算法赋能感：AI时代知识型员工管理的新范式

在数智化浪潮席卷各行各业的今天，企业竞争力的核心已不再局限于技术先进与否，更在于人与技术能否形成深度共生、相互增强的协同体系。“算法赋能感”的提出，正是对这一时代命题的回应——它跳出了传统满意度体系的单向逻辑，不再局限于工具理性的效率追随，转而构建了一套以知识型员工为主体的价值感知与实现框架。

文 | 姜善義 孔茗

我们正加速步入一个由算法定义的时代——从精准的用户画像到智能化的生产流程，从自动化的风险控制到个性化的客户交互，算法已深度嵌入企业发展与人才管理的方方面面。管理者们满怀憧憬，将算法视为提升效率、洞察市场、构筑竞争优势的战略制高点。然而，一个深刻且紧迫的问题已然浮现：当组织和管理者不遗余力地追求算法赋能时，作为算法最终使用与协同主体的知识型员工，其自身的“赋能感”是否得到了同步提升？这一问题若处理不当，不仅会造成技术投资的巨大浪费，更可能激化人机对立情绪，冲击组织内部来之不易的和谐劳动关系，为企业的可持续发展埋下隐患。

当前的管理实践与学术研究大多聚焦于算法的技术效能与经济效益，相对忽视了作为社会技术系统关键一环的人本维度。大量企业投入巨资引入先进的算法工具，却遭遇员工的抵触、误解甚至滥用，这使得数智化转型背景下的劳动关系治理面临新的挑战。究其根源，主要在于传统的赋能视角将算法视为一种自上而下的、单向度的能力赋予工具。然而，作为能动的个体，员工对算法的感知、理解与控制的心理体验也非常重要，这就是“算法赋能感”的核心作用。算法赋能感，并非对算法技术本身赋能能力的简单描述，而是深刻揭示了组织中的个体（包括员工与管理者）在与算法技术交互过程中感知到的自身工作能力得到增强、工作自主性得以发挥、职业价值获得提升的一种积极心理状态。可见，它远非简单的技能培训或工具使用，而是一个涵盖“胜任需求满足感、人机协作效能感、数字环境成长性、持续学习意义感”的多维心理结构，引导员工对算法的感知从被动接受走向主动共生，强调将管理的重心从算法本身转向人与算法的互动关系。

基于此，本研究提出并深入探讨“算法赋能感”这一核心构念，为数字化转型中的企业构建积极、健康、稳定的新型劳动关系提供有价值的依据，让企业能够在数字化转型的深水区有效调和技术理性与人性光辉之间的张力，在提升组织效能的同时保障员工福祉，真正释放算法与人的复合潜能，构筑面向未来的组织核心竞争力。

厘清概念：算法赋能与算法赋能感

要破解“高投入、低感知”的困境，首先应厘清“算法赋能”与“算法赋能感”。基于“赋能”与“赋能感”丰富的既有知识，我们能够理解，算法赋能是组织发起的客观行为，而算法赋能感更关注员工产生的主观体验。二者共同构成了AI管理实践中的关键要素。

具体而言，算法赋能（Algorithmic Enablement）以组织为主导，其核心目标是提升组织效率。它表现为一套自上而下的设置，例如要求研发人员使用AI生成基础代码以缩短开发周期、让战略分析师借助算法绘制数据视图以加速报告产出等。这种模式的本质是将算法视为成本控制与效率提升的工具。但这种单向输出往往忽视了员工心理，容易引发替代焦虑与工具挫败感，导致隐性抵触，形成“技术投入越多，员工疏离感越强”的恶性循环。与之对应，算法赋能感（Perceived Algorithmic Empowerment）是以组织中的个体为核心，关注个体的主观感受和价值实现。它是AI工具价值与个体成长需求及专业需求的匹配度感知——通过与AI交互，组织中的个体是否真实感受到自身工作能力得到增强、工作自主性得以发挥、职业价值获得提升。

