AI賦能，優(yōu)化勞動關系管理路徑

小張是一位有十余年工作經(jīng)驗的資深金融從業(yè)者，在職業(yè)轉(zhuǎn)型期投遞了數(shù)十份簡歷，卻始終石沉大海。起初她以為是行業(yè)形勢不佳，直到一次偶然的反饋，她才得知她的簡歷在初篩階段就被人工智能（以下簡稱AI）系統(tǒng)“拒之門外”。原因并非專業(yè)不符，而是算法模型依據(jù)以往招聘數(shù)據(jù)，偏向年輕候選人或擁有特定學歷標簽的人選，而小張恰好不在“優(yōu)選畫像”之中。

小張的遭遇并非個例。2024年，中國頭部招聘平臺已累計服務超過1億人次求職者，其中AI輔助的視頻面試比例高達31. 3全球范圍內(nèi)，已有62%的招聘企業(yè)將AI作為提升效率的核心手段。然而，在效率提升的同時，算法偏見、透明度缺失與責任歸屬等弊端也逐漸浮出水面。當AI逐步嵌入招聘、考核、調(diào)度等勞動關系的關鍵節(jié)點，它究竟是在重塑更為公平高效的職場還是在制造新的不平等？如何使AI真正成為構(gòu)建和諧勞動關系的“賦能者”將是影響企業(yè)能否高速發(fā)展的一項關鍵問題。

AI應用勞動管理的四重挑戰(zhàn)

AI技術(shù)的融入并非止步于“工具替代”，而是更深層次地推動了企業(yè)勞動關系管理范式從“響應式”走向“預測型”的系統(tǒng)性轉(zhuǎn)變。借助自然語言處理與數(shù)據(jù)挖掘能力，AI可以在合同文本識別、操作流程審查等環(huán)節(jié)中實現(xiàn)對合規(guī)風險的前置識別，構(gòu)建“事前干預型”的智能合規(guī)機制。同時，一些企業(yè)還嘗試通過情緒分析與行為數(shù)據(jù)建模技術(shù)，動態(tài)捕捉員工的不滿情緒、心理負荷與流失傾向，實現(xiàn)對潛在勞動風險的實時預警與主動干預。隨著AI技術(shù)在企業(yè)勞動關系管理中的廣泛應用，其背后所潛藏的風險與挑戰(zhàn)也日益顯現(xiàn)。

算法偏倚引發(fā)“技術(shù)性不公”

AI系統(tǒng)在招聘篩選、績效考核等環(huán)節(jié)的決策基礎多為歷史數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)往往反映了既有用工實踐中的固有偏見，如對年齡、性別、學歷、地域等變量的隱性傾向。在缺乏倫理監(jiān)督和多元調(diào)試機制的情形下，AI模型更容易放大原有歧視，導致人才選用與評價機制“表面中立、實則失衡”，引發(fā)技術(shù)驅(qū)動下的就業(yè)算法歧視。

數(shù)據(jù)邊界模糊誘發(fā)隱私侵權(quán)

AI對于員工狀態(tài)與行為的高頻感知依賴于海量個體數(shù)據(jù)的收集與分析，涵蓋績效記錄、情緒反應、行為軌跡甚至非工作場景下的社交動態(tài)。若缺乏數(shù)據(jù)分類、用途限定與知情同意機制，極易突破合法邊界，引發(fā)對員工隱私權(quán)與人格尊嚴的侵害，削弱員工對組織管理系統(tǒng)的信任。

決策不透明削弱組織信任機制

AI的決策邏輯多為“黑箱模式”，其判斷依據(jù)對管理者與員工而言均難以理解與追溯。一旦涉及晉升機會、考核評級、合同續(xù)簽等關鍵事項，評判結(jié)果的不可解釋性將直接影響員工的心理預期與組織公平感，增加勞資矛盾發(fā)生概率，影響勞動關系的整體穩(wěn)定。

制度滯后制約治理邊界清晰化

在技術(shù)發(fā)展快于規(guī)則建構(gòu)的現(xiàn)實下，現(xiàn)有勞動法律與數(shù)據(jù)保護法規(guī)尚難系統(tǒng)回應AI在勞動管理中的新型風險。例如，算法歧視如何界定、自動化決策的法律效力如何認定、員工權(quán)益的救濟機制如何設計等問題，均存在監(jiān)管盲區(qū)，導致企業(yè)在實踐中缺乏清晰的治理邊界與合規(guī)路徑。

