导语

情绪管理是组织管理中的一项重要议题，但在技术驱动的数智化组织变革进程中，却常常遭到忽视。意识到数智管理已然成为一种面向未来的新兴管理模式的同时，必须高度重视技术可能对员工产生的负面情绪影响，紧密关注员工在工作中的完整体验和真实感受，并加以有效引导和干预，打造更美好、可持续的数智组织。

文 / 莫申江、苏逸、虞文清、房俨然

数智化人力资源管理的利与弊

数智组织管理强调以数据为基础资源，充分利用新兴信息技术和数字化手段，优化组织管理流程和决策效果。与传统组织管理相比，数智组织管理更注重数据的收集、分析和反馈，通过自动化和智能化等优化决策效率，从而提升组织整体绩效。其中，与人关联最为紧密的人力资源管理体系已被大幅重塑。在数智技术深度参与下，企业人力资源管理的选人（员工选拔）、用人（员工绩效考核与监管）、育人（员工培训与开发）和留人（员工与组织关系）等关键环节均已发生剧烈改变。一方面，技术的使用减少了大量重复机械劳动，降低了人力成本，但另一方面，冰冷的技术手段难以及时以人性化方式回应现实突发状况。员工难以完整理解技术背后逻辑，时刻担心技术对工作的入侵，也渴望更多人性化关怀和共情。因此，要想建成高效的数智组织，实现“效率”和“幸福感”的平衡，首先应清晰地识别出数智化人力资源管理过程中，员工个体可能会面临哪些糟糕的情绪现象。图1总结了数智化人力资源管理各个环节中的具体实践以及相对应的认知赋能和情绪诱发过程。

数智管理中的典型情绪问题

我们将从情绪产生（数智技术放大或缩小员工情绪）和情绪表达（员工情绪表达自主性程度高或低）两个维度对数智管理过程中常常出现的群体性情绪问题进行分类阐释（如图2所示），帮助大家更好地理解这些关键情绪问题，进而给出具有针对性的情绪管理“药方”。

情绪漠视

数智管理的优点在于快速高效地进行数据采集与分析，形成规范的解决方案，但数智技术本身是“冰冷”的，无法像真人领导者和同事一样进行共情和换位思考。员工拥有丰富的情绪，并且期待在互动中得到相应的情感反馈，建立情感联结，而数智技术只能基于数据和算法提供预设的、机械的和所谓最优的回应，这往往使得员工的情感期待落空，进而产生落寞感。

数智技术无法提供情感支持，甚至常常误读员工动机和行为，无法理解员工为应对现实情况而采取的行动。久而久之，员工便会因数智技术的使用产生诸多负面情绪。

此外，管理者进行数智管理的最初目的是提高管理效率，而这一目的常常被极端化为只追求最优、最快，尽可能压榨员工的剩余价值，从而弱化了对员工作为一个真实、完整个体的尊重。这一现象在平台经济中尤为盛行。

情绪伪装

不可否认，数智管理是时代大势所趋。对大部分员工来说，适应工作场所中的数智技术成为了一种刚性要求，一些员工甚至不得不想方设法“讨好”数智工具，以获得好的绩效评估结果，因而产生了新的情绪问题。讨好数智技术增加了员工内心的不真实感。当行动的目的变成迎合系统的期望，员工开始伪装。掩饰自己的真实个性或价值观。这种额外的情绪劳动给员工带来了压力和焦虑。长远来看，当讨好技术成为工作的重要部分，工作重心会发生转移，员工工作的内在动机逐渐消减，取而代之的是更加工具性的外在动机。员工也会对自身工作的价值和意义产生疑问。

情绪激化

数智技术除了带来人机之间的互相不理解，还可能意外地放大一些员工的负面情绪，从而导致情绪“黑天鹅”事件。这会急剧增加组织内每个成员的工作不安全感，把组织推向“情绪对立”的危险境地。首先，使用数智技术能够创造新的就业机会并提高生产力，但也有可能取代人类工作，造成大规模失业，从而使员工产生工作不安全感。其次，数智技术的不恰当使用可能使员工产生反抗，并借助网络进一步发酵放大。

