来自《人力资源》杂志2023年6月期刊
人工智能对人力资源管理的影响是非常直接的,无人集装箱码头、无人超市、无人银行网点等全新业态的相继出现，证明人工智能在特定领域和范围内替代人力是完全可行的。既然人工智能的技术优势显而易见，那么人工智能对企业人力资源的替代是无限制的吗？是否存在人工智能替代作用的边界？如果存在，又如何确定和描绘某个企业中的替代边界呢？
01
人工智能比较优势的本质
作为一种新的技术或生产要素，人工智能部分地替代了传统人力资源管理，比如节约人力成本、降低人为操作风险、高效的信息处理、对客户需求的快速和精准响应等。但如果仅仅停留在这些表象层面，就容易让人心生困惑：在历次工业革命过程中，机器、流水线、自动化、信息化、互联网等技术或系统在不同程度上给企业带来的也是这些好处，那么人工智能的比较优势究竟有何本质上的不同？问题的答案在于大数据条件下人工智能强大的数据处理和决策能力。
大数据时代，企业对海量数据信息的收集、存储、处理、运用、学习分享等方面的能力受到前所未有的挑战。从决策的角度来说，数据既可以视为一种控制机制，同时也可以视为知识的来源，人工智能在数据控制和机器学习这两个方面将企业的任务委托管理水平提升到了一个新的高度。
具体表现在四个方面：一是彻底改造了企业传统的层级管理式的决策流程，二是通过即时、频繁的信息交流互动大幅提升决策质量，三是为企业中后台运营管理提供了有力支撑，四是促进了企业不同业务领域经营管理模式的转型。如果没有人工智能的支持和辅助，单靠企业传统的人力资源来实现上述目标几乎是不可能完成的任务。
同时，人工智能还较好地解决了人在决策过程中难以避免的一些缺陷和问题。人工智能技术在决策流程中的嵌入不仅能够实现对数据资源的智能筛选和处理，以及需要决策问题的精准捕获，还能同时对决策程序、内容和决策执行情况进行实时监控，从而大幅提升了企业的预测分析能力和决策的科学性、精准性、有效性。正是由于在大数据处理以及在此基础上的决策能力，人工智能很好地弥补了企业传统人力资源的短板，这也是人工智能比较优势的核心要义。
02
人工智能决策的局限性
具体到企业的场景中，到目前为止绝大多数企业的经营管理决策总体上依然遵循着“认知分析—问题形成—方案评估—结果选择”的基本模式。这种线性思维特征明显的管理方法一直以来饱受批评，包括无法及时应对外部环境的变化，决策流程冗长、过程缓慢，信息传导不畅导致决策偏差等。
事实上，企业的经营管理决策由各级管理者和员工的无数子决策构成。这些子决策在一系列企业内外部约束条件下，经过一系列复杂无比的动态博弈而形成。
人工智能是否能够立刻改变企业习惯已久的决策管理模式，以及能够作出多大程度的改变，都还是一个问号。至于像战略制定和实施等决定企业未来生存发展的重大决策，就更是一个系统性的大量行为主体之间多重信息处理交互、共同演化的复杂过程，决策者必须同时根据企业内外部环境的变化进行及时、密切的互动。
如此重要的工作能否交由人工智能来承担就是一个更大的问号。在没有充足的证据证明人工智能已经具备令人放心的超能力之前，企业经营管理中的许多重大决策，依然离不开人；尤其是直接决定企业未来发展方向的战略决策，依然离不开作为企业经营管理核心的企业家和企业家精神。
正是由于人工智能决策具有局限性，所以在企业经营管理活动中，人工智能还不能完全替代人。人工智能替代企业人力资源的边界不仅客观存在，而且对于企业而言主要是内生性的。
03
企业人工智能替代边界的初步分析框架
人工智能替代边界问题涉及公司治理、组织架构、规章制度、业务流程等一系列制度设计，考虑人工智能替代人力资源作为一项管理行为的系统性和复杂性，在替代边界分析框架的构建中，除了需要识别相关影响因素外，采用一定的分层结构是十分必要的。企业人工智能替代边界的分析框架包含五个层次：
底层由企业的信息技术基础构成。其中信息技术应用程度是重要的分析指标，该指标受到企业的规模、所处的发展阶段、系统使用密度、员工IT方面的知识和应用能力等多重因素的影响。企业的信息技术应用程度与人工智能替代边界高度相关，并且与人工智能技术的不断发展一样，也是一个动态概念。
