成為數智時代的情緒管理大師

莫申江 蘇逸 虞文清 房儼然

當前，大數據、算法、人工智能、機器人等數智技術已被越來越多地應用到組織管理實踐中，形成了一股在傳統信息化基礎上，充分發(fā)揮數智技術手段和工作系統優(yōu)勢，實現生產效率全面提升的“組織數智化”浪潮，推動經濟社會創(chuàng)新變革?！吨袊鴶底纸洕l(fā)展白皮書（2022年）》顯示，2021年我國數字經濟規(guī)模達到45.5萬億元，占GDP的比重達39.8%。然而，我們必須意識到，數智管理為組織注入降本增效活力的同時，也可能導致對 “不欺騙人”的數據事實的過度關注，而忽略了組織中的個體在技術浪潮沖擊下不斷產生并沉積的大大小小的情緒“火山”。管理心理學研究表明，員工的負面情緒不僅會嚴重損害自身的工作體驗，也會影響組織長期績效。因此，能否有效理解并管理員工情緒已經成為“組織數智化”變革成敗的一項關鍵因素。

數智組織管理強調以數據為基礎資源，充分利用新興信息技術和數字化手段，優(yōu)化組織管理流程和決策效果。與傳統組織管理相比，數智組織管理更注重數據的收集、分析和反饋，通過自動化和智能化等優(yōu)化決策效率，從而提升組織整體績效。其中，與人關聯最為緊密的人力資源管理體系已被大幅重塑。在數智技術深度參與下，企業(yè)人力資源管理的選人（員工選拔）、用人（員工績效考核與監(jiān)管）、育人（員工培訓與開發(fā)）和留人（員工與組織關系）等關鍵環(huán)節(jié)均已發(fā)生劇烈改變。一方面，技術的使用減少了大量重復機械勞動，降低了人力成本，但另一方面，冰冷的技術手段難以及時以人性化方式回應現實突發(fā)狀況。員工難以完整理解技術背后邏輯，時刻擔心技術對工作的入侵，也渴望更多人性化關懷和共情。因此，要想建成高效的數智組織，實現“效率”和“幸福感”的平衡，首先應清晰地識別出數智化人力資源管理過程中，員工個體可能會面臨哪些糟糕的情緒現象。圖1總結了數智化人力資源管理各個環(huán)節(jié)中的具體實踐以及相對應的認知賦能和情緒誘發(fā)過程。

選人：面試與招聘

許多企業(yè)開始在招聘環(huán)節(jié)使用AI面試對求職者進行初步篩選，尤其是在新冠肺炎疫情期間，AI面試憑借其低成本、高效、客觀、無接觸等優(yōu)點受到更多企業(yè)青睞。具體而言，AI能夠通過智能算法對求職者的面部表情、眼神活動、語言表達、答題速度等進行快速識別和綜合分析，并依據已經置入的數據庫和常模來刻畫求職者的特質，如求職者人格、反應能力、領導能力等，篩選出符合組織要求的候選人。在“AI面試官”的協助下，招聘環(huán)節(jié)的時間和成本大幅減少。聯合利華2020年發(fā)布數據稱，AI面試系統每年節(jié)省了近一百萬歐元的招聘成本。

然而，對求職者而言，AI面試卻不總是能帶來積極的情緒。屏幕里身穿正裝的AI形象，用機械的聲音向求職者提問，以設定好的條條框框來給求職者打分。一方面，盡管開發(fā)者不斷改進，使“AI面試官”更加接近真人，但其缺乏情感交流與即時反饋，言行比較機械，仍會使求職者緊張、不自在；另一方面，AI面試系統本身存在評價標準不完善以及算法偏見等問題，求職者無法理解其打分邏輯，會產生困惑與不滿。盡管求職者覺得這樣的面試更像是尷尬的獨角戲，甚至惱怒于自己淪為被AI挑選的“商品”，但仍不得不屈服于“AI面試法則”，如眼神堅定地注視AI、避免小動作、注意語音語調等，在漫長的求職之路中不斷偽裝自己、討好AI，努力將自我物化成AI面試系統所青睞的“商品”。

