HR的影子AI行动指南： 从隐蔽使用到负责任 AI 的组织能力建设HRTech概述：影子AI （Shadow AI） 正在成为企业的真实现状：员工早已在日常工作中使用 AI，但往往“不敢说、不敢公开”。这不是违规，而是组织真实需求的外露，是基层对效率的自主追求。影子 AI 暴露的是心理安全不足、工具体验落差，以及组织学习断裂。HR 的角色正在发生改变：不再只是制度执行者，而是 AI 文化的塑造者、心理安全的设计者、治理框架的共同构建者。四步框架——心理安全、显性化、白化机制、Responsible AI 建设——将帮助企业把“地下创新”转化为组织能力。谁能更早拥抱 Shadow AI，谁就能在下一轮 AI 浪潮中领先。
一、当 AI 早已走进一线，却还停留在管理者PPT里
在很多企业的管理层会议上，AI 依然是战略汇报中的一个章节，是技术团队路演中的一个亮点，是外部大会上反复出现的关键词；但在员工的真实日常工作中，AI 早已“悄悄上岗”。销售用 ChatGPT 改邮件、运营用生成式模型写文案、HR 自己也可能用 AI 写 JD、起绩效评语、梳理政策……只是，这一切往往都发生在“未报备、未批准、未纳管”的状态下。这就是所谓的 Shadow AI（影子 AI）：员工在未正式获批、未纳入官方工具体系的前提下，自行使用各类 AI 工具完成工作目标。现有研究与市场观察都在指向同一个事实：员工实际使用 AI 的比例，远高于企业管理层的认知。而且，越是高绩效、越接近业务一线的员工，越有动力去寻找更高效的工具，也越可能成为影子 AI 的重度用户。对 HR 管理者而言，Shadow AI 不仅是一个技术或安全问题，更是一个组织问题与文化问题。如果只是简单将其视为“违规操作”，采取封堵、禁用、隔离等手段，只会把本就隐蔽的使用推向更地下的角落，让企业既承担风险，又完全丧失学习机会。本指南的出发点，是从 HRTech 与组织文化的视角，帮助 HR 管理者把 Shadow AI 从“地下水”引向“有渠道的水利系统”，把分散、隐蔽的个体实验，转化为安全、可控、可持续的 Responsible AI（负责任 AI）能力。
二、重新理解 Shadow AI：从“违规现象”到“欲望路径（Desire Path）”
如果从传统 IT 管理的视角，Shadow AI 与 Shadow IT 一样，是“未授权应用”，理应被列入风险清单。但如果我们转换视角，会看到另一层含义：Shadow AI 更像是校园里的“欲望小路（Desire Path）”——学校规划了标准道路，然而师生会按照自己的效率和习惯，踩出一条更加真实的路径；这条路径，往往比设计者想象的要合理得多。在企业中，Shadow AI 的出现，首先说明官方工具与流程无法完全满足一线需求。员工之所以绕过内部系统使用外部 AI 工具，往往不是为了规避规则，而是为了完成目标、节省时间，甚至是为了弥补现有系统的不足。其次，Shadow AI 折射出一种“不敢公开的创新”。许多员工其实已经在积累自己的提示词库、工作流模板和小型自动化流程，但出于对“被认为偷懒”“被质疑是否算自己的贡献”“被误读为岗位可被替代”的担心，他们选择不公开、不分享、不沉淀。换句话说，Shadow AI 是员工用脚投票之后留下的轨迹，是组织真实 AI 需求和真实效率突破的“热力地图”。如果企业只是从合规层面、技术控制层面去理解 Shadow AI，就会错过它作为“需求信号”和“创新线索”的价值。这也是 HR 需要主动介入的关键原因：如何将这种制度外的创新、隐蔽的效率实践，转化为可治理、可复制的组织能力。
三、Shadow AI 暴露的三大管理缺口：心理安全、工具落差与学习断裂