综上，从算法赋能感出发探讨AI与组织发展、个体成长的深度融合，是工具价值与成长需求的双向匹配。算法赋能体现的是工具价值，回答的是“企业要求员工做什么”的问题，是组织意志的输出，关注组织效率；算法赋能感体现的是成长需求，回答的是“AI助力员工成为什么”的问题，是个体专业价值的多维确认，关注的是员工感知。前者是一种管理动作，后者是一种心理状态。只有当管理动作成功激发出积极的心理状态，企业的AI投入才能真正转化为组织与员工的双赢。

困境溯源：知识型员工需求的降维与升级

企业在部署算法工具时，常陷入效率优先的单一逻辑，将赋能简单等同于操作培训，将高度依赖专业判断与创造性解决问题的知识型员工异化为被动执行技术指令的终端。这种认知偏差，严重忽视了知识型员工以专业自主性与认知价值为核心的身份认同，从而引发“技术投入—员工抵触”的恶性循环。例如，软件巨头Ignite Tech在2023年大力推进AI落地时，因未回应技术团队对自身专业角色存续与职业独特性被侵蚀的深层忧虑，遭遇大规模抵制，最终被迫裁员近八成。抗拒变革等抵触行为的深层心理动因，根植于知识型员工这一特定群体的价值危机：其一是生存焦虑，担忧算法接管其赖以立身的专业判断与复杂决策，导致岗位被替代；其二是价值挫败感，面对智能工具未能理解其专业意图，反而增加工作复杂性的困境，难以体验到能力提升与价值彰显。

这两大痛点，标志着AI时代知识型员工需求结构的根本性转变。这一转变也是从传统满意度体系关注的物质福利、资源配置、技能习得转向职业安全与技术飞跃中的职业成长。依据马斯洛需求层次理论，当技术理应推动人类需求向更高层次的自我实现迈进时，AI带来的认知替代风险却使知识型员工遭遇需求降维的打击——从对“尊重及自我实现”的高层次需求，倒退至对职业安全这一底层需求的强烈渴望。

在需求降维的同时，知识型员工的期望却在升级。他们不再满足于传统体系中的福利保障与流程支持，而是强烈关注“AI能否拓展我的专业能力边界”“能否增强我对工作的掌控感与自主性”“能否为我厘清在技术变革中的职业发展路径”以及“能否真正提升我的专业价值份量”。这四大问题恰恰构成了算法赋能感的理论切入点和实践着力点，基于此，我们为知识型员工构建了一套契合其专业特质与成长诉求的主观价值感知框架。

评价框架：从安全到成长的四维模型

算法赋能感是体现组织中的个体（包括员工与管理者）在与算法技术交互的过程中，感知到自身工作能力得到增强、工作自主性得以发挥、职业价值获得提升的一种积极心理状态。组织要了解员工算法赋能感水平，需要一套基于知识型员工实际需求的可衡量、具有明确价值指向的系统性指标。结合知识型员工对AI工具的全周期诉求和马斯洛需求层次理论，我们开展了大量针对数字化变革企业中知识型员工的访谈。基于理论及访谈资料，总结归纳了算法赋能感的四个维度——胜任需求满足感、人机协作效能感、数字环境成长性和持续学习意义感，从“借AI强化能力以规避替代风险”“与AI顺畅协作提升自主性”“依靠AI应对变化找到职业发展路径”到“获得实际回报持续强化学习动机”，层层递进，共同构成了员工对AI价值的完整感知框架（见图1）。

维度一：胜任需求满足感，消除AI替代焦虑

胜任需求满足感是知识型员工应对AI技术冲击的首道心理屏障，核心作用是缓解知识型员工的AI替代焦虑。特别是在AI快速渗透的职场中，员工若将AI视为单纯的效率提升工具，会加剧自身被取代的危机感；反之，当感受到AI助力自身突破能力边界、释放工作效能，同时借助自身专业经验与创意潜力强化不可替代性时，知识型员工会从抵触转向接纳。这种感知的衡量体现在“能力补强—效能提升—胜任力突破”的递进过程中。例如，市场经理使用AI生成客户满意度调研问卷模板后，可以结合不同产品特性与调研人群特征设置差异化的引导语及问候话术，这不仅能提升问卷回收率与数据有效性，还能通过专业判断凸显个人价值。这种“工具辅助+专业决策”的模式，既能提升工作效率，又能让员工清晰感知到自身的不可替代性。