用人：績效考核與監(jiān)管

在員工績效考核與監(jiān)管方面，智能技術同樣產生了深刻影響。很多組織利用數智技術收集、記錄、分析和評價員工績效等數據。組織通過采集員工在工作/非工作、線上/線下場景中多維度、多模態(tài)數據，實時了解并預測員工工作參與度、工作滿意感、離職傾向、任務績效、反生產行為等情況，形成更豐富、細致、客觀的員工評價指標。數智管理一方面對員工的工作進行監(jiān)管，及時提醒員工工作中可能發(fā)生的問題；另一方面可以基于數據結果給員工反饋，激勵員工，幫助員工學習與提升。由此可見，在智能技術的支持下，組織對員工的績效管理更加高效，并且能夠將更多時間和資源轉移到人才培養(yǎng)上。

但對員工而言，數智技術驅動的績效考核與監(jiān)管，會顯著加重隱私侵犯感和溝通缺失等消極體驗。組織用數智技術進行績效考核與監(jiān)管需要收集員工大量信息，甚至在員工不知情的情況下采集員工非工作相關信息，突破公域與私域邊界，使員工時刻處于多數人被少數人控制的“圓形監(jiān)獄”中。例如，臉書（Facebook）曾基于算法判斷員工工作參與度，即當電腦超過8分鐘不運作，員工就被判定為 “摸魚”怠工，扣減績效分數。國內也有企業(yè)使用監(jiān)控軟件“神不知鬼不覺”地實時監(jiān)控員工電腦屏幕、分析員工離職風險。此外，數智技術會忽視員工的情感需求。目前大多數數智績效管理系統是任務導向的，缺乏共情能力和處理意外事件的“反脆弱性”。如果將績效管理完全交給數智技術，容易導致績效管理喪失人性化溫度，顯著降低員工工作自主性，引發(fā)員工鉆系統漏洞、反抗系統等不良后果。

育人：培訓與開發(fā)

員工培訓與開發(fā)對組織發(fā)展至關重要，尤其是當組織進行數智化轉型時，員工面臨新的專業(yè)技能需求，在職培訓是留住員工并發(fā)展員工的重要環(huán)節(jié)之一。傳統培訓模式下，人力資源部門建立人才標準、職業(yè)通道，定期開展人才測評盤點，設計相應培訓。人們普遍發(fā)現，這種培訓針對性相對較弱、效果有限，且耗費大量資源。在數智時代，數據挖掘、預測算法、AI職業(yè)教練等數智工具能夠幫助組織了解員工技能提升需求，助力員工成長，防止不必要的人才流失。首先，數智工具能夠實時、全面地采集員工數據并進行分析，刻畫員工個體特征、個人技能以及員工之間關系情況，形成人才畫像以及人才盤點，提出培訓建議，從而有針對性地進行人力資源開發(fā)。其次，數智工具使培訓更加高效，如IBM開發(fā)的智能化學習平臺，能根據員工個性化需求自動推送學習內容，還能回答員工關于福利與政策的問題。最后，數智工具還能憑借游戲化方式，增加培訓趣味性，如設置虛擬游戲和競賽，激發(fā)員工士氣，使員工學習體驗更加豐富多樣。

盡管秉持著以人為本和個性化原則，數智管理下的培訓與開發(fā)卻并不都是完美的。從數據出發(fā)制定的培訓方案往往將員工行為簡化成由刺激和反應組成的數據集合，忽略了行為鏈條上更加內隱的情緒過程。同時，由于數智系統從輸入到輸出的過程并不透明，員工會對培訓系統的內在運行邏輯感到困惑，無法結合培訓對工作行為進行更深刻的反思與總結。此外，數智技術使得員工在培訓過程中缺少與導師和同伴的真實互動，因而難以與組織和團隊建立穩(wěn)固情感聯系，難以獲取更豐富的他人反饋，員工歸屬需求和自我實現需求難以得到充分滿足。