要把 Shadow AI 当成机会，首先要承认它是组织管理上的一面镜子。当前大量影子 AI 的存在，至少揭示了三类典型缺口。第一，AI 心理安全感缺失。员工不敢公开承认自己使用 AI，是因为在当前文化氛围下，“用 AI 完成工作”并未被正式定义为一种被鼓励的能力，反而可能被解读为“偷懒”“不够专业”，甚至被视为未来裁员时“可以被机器人替代”的证据。如果没有心理安全感，员工就不会主动说明“这里我用到了 AI”，更不会愿意把自己的 AI 工作流分享给组织，这直接阻断了企业学习的可能性。第二，官方工具与真实需求之间存在明显落差。很多企业已经在搭建内部大模型平台或 AI 助手，但常见问题包括响应缓慢、调用复杂、上下文受限、接入场景单一，甚至与员工日常使用的应用脱节。一线员工用外部 GPT 等工具可以在 30 秒完成的任务，内部工具可能需要数分钟甚至更长。一旦体验差距过大，Shadow AI 就几乎不可避免。第三，组织学习与治理机制断裂。当前不少企业对 AI 的管理仍停留在“政策下载”“使用禁令”“统一培训”的层面，缺少一个真正面向业务的、可持续的 AI 学习和治理循环：哪里出现了新的 AI 工作流，如何被发现、如何被评估、如何被白化（纳入官方）、如何被复制推广。结果是，员工的创造性实践被锁在个体层面，组织既看不到风险，也看不到机会。
四、HR 在 Shadow AI 中的独特角色：文化定义者与行为架构师
在 AI 治理的角色分工中，IT 负责技术护栏和安全架构，高管层负责战略方向与问责机制，而 HR 的核心职责在于“人”和“行为”。这意味着，HR 在 Shadow AI 问题上的角色，不是简单地转发 IT 的禁用公告，而是要通过文化、制度、激励与能力建设，把一个隐蔽、分散、个体化的现象，转化为公开的、可讨论的、可治理的集体实践。其一，HR 是 AI 心理安全感的主要设计者。心理安全感不是一句口号，而是涉及绩效评估逻辑、能力模型定义、晋升标准、沟通语境的一整套机制。HR 需要帮助管理层明确：使用 AI 是一种能力，不是作弊；公开分享 AI 使用经验，是一种贡献，而不是可疑行为。只有这样，员工才会相信“说真话是安全的”，AI 使用才能从影子状态走向阳光之下。其二，HR 是 AI 文化的塑造者。HR 可以引导企业从“工具导向”转向“文化导向”：与其问“我们有没有自己的大模型”，不如问“我们的员工能不能自然地把 AI 作为工作伙伴”。这种文化关乎是否鼓励尝试、是否允许试错、是否鼓励跨团队分享，以及是否把“AI 流畅性（AI Fluency）”写进人才画像与能力模型之中。其三，HR 是 AI 能力建设与治理框架的共同设计者。在岗位说明书、培训发展、人才盘点和组织发展项目中，HR 完全可以把“与 AI 协作的能力”“构建 AI 工作流的能力”“识别和审查 AI 输出风险的能力”作为新一代核心能力维度，并与 IT、安全、法务共同搭建 Responsible AI 的制度框架和教育体系。
五、HR Shadow AI 行动框架：从察觉现象到建立负责任 AI 体系
要从战略层面走向具体行动，HR 可以参考一个“四步式”行动框架：心理安全 → 显性化与分享 → 白化与护栏 → Responsible AI 体系化。
第一步：建立 AI 心理安全感，明确“用 AI 是被鼓励的行为”HR 需要与高管层一起，向全公司发出清晰、统一的信息：在合理边界下使用 AI，是被鼓励的；在工作中说明自己使用了 AI，不会削弱对个人能力的认可；凡是能够证明 AI 使用为业务带来实质价值的案例，都可以成为正面的组织故事。这种信息不应停留在“口头安抚”，而要落实到绩效评估标准、KPI 设定、团队例会、内部沟通中，甚至体现在领导者自身的示范行为里。只有当员工真正相信“用 AI 和说明用 AI 都是安全的”，Shadow AI 才会从“要隐藏”的状态转向“可以讨论”的状态。
第二步：建立 Shadow AI 显性化与分享机制，把个体经验变成组织资产当心理安全感初步建立后，HR 应主动设计可持续的分享机制。例如，设立跨部门 AI 使用经验分享会或内部“AI Demo Day”，开设专门的 Slack/飞书频道收集高效提示词与工作流，鼓励团队每季度提交一到两个“AI 提效案例”。同时，HR 可以配合设立激励机制，如“季度最佳 AI 工作流”“年度 AI 创新团队”等，以非物质荣誉与适度物质奖励相结合的方式，让员工知道：不仅可以公开，而且值得公开。在这一阶段，HR 的重点不在于立刻统一工具，而在于尽量全面地看见：哪些岗位、哪些业务场景、哪些流程已经自然地被 AI 改造；在哪些地方，Shadow AI 已经成为事实标准。这些信息会成为后续治理和产品化的坚实基础。