情绪缄默

由于数智技术尚不能充分理解员工情绪表达，员工也担心使用数智技术会对自身造成不良后果，因此，数智管理还会导致员工情绪缄默问题，即让原先能向真人表达的情绪变得无法表达。

亚马逊Flex用算法评估和解雇员工，遭受巨大争议。由于算法具有局限性，不能很好地处理员工遇到的特殊情况，因此可能对员工作出错误的评估和不公平的解雇决定。在算法作出错误决策后，如果领导者未能适时介入，那么，员工即使申诉也会因系统的高度自动化而处于被冰冷的算法来回踢皮球的境地。因此，员工遭遇不公平对待后产生的负面情绪，如愤怒、无助、失望难以从根源上进行表达和消解。此时，数智技术仿佛横亘在领导者与员工之间的屏障，阻碍员工与领导者正常的情绪交流。

除了情绪交流渠道的堵塞，员工还可能因为害怕惹麻烦而在使用数智技术的过程中更加沉默。例如，沃顿商学院教授伊森·莫里克（Ethan Mollick）发现，员工会将部分枯燥乏味的任务交由人工智能处理，以提高生产力，但因为担心领导者会对自己的工作量形成不合理预期，会隐瞒使用数智技术的行为。如果领导者不能及时、明确地鼓励员工使用人工智能，双方的心理距离会逐渐拉远，员工也不愿意主动向领导者表达自己的情绪。

数智时代的“情绪管理秘笈”

管理者必须采取有效的情绪应对举措，帮助组织走出“情绪迷雾”。我们将从人、技术、制度等三方面提出一系列情绪管理优化的应对策略（如图3所示）。

修炼提升情绪管理能力

作为目前能够体验情绪情感的唯一主体，组织成员特别是各级领导者应当在和数智技术交互的过程中不断修炼提升自身情绪管理能力。从员工角度而言，包括提升情绪—社会智力和强化个体正念；从领导者角度来看，应当提升数智领导力，增强共情力和同理心。

第一，在数智技术使工作更加流程化、自动化和在线化的同时，员工需要思考自身作为人类相较于技术的独特性和重要性，其中最突出的一点就是情绪—社会智力。美国临床和组织心理学家巴昂（Reuven Bar-On）指出，情绪—社会智力（Emotional-Social Intelligence, ESI）是一系列使人类行为更有效的个体和人际能力、技能和促进因素的总和。他提出的情绪—社会智力模型包含五个方面：识别、理解和表达情绪和感受的能力，理解他人感受和与他人相处的能力，管理和控制情绪的能力，管理变化、适应和解决具有个人和人际性质问题的能力，产生积极情感和自我激励的能力。传统情绪智力观点解释的是人与人之间的关系，当数智技术开始在组织中扮演追随者、伙伴甚至领导者的角色，员工还需要利用情绪—社会智力来管理与数智技术互动过程中产生的情绪问题。鉴于对数智技术是否具有情绪情感仍有争议，本文暂不讨论数智技术的情绪问题。我们认为，员工更需要提升感知和理解自身情绪、管理和控制自身情绪、产生积极情绪、减少消极情绪的能力。

提升情绪—社会智力是从自我关怀的角度帮助员工有效处理数智管理给自己带来的消极情绪体验。作为一种特定领域的智力，情绪—社会智力可借助后天学习得到提升。因此，在遇到情绪问题时，首先需要认识自己的情绪，包括情绪产生的情境、原因、过程和典型反应，这样可以更好地觉知与理解自身情绪；其次，通过在脑海中演练备选的建设性反应，可以在遇到类似情绪诱发场景时更好地管理自身情绪，减少负面情绪的影响；最后，大量练习能够使自己更加游刃有余地面对数智技术可能引发的挫败体验。