留人：員工與組織關系

數智技術顛覆了員工與組織的關系，尤其體現在對傳統組織邊界甚至概念的改變。即時通信技術與數字平臺推動了遠程辦公和靈活用工等新模式的快速興起，勞動關系也隨之發(fā)生深刻變化。

在后疫情時代，得益于數智技術的保障，部分組織沿用疫情期間居家辦公或混合辦公模式，或者探索新的辦公方式，讓員工的工作安排更加靈活。但新興辦公方式也會帶來很多壓力。有研究者發(fā)現，疫情期間與工作相關的壓力源包括家庭事務對工作的侵擾、軟/硬件設施情況不理想、合作與溝通缺乏效率或效率低下、工作負擔過重等。除此之外，遠程辦公增加了員工行為的不可見性，這會讓部分原本就不夠信任員工的組織加大對員工居家辦公的監(jiān)控力度。例如，有報道稱某企業(yè)實行居家辦公后，連夜讓員工在電腦上安裝監(jiān)控系統，該系統每隔五分鐘會抓拍一次人臉，以確保員工居家辦公時依然達到每日標準工作時長，這讓員工甚至不敢去上廁所，怨聲載道。

數智技術賦能下的遠程辦公和線上工作使員工同時服務于多個組織成為可能，孵化出了新型的雇傭關系。但與此同時，此類“短、平、快”的工作體驗導致員工很難與某個特定組織建立長期情感承諾，員工與組織的關系變得松散。與之對應的是，采用短期、松散交易型勞動關系的組織，更多關注工作任務，較少考慮員工發(fā)展與成長需求，因而也無法長期留住員工。當組織與員工的關系主要由工作任務驅動時，管理者就會想方設法控制員工勞動過程，壓榨員工。例如，困在系統中的外賣騎手和網約車司機不得不在平臺分配的訂單以及指示的路線下疲于奔命。數智技術的引導、評價和規(guī)訓使得工作標準不斷提高、工作強度不斷加大，長此以往會降低員工績效水平，導致員工出現情緒激化、曠工、離職甚至破壞組織的行為。例如，某外賣平臺的騎手由于不滿收入政策調整而集體罷工，平臺索性從外地調來車輛和騎手。員工選擇離職對平臺也毫無影響，因為不斷有新的員工替代他們，這些離職的員工則可能由于經濟壓力，在矛盾與掙扎中，重新回到系統中繼續(xù)當一個不停轉動的齒輪。

通過上述梳理我們發(fā)現，數智管理在發(fā)揮多方面積極作用的同時，也可能影響員工個體情緒產生的過程以及情緒表達的程度，從而導致個體出現負面情緒，并最終積聚成組織內的群體性情緒問題。我們將從情緒產生（數智技術放大或縮小員工情緒）和情緒表達（員工情緒表達自主性程度高或低）兩個維度對數智管理過程中常常出現的群體性情緒問題進行分類闡釋（如圖2所示），幫助大家更好地理解這些關鍵情緒問題，進而給出具有針對性的情緒管理“藥方”。

情緒漠視

數智管理的優(yōu)點在于快速高效地進行數據采集與分析，形成規(guī)范的解決方案，但數智技術本身是“冰冷”的，無法像真人領導者和同事一樣進行共情和換位思考。員工擁有豐富的情緒，并且期待在互動中得到相應的情感反饋，建立情感聯結，而數智技術只能基于數據和算法提供預設的、機械的和所謂最優(yōu)的回應，這往往使得員工的情感期待落空，進而產生落寞感。

數智技術無法提供情感支持，甚至常常誤讀員工動機和行為，無法理解員工為應對現實情況而采取的行動。久而久之，員工便會因數智技術的使用產生諸多負面情緒。例如，醫(yī)藥銷售代表在拜訪客戶過程中需要在系統上留痕以證明其外出工作的真實性，包括在拜訪目的地定位、拍照和記錄拜訪主要內容。組織往往會在系統中提前設置最低拜訪時長，對于一些快速的拜訪工作，系統會提示時間不達標，因此員工需要一直在拜訪目的地干等，以符合系統預置的時長要求。本該是充滿技巧和成就感的營銷活動，逐漸變成一個無聊的等待任務，在系統“3，2，1”的倒數中，銷售員工的激情和精力也被逐漸耗盡。對于這些數智技術無法考慮的特殊情況，如果沒有向上溝通的渠道和機會，員工會產生更多負面情緒，并逐漸累積演變?yōu)榕c組織的疏離感，甚至產生“敵對”行為。