第三步：与 IT 共建“白化机制”和技术护栏，从影子实践走向合规落地当大量 Shadow AI 使用场景被可视化之后，HR 应与 IT、安全、法务组成联合治理小组，对这些场景进行分级评估：哪些场景风险较低，可以通过简单规范直接纳入官方工具；哪些场景涉及敏感数据，需要通过技术手段（如脱敏、私有化部署、安全网关等）重构方案；哪些场景暂时不宜使用外部公共模型，需要专门设计替代路径。所谓“白化机制”，并不等同于“一刀切审批”，而是一个将影子实践纳入正式工具链与风控体系的过程。例如，将员工实践中最常用的提示词整理成组织级 Prompt Library，将高频工作流固化为一键调用的自动化模板，将临时性质的“复制粘贴+外部网站”操作替换为安全 API 或内部模型调用。HR 在此过程中的角色，是确保白化过程不压制真实需求，避免以管理的名义牺牲体验，从而促使员工再次转向影子路径。
第四步：构建以 Responsible AI 为目标的治理体系，将 AI 融入人才与组织发展
当显性化、白化和护栏搭建初步完成，组织就进入了 Responsible AI（负责任 AI）的建设阶段。此时，HR 需要协同其他关键职能，搭建一个长期可运行的治理体系，而不是一次性的专项项目。在制度层面，可以明确 AI 使用政策，包括可用场景、敏感数据边界、必须进行人工复核的情形、生成内容的署名与责任划分等；在能力层面，可以将 AI 相关能力写入岗位能力模型和晋升标准，将提示词能力、AI 判断能力、工作流设计能力、风险识别能力等，作为人才发展的新维度；在教育层面，可以设计分层培训体系：对所有员工提供基础 AI 素养课程，对管理者提供“AI 驱动团队”的领导力课程，对关键岗位提供场景化的深度训练。更进一步，HR 还可以推动将 AI 相关数据纳入组织诊断与人才盘点：例如，团队内部 AI 使用质量与频率是否与业务成效相关，哪些团队在 AI 采用上明显落后，哪些岗位的任务内容已经悄然改变，需要调整职位说明与绩效权重。这些工作会让 Responsible AI 不仅停留在“安全与合规”的层面，而真正延伸到“能力与竞争力”的层面。
六、典型应用场景：从招聘到绩效，Shadow AI 如何转化为治理样板
在具体实践中，HR 可以从几个典型场景入手，将 Shadow AI 转化为治理范例。在招聘领域，许多企业已经观察到候选人利用 AI 优化简历与面试回答，同样也有招聘团队使用 AI 来撰写 JD、筛选简历、生成面试问题。HR 可以先通过工作坊收集招聘团队真实使用 AI 的方式，识别其中哪些做法有助于提高效率与候选人体验，哪些做法可能带来偏见或不透明的风险。随后，通过明确政策与技术手段，构建一个既利用 AI 增效，又能保证公平与可解释性的招聘流程，并在内部公开这些标准，以减少阴影和猜忌。在绩效与评价场景中，部分管理者可能已经使用 AI 来草拟绩效评语或反馈。HR 不应简单禁止，而应明确：AI 可以作为辅助撰写工具，但不可以替代管理者的主观判断；最终的评语内容必须由管理者审核并承担责任。同时，HR 可以为管理者提供“如何借助 AI 写出更清晰、更具建设性的反馈”的培训，将 Shadow AI 使用引导到有益和规范的方向。在日常运营和知识管理中，员工可能已经在用 AI 整理会议纪要、编写操作手册、归纳流程和 FAQ。HR 完全可以将这些实践纳入知识管理体系：通过统一工具和流程，确保重要内容可以被沉淀、可被搜索、可被版本管理；同时，对不同类型内容设置清晰的访问与保密等级，避免知识资产流失或误用。
七、从 Shadow AI 到 Responsible AI 的飞轮
