这周一学长小编奔赴广州全程参与了中欧国际工商学院主办的《AI、组织与人》高端论坛。活动现场中欧组织行为学副教授郑雪带来了《智能时代管理的迷思与探索》主题分享干货密度拉满尤其适合关注大模型、AI职场应用的程序员和小白整理完笔记立刻来和大家拆解建议收藏反复研读郑教授的分享聚焦AI在企业管理中的落地实践系统回顾了2021-2025年间中外管理学界关于AI应用的最新研究成果结合大量企业案例拆解了AI时代企业管理的可行策略、潜在陷阱无论是想了解AI职场影响还是未来布局大模型相关工作都能从中找到启发。听完这场分享学长最大的感受是AI不仅在重构技术赛道更在重塑企业领导力很多我们默认的AI管理认知其实都是误区。今天就把整理好的核心笔记分享给大家帮大家理清AI领导力的真相——尤其适合程序员小白提前看懂AI时代的职场逻辑规避焦虑、找准方向。话不多说AI到底有没有重构领导力答案全在这篇干货笔记里建议收藏转发一起吃透AI时代的核心竞争力内容来源3月31日中欧国际工商学院《AI、组织与人》论坛活动分享嘉宾郑雪中欧组织行为学副教授面对AI员工的焦虑无处安放程序员也不例外AI的发展速度远超所有人的预期尤其是生成式AI的突破直接打破了行业此前的预测。此前麦肯锡曾预测生成式AI的自然语言决策能力最早要到2037年才能达到人类平均水平但实际情况是这一目标在2023年就已经实现这样的加速迭代不仅让企业领导者蠢蠢欲动也让不少职场人包括程序员陷入了深层焦虑。面对AI浪潮企业领导者主要有两种对立观点程序员们也可以对照看看自己更认同哪一种■ 观点一AI Agent模式将成为主流可全面取代人类工作实现生产力和效率的翻倍提升■ 观点二AI增强模式才是未来AI的核心价值是增强人类智力而非取代能激发员工包括程序员的创造力和潜力让我们从繁琐工作中解放出来聚焦核心创新。无论认同哪种观点大多数领导者都有一个共同的心态AI是风口这波“泼天的富贵”绝不能错过这种“怕错过”的心态在心理学上被称为“FOMO”Fear of Missing Out也就是我们常说的“错失恐惧”。但和领导者的热情形成鲜明对比的是普通员工包括很多基层程序员的情绪普遍低迷焦虑感拉满。尤其是程序员群体经常会担心“AI会不会取代我的编码工作”“以后会不会不需要基层开发了”这种焦虑并非空穴来风主要集中在三个方面小白程序员可以重点关注首先是最核心的「技能焦虑」据Forbes Advisor 2023年的调研数据显示52%的员工担心AI会彻底改变未来的工作内容这一比例在程序员群体中更高。面对AI代码生成工具如Copilot、通义千问代码助手很多程序员都会有这样的困惑“AI能快速生成基础代码以后我的工作内容会变成什么我现有的技能还够用吗要不要紧急更新技能栈越想越不自信…”其次是容易被忽视的「社会隔离感」一项覆盖台湾、印尼、美国、马来西亚794位员工的调研和实验发现与AI互动越多员工越容易产生孤独感进而影响非工作时段的身心健康。这一点对程序员来说尤为明显——本身就多是伏案工作若再大量依赖AI辅助编码、调试减少了和同事的沟通协作孤独感会进一步加剧。人天生需要情感链接和人际互动AI虽然能提高工作效率比如快速排查bug、生成基础代码但无法提供真正的情感共鸣也无法替代同事间的技术交流和思维碰撞。第三是对未来的「工作不确定性」同样来自Forbes Advisor 2023年的调研77%的美国人担心AI会引发大规模失业。这一焦虑在底层劳动者、低技能员工以及基层程序员中尤为突出——很多人会担心“基础编码工作被AI取代自己会被裁员”。其实不难理解技能焦虑、社会隔离感、工作不确定性这三大因素叠加让很多员工包括程序员面对AI时心态远比领导者消极。而这背后藏着一个关键的心理学理论——「进化错配理论」也是我们理解AI时代职场焦虑的核心逻辑。