此外，管理者進行數智管理的最初目的是提高管理效率，而這一目的常常被極端化為只追求最優(yōu)、最快，盡可能壓榨員工的剩余價值，從而弱化了對員工作為一個真實、完整個體的尊重。這一現象在平臺經濟中尤為盛行。例如，外賣平臺將配送時間視作最為重要的指標之一，而不考慮“時間競賽”會被一些外部環(huán)境因素（如極端天氣、交通特情）干擾甚至破壞。平臺偏向顧客也使騎手處于更加不公平的地位。騎手為了獲得每單配送費的即時獎勵和避免顧客差評，不斷挑戰(zhàn)交通規(guī)則甚至輕視路人的生命。數智技術的去人性化壓抑了員工正常的情緒表達，甚至讓員工變成沒有情緒的人。按照韓裔德國哲學家韓炳哲的看法，整個社會在“自己鞭策自己”中向績效社會異化，最終會在過度勞累中隕滅。

情緒偽裝

不可否認，數智管理是時代大勢所趨。對大部分員工來說，適應工作場所中的數智技術成為了一種剛性要求，一些員工甚至不得不想方設法“討好”數智工具，以獲得好的績效評估結果，因而產生了新的情緒問題。討好數智技術增加了員工內心的不真實感。當行動的目的變成迎合系統的期望，員工開始偽裝。掩飾自己的真實個性或價值觀。這種額外的情緒勞動給員工帶來了壓力和焦慮。長遠來看，當討好技術成為工作的重要部分，工作重心會發(fā)生轉移，員工工作的內在動機逐漸消減，取而代之的是更加工具性的外在動機。員工也會對自身工作的價值和意義產生疑問。

例如，在AI面試場景中，求職者討好AI甚至向AI撒謊屢見不鮮。他們事先從各個渠道搜集如何讓AI面試官給自己打高分的“秘籍”，在面試過程中偽裝自己的眼神、表情、語音語調。即便對AI面試官感到不適與不滿，求職者還是努力刻意地“展現”自己，以求獲得理想的面試打分?？梢韵胂螅攩T工面對不識情感的AI績效評判官時，會不斷猜測、揣摩、試探該系統的偏好，試圖討好系統以及系統背后那雙隱蔽的雙眼，進行印象管理和情緒勞動，在系統面前做一個好演員，逐漸自我異化成迎合AI的工具人。

又例如，一些客服公司利用數智技術實時捕捉客服人員嘴角上揚角度和與顧客交談時的語音、語氣、語調，并給予及時反饋，希望客服人員都展現出最標準的貼心服務。這種生理層面的控制將員工視為可以調節(jié)參數的機器人，給員工造成巨大情緒壓力。而當員工甚至連參數或評價指標都不明確時，他們會經歷更強烈的情緒反應。當無法理解數智技術的打分邏輯或運行規(guī)則時，員工感受到的是系統或組織的傲慢，既會因此憤怒和不滿，也會對結果產生無助感，甚至開始質疑自己的能力和價值。

情緒激化

數智技術除了帶來人機之間的互相不理解，還可能意外地放大一些員工的負面情緒，從而導致情緒“黑天鵝”事件。這會急劇增加組織內每個成員的工作不安全感，把組織推向“情緒對立”的危險境地。