从 HR 的视角，Shadow AI 不是短期要消灭的现象，而是长期需要理解和引导的“地下创新能量”。一味压制，只会带来更隐蔽的使用与更高的不可控风险；积极引导，则可以形成一个健康的飞轮：员工自发实验 → 组织建立心理安全与分享机制 → 高价值实践被识别并白化 → 在治理框架下标准化与规模化 → 反馈到文化与能力体系 → 刺激下一轮更高质量的实践。在这一过程中，HR 的角色正在发生根本变化：不再只是制度的执行者，而是 AI 文化的设计者、AI 能力模型的定义者、跨职能治理框架的共同架构者。那些能够主动拥抱 Shadow AI、从中提炼出组织机会并搭建 Responsible AI 体系的 HR 团队，将为企业赢得的不只是效率，还有在下一轮技术周期中持续演进的能力。当我们不再只把 Shadow AI 看成“要被消灭的影子”，而是把它视为“正在书写中的真实 AI 采用路线图”，HR 才真正有机会站到 AI 治理的前台，成为组织转型的关键推动者，而不是被动跟随者。
最后，HRTechChina在2024年就发起推动HR工作中实践负责任AI的倡议（简称RAIHR）， 我们呼吁所有的人力资源行业同仁一同参与，共同构建和推广RAIHR的理念，RAIHR框架包含六个关键方面：透明性、公平性、隐私性、安全性、道德性和持续性。我们倡议每一位HR专业人士在其企业内部积极主导RAIHR的实施，并鼓励HR科技产品的开发和使用都围绕这一框架展开，以实现真正的可持续发展！我们更相信RAIHR是所有参与者和倡导者的未来关键竞争优势。
Responsible AI in HR（RAIHR）
Responsible AI in HR（RAIHR）是指在HR实践中的AI应用遵循高标准的道德和透明性原则，确保AI决策过程公开、可审查，并且对所有利益相关者公正无偏。
这包括在招聘、员工发展、绩效管理等HR功能中，AI技术的使用既促进了工作效率，也增强了员工的工作体验和满意度。
AI赋能
2025年12月07日
AI赋能
超级经理的崛起：AI 时代的新型管理角色Josh Bersin 在最新文章《The Rise of the Supermanager》中提出：未来的管理者不应只是简单协调者，而应成为真正的 Supermanager（超级经理） —— 协同 AI 重塑流程、赋能团队、主导创新。虽然 AI 工具能够带来个体效率提升（约 10–20%），但这只是底层红利。若要撬动组织生产力边界，就必须走向多流程自动化和全面流程重构。Supermanager 会主动在自己的职能边界内“实验”、推动 AI 应用、引导团队创新。
我从未见过像 AI 这样大规模、快速、而且充满乐观情绪的技术投资。2025 年，Google、Nvidia、Meta、Microsoft、OpenAI 和 Amazon 的资本支出接近 9000 亿美元，相当于美国 GDP 的近 3%。
为什么如此乐观？因为企业相信，AI 是未来的生产力技术，而且越早让公司拥抱 AI 越好。
但到目前为止，实际结果喜忧参半。
虽然人们被 AI 工具所吸引，但美国 GDP 却在下滑（从 2023 年的 2.9% 降至 2025 年预计的 1.8%，上半年甚至出现 -1.6% 的负增长），企业利润也在放缓。IT 行业利润增长 34%，金融服务增长 10%，但其他行业利润大幅下滑，说明 AI 的盈利目前主要集中在 AI 公司自身。
这就是一个关于承诺、期望和众多好点子的故事。
大企业的难题
AI 的潜力毋庸置疑。我们在研究与咨询中也彻底革新了工作方式，实现了在几乎不增加人手的情况下保持增长。
但对那些有着几十年官僚体系、繁多职位层级的大型组织而言，要真正实现生产力的提升并不容易。
我们调研了数百家公司，正在开展一项重大研究。在 HR 领域，已经有超过 100 个 AI 应用场景，可以改善招聘、员工支持、发展与生产力。例如渣打银行已经用 AI 来评估绩效和撰写评语。
然而，正如 MIT 最近的一项研究所示，真正的“流程再造”还没有到来。
