小張是一位有十余年工作經(jīng)驗的資深金融從業(yè)者,在職業(yè)轉(zhuǎn)型期投遞了數(shù)十份簡歷,卻始終石沉大海。起初她以為是行業(yè)形勢不佳,直到一次偶然的反饋,她才得知她的簡歷在初篩階段就被人工智能(以下簡稱AI)系統(tǒng)“拒之門外”。原因并非專業(yè)不符,而是算法模型依據(jù)以往招聘數(shù)據(jù),偏向年輕候選人或擁有特定學歷標簽的人選,而小張恰好不在“優(yōu)選畫像”之中。
小張的遭遇并非個例。2024年,中國頭部招聘平臺已累計服務(wù)超過1億人次求職者,其中AI輔助的視頻面試比例高達31. 3全球范圍內(nèi),已有62%的招聘企業(yè)將AI作為提升效率的核心手段。然而,在效率提升的同時,算法偏見、透明度缺失與責任歸屬等弊端也逐漸浮出水面。當AI逐步嵌入招聘、考核、調(diào)度等勞動關(guān)系的關(guān)鍵節(jié)點,它究竟是在重塑更為公平高效的職場還是在制造新的不平等?如何使AI真正成為構(gòu)建和諧勞動關(guān)系的“賦能者”將是影響企業(yè)能否高速發(fā)展的一項關(guān)鍵問題。
AI應(yīng)用勞動管理的四重挑戰(zhàn)
AI技術(shù)的融入并非止步于“工具替代”,而是更深層次地推動了企業(yè)勞動關(guān)系管理范式從“響應(yīng)式”走向“預(yù)測型”的系統(tǒng)性轉(zhuǎn)變。借助自然語言處理與數(shù)據(jù)挖掘能力,AI可以在合同文本識別、操作流程審查等環(huán)節(jié)中實現(xiàn)對合規(guī)風險的前置識別,構(gòu)建“事前干預(yù)型”的智能合規(guī)機制。同時,一些企業(yè)還嘗試通過情緒分析與行為數(shù)據(jù)建模技術(shù),動態(tài)捕捉員工的不滿情緒、心理負荷與流失傾向,實現(xiàn)對潛在勞動風險的實時預(yù)警與主動干預(yù)。隨著AI技術(shù)在企業(yè)勞動關(guān)系管理中的廣泛應(yīng)用,其背后所潛藏的風險與挑戰(zhàn)也日益顯現(xiàn)。
算法偏倚引發(fā)“技術(shù)性不公”
AI系統(tǒng)在招聘篩選、績效考核等環(huán)節(jié)的決策基礎(chǔ)多為歷史數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)往往反映了既有用工實踐中的固有偏見,如對年齡、性別、學歷、地域等變量的隱性傾向。在缺乏倫理監(jiān)督和多元調(diào)試機制的情形下,AI模型更容易放大原有歧視,導(dǎo)致人才選用與評價機制“表面中立、實則失衡”,引發(fā)技術(shù)驅(qū)動下的就業(yè)算法歧視。
數(shù)據(jù)邊界模糊誘發(fā)隱私侵權(quán)
AI對于員工狀態(tài)與行為的高頻感知依賴于海量個體數(shù)據(jù)的收集與分析,涵蓋績效記錄、情緒反應(yīng)、行為軌跡甚至非工作場景下的社交動態(tài)。若缺乏數(shù)據(jù)分類、用途限定與知情同意機制,極易突破合法邊界,引發(fā)對員工隱私權(quán)與人格尊嚴的侵害,削弱員工對組織管理系統(tǒng)的信任。
決策不透明削弱組織信任機制
AI的決策邏輯多為“黑箱模式”,其判斷依據(jù)對管理者與員工而言均難以理解與追溯。一旦涉及晉升機會、考核評級、合同續(xù)簽等關(guān)鍵事項,評判結(jié)果的不可解釋性將直接影響員工的心理預(yù)期與組織公平感,增加勞資矛盾發(fā)生概率,影響勞動關(guān)系的整體穩(wěn)定。
制度滯后制約治理邊界清晰化
在技術(shù)發(fā)展快于規(guī)則建構(gòu)的現(xiàn)實下,現(xiàn)有勞動法律與數(shù)據(jù)保護法規(guī)尚難系統(tǒng)回應(yīng)AI在勞動管理中的新型風險。例如,算法歧視如何界定、自動化決策的法律效力如何認定、員工權(quán)益的救濟機制如何設(shè)計等問題,均存在監(jiān)管盲區(qū),導(dǎo)致企業(yè)在實踐中缺乏清晰的治理邊界與合規(guī)路徑。
AI賦能下的治理路徑
面對AI應(yīng)用給勞動關(guān)系管理帶來的結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn),企業(yè)不僅要正視算法的不確定性與數(shù)據(jù)治理的復(fù)雜性,更應(yīng)主動構(gòu)建與之相適應(yīng)的組織治理邏輯。若要實現(xiàn)從“工具使用”到“系統(tǒng)建設(shè)”的迭代,企業(yè)亟須確立一套涵蓋技術(shù)倫理、管理機制與制度保障的綜合應(yīng)對體系,推動勞動關(guān)系治理邁入“人機協(xié)同、以人為本”的新階段。