首先，使用數智技術能夠創(chuàng)造新的就業(yè)機會并提高生產力，但也有可能取代人類工作，造成大規(guī)模失業(yè)，從而使員工產生工作不安全感。來自新加坡國立大學的一項研究發(fā)現，在工作中與機器人接觸會使員工產生強烈的工作不安全感，并進一步引發(fā)員工的工作倦怠和工作場所不文明行為。不僅員工會遭受這種被替代的威脅，領導者也難以幸免。隨著數智技術承擔越來越多領導者的職能，領導者也可能會在數智管理過程中感到角色模糊和工作不安全感，擔憂自己的工作價值和職業(yè)發(fā)展前景。一些學者認為，在領導力核心職能中，除了深度互動、主動代表和引領變革外，其他一些邊緣性或者重復性的職能均有被機器取代的危險。因此，在數智管理過程中，組織上下都有可能在技術的沖擊下產生更多不確定性體驗。雖然工作不確定性帶來的消極情緒在傳統的組織管理中也存在，但隨著數智技術的不斷發(fā)展和普及，這一消極體驗正在逐漸放大、蔓延。

其次，數智技術的不恰當使用可能使員工產生反抗，并借助網絡進一步發(fā)酵放大。例如，前一陣子某公司在官網上通報對員工在辦公區(qū)域玩游戲、聊天、聽音樂的處罰，背后體現了公司對員工上網流量的監(jiān)控。這一行為引發(fā)了網友的熱議，也迫使企業(yè)公關部負責人出面向媒體作出解釋。網絡是員工宣泄情緒的渠道，由于情緒具有傳染性且個體傾向于尋求支持自己的觀點和價值觀，加之一些虛假信息的催化劑作用，網絡可能進一步放大個體情緒，并將個人情緒升級成群體情緒，對員工和組織都會產生不可估量的后果。在萬博宣偉的一項調研中，50%的員工在社交媒體上發(fā)布過有關他們公司的信息、圖片和視頻，雖然傳播正面形象的占大部分，但也有很多員工批評公司和傳播負面形象，如吐槽領導者不講人情、抱怨數智技術讓工作更煩瑣等。因此，數智技術帶來的情緒問題可能會被網絡放大、傳染、激化，從而加劇員工和組織間情緒的對立與割裂，也給組織帶來更大的管理壓力。

情緒緘默

由于數智技術尚不能充分理解員工情緒表達，員工也擔心使用數智技術會對自身造成不良后果，因此，數智管理還會導致員工情緒緘默問題，即讓原先能向真人表達的情緒變得無法表達。

亞馬遜Flex用算法評估和解雇員工，遭受巨大爭議。由于算法具有局限性，不能很好地處理員工遇到的特殊情況，因此可能對員工作出錯誤的評估和不公平的解雇決定。在算法作出錯誤決策后，如果領導者未能適時介入，那么，員工即使申訴也會因系統的高度自動化而處于被冰冷的算法來回踢皮球的境地。因此，員工遭遇不公平對待后產生的負面情緒，如憤怒、無助、失望難以從根源上進行表達和消解。此時，數智技術仿佛橫亙在領導者與員工之間的屏障，阻礙員工與領導者正常的情緒交流。

除了情緒交流渠道的堵塞，員工還可能因為害怕惹麻煩而在使用數智技術的過程中更加沉默。例如，沃頓商學院教授伊森·莫里克（Ethan Mollick）發(fā)現，員工會將部分枯燥乏味的任務交由人工智能處理，以提高生產力，但因為擔心領導者會對自己的工作量形成不合理預期，會隱瞞使用數智技術的行為。如果領導者不能及時、明確地鼓勵員工使用人工智能，雙方的心理距離會逐漸拉遠，員工也不愿意主動向領導者表達自己的情緒。又例如，由于數智監(jiān)控技術的使用，員工的一舉一動對組織和領導者而言都是透明的，會被作為日后績效評價和個人問責的依據。因此，員工在工作場所會變得更加謹言慎行，不能夠毫無負擔地分享自己的觀點，更不會勇敢提出對組織有建設性的建議。他們和同事以及領導者的溝通頻率和質量都會下降，彼此之間難以建立深厚的情感關系。