四阶段框架与生产力极限
在我们的四阶段框架中，一个人使用 AI 代理来加速工作是相对容易的。OpenAI 的数据显示，41% 的使用场景是“信息检索”，其次是写作、数据分析和回答复杂问题。这些“个人生产力技巧”确实能带来帮助，但提升的上限通常只有 10–20%。
那么，如何实现“多流程自动化”，真正重构工作的方式？
这就是管理的职责所在，也是我今天要讨论的。
管理模式的演变
我研究管理已有 30 年，这是一条曲折的道路。它可以追溯到 Peter Drucker 的《卓有成效的管理者》，之后经历了 Jack Welch 的裁员式管理、Howard Schultz 的员工关怀、Brene Brown 的勇敢领导、John Mackey 的有意识资本主义，再到 IBM 的敏捷管理和 Zappos 的“无管理者”实验（最终失败）。
管理从来是一个充满新思想的领域，模式层出不穷。但我今天要讨论的是：在 AI 世界中，有效管理正在发生怎样的变化？
两大变化：赋能与实验
在过去十年中，出现了两大深刻变化：
赋能（Empowerment）
员工比以往更有自主权，能获取大量信息和强大工具。
互联网和疫情让员工获得前所未有的自由，他们不会再回到过去。
实验（Experimentation）
技术民主化让变革不再完全来自上层，而是更多自下而上推动。
一线团队不只是执行者，而是创新与变革的源头。
这两点在当今商业世界全面展开。忽视它的企业将面临风险。
微软、Meta 等公司快速转向 AI，依靠项目驱动的领导文化。拜耳、联合利华、汇丰、万事达、Spotify 和飞利浦等企业的成功，也源于小型自治团队承担改进责任。
今天，与过去不同的是，超级经理无需等待高层委员会批准。他们直接在前线实验、迭代并推动变革。
打破组织惰性
随着技术飞速发展，职位与头衔反而成为阻碍（“这不是我的工作”）。超级经理则打破这种模式，主动承担责任，推动成长与改进。他们拥抱新思想，分享探索经验，把 AI 的实践直接带入业务，而不是等待总部下达“项目指令”。
这种趋势的原因在于：AI 与过去的技术不同。
ERP、云计算、移动互联网等技术往往需要大量 IT 投入和多年建设。而 AI 是一种 终极民主化技术，任何人都能学习使用。最具创新的人，可能是最年轻或资历最浅的员工，因为他们“通过实践学习”，没有旧有 IT 习惯的束缚。
这就是所谓的 “超级员工效应（Superworker effect）”：每个人都可能成为高绩效者，经验的价值相对下降。新想法可能来自任何地方，最贴近客户或流程的人反而能创新最多。
管理角色的转型
AI 让监督与绩效考核变得更容易，因为它能跟踪行为和结果。这使得领导者可以从繁琐的监督中解放出来，专注于战略、辅导、协作和工作再设计。
因此，经理不会消失，而是角色被重新定义：
监督和绩效管理是基本职能；
真正优秀的经理要在流程再造、实验与增长方面脱颖而出。
传统的“推动业绩”“强化竞争”依然重要，但现在被放到学习与成长的语境下。问题从“你今天完成了什么”变成“你今天学到了什么”。
超级经理带来信任、支持和同理心，帮助员工在 AI 时代学习、重塑与成长。
我们是否需要更少的经理？
如果管理者只做监督工作，那确实可能被 AI 代理取代。但这类“空壳经理”本就存在多年，未来会更快被淘汰。
真正的超级经理则不同：
他们协调跨团队的创新；
在生产力项目上进行理性投资或果断止损；
促进知识共享、团队协同和优先级一致性。
这才是未来管理者的核心价值。
我并不认为“中层经理”会消失，而是他们的工作内容正在重新定义。能推动超级经理行为的公司，将在新世界中脱颖而出。
AI 带来的不只是技术，而是管理模式的再造。
如果过去十年是“数字化转型”，
那么未来十年就是“管理重构”。
超级经理不会是额外的头衔，而是企业在 AI 时代必须具备的关键能力。
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