AI賦能下的治理路徑

面對AI應用給勞動關系管理帶來的結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)，企業(yè)不僅要正視算法的不確定性與數(shù)據(jù)治理的復雜性，更應主動構(gòu)建與之相適應的組織治理邏輯。若要實現(xiàn)從“工具使用”到“系統(tǒng)建設”的迭代，企業(yè)亟須確立一套涵蓋技術(shù)倫理、管理機制與制度保障的綜合應對體系，推動勞動關系治理邁入“人機協(xié)同、以人為本”的新階段。

以算法治理為核心

在AI深度參與招聘、篩選、評估等核心環(huán)節(jié)的背景下，算法歧視與模型偏見問題頻發(fā)，成為影響勞動關系公正性的關鍵隱患。企業(yè)必須將“算法治理”納入合規(guī)框架之中，通過制度化手段提升技術(shù)決策的可控性與正當性。

例如，京東在人力資源數(shù)字化改革中，針對AI人才篩選模型可能存在的年齡、性別、地域歧視問題，構(gòu)建了“三層防偏”機制：一是引入多樣化樣本數(shù)據(jù)進行訓練，減少單一標簽主導風險；二是在系統(tǒng)運行中嵌入“反偏見”算法模塊，自動標記與修正可能存在的結(jié)構(gòu)性偏差；三是在最終環(huán)節(jié)設置“人工干預閾值”，確保招聘決策具備人本修正空間。這種“算法 + 人本”的復合路徑，有效避免了技術(shù)濫用對人才結(jié)構(gòu)造成的隱性排斥，也為提升用人公正性提供了制度性支撐。

以數(shù)據(jù)合規(guī)為基礎

AI系統(tǒng)依賴高頻數(shù)據(jù)交互實現(xiàn)動態(tài)管理功能，但其背后也隱藏著大量員工個人信息的處理與使用問題。數(shù)據(jù)使用不當不僅侵蝕員工信任，更可能引發(fā)合規(guī)風險甚至勞動爭議。

對此，華為構(gòu)建了以“數(shù)據(jù)最小化、用途限定、授權(quán)透明”為核心原則的數(shù)據(jù)治理架構(gòu)。在“員工畫像”系統(tǒng)中，不同等級崗位可訪問數(shù)據(jù)權(quán)限被精細劃分，HR、直線經(jīng)理與AI系統(tǒng)所能獲取的員工信息各自獨立且受控。同時，該公司建立了“員工知情同意 + 數(shù)據(jù)使用記錄留痕”機制，員工可隨時查閱個人數(shù)據(jù)的調(diào)用路徑并申請糾錯，體現(xiàn)出以員工為主體的數(shù)據(jù)權(quán)利保障思維。實踐表明，該機制可以顯著提升員工對智能化管理工具的接受度，也能有效化解技術(shù)實施過程中的倫理沖突。

以可解釋性為抓手

AI管理系統(tǒng)在績效評估、晉升路徑等方面的“黑箱操作”，常常導致員工對結(jié)果缺乏理解與信任，進而影響組織凝聚力與穩(wěn)定性。因此，提升算法的可解釋性，不僅是技術(shù)透明的體現(xiàn)，更是提高組織治理可信度的前提。

國網(wǎng)浙江電力公司通過部署“透明績效”系統(tǒng)，建立了“評分可視 + 指標公開 + 員工反饋”三位一體的評估溝通機制。系統(tǒng)會在每一次績效打分后，自動生成指標來源與得分邏輯解釋頁面，員工可以在線查看、提出異議并約談管理人員復審，真正實現(xiàn)了“技術(shù)有據(jù)、結(jié)果可議、制度有解”。該機制不僅提升了公司績效評估工作的可信度，也促進了員工主動參與自我管理的意識，實現(xiàn)了技術(shù)邏輯與人文邏輯的良性耦合。

以制度設計為保障

在AI深度嵌入勞動關系各環(huán)節(jié)的背景下，單一的技術(shù)應對已難以匹配日益復雜的管理需求。企業(yè)需從制度高度建立起智能管理的規(guī)則體系，將技術(shù)邏輯納入組織運行的規(guī)范軌道。

騰訊公司在開展“平臺化用工 + 智能調(diào)度”項目過程中，專門制定了《算法規(guī)則公示制度》《排班調(diào)度人工干預規(guī)范》等系列制度文件，將AI系統(tǒng)的任務分配規(guī)則、績效計算邏輯、優(yōu)先調(diào)度機制等向員工公開，并賦予管理者“合理干預權(quán)”，可在算法建議基礎上結(jié)合員工健康、家庭狀況等因素靈活調(diào)整調(diào)度安排。這種“規(guī)則外顯 + 干預授權(quán)”的制度創(chuàng)新，不僅有效避免了“算法統(tǒng)治”的技術(shù)失控，也增強了員工在管理中的參與感與安全感，為構(gòu)建具有彈性、公正、可持續(xù)的勞動關系治理結(jié)構(gòu)奠定了基礎。