第二，作为提升情绪—社会智力的重要步骤，强化个体正念对于解决员工在数智管理中的情绪问题也有积极作用。正念指个体有目的、不评判地将注意力集中于当下，深入认识自我，充分感知周围的心理训练过程。大量企业员工帮助计划有关正念的实践结果表明，正念有利于员工们调整心态，是一种有效的员工心理治疗与提升方法。例如，有学者发表在《管理学会会刊》（Academy of Management Journal）上的现场干预研究发现，正念干预（如回忆自身的亲社会行为和换位思考行为）减轻了顾客虐待引发的客服人员消极情绪。

在与人和数智技术深度互动过程中，员工被迫接收各种信息、指令和问题，难免产生认知过载和情绪耗竭。正念帮助员工有意识地聚焦与理解当下，以一个客观清醒的视角观察自己，理解当下正在发生的事情，避免被外界牵着鼻子走以及对生活和工作缺乏思考。同时，正念要求员工不对当下现象立即作出评判，也可以减少即时情绪造成的负面影响，使员工能够更好地理解和控制自己的情绪。

第三，除了强调员工自身的情绪修炼，领导者作为在工作中对员工情绪产生重要影响的角色，也应通过发挥和提升数智领导力来合理解决数智管理中产生的情绪问题。数智领导力（也称算法领导力）关注领导者在数智化管理（特别是算法管理）中应该体现的独特领导行为表现。面对员工与数智技术间存在的多重张力和冲突，领导者在激励、支持、推动员工适应数智化工作的同时，也要不断提升自身情绪—社会智力水平，增强共情力和同理心，用自身的情绪影响力来感染、帮助周围员工，真正实现人文关怀。

具体而言，拥有人文关怀的领导者需要平衡数智管理的理性要求与员工合理的情感需求。数智管理简化甚至取代了领导者的部分职能，使领导者与员工的互动频率与深度明显降低，让领导者更难及时察觉员工的情绪问题。与此同时，数智管理本身存在的各种问题（如模型设定不合理、隐私侵犯、忽略个体差异）也凸显了领导者作为最终情绪调节人的重要作用。因此，领导者在数智管理中也需要不断提升自身情绪—社会智力。一方面，领导者需要增强同理心，准确、及时地识别员工情绪，帮助员工解决情绪问题，避免累积的负面情绪对员工个人绩效和组织整体效率产生影响；另一方面，领导者也需要通过正念等方式觉知与调节自身情绪，持续维护好自身情绪水平的基础上，展现共情力，更好地帮助身边员工，从而形成良性循环。

提升技术功能和设计水平

数智管理中的情绪问题源于数智技术的设计及应用，因此，对于领导者而言，提升数智技术的功能和设计水平是“追根溯源”之举。

第一，数智技术应更具实用性，真正赋能组织管理。在员工与数智技术打交道的过程中，他们会发现部分冠以“人工智能”名号的技术，实际上并不智能，不仅没有解决相关问题，反而引发令人啼笑皆非的结果，显著影响集体情绪和士气。例如，部分公司的人脸识别系统在特殊天气或员工化妆时就无法进行识别，耽误员工上下班打卡，使员工怨声载道。又例如，一些辅助机器人受自然语言处理模型的限制，只能回答预设好的有限问题，面对员工的提问经常答非所问或者一直给出重复答案，增加员工愤怒感。

因此，数智技术需要不断提升完成基本任务和人机协作的能力，实现对员工的专业化赋能，而不是增加员工任务量，引发员工消极情绪。为了让数智技术真正成为组织和员工的助手而不是摆设和负担，一方面，组织在引入数智技术之前需要深入一线进行调查，综合考虑组织宏观战略、具体业务痛点和数智化应用场景，针对性地开发数智管理解决方案。另一方面，中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书（2022）》指出，人工智能企业的工程化能力决定了其能否快速赋能各行各业，响应多样化需求。因此，研究者们应该不断更新迭代数智技术，在算法、基础算力和数据方面不断突破，推动工具体系解决通用性问题的能力，并进一步支撑技术落地应用。

