当前，数智化时代已经到来。以数字化和智能化为特征的数智技术为我国确立若干领域的产业优势、实现与发达国家在前沿产业领域并跑以及提升我国综合国力提供了重大机遇；同时，作为公司实现高水平发展的重要引擎，数智化也为百年未有之大变局下的中国企业赢得国际竞争带来了前所未有的机遇。2021年年底，国务院印发《“十四五”数字化的经济发展规划》的通知，提出“十四五”时期，我国数字化的经济转向深化应用、规范发展、普惠共享的新阶段。在党的二十大报告中也再次提出，加快发展数字化的经济，促进数字化的经济和实体经济深层次地融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。企业借助数智技术提升能力是确保中国经济稳健前行、赢得国际竞争的关键。为此,学界要关注数字化的经济给公司能够带来的机遇和挑战。
人工智能（AI）拥有强大的变革性力量，并且对社会所有的领域产生了深远影响。历史上每一次重大的技术变革都直接催生了新的组织范式和管理理念或工具。例如,铁路和蒸汽动力导致从事专业管理的企业产生,引发了直线职能、组织结构图、员工福利、工业改进等管理概念；铁路与电力催生了统一集中的工厂的出现,引发了科学管理、人际关系、人事咨询等管理理论；汽车与石油催生了多事业部的集团公司产生,并引发企业战略、利润中心、事业部制、矩阵结构、目标管理、精益生产等管理概念；计算机和通信导致企业网络结构的产生,并引发了流程再造、核心能力、商业模式、知识管理、敏捷结构等管理思想。伴随每一次重大的技术革命,新的管理理论都会应运而生。今天,AI在很多场景中已经由辅助工具变成了工作伙伴,甚至成为组织多个方面的决策者。在这个背景下,数智技术在推动社会的生产力和生产关系产生巨大变革的同时,也因人机协同情境的普遍存在而催生新的决策范式和组织范式。
具体而言，组织中的决策不再仅仅是由人来完成的，算法技术也能成为决策的主体，决策也可能是人与算法协同产生的结果，这导致人机协同情境下的决策行为成为重要的研究问题。 然而，相比大数据和人工智能技术本身，管理学界在人机协同问题上的研究起步略微滞后。 虽然在多个领域都有相关的研究成果，但都会存在几个不足 ：
首先，多数管理学者对人机协同的研究停留在理论层面的分析上，主要综合大数据和人工智能专家的工作，讨论诸如人与机器的替换或增强关系、机器学习对组织学习的影响、数智技术对公司运营实践和组织理论可能会产生的影响等问题，很少有管理学者开展实证研究。
其次，已有的实证研究，要么是针对应用场景下的现象进行描述性调查，要么属于实验室或模拟研究，深入大数据和人工智能现场开展的研究还很少。
最后，囿于学者的学术背景，已有文献多通过单一学科的视角或方法去探讨数智技术应用所产生的新问题，限制了对于问题的全面而深入的洞察。
基于这样的背景，本文的三位作者在《管理工程学报》推出“数智化情境下人机协同中的管理决策与组织行为研究”专栏，共收录七篇文章，旨在促进学界同行对于数智技术应用情境中的决策和组织行为问题开展研究 。
基于智能算法慢慢的变多地被用于企业中的管理决策，文章特别回顾了三个方面的研究：
首先，研究者探讨了企业用AI所导致的业绩变化。数智系统能将人从琐碎的任务中解救出来，专注重要的工作。如在销售培训中，人工智能辅助销售代理能够提升原始绩效排名居中的销售代理的工作绩效，等等。不过，一些研究也揭示了AI系统的负面作用。例如，在虚拟协作过程中，出现了参与者将责任推卸给虚拟服务经理的社会懈怠现象；人机共存的形态虽有好的业绩却失去了人类的独特性，等等。
其次，研究者探讨了算法赋能组织内的沟通与协作。有学者发现企业数智协作系统的使用对个人IT支持的协作能力产生了积极的影响，导致更高的协作满意度。不过，也有研究发现，IT员工在使用协作技术平台参与全球分布式软件开发项目过程中，经历了工作与生活冲突，导致更高的离职意愿和更低的绩效。
最后，研究者分析了学者研究比较多的话题，即比较人类对于算法决策和人类决策的反应。研究之后发现，在从事诸如工作分配和工作规划之类的机械任务时，人类对于两种决策的公平性、信任程度和情绪反应等都没有区别。而在进行诸如招聘和工作评估等与人类有关的社会任务时，算法决策被认为更不公平、更不可信，也引发更消极的情绪。人们认为人力资源算法不如管理者公平，在被算法评估时会觉得评估过程过于还原主义和简化，一些定性信息或者情境化信息没有被考虑到，以此来降低了组织承诺。