以算法治理為核心
在AI深度參與招聘、篩選、評估等核心環(huán)節(jié)的背景下,算法歧視與模型偏見問題頻發(fā),成為影響勞動關(guān)系公正性的關(guān)鍵隱患。企業(yè)必須將“算法治理”納入合規(guī)框架之中,通過制度化手段提升技術(shù)決策的可控性與正當性。
例如,京東在人力資源數(shù)字化改革中,針對AI人才篩選模型可能存在的年齡、性別、地域歧視問題,構(gòu)建了“三層防偏”機制:一是引入多樣化樣本數(shù)據(jù)進行訓練,減少單一標簽主導(dǎo)風險;二是在系統(tǒng)運行中嵌入“反偏見”算法模塊,自動標記與修正可能存在的結(jié)構(gòu)性偏差;三是在最終環(huán)節(jié)設(shè)置“人工干預(yù)閾值”,確保招聘決策具備人本修正空間。這種“算法 + 人本”的復(fù)合路徑,有效避免了技術(shù)濫用對人才結(jié)構(gòu)造成的隱性排斥,也為提升用人公正性提供了制度性支撐。
以數(shù)據(jù)合規(guī)為基礎(chǔ)
AI系統(tǒng)依賴高頻數(shù)據(jù)交互實現(xiàn)動態(tài)管理功能,但其背后也隱藏著大量員工個人信息的處理與使用問題。數(shù)據(jù)使用不當不僅侵蝕員工信任,更可能引發(fā)合規(guī)風險甚至勞動爭議。
對此,華為構(gòu)建了以“數(shù)據(jù)最小化、用途限定、授權(quán)透明”為核心原則的數(shù)據(jù)治理架構(gòu)。在“員工畫像”系統(tǒng)中,不同等級崗位可訪問數(shù)據(jù)權(quán)限被精細劃分,HR、直線經(jīng)理與AI系統(tǒng)所能獲取的員工信息各自獨立且受控。同時,該公司建立了“員工知情同意 + 數(shù)據(jù)使用記錄留痕”機制,員工可隨時查閱個人數(shù)據(jù)的調(diào)用路徑并申請糾錯,體現(xiàn)出以員工為主體的數(shù)據(jù)權(quán)利保障思維。實踐表明,該機制可以顯著提升員工對智能化管理工具的接受度,也能有效化解技術(shù)實施過程中的倫理沖突。
以可解釋性為抓手
AI管理系統(tǒng)在績效評估、晉升路徑等方面的“黑箱操作”,常常導(dǎo)致員工對結(jié)果缺乏理解與信任,進而影響組織凝聚力與穩(wěn)定性。因此,提升算法的可解釋性,不僅是技術(shù)透明的體現(xiàn),更是提高組織治理可信度的前提。
國網(wǎng)浙江電力公司通過部署“透明績效”系統(tǒng),建立了“評分可視 + 指標公開 + 員工反饋”三位一體的評估溝通機制。系統(tǒng)會在每一次績效打分后,自動生成指標來源與得分邏輯解釋頁面,員工可以在線查看、提出異議并約談管理人員復(fù)審,真正實現(xiàn)了“技術(shù)有據(jù)、結(jié)果可議、制度有解”。該機制不僅提升了公司績效評估工作的可信度,也促進了員工主動參與自我管理的意識,實現(xiàn)了技術(shù)邏輯與人文邏輯的良性耦合。
以制度設(shè)計為保障
在AI深度嵌入勞動關(guān)系各環(huán)節(jié)的背景下,單一的技術(shù)應(yīng)對已難以匹配日益復(fù)雜的管理需求。企業(yè)需從制度高度建立起智能管理的規(guī)則體系,將技術(shù)邏輯納入組織運行的規(guī)范軌道。
騰訊公司在開展“平臺化用工 + 智能調(diào)度”項目過程中,專門制定了《算法規(guī)則公示制度》《排班調(diào)度人工干預(yù)規(guī)范》等系列制度文件,將AI系統(tǒng)的任務(wù)分配規(guī)則、績效計算邏輯、優(yōu)先調(diào)度機制等向員工公開,并賦予管理者“合理干預(yù)權(quán)”,可在算法建議基礎(chǔ)上結(jié)合員工健康、家庭狀況等因素靈活調(diào)整調(diào)度安排。這種“規(guī)則外顯 + 干預(yù)授權(quán)”的制度創(chuàng)新,不僅有效避免了“算法統(tǒng)治”的技術(shù)失控,也增強了員工在管理中的參與感與安全感,為構(gòu)建具有彈性、公正、可持續(xù)的勞動關(guān)系治理結(jié)構(gòu)奠定了基礎(chǔ)。