简单来说人类的大脑和行为机制是在长期的狩猎采集社会中进化形成的天生习惯动手劳动、面对面社交和协作Van Vugt 等人2024。而AI时代的工作模式少社交、多与机器互动与我们天生的心理机制不匹配这就会引发焦虑、孤独、效率下降等一系列问题。也正因为如此AI时代的领导力核心早已不是“抓技术、抓效率”而是“关注人”——关注员工的焦虑关注人的情感需求这一点对程序员群体的职场发展也至关重要。进化错配理论读懂AI时代的职场焦虑根源我们先简单梳理一下人类工业革命的迭代历程帮小白和程序员更好地理解AI的定位蒸汽机 → 第一次工业革命电力 → 第二次工业革命计算机 → 第三次工业革命互联网 → 第四次工业革命而如今的人工智能被公认为「第五次工业革命」。回顾历史不难发现每一次工业革命都会带来全新的工作模式和管理理论而第五次工业革命AI革命的核心挑战不是“技术如何突破”而是“人类与AI如何和谐共存”——对程序员来说就是“如何与AI工具协同工作实现自身价值最大化”。根据最新管理学期刊和书籍的主流观点AI时代真正的领导力是「以人为本的AI领导力」。核心逻辑很简单AI是服务于人类的工具而非替代人类的对手它的价值的是增强人类能力比如帮程序员节省编码时间而非取代人类同时还要关注人类的价值观、情感需求最终促进人类福祉。*内容源自郑雪老师分享茅庐学堂重制AI领导力的四大迷思程序员必避坑郑教授在分享中拆解了AI时代领导力的四大常见迷思这些迷思不仅困扰着企业领导者也影响着很多程序员对AI的认知甚至会误导我们的技能提升方向建议逐一对照排查收藏避坑迷思一AI是公司的IT项目老板批经费就完事了很多人包括部分程序员都会有这样的认知AI和之前的数字化转型一样只要公司有IT部门、有CTO负责老板批足经费就能顺利落地。但事实并非如此甚至可以说这是对AI最大的误解之一。有研究数据显示每3家布局AI的企业中就有2家无法梳理清晰的工作流程、无法建立新的激励机制、无法打造适配AI的企业文化也无法引进AI相关人才、完成现有员工包括程序员的技能升级。更关键的是87%的企业AI项目最终都无法达成预设的战略目标。为什么会出现这种情况核心原因不是“技术不行”而是“人不行”——员工包括程序员对AI系统缺乏基本的信任甚至存在抵触心理。对程序员来说若抵触AI代码工具不仅会降低工作效率还会错过技能升级的机会。所以AI落地的关键不是“砸钱搞技术”而是“消除员工对AI的抵触建立信任”。郑教授分享了三个实用锦囊无论是企业领导者还是程序员自我疏导、带动团队都能用到锦囊一提高对AI的认知信任程序员重点关注这种信任核心是“了解AI、掌控AI”而非“畏惧AI”。对程序员来说就是主动了解AI代码工具的原理、局限知道它能做什么、不能做什么而不是一味排斥。具体可以从三个维度入手• 可控性明确自己是AI的使用者、掌控者而非被替代者比如AI生成基础代码你负责优化、调试、创新掌控核心逻辑• 可解释性理解AI算法、模型、数据的决策逻辑比如AI生成的代码能看懂其底层逻辑知道如何修改、优化• 可诠释性能用自己的专业语言解释AI的工作机制、输出结果甚至能向非技术同事科普。锦囊二增加对团队的信任人是社会性动物团队的信任氛围会直接影响我们对AI的态度。如果你的团队、同事都在合理使用AI工具并且能互相交流经验你对AI的抵触心理也会慢慢降低。对程序员来说就是主动和团队交流AI工具的使用技巧打造“AI人”的协作氛围。锦囊三增加对领导的信任如果领导能清晰地传递AI的价值、布局能给予员工包括程序员足够的心理安全感、技能提升支持员工对AI的信任度也会大幅提升。对程序员来说若领导能明确“AI是辅助工具核心还是员工的创新能力”并提供AI相关的技能培训焦虑感会明显缓解。所以AI从来都不是简单的IT项目而是需要“以人为本”的变革项目。