两者如何以四种方式结合起来。对于新员工和从事标准化、重复性任务的员工来说，高推动、低拉动的方式（直接说出建议）最为有效；经验丰富又能力出众的员工对低推动、低拉动的方式（放手）反应更好；对于新上任的领导者来说，高拉动、低推动的方式（询问/倾听）非常有效；而对员工培养最有效的方式，则是高推动和高拉动相结合（协作）。
“道歉”比“好消息”更有吸引力
企业经常会因客服失误或之前的错误信息等发送道歉邮件。但道歉是否会影响客户对品牌的看法？
研究人员进行了四项研究，探讨了在通常用于向客户推送诱人优惠的邮件营销中为小错误致歉，是否能让客户产生更好评价。一项研究中，研究人员与大型鞋类公司Sacha展开了合作，公司在比利时、德国、卢森堡和荷兰都有业务，也是一家网络潮牌。Sacha发出了两个版本的邮件营销内容：一个的主题是“道歉”，另一个是“好消息”。除此之外，两封邮件的内容和长度完全一致。
更多客户打开了主题行包含“道歉”的邮件（38%），高于标有“好消息”（仅承认错误但未道歉）的邮件（29%）。与“好消息”邮件（4.67%）相比，更多客户点击了“道歉”邮件内的链接（5.29%）。最后，“道歉”邮件带来的收入（628.74 欧元）也显著高于“好消息”邮件（277.13 欧元）。
在这四项研究中，研究人员发现，公司对微小错误表示抱歉的举动，会让客户对其产生更积极的感受。这会提升公司传递的温度，同时不会显得能力不足。然而，如果一家公司已经被认为很有温度，为小错误道歉的效果就没有那么明显。
研究人员指出，公司披露的错误的性质也很重要。为重大失误道歉并不能提升公司给人“有温度”的印象，反而会降低对其能力的印象，导致大众对公司产生负面看法。
关于本研究 “哦！对不起，是我的错：直接在电子邮件营销活动中为小错误道歉会如何带来积极的客户评价”（Oops! Sorry, My Bad: How Apologizing for Trivial Mistakes in Direct Email Campaigns Leads to Positive Customer Evaluations），劳拉·德·克尔佩尔（Laura De Kerpel）、安妮琳·范·克尔霍夫（Anneleen Van Kerckhove）和蒂娜·泰西托雷（Tina Tessitore），《国际市场营销研究杂志》（International Journal of Research in Marketing），2024。
TA为何会沉默
工作中不尊重他人的行为，比如草率否定他人想法或打断同事发言，可能并非出于恶意，然而一项新研究发现，这种行为会对女性表达观点的意愿产生很大影响。
2022年，研究人员对来自美国、英国和加拿大的654名参与者进行了一项在线实验。参与者需要在一个在线聊天室里与一个小组合作几分钟，为某产品想出一个创意名称，并且不知道其他小组成员的评论是研究人员事先编辑好的回复。一半参与者的想法得到了礼貌回应，另一半则收到了粗鲁回应，例如：“嗯……听起来好无聊啊。我们为什么不说点有趣的东西呢？”说出这些粗鲁言论的看起来有男性也有女性。
然后，研究人员让参与者想象自己与同一组人在一家公司工作，并询问了他们表达新想法或担忧时的自在程度、对挑战现状的想法可能遭到反驳的预期，以及未来是否会保留见解。在礼貌组中，男性和女性同样愿意分享新想法，并且预计不会遭到反对。但在不礼貌组中，女性在分享想法时明显更不自在，更倾向于认为新想法会引发敌意，也更可能表示会将见解或担忧藏在心里。研究人员在后续对2528名美国、英国和加拿大参与者进行的调查也得出了类似结果。在调查中，参与者需要报告自己实际工作场所的不文明程度，并对分享想法的意愿进行评分。
研究作者表示，女性更容易受到无礼行为的影响，因为这暗示着她们很可能会因“不符合性别规范的行为”，如表达观点、坚持己见或反对他人分析，而遭受社交惩罚。想从员工的不同见解中受益的管理者，必须保证自己创造了一个尊重他人的环境，对即便普通的无礼行为也要保持零容忍。
关于本研究 “被不文明行为噤声”（Silenced by Incivility），克里斯汀·贝恩（Kristin Bain）等，《商业伦理学杂志》（Journal of Business Ethics），2024。
新员工的心理安全感会迅速消退
2021年，达美航空公司CEO埃德·巴斯蒂安（Ed Bastian）指出航空公司的员工队伍发生了重大变化。他在向投资者发表讲话时，将其称为“年轻化优势”（juniority benefit）。“我们许多经验最丰富的员工选择退休，为年轻人创造了机会，”他说，认为这种变化会为公司带来好处。然而这种年轻化优势并非没有代价。
和其他航空公司一样，达美航空也在努力让新员工尽快上手。几个月后，巴斯蒂安在财报电话会议上表示：“我们目前面临的主要问题不是招聘，而是培训和经验的断层。”巴斯蒂安强调了航空公司工作的复杂性，指出新员工需要“经历一个相当大的学习曲线”，他说：“你不可能一夜之间就学会这些工作。”
这一挑战不是只有达美航空才有。从制造业到医疗保健等各个行业，企业已经没有耐心等待新员工花费数年时间才能发挥作用。在当今充满活力的经济环境中，企业要想蓬勃发展，就意味着要让新员工比以往更快地掌握技能。然而，我们的最新研究表明，心理安全感这一学习催化剂往往会在最被需要的时候缺席。
研究同时揭示了一个关于心理安全感的有趣又令人担忧的模式：新员工的心理安全感会迅速下降。平均而言，新员工入职时的心理安全感会高于资历较深的同事，然后逐渐失去这种安全感，要等几年才能恢复到入职时的水平。
这也可以理解。开始一份新工作总是令人兴奋的：经历招聘后，你有信心自己是因为某个原因而被录取，渴望把工作做好，同事和领导肯定也想听听你的想法！然而，你可能很快就会发现事情并不完全如想象那样，一次有问题的互动就可能扼杀一个人最初体验到的安全感。
对此，研究人员表示，可以将新员工战略性地分配到氛围积极的部门，保证他们获得更好的社会化体验，从而启动一个良性循环；而当新员工必须被安排到安全感较低的环境中时，可以通过对管理者或团队领导进行技能培训，避免这一现象的发生。另外也可以通过以好奇和支持的态度回应新人的问题、想法或错误，以欣赏而不是容忍反复失败的方式保证学习过程，来避免新员工的流失。
关于本研究 德里克·P.布兰斯比（Derrick P. Bransby）、米凯拉·J.克里西（Michaela J. Kerrissey）和艾米·C.埃德蒙森（Amy C. Edmondson），“研究：新员工的心理安全感会快速退去”（Research: New Hires’ Psychological Safety Erodes Quickly），HBR.ORG，2024。
文章由《哈佛商业评论》编辑部编辑整理，部分文章曾登于HBR.ORG.