勞動關(guān)系治理的未來趨勢與制度升維
隨著AI技術(shù)從“輔助管理”逐步走向“協(xié)同治理”,勞動關(guān)系的運行邏輯正在經(jīng)歷從經(jīng)驗主導(dǎo)向數(shù)據(jù)驅(qū)動的深層轉(zhuǎn)型。企業(yè)在重構(gòu)治理機制的同時,也需同步推進制度體系的系統(tǒng)性升維,為實現(xiàn)可持續(xù)的“人機和諧”奠定長遠基礎(chǔ)。
●從“工具賦能”邁向“價值共建”
未來AI在勞動關(guān)系領(lǐng)域的應(yīng)用,將不再僅僅被視為提高效率的技術(shù)工具,而將成為組織文化與員工關(guān)系價值觀塑造的重要支點。企業(yè)需從“用技術(shù)管理人”轉(zhuǎn)向“用技術(shù)服務(wù)人”,重視AI系統(tǒng)在員工尊嚴、發(fā)展權(quán)和參與權(quán)等方面的制度保障功能,推動從“功能性技術(shù)部署”邁向“價值驅(qū)動型治理重塑”。
以宜家(中國)為例。宜家(中國)在開展AI輔助調(diào)度系統(tǒng)試點時,將“員工參與感”作為首要設(shè)計原則,建立了“員工協(xié)同建模”機制,邀請一線員工參與調(diào)度算法偏好權(quán)重設(shè)定,并定期召開“調(diào)度反饋會”持續(xù)優(yōu)化模型適配性。這種模式不僅顯著提升了系統(tǒng)應(yīng)用效果,更建立了AI與員工之間的心理連接,實現(xiàn)了“技術(shù)可用、員工愿用”的雙向信任。
●從“單點技術(shù)”走向“系統(tǒng)協(xié)同”
AI技術(shù)的深入應(yīng)用促使企業(yè)勞動治理從“單點賦能”邁向“系統(tǒng)協(xié)同”。未來企業(yè)更需構(gòu)建“平臺化+ 模塊化”的智能治理架構(gòu),將招聘、考評、激勵、調(diào)度、合規(guī)等各項管理職能通過AI系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)聯(lián)通與邏輯閉環(huán),形成“多元主體一統(tǒng)一平臺一協(xié)同決策”的智能勞動關(guān)系管理格局。
阿里巴巴近年來構(gòu)建的“全鏈路人力智能決策系統(tǒng)”,通過打通招聘、入職、培訓、績效、合規(guī)等多個系統(tǒng)模塊,實現(xiàn)了組織與個體之間的實時聯(lián)動。例如,系統(tǒng)在發(fā)現(xiàn)某團隊成員績效下滑時,會聯(lián)動其入職數(shù)據(jù)、培訓記錄與工作內(nèi)容,自動提出可能的干預(yù)建議并推送至HR與直線經(jīng)理,實現(xiàn)了“數(shù)據(jù)主動感知一系統(tǒng)智能建議一人工協(xié)同決策”的動態(tài)治理路徑,為和諧勞動關(guān)系構(gòu)建提供了數(shù)字底座與系統(tǒng)支持。
●從“制度補位”邁向“制度引領(lǐng)”
AI參與勞動關(guān)系治理,已經(jīng)不再是企業(yè)內(nèi)部事務(wù),而是日益成為公共制度治理的重要議題。未來和諧勞動關(guān)系的構(gòu)建將依賴于政府監(jiān)管、行業(yè)標準與企業(yè)自律三位一體的協(xié)同治理體系,共同推動形成覆蓋數(shù)據(jù)安全、算法公平、職權(quán)邊界與員工權(quán)益保護的法律與制度共同體。
近年來,AI已不再是“輔助管理”的邊緣變量,而是正在成為重構(gòu)勞動關(guān)系形態(tài)與治理邏輯的關(guān)鍵力量。在這一轉(zhuǎn)型過程中,企業(yè)若忽視制度支撐與倫理規(guī)范,AI技術(shù)將可能淪為冰冷的管理手段,加劇不平等與沖突風險;反之,若能以“人機協(xié)同”為核心,構(gòu)建智能、彈性與共治并重的治理體系,則有望邁入勞動關(guān)系“可信任、有溫度、可持續(xù)”的新紀元。
構(gòu)建和諧勞動關(guān)系的核心,從未脫離“人”的價值本位。AI可以精準分析績效,卻無法替代尊重與理解;可以優(yōu)化排班,卻無法直接締造歸屬與信任。因此,在未來的智能化治理圖景中,企業(yè)需要的不僅是一個運行高效的技術(shù)系統(tǒng),更是一個尊重員工主體、回應(yīng)人文訴求的組織治理共同體。唯有在技術(shù)邏輯與制度理性的交匯處,才能真正實現(xiàn)“用智能守護勞動、以協(xié)同重塑關(guān)系”的終極目標。