郑教授还分享了一个「AI价值创造1/2/7法则」无论是企业布局还是程序员自我提升都极具参考价值建议收藏AI价值创造 1/2/7 法则• 10%技术投入选择与自身业务、专业深度匹配的AI工具程序员可选择适配自己技术栈的AI代码工具• 20%流程再造设计“AI人”的协作流程比如程序员用AI生成基础代码聚焦优化、创新、核心逻辑开发• 70%领导力重塑重点培养“同理心决策”“算法共情”“意义赋能”三大能力程序员可侧重“算法共情”理解AI的局限发挥自身的创造力。迷思二老板不需要懂AI只需要懂管理很多人认为领导者的核心是“管好人、做好决策”AI是技术人员包括程序员的事老板不需要懂。但在AI时代这种认知已经完全过时了。郑教授提出了一个关键概念——「AI敏锐度」简单来说就是“理解AI、评估AI、与AI协同”的能力。对领导者来说不需要成为工程师、程序员但必须了解AI的工作原理、局限和潜力必须能判断AI系统的透明性、偏差和可靠性必须能和AI、和技术人员包括程序员有效协同让AI成为决策、创新的“增强器”而非替代品。举个例子领导者不需要会写代码但必须知道生成式AI能用于客户服务、创意生成、数据总结知道它能帮程序员节省多少时间知道如何引导技术团队用AI实现业务目标。一句话总结AI时代领导者既要懂管理也要懂AI而程序员既要懂技术也要懂AI的职场应用逻辑才能更好地适配时代需求。迷思三引进AI是公司的战略很多企业会把“引进AI”“布局大模型”当成公司的核心战略但郑教授明确指出AI是战术不是战略技术本身是中立的它只能提供“方法”不能提供“方向”——就像AI能帮程序员生成代码但它不知道这些代码要服务于什么业务目标它能帮企业处理数据但它不知道这些数据要支撑什么决策。简单来说AI能告诉你“2加2等于4”但它不会告诉你“2加2等于4”对企业、对个人程序员有什么价值。*内容源自郑雪老师分享茅庐学堂重制所以企业在引进AI之前程序员在学习AI工具之前都要先想清楚一个核心问题我的战略目标是什么对企业来说引进AI之前要先问自己两个问题建议收藏备用\1. AI用来实现我们哪些核心战略比如提升效率、降低成本、优化产品\2. AI能为我们公司、为各个岗位包括程序员创造哪些具体价值对程序员来说学习AI工具之前也要问自己两个问题\1. 学习这款AI工具能帮我解决什么工作难题比如快速排查bug、生成基础代码、节省开发时间\2. 借助AI工具我能提升哪些核心竞争力比如从基础编码转向核心逻辑设计、创新开发。郑教授还分享了一份「战略自查清单」无论是企业领导者还是程序员自我规划都能用来梳理方向建议收藏战略自查清单• 我在日常关键决策中是否始终围绕核心目标公司目标/个人职业目标• 我是否定期和技术专家程序员可和同行、前辈交流明确AI的应用方向• 我是否清晰知道AI要帮我解决哪些具体的业务/工作问题• 我是否明确部署AI学习AI工具不是追求短期利益快速完成工作而是追求长期成长提升核心能力• 我是否关注AI的核心价值质量、效率而非单纯追求“技术噱头”技术先知凯文·凯利曾说过“Machines are for AnswersHumans are for Questions.” 翻译过来就是机器负责提供答案人类负责提出问题。而只有明确了自己的战略目标才能提出正确的问题才能让AI机器发挥真正的价值——对程序员来说就是明确自己的职业目标让AI工具成为自己成长的助力而非单纯的“偷懒工具”。* 凯文凯利图源网络迷思四AI提高了效率员工就该干更多活有研究数据显示AI能承担大量繁琐、重复性的工作使用AI的员工包括程序员平均能节省70%的时间——比如程序员用AI生成基础代码、排查简单bug能节省大量伏案编码的时间。很多企业领导者会认为既然节省了时间就应该让员工干更多活、承担更多任务甚至裁员缩减成本。但哈佛管理学院的一篇文章指出AI时代企业的核心竞争优势不在于“让员工干更多活”而在于“让员工用节省的时间做更有价值的事”。