第二，数智技术在形式上应更易于理解，应降低数智技术使用成本。除了内在功能上可以真正帮助员工有效完成任务，数智技术在设计时还应该考虑外在形式问题，如透明性和以人为中心。算法厌恶（即虽然知道算法决策结果优于人类，但人们不愿让算法做决策）的重要原因之一是算法的黑箱属性导致人们不了解算法。《新一代人工智能伦理规范》强调，在算法设计、实现和应用等环节，应提升透明性、可解释性和可理解性。因此，数智技术在设计时应做到让拥有基本数字素养的非专业员工大致理解技术运作的规则和流程，减少员工在与数智技术互动过程中感知到的不透明性和不确定性，提升他们的信任感。

此外，数智技术还应利用管理心理学原理提升员工使用体验，特别是对工作场所中的老年群体和残障人士应更具包容性。这部分群体在数字素养和工作技能上较为薄弱，因此在数智管理下更容易遭受潜在歧视和不公平待遇。适老化和无障碍改造是帮助他们跨越数字鸿沟，让他们在人口老龄化和包容性工作文化背景下保持不掉队的重要建设工作。因此，数智技术在设计时应考虑潜在用户的多样化需求，始终坚持以人为中心，减少不合理设计导致的员工消极情绪。

第三，数智技术应该更好地“理解”并帮助员工。虽然数智技术尚未拥有理解人类情绪情感的意识，但是人们可以通过预先设计让数智技术拥有识别员工情感模式的能力，并给予员工个性化的积极反馈和适时帮助。清华大学人工智能研究院研究报告《人工智能之情感计算》指出，在人机互动中，机器能够捕捉关键信息，如表情、语音、肢体动作、语言文字等，并通过各种情感计算方式，觉察人的情绪情感变化，形成预期并做出调整反应。

在成功识别员工情绪的基础上，数智管理应该针对性地帮助员工调适情绪。例如，当频发的客户投诉给客服人员带来严重的情绪伤害时，领导者虽然难以一一了解每个员工每天的情绪状态，但可以参考自然语言处理技术自动分析员工与客户对话片段中的情绪突发提示，给予处于情绪危机中的员工必要的情感关怀和关键事件处理支持，从而实现个性化关怀，增加员工的归属感和幸福感。

完善回应情绪困境的制度保障

提升人类情绪能力以及数智技术功能和设计水平，能够有效解决人与机器之间相互不理解的问题，缓解人机交互中的情绪漠视和情绪劳动。对情绪激化和情绪缄默问题，合理的制度设计和实施更为重要。

面对情绪激化问题，组织应构建员工情绪应急管理机制。借鉴社会心理危机干预相关研究，这一应急管理机制应包含情绪预警机制、风险研判机制、情绪疏导机制、应急处置机制和舆情应对机制。针对具体的员工，组织需要识别哪些员工具有情绪风险，判断其是否应该接受情绪危机干预。对于情绪风险高且会对组织中其他员工产生负面影响的员工及时进行情绪疏导，利用员工心理援助项目给予员工多渠道社会支持和科学的疏导帮助。面对突发大型情绪事件，组织需要提前准备好应急预案，协调组织内外各机构各部门开展情绪应急处置工作。同时，鉴于舆论的重要性，组织也需要提前构建情绪事件舆情应对机制，以实事求是的态度加强舆情监测与应对。

面对情绪缄默问题，组织应畅通员工多方位沟通渠道，让员工能表达自己的真实情感和利益诉求。当前的数智技术不具备通用智能，无法考虑每个员工、每项工作、每次任务的特殊性，容易使管理死板僵化。因此，需要制度兜底来确保员工有机会进行申诉与解释，由人而非机器做最后决定。合理的制度能够兼顾数智管理的灵活性和人性温度，使员工有情绪宣泄的出口，能够更好地维护工作场所中的公平与可持续性。

关于作者 | 莫申江：浙江大学管理学院教授；

苏逸：浙江大学管理学院博士研究生；

虞文清：浙江大学管理学院博士研究生；

房俨然：浙江大学管理学院百人计划研究员。

责任编辑 | 刘永选（liuyx6@sem.tsinghua.edu.cn）

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