第二层由企业的组织生态构成。现代企业的组织生态越来越受到技术发展的影响，组织生态的核心是工作流程和组织架构，工作流程和组织架构的本质是技术的一种表现方式。组织生态除了流程和架构这些硬件外，还包含企业的历史传统、行业特征、管理文化等软件，这些内容构成了企业实施人工智能替代策略的背景环境、文化氛围和组织约束条件。
其中有三方面因素对人工智能替代边界产生重要影响：一是企业内不同业务条线、部门、经营单位、工作团队对使用新技术的态度和偏好，尤其对人工智能的使用是否持肯定和欢迎态度。二是企业现有业务、管理流程和组织架构的刚性条件。人工智能的使用往往会大幅度改变甚至颠覆企业既有的流程和架构，因此企业流程、架构调整和改变的难易程度将直接决定人工智能替代边界。三是企业的数据治理。这是大数据时代企业组织生态所面临的全新的管理内容，往往容易被理解为企业的技术基础，是技术部门的事。实际上，人工智能替代策略要想得到有效实施，可靠的数据质量和良好的数据治理是基本前提。有关客户、产品、组织等主数据的管理，数据源头的控制、纠错机制等数据管理方面的工作内容，应是各业务管理部门、经营单位的分内之责。
第三层由企业的管理资源构成。管理层对人工智能替代策略的态度和决心、具体实施过程中的推进力度，企业财务资源的及时投入等对人工智能替代边界的影响也是非常直接的。这一层当然还包含企业中层管理人员有关人工智能应用方面的专业知识和学习能力，这些重要的管理资源，对企业内部不同业务条线、部门、经营单位的替代边界的形成会产生更加直接的作用和影响。
第四层由人工智能与具体工作任务的匹配度构成。在技术、组织生态、管理资源都具备条件的情况下，人工智能与工作任务是否能够很好地匹配就成为人工智能替代边界形成的关键因素。很多企业的人工智能技术应用来自市场和行业内的领先实践，属于“拿来主义”，但在企业不同业务条线、部门、经营单位的落地实施过程中，仍然存在如何与相关工作任务适配等诸多具体问题。同时，由于工作过程和结果展现都发生了巨大变化，人工智能场景下对管理人员和员工的考核激励机制、方法的相应调整或重新设计也是非常重要的。这一点往往容易被忽略，但这其实是人工智能与相关工作任务能否有效匹配的必要条件之一。
顶层由人工智能替代的产出结果构成。由于人工智能替代边界尚未形成统一定义，所以全面、准确地描述和评价人工智能替代策略的产出并不容易。可以首先考虑从提升运营效率、促进数字化转型、帮助改进企业经营管理绩效等方面，给出人工智能替代策略产出的初步评价。预期的产出结果是否具有充分的吸引力对人工智能替代边界的决策考量显然会产生重要影响，因此这种基于成本收益的比较分析方法仍然是人工智能替代边界分析框架中不可或缺的环节。
通过对企业的技术基础、组织生态、管理资源、与工作任务的适配度、替代策略产出结果的综合分析比较，得出的结论是，某些特定领域由人工智能替代人力资源的大致边界是完全可行的。
从企业实践的角度看，这样一个分析框架也符合人工智能替代边界形成过程的动态演化特征，并且起码可以起到三方面作用：一是较为清晰地刻画了企业实施人工智能替代所面临各方面条件的结构性特征，帮助管理者建立了一个相对统一的管理决策框架。二是可以在统一的管理框架下，对企业前中后台、不同业务条线、部门、经营单位的人工智能替代具体策略的制定和实施进行差异化分析和管控。三是可以帮助企业管理层快速发现人工智能替代策略实施过程中相关问题发生的领域、层级、源头，有助于研究采取针对性的措施，从而明显提升管理效率。
人工智能对人力资源的替代边界是企业人工智能应用中的基础问题，对该问题的理解和认知涉及技术、管理、伦理、社会责任等多方面的重大理论和实践问题，研究空间巨大。对企业人工智能替代策略中需要考虑哪些因素、这些因素彼此之间的互动关系、相关分析框架的结构性设计等诸多问题，还需要用进一步的实证研究加以检验。
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