对程序员来说这一点尤为重要——AI节省的70%的时间不是用来干更多基础编码工作而是用来“Upskill技能升级”比如深耕核心技术、学习大模型相关知识、研究创新开发思路、提升自身的核心竞争力。对企业来说更应该投资于员工的技能提升重新设计工作岗位——让AI承担重复性、机械性工作比如基础编码、数据录入让员工包括程序员负责核心的判断、决策、创新工作。这也对HR和企业领导者提出了新的要求识别可由AI承担的工作针对性提升员工的核心能力。对程序员小白来说一定要记住AI节省的时间是你的“成长窗口期”用来提升自己才能避免被AI替代。AI时代的领导力比任何时候都重要程序员必懂很多程序员会担心“AI会取代自己”但郑教授在分享中明确指出人类有五大核心优势是AI永远无法取代的尤其是对程序员来说这五大优势就是我们的“铁饭碗”建议收藏牢记• 共情能力AI能模拟情感但无法真正理解人类复杂的情感比如理解客户的潜在需求、团队成员的情绪变化• 创造力真正的创新比如全新的代码逻辑、产品核心功能源于人类独特的视角、经历和思维AI只能模仿无法创造• 情感温度人与人之间的真实联系、信任协作无法被代码复制比如程序员之间的技术交流、与产品经理的需求对接• 直觉决策在信息有限、场景模糊的情况下人类能凭借经验、直觉做出合理判断AI只能依赖数据无法应对未知场景• 复杂情境理解面对复杂的业务需求、模糊的问题人类能通过综合思维拆解、分析AI只能处理明确、标准化的任务。未来“AI人”的协作模式将成为职场常态——对程序员来说就是“AI负责基础编码、繁琐调试你负责核心逻辑、创新开发、需求解读”。AI的核心目标是增强我们的能力而非取代我们而在这个过程中领导力无论是企业领导者的领导力还是程序员自身的“自我领导力”比任何时候都重要。对企业领导者来说不能再只关注数据、效率更要关注“人”——关注员工的焦虑、需求激发员工的信任和追随对程序员来说“自我领导力”就是明确自己的职业目标主动学习AI工具合理利用AI节省的时间提升核心能力不被焦虑裹挟不被技术淘汰。这里要提醒所有程序员如果只是一味重复基础编码工作不关注自身成长、不发挥创造力不懂得与AI协同那么被取代只是时间问题但如果能发挥自身的核心优势借助AI工具提升效率、深耕创新就能在AI时代站稳脚跟。*内容源自郑雪老师分享茅庐学堂重制AI时代组织进化的核心在“人”人本领导力也是茅庐学堂在陪伴企业战略落地、干部培养过程中一直坚持的理念。通过打造企业文化、建立情感链接帮助企业凝聚人心通过回归使命愿景、聚焦客户价值帮助企业明确方向通过搭建对话场域激发团队的群体智慧——这一点对程序员团队来说同样适用。最后的话小白程序员必看最近马斯克在一段视频中说过一句话让人印象深刻“AI抢走的是什么AI抢走的从来都不是工作而是人生的意义。”技术迭代从未停歇从计算机到互联网再到如今的AI、大模型每一次变革都会引发焦虑和恐慌但最终都会推动人类社会向前发展。对程序员来说AI不是对手而是助力不是威胁而是机遇。AI时代管理的核心依然是“人”职场的核心依然是“自身的核心竞争力”。当AI承担了机械、繁琐的工作我们包括程序员更需要重构自己的价值坐标化解技能焦虑主动学习升级消弭社会隔离主动沟通协作重塑工作价值聚焦创新创造。第五次工业革命中真正的挑战不是技术替代而是如何让AI成为人类意义的放大器——让程序员在与AI的协作中重拾创造的乐趣在技术迭代中锚定自身的价值让每一个职场人都能在变革中找到自己的位置实现自己的价值。毕竟AI的使命是拓展人类的可能而人性的深度、自身的核心能力才是我们永恒的指南针。最后建议小白程序员收藏这篇笔记反复研读理清AI时代的职场逻辑规避认知误区借助AI浪潮实现自身的成长和突破也欢迎在评论区留言分享你对AI领导力、AI与程序员关系的看法如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取