维度二：人机协作效能感，实现绩效转化

人机协作效能感聚焦实际应用效果，解决AI幻觉、算法缺陷等实操痛点，是AI转化为工作效能、提升知识型员工工作自主性的关键。有研究报告显示：“许多针对AI的抵制行为源于员工使用的AI工具无法正常工作，这最终导致员工陷入工作停滞或情绪沮丧”。我们认为，有效的人机协作模式应当遵循“成果可用—超出预期—效用自主”的增益逻辑。以商汤科技办公助手“汤包”为例，其内置“日日新”大模型家族多项功能，产品经理在制作产品宣传PPT时，可通过“汤包”直接调用AI绘画工具“秒画”生成定制化插图，并以自然语言交互方式完成格式调整、信息检索与内容生成。顺畅的人机协作下，产品经理能够将更多精力聚焦于产品推广策略与传播技巧的核心工作，实现个人绩效与组织目标的高效转化。

维度三：数字环境成长性，指引职业发展路径

数字环境成长性回应的是知识型员工追求职业成功的核心需求，是企业长期留存人才的关键。AI技术高速迭代带来的不确定性使知识型员工的关注点转向“如何拓展专业技能以适应技术变革”和“如何明确方向以实现职业成长”。数字环境成长性正是通过“风险预测—专业拓展—职业方向指引”的逻辑，为员工铺设清晰的职业发展路径。在实践中，许多企业搭建了内部知识库与学习平台，却因课程体系繁杂影响了员工的学习积极性和投入度。借助AI开展定制化课程推送可有效解决这一问题。例如，当AI识别到人事运营岗位面临被AI助手替代的风险时，会为相关员工推荐“人才数据分析”“组织诊断”等课程，助力其掌握员工流失预测、绩效归因等核心技能。这种“风险预判+技能匹配”的模式既可帮助员工对抗价值边缘化风险，又可为其转型成为战略型HR提供路径指引，实现“员工成长—组织发展”的双向契合。

维度四：持续学习意义感，强化学习动机

持续学习意义感解答的是“AI学习价值何在”的核心问题，是维持知识型员工AI学习动机的关键。在实践中，部分员工存在学用脱节的困境，比如掌握AI技能却没有应用场景、借助AI高效完成工作却未收获认可、投入时间学习AI却未转化为职业回报等，最终导致员工的学习动机逐渐降低。结合期望理论中的“付出—绩效—回报”循环，算法赋能感所指的持续学习意义感衡量的是员工“需求匹配—动机激发—持续强化”的效能，通过让员工感知到 AI学习与职业价值提升的直接关联，强化其自主学习的动机。对企业而言，这一维度也是培养自驱型数字人才的关键。当感知到学习AI能直接带来职业成功与实际回报时，知识型员工主动探索AI应用场景的热情会大幅提升，从而助力企业形成“学习—应用—回报—再学习”的组织学习氛围。

落地应用：将感知转化为管理工具

在组织中，针对员工算法赋能感的评价并非一次性调研活动，而是使“感知量化、差异化权重、绩效验证、动态跟踪”四个关键环节形成闭环（见图2），既将知识型员工对AI的主观感知转化为可分析的数据，又结合岗位差异与业务特性调整评价逻辑，找到企业增效与员工成长的契合点，最终使感知评价转化为持续优化的管理工具。

感知量化：锚定工作场景

感知量化的核心是基于胜任需求满足感、人机协作效能感、数字环境成长性和持续学习意义感等评价维度，设计贴近知识型员工工作场景并引发其真实情感共鸣的评估问题。例如针对胜任需求满足感，设置“AI能帮我完成以往难以独立胜任的复杂任务”“借助AI我的工作效率有明显提升”等题目；针对人机协作效能感，设计“AI能准确理解我的工作需求，生成超出预期的成果”“借助AI产出的成果，我可以更自主地规划工作与生活节奏”等场景化问题；数字环境成长性与持续学习意义感的评估，则围绕“AI能帮助我识别能力短板并推荐针对性学习内容”“AI学习经历为我带来了更多职业发展机会”等员工关切点展开。同时，企业需结合业务属性定制题库，如销售型企业可增加“AI能辅助我精准分析用户需求，生成差异化营销策略”等题目；制造型企业可补充“AI能帮助我优化生产流程，降低原料损耗”等题目。通过与工作场景的深度绑定，可以确保收集的反馈数据具备实践参考价值。