文章还分析了在人机协同工作场景下，人对于机器算法存在两种截然相反的态度，即“算法厌恶”和“算法欣赏”。二者都不利于数智情境下的人机协同工作。 文章也 揭示了近来国内学者探讨的人类对于人工智能决策的看法，如人力资源决策AI算法和上级主管决策对员工公平感知的影响等。
第一，需要探讨人们如何更快地适应数智技术和数智工作情境，以及如何借助数智技术提升个人的工作上的能力。人们对无处不在的强大数智技术如何理解与适应，人与技术如何相互塑造？企业和管理者如何破除组织内的各级管理者和员工对算法技术的接纳、适应和融合难题？如何对基于算法的各种反馈作用于人的认知与行为结果的微观机制进行系统的探索？
第二，与企业合作探讨促进员工适应人机协同工作方式所具备的技能。机器的高效能一定会对人类的工作产生一定的影响。管理学者需要与企业合作，研究管理者和员工应当掌握哪些技能、通过什么样的方式能够更有效地让员工掌握这些技能、员工在将所学技能用于与机器一起工作时遇到哪一些问题，等等。此外，有必要探讨在智能系统替代很多程序性和重复性工作之后，员工要进一步发展哪些能力，从而避免被机器替代。
第三，探讨人与智能系统实现彼此增强的条件和机制。要确保智能技术能够增强人的能力和创造力，而非替代人类的劳动，需要研究数智情境下不同组织成员之间的分工和合作。企业中哪些工作需要依赖各类业务专家。但业务专家和AI专家之间因专业背景和工作任务的不同，很容易出现对抗而非合作。因此，揭示企业当中业务专家与智能专家之间在执行智能化升级过程中的冲突或合作的过程与条件，将能够为企业采取恰当措施提升智能化水平提供重要的参考。
第四，研究数智时代员工的能力发展趋势。人类具有智能系统所不具备的想象力、创新力、沟通能力、情感交流等。很多工作假如没有人的参与，无论多么强大的机器智能都没办法做到。在人机协同的场景下，发现工作或业务中能够弥补智能系统没办法做到的工作，识别完成或改进这些工作所需具备的新素质，找出让员工尽快获得或提升这些素质的方法，都是管理学者可以探索的重要方向。
第五，探讨影响人们能否适应人机协同并获益的因素，并研究怎么样使人类智慧反哺智能系统，以此来实现高水平的智能增强。通过强化学习不断吸收人类的反馈强化系统的智能性，实现人类对智能算法的有效反哺，将会对人机协同系统的研究作出重大贡献。
第六，要特别强调学者从事数智化相关研究的组织机制。首先，要深刻揭示包括人机协同在内的种种现象背后蕴含的理论机制，既有必要了解数智技术本身，也有必要了解数智技术在经营管理中的应用，还要了解领导者、管理者和员工对于数智技术及其应用的认知与适应。其次，管理学者在数智化背景下从事研究是实现理论创新的重大机会，但也一定要通过研究为中国众多企业成功实现数智化提供实践指导，为此学者需要与企业的管理者、行业专家以及咨询公司通力合作。历史上的几次技术革命导致组织模式和管理思想的变革，大多数都是由学者、管理者和咨询公司一同推动的。希望学界在此次重大技术变革中，能够走出象牙塔并与多方合作，抓住真现象、解决真问题，从而建立新理论。
张志学、华中生、谢小云：《数智时代人机协同的研究现状与未来方向》，《管理工程学报》，2024，38(1)：1-13。
张志学，北京大学博雅特聘教授，北京大学中国社会科学调查中心主任，光华管理学院行为科学研究中心主任；研究方向为企业领导与文化、谈判与冲突处理、团队工作与管理、企业转型与创新等。
华中生，浙江大学管理学院教授，博士生导师；研究方向为服务科学、数字化医疗与健康管理。
谢小云，浙江大学管理学院教授，博士生导师，浙江大学人力资源与战略发展研究中心主任；研究方向为数智组织管理。
谢小云：《数据驱动的人力资源管理》，载《组织管理学：数智时代的中国企业视角》（张志学、井润田、沈伟主编），北京大学出版社，2023年6月出版。
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