從以上分析我們可以看出，數智化管理時代，組織內情緒問題的產生涉及人（包括員工和領導者）、數智技術和管理制度等多方面因素，每一個因素都會影響員工個體情緒產生的過程及情緒表達的程度。因此，管理者必須采取有效的情緒應對舉措，幫助組織走出“情緒迷霧”。我們將從人、技術、制度等三方面提出一系列情緒管理優(yōu)化的應對策略（如圖3所示）。

修煉提升情緒管理能力

作為目前能夠體驗情緒情感的唯一主體，組織成員特別是各級領導者應當在和數智技術交互的過程中不斷修煉提升自身情緒管理能力。從員工角度而言，包括提升情緒—社會智力和強化個體正念；從領導者角度來看，應當提升數智領導力，增強共情力和同理心。

第一，在數智技術使工作更加流程化、自動化和在線化的同時，員工需要思考自身作為人類相較于技術的獨特性和重要性，其中最突出的一點就是情緒—社會智力。美國臨床和組織心理學家巴昂（Reuven Bar-On）指出，情緒—社會智力（Emotional-Social Intelligence， ESI）是一系列使人類行為更有效的個體和人際能力、技能和促進因素的總和。他提出的情緒—社會智力模型包含五個方面：識別、理解和表達情緒和感受的能力，理解他人感受和與他人相處的能力，管理和控制情緒的能力，管理變化、適應和解決具有個人和人際性質問題的能力，產生積極情感和自我激勵的能力。傳統情緒智力觀點解釋的是人與人之間的關系，當數智技術開始在組織中扮演追隨者、伙伴甚至領導者的角色，員工還需要利用情緒—社會智力來管理與數智技術互動過程中產生的情緒問題。鑒于對數智技術是否具有情緒情感仍有爭議，本文暫不討論數智技術的情緒問題。我們認為，員工更需要提升感知和理解自身情緒、管理和控制自身情緒、產生積極情緒、減少消極情緒的能力。

提升情緒—社會智力是從自我關懷的角度幫助員工有效處理數智管理給自己帶來的消極情緒體驗。作為一種特定領域的智力，情緒—社會智力可借助后天學習得到提升。因此，在遇到情緒問題時，首先需要認識自己的情緒，包括情緒產生的情境、原因、過程和典型反應，這樣可以更好地覺知與理解自身情緒；其次，通過在腦海中演練備選的建設性反應，可以在遇到類似情緒誘發(fā)場景時更好地管理自身情緒，減少負面情緒的影響；最后，大量練習能夠使自己更加游刃有余地面對數智技術可能引發(fā)的挫敗體驗。

第二，作為提升情緒—社會智力的重要步驟，強化個體正念對于解決員工在數智管理中的情緒問題也有積極作用。正念指個體有目的、不評判地將注意力集中于當下，深入認識自我，充分感知周圍的心理訓練過程。大量企業(yè)員工幫助計劃有關正念的實踐結果表明，正念有利于員工們調整心態(tài)，是一種有效的員工心理治療與提升方法。例如，有學者發(fā)表在《管理學會會刊》（Academy of Management Journal）上的現場干預研究發(fā)現，正念干預（如回憶自身的親社會行為和換位思考行為）減輕了顧客虐待引發(fā)的客服人員消極情緒。

在與人和數智技術深度互動過程中，員工被迫接收各種信息、指令和問題，難免產生認知過載和情緒耗竭。正念幫助員工有意識地聚焦與理解當下，以一個客觀清醒的視角觀察自己，理解當下正在發(fā)生的事情，避免被外界牽著鼻子走以及對生活和工作缺乏思考。同時，正念要求員工不對當下現象立即作出評判，也可以減少即時情緒造成的負面影響，使員工能夠更好地理解和控制自己的情緒。

第三，除了強調員工自身的情緒修煉，領導者作為在工作中對員工情緒產生重要影響的角色，也應通過發(fā)揮和提升數智領導力來合理解決數智管理中產生的情緒問題。數智領導力（也稱算法領導力）關注領導者在數智化管理（特別是算法管理）中應該體現的獨特領導行為表現。面對員工與數智技術間存在的多重張力和沖突，領導者在激勵、支持、推動員工適應數智化工作的同時，也要不斷提升自身情緒—社會智力水平，增強共情力和同理心，用自身的情緒影響力來感染、幫助周圍員工，真正實現人文關懷。