勞動關系治理的未來趨勢與制度升維

隨著AI技術(shù)從“輔助管理”逐步走向“協(xié)同治理”，勞動關系的運行邏輯正在經(jīng)歷從經(jīng)驗主導向數(shù)據(jù)驅(qū)動的深層轉(zhuǎn)型。企業(yè)在重構(gòu)治理機制的同時，也需同步推進制度體系的系統(tǒng)性升維，為實現(xiàn)可持續(xù)的“人機和諧”奠定長遠基礎。

●從“工具賦能”邁向“價值共建”

未來AI在勞動關系領域的應用，將不再僅僅被視為提高效率的技術(shù)工具，而將成為組織文化與員工關系價值觀塑造的重要支點。企業(yè)需從“用技術(shù)管理人”轉(zhuǎn)向“用技術(shù)服務人”，重視AI系統(tǒng)在員工尊嚴、發(fā)展權(quán)和參與權(quán)等方面的制度保障功能，推動從“功能性技術(shù)部署”邁向“價值驅(qū)動型治理重塑”。

以宜家（中國）為例。宜家（中國）在開展AI輔助調(diào)度系統(tǒng)試點時，將“員工參與感”作為首要設計原則，建立了“員工協(xié)同建模”機制，邀請一線員工參與調(diào)度算法偏好權(quán)重設定，并定期召開“調(diào)度反饋會”持續(xù)優(yōu)化模型適配性。這種模式不僅顯著提升了系統(tǒng)應用效果，更建立了AI與員工之間的心理連接，實現(xiàn)了“技術(shù)可用、員工愿用”的雙向信任。

●從“單點技術(shù)”走向“系統(tǒng)協(xié)同”

AI技術(shù)的深入應用促使企業(yè)勞動治理從“單點賦能”邁向“系統(tǒng)協(xié)同”。未來企業(yè)更需構(gòu)建“平臺化+ 模塊化”的智能治理架構(gòu)，將招聘、考評、激勵、調(diào)度、合規(guī)等各項管理職能通過AI系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)聯(lián)通與邏輯閉環(huán)，形成“多元主體一統(tǒng)一平臺一協(xié)同決策”的智能勞動關系管理格局。

阿里巴巴近年來構(gòu)建的“全鏈路人力智能決策系統(tǒng)”，通過打通招聘、入職、培訓、績效、合規(guī)等多個系統(tǒng)模塊，實現(xiàn)了組織與個體之間的實時聯(lián)動。例如，系統(tǒng)在發(fā)現(xiàn)某團隊成員績效下滑時，會聯(lián)動其入職數(shù)據(jù)、培訓記錄與工作內(nèi)容，自動提出可能的干預建議并推送至HR與直線經(jīng)理，實現(xiàn)了“數(shù)據(jù)主動感知一系統(tǒng)智能建議一人工協(xié)同決策”的動態(tài)治理路徑，為和諧勞動關系構(gòu)建提供了數(shù)字底座與系統(tǒng)支持。

●從“制度補位”邁向“制度引領”

AI參與勞動關系治理，已經(jīng)不再是企業(yè)內(nèi)部事務，而是日益成為公共制度治理的重要議題。未來和諧勞動關系的構(gòu)建將依賴于政府監(jiān)管、行業(yè)標準與企業(yè)自律三位一體的協(xié)同治理體系，共同推動形成覆蓋數(shù)據(jù)安全、算法公平、職權(quán)邊界與員工權(quán)益保護的法律與制度共同體。

近年來，AI已不再是“輔助管理”的邊緣變量，而是正在成為重構(gòu)勞動關系形態(tài)與治理邏輯的關鍵力量。在這一轉(zhuǎn)型過程中，企業(yè)若忽視制度支撐與倫理規(guī)范，AI技術(shù)將可能淪為冰冷的管理手段，加劇不平等與沖突風險；反之，若能以“人機協(xié)同”為核心，構(gòu)建智能、彈性與共治并重的治理體系，則有望邁入勞動關系“可信任、有溫度、可持續(xù)”的新紀元。

構(gòu)建和諧勞動關系的核心，從未脫離“人”的價值本位。AI可以精準分析績效，卻無法替代尊重與理解；可以優(yōu)化排班，卻無法直接締造歸屬與信任。因此，在未來的智能化治理圖景中，企業(yè)需要的不僅是一個運行高效的技術(shù)系統(tǒng)，更是一個尊重員工主體、回應人文訴求的組織治理共同體。唯有在技術(shù)邏輯與制度理性的交匯處，才能真正實現(xiàn)“用智能守護勞動、以協(xié)同重塑關系”的終極目標。