差异化权重：适配岗位需求

差异化权重旨在避免“一刀切”的评价偏差，使评价更契合不同岗位员工的核心需求。在AI应用中，不同岗位的诉求存在显著差异，若采用统一权重，将无法精准捕捉关键痛点。例如，基层知识型员工的核心需求是借助AI提升工作效率，降低操作失误，因此在评价时建议侧重胜任需求满足感与人机协作效能感，从而突出效率提升、协作顺畅度与替代风险应对；再比如，专业技术岗的知识型员工如程序员，其核心诉求是紧跟技术趋势、拓展专业边界，因此数字环境成长性与持续学习意义感应成为评价重点，并聚焦对技能迭代与职业转型的支撑作用；管理岗位的知识型员工需通过AI实现团队效能提升与行业趋势预判，因此建议提高人机协作效能感与数字环境成长性的权重，关注其对团队管理与战略决策的辅助价值。综上，通过岗位适配的权重差异化，算法赋能感可精准反映不同岗位员工对人机协同的核心感知，为后续优化提供明确指向。

绩效验证：关联客观表现

绩效验证是检验算法赋能感评价有效性的关键步骤，其核心是将知识型员工的主观感知与客观表现相关联，避免评价沦为空泛的调研。绩效验证可通过绩效关联和留存关联的分析来实现。在绩效关联方面，如果员工的算法赋能感自评得分较为突出，同时其绩效排名也稳定处于前列，且业绩增长中人机协同的贡献占比高于其他员工，说明该员工的正向感知已经转化为实际的工作成果，此时，评价模型能有效反映出AI对该员工绩效的提升作用。在留存关联方面，如果员工的算法赋能感自评得分在团队内较为靠后，而且该员工已经明显表现出因为人机协同而导致的离职倾向，这时算法赋能感与员工离职倾向的相关性显著提升，同时暴露出企业在AI部署时的缺陷。综上，通过员工算法赋能感的“主观感知—客观表现”的相关性验证，企业既能有效判断评价模型的精准度，又能清晰掌握人机协同的实际价值，为后续资源配置提供数据依据。

动态跟踪：构建管理闭环

动态跟踪是确保评价系统持续有效的核心机制。鉴于AI技术的快速迭代与知识型员工需求的不断演变，对算法赋能感的评估应摆脱静态视角，嵌入组织常态化的管理节奏。企业应建立周期性（可以是月度，也可以是季度）的动态跟踪体系，形成“客观评估—根源洞察—策略优化”的闭环。具体而言，首先，通过周期性评估持续采集算法赋能感数据，追踪各维度得分的波动趋势。随后，针对数据变化展开根源分析。例如，若发现客服岗位的人机协作效能感显著下滑，需通过访谈深挖症结：是AI话术答非所问导致人工补救成本激增，还是意图识别不准挫伤了员工的使用意愿？最后，基于洞察迅速实施针对性改进。这套闭环机制确保了算法赋能感的评价始终与企业技术迭代节奏、员工需求变化同频共振，它将主观感知转化为组织学习的信号，推动AI部署策略从一次性决策转向持续性共进，最终在动态适配中实现组织效能与员工成长的双重目标。

提升策略：组织、团队与个人的三维协同

知识型员工算法赋能感的提升，是一项关涉组织、团队与个人的系统性工程。为此，企业必须推动组织、团队与个人三者形成深度协同的赋能体系（见图3）。这一体系需围绕“能力增强、自主性发挥、职业价值提升”的核心诉求，在各层级、各场景中构建起精准化、闭环化的赋能路径。打造组织、团队与个人深度协同的赋能体系的根本目标是实现AI工具、技术及应用从外在的工具载体向内在的战略伙伴跃迁，使之真正成为员工突破认知边界、重塑职业成长的核心支撑。