具體而言，擁有人文關懷的領導者需要平衡數智管理的理性要求與員工合理的情感需求。數智管理簡化甚至取代了領導者的部分職能，使領導者與員工的互動頻率與深度明顯降低，讓領導者更難及時察覺員工的情緒問題。與此同時，數智管理本身存在的各種問題（如模型設定不合理、隱私侵犯、忽略個體差異）也凸顯了領導者作為最終情緒調節(jié)人的重要作用。因此，領導者在數智管理中也需要不斷提升自身情緒—社會智力。一方面，領導者需要增強同理心，準確、及時地識別員工情緒，幫助員工解決情緒問題，避免累積的負面情緒對員工個人績效和組織整體效率產生影響；另一方面，領導者也需要通過正念等方式覺知與調節(jié)自身情緒，持續(xù)維護好自身情緒水平的基礎上，展現共情力，更好地幫助身邊員工，從而形成良性循環(huán)。

提升技術功能和設計水平

數智管理中的情緒問題源于數智技術的設計及應用，因此，對于領導者而言，提升數智技術的功能和設計水平是“追根溯源”之舉。

第一，數智技術應更具實用性，真正賦能組織管理。在員工與數智技術打交道的過程中，他們會發(fā)現部分冠以“人工智能”名號的技術，實際上并不智能，不僅沒有解決相關問題，反而引發(fā)令人啼笑皆非的結果，顯著影響集體情緒和士氣。例如，部分公司的人臉識別系統在特殊天氣或員工化妝時就無法進行識別，耽誤員工上下班打卡，使員工怨聲載道。又例如，一些輔助機器人受自然語言處理模型的限制，只能回答預設好的有限問題，面對員工的提問經常答非所問或者一直給出重復答案，增加員工憤怒感。

因此，數智技術需要不斷提升完成基本任務和人機協作的能力，實現對員工的專業(yè)化賦能，而不是增加員工任務量，引發(fā)員工消極情緒。為了讓數智技術真正成為組織和員工的助手而不是擺設和負擔，一方面，組織在引入數智技術之前需要深入一線進行調查，綜合考慮組織宏觀戰(zhàn)略、具體業(yè)務痛點和數智化應用場景，針對性地開發(fā)數智管理解決方案。另一方面，中國信息通信研究院發(fā)布的《人工智能白皮書（2022）》指出，人工智能企業(yè)的工程化能力決定了其能否快速賦能各行各業(yè)，響應多樣化需求。因此，研究者們應該不斷更新迭代數智技術，在算法、基礎算力和數據方面不斷突破，推動工具體系解決通用性問題的能力，并進一步支撐技術落地應用。

第二，數智技術在形式上應更易于理解，應降低數智技術使用成本。除了內在功能上可以真正幫助員工有效完成任務，數智技術在設計時還應該考慮外在形式問題，如透明性和以人為中心。算法厭惡（即雖然知道算法決策結果優(yōu)于人類，但人們不愿讓算法做決策）的重要原因之一是算法的黑箱屬性導致人們不了解算法?！缎乱淮斯ぶ悄軅惱硪?guī)范》強調，在算法設計、實現和應用等環(huán)節(jié)，應提升透明性、可解釋性和可理解性。因此，數智技術在設計時應做到讓擁有基本數字素養(yǎng)的非專業(yè)員工大致理解技術運作的規(guī)則和流程，減少員工在與數智技術互動過程中感知到的不透明性和不確定性，提升他們的信任感。

此外，數智技術還應利用管理心理學原理提升員工使用體驗，特別是對工作場所中的老年群體和殘障人士應更具包容性。這部分群體在數字素養(yǎng)和工作技能上較為薄弱，因此在數智管理下更容易遭受潛在歧視和不公平待遇。適老化和無障礙改造是幫助他們跨越數字鴻溝，讓他們在人口老齡化和包容性工作文化背景下保持不掉隊的重要建設工作。因此，數智技術在設計時應考慮潛在用戶的多樣化需求，始終堅持以人為中心，減少不合理設計導致的員工消極情緒。