组织层面：塑造“敢用、想用”的战略环境

组织层面的核心作用是破除技术中心主义的认知偏差，通过制度设计、资源投入与文化塑造，为算法赋能感的培育提供基础性保障，塑造“敢用、想用”的战略环境。

首先，建立算法治理与透明化机制，夯实信任基础。算法的黑箱属性是导致员工抵触与误解的核心根源，而透明化与参与式治理是消解信任危机的关键。组织应构建多元主体参与的算法治理框架，成立由技术部门、业务部门、人力资源部门以及核心知识型员工代表组成的算法治理委员会，明确算法开发、应用、迭代的全流程权责边界。特别是在算法设计阶段，建议充分吸纳业务端知识型员工的经验反馈，确保算法逻辑与业务场景的适配性。此外，在算法迭代阶段，建立常态化的反馈收集渠道，将员工的使用体验与改进建议作为算法优化的重要依据。这种“参与式治理+透明化沟通”的模式，能让员工从算法的被动接受者转变为共同设计者，显著提升其对算法的信任感与控制感，为胜任需求满足感与人机协作效能感的培育奠定基础。

其次，完善数字基础设施与赋能型培训体系，提升胜任能力。算法工具的价值发挥依赖于员工的使用能力，而系统性的基础设施与培训体系是提升员工算法胜任力的核心支撑。在基础设施建设方面，组织应围绕核心业务场景构建“算法工具+数据支撑+技术服务”的一体化数字平台。在培训体系设计上，要打破“一刀切”的技能培训模式，构建“分层分类+场景化”的赋能型培训体系；同时，还应建立培训效果的动态评估机制，根据使用频率、效能提升、问题解决率等指标情况，实时调整培训内容，确保培训与员工的实际需求精准匹配，切实提升其算法使用的胜任需求满足感。

最后，塑造人机协同的组织文化，凝聚价值共识。组织需构建“算法为工具、人为核心”的人机共生文化。一方面，通过内部宣传、案例分享等形式，传递“算法延伸能力而非替代人力”的核心理念。例如，展示研发团队通过算法筛选实验方案后，将更多精力投入创意设计中并取得突破的案例，凸显算法对员工职业价值的放大作用。另一方面，将人机协同效能纳入组织激励体系，避免以算法数据作为考核唯一依据，构建“算法辅助+能力提升+价值创造”的综合考核指标；同时，设立“人机协同创新奖”，鼓励员工主动探索算法与自身经验结合的创新模式，让员工在实践中感知算法对个人职业价值的提升作用，强化持续学习意义感。

团队层面：构建“共用、好用”的实战场景

团队作为知识型员工日常工作的核心场景，其核心作用是通过互动机制设计，构建“共用、好用”的实战场景，重点解决协同氛围的营造问题。

首先，搭建跨职能协同与知识共享平台，提升协作效能。算法的有效应用往往需要业务知识与技术知识的深度融合，可以建立“业务+技术”的跨职能算法应用团队，针对具体业务难题开展协同攻关。例如，在客户关系管理场景中，销售团队（业务端）提出“精准识别高潜力客户”的需求，数据技术团队（技术端）提供客户画像算法工具，双方共同调试参数（如将历史复购频率、客户投诉记录等业务指标纳入算法变量），最终形成适配业务场景的算法应用方案。同时，搭建团队内部的知识共享平台，鼓励员工分享算法使用中的技巧、误区与创新案例，实现个体知识的群体化增值，提升团队整体的算法赋能感。

其次，构建“容错+激励”的团队学习机制，培育成长氛围。算法应用是一个“试错—优化—迭代”的过程，因此，建议团队建立算法应用容错机制，明确界定“可容错范围”与“不可触碰底线”。同时，构建问题导向的团队学习机制，针对算法应用中出现的共性问题，组织团队开展集体研讨，共同分析原因，形成解决方案。例如，当项目管理团队使用进度预测算法出现偏差时，团队可共同复盘：是历史数据未涵盖特殊项目场景，还是员工未将突发风险因素纳入人工修正环节。“容错—复盘—优化”的循环能让员工在解决问题的过程中提升算法应用能力，增强数字环境成长性。

最后，发挥领导的赋能作用，强化心理支撑。团队领导的管理方式直接影响员工的算法赋能感，赋能型领导需扮演算法解读师、心理支持者与协同引导者三重角色。作为算法解读师，团队领导要主动学习算法知识，将复杂的算法逻辑转化为员工易懂的业务语言，帮助员工理解算法的价值与局限。作为心理支持者，团队领导需关注员工在算法应用中的心理变化，对出现抵触情绪的员工，通过一对一沟通排查原因；对取得突破的员工，及时给予认可，强调其在人机协同中的核心作用。作为协同引导者，团队领导需合理分配算法工具与人工任务，避免算法过载或人力闲置，通过科学的任务分配凸显人机协同的价值，提升员工的算法赋能感。

个体层面：实现“会用、善用”的认知跃迁

知识型员工作为算法协同的直接参与者，其主动适配与能力提升是算法赋能感培育的核心落脚点，应重点解决内在动力的激活问题，实现“会用、善用”的认知跃迁。

首先，主动构建算法素养，夯实协同基础。算法素养已成为AI时代知识型员工的核心能力，个体需主动构建“算法认知+工具应用+结果反思”的综合素养。在算法认知层面，要主动学习算法的基础原理与核心逻辑，了解不同算法的适用场景与局限。在工具应用层面，需结合自身工作需求，主动探索算法工具的进阶功能，通过刻意练习提升使用熟练度。在结果反思层面，需建立“算法结果—人工验证—经验沉淀”的闭环，不盲目迷信算法输出，而是结合自身专业经验进行修正，并总结修正逻辑，为后续算法优化或同类场景应用提供参考，通过这种主动实践提升胜任需求满足感。

其次，培育人机协同思维，提升价值创造能力。算法赋能感的核心是感知算法对个人价值的放大作用，这需要个人培育积极正确的人机协同思维，将算法视为能力延伸工具。一方面，主动梳理自身工作流程，识别算法擅长与人类擅长的环节，通过人机分工提升工作效能。另一方面，主动探索“算法+经验”的创新模式，利用算法放大自身专业优势，通过创新实践凸显个人在人机协同中的不可替代性，从而提升算法赋能感。

最后，积极参与互动反馈，推动共同进化。个体的主动反馈是算法优化与组织支撑体系完善的重要动力，也是提升自身赋能感的有效途径。个体应主动参与组织与团队的相关算法机制沟通，例如，在算法设计阶段，结合业务经验提出需求建议；在算法应用阶段，及时反馈使用中的问题与改进方向；在经验分享阶段，主动将自身的算法应用技巧与创新案例传递给同事，通过知识输出提升自我效能感。这种“主动反馈+知识共享”的行为，不仅能推动算法工具与组织支撑体系的优化，更能让个人在参与过程中感知到自身的影响力与价值，实现个人成长与组织赋能的双向促进。

结束语

在数智化浪潮席卷各行各业的今天，企业竞争力的核心已不再局限于技术的先进，更在于人与技术深度共生、相互增强的协同体系。算法赋能感的提出，正是对这一时代命题的回应——它跳出了传统满意度体系的单向逻辑，不再局限于工具理性的效率追随，转而构建了一套以知识型员工为主体的价值感知与实现框架。使用“从安全到成长”的四维模型进行系统评价，并借助组织、团队与个人的三维策略协同推进，企业能够将算法从外在的管控工具真正内化为员工职业成长的战略伙伴。这不仅是提升个体效能与敬业度的关键，更是组织在技术洪流中构建高质量人力资本优势，实现可持续发展的根本路径。可以预见，当每一位知识型员工都能在与算法的共舞中感知到能力的延伸、自我的释放与价值的升华，我们迎来的将不是一个被技术定义的未来，而是一个由人机共创、更加智能也更富有人文光辉的美好时代。

姜善義：上海交通大学安泰经济与管理学院工商管理专业硕士研究生

孔茗：上海交通大学安泰经济与管理学院副教授，博士生导师

责任编辑：刘永选

来源：《清华管理评论》2025年11月刊