第三，數智技術應該更好地“理解”并幫助員工。雖然數智技術尚未擁有理解人類情緒情感的意識，但是人們可以通過預先設計讓數智技術擁有識別員工情感模式的能力，并給予員工個性化的積極反饋和適時幫助。清華大學人工智能研究院研究報告《人工智能之情感計算》指出，在人機互動中，機器能夠捕捉關鍵信息，如表情、語音、肢體動作、語言文字等，并通過各種情感計算方式，覺察人的情緒情感變化，形成預期并做出調整反應。

在成功識別員工情緒的基礎上，數智管理應該針對性地幫助員工調適情緒。例如，當頻發(fā)的客戶投訴給客服人員帶來嚴重的情緒傷害時，領導者雖然難以一一了解每個員工每天的情緒狀態(tài)，但可以參考自然語言處理技術自動分析員工與客戶對話片段中的情緒突發(fā)提示，給予處于情緒危機中的員工必要的情感關懷和關鍵事件處理支持，從而實現個性化關懷，增加員工的歸屬感和幸福感。

完善回應情緒困境的制度保障

提升人類情緒能力以及數智技術功能和設計水平，能夠有效解決人與機器之間相互不理解的問題，緩解人機交互中的情緒漠視和情緒勞動。對情緒激化和情緒緘默問題，合理的制度設計和實施更為重要。

面對情緒激化問題，組織應構建員工情緒應急管理機制。借鑒社會心理危機干預相關研究，這一應急管理機制應包含情緒預警機制、風險研判機制、情緒疏導機制、應急處置機制和輿情應對機制。針對具體的員工，組織需要識別哪些員工具有情緒風險，判斷其是否應該接受情緒危機干預。對于情緒風險高且會對組織中其他員工產生負面影響的員工及時進行情緒疏導，利用員工心理援助項目給予員工多渠道社會支持和科學的疏導幫助。面對突發(fā)大型情緒事件，組織需要提前準備好應急預案，協調組織內外各機構各部門開展情緒應急處置工作。同時，鑒于輿論的重要性，組織也需要提前構建情緒事件輿情應對機制，以實事求是的態(tài)度加強輿情監(jiān)測與應對。

面對情緒緘默問題，組織應暢通員工多方位溝通渠道，讓員工能表達自己的真實情感和利益訴求。當前的數智技術不具備通用智能，無法考慮每個員工、每項工作、每次任務的特殊性，容易使管理死板僵化。因此，需要制度兜底來確保員工有機會進行申訴與解釋，由人而非機器做最后決定。合理的制度能夠兼顧數智管理的靈活性和人性溫度，使員工有情緒宣泄的出口，能夠更好地維護工作場所中的公平與可持續(xù)性。

情緒管理是組織管理中的一項重要議題，但在技術驅動的數智化組織變革進程中，它卻常常遭到忽視。談及員工成長及發(fā)展，管理者們總是傾向于強調提升個體記憶能力、思維能力、語言能力的重要性，企圖讓每個個體都具有像數智技術一樣理性且高效的“超能力”。但值得我們反思的是，人類與技術最重要的區(qū)別之一恰恰在于人類可以體驗、理解并回應情緒情感。因此，當我們意識到數智管理已然成為一種面向未來的新興管理模式的同時，必須高度重視技術可能會對員工產生的負面情緒影響，緊密關注員工在工作中的完整體驗和真實感受，并加以有效引導和干預，打造更美好、可持續(xù)的數智組織。

本文為國家自然科學基金面上項目“算法領導力對個體和團隊效能的影響：一個跨層整合動機模型”（編號：72172139）、國家自然科學基金青年項目“外來務工人員個人發(fā)展的組織管理研究”（編號：72202207）和浙江省哲學社會科學領軍人才培育專項課題“數字化背景下針對老齡雇員的數字歧視應對研究”（編號：23YJRC03ZD-1YB）的階段性成果。