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文｜UMU學習平臺
當 AI 開始自動排班、監控員工表現、分析工作氛圍，許多企業的第一反應是：「我們是不是可以少用一些中階主管了？」這個問題背後隱藏的，是一個更深層的組織焦慮—在 AI領導力重新洗牌的時代，管理者的價值到底在哪裡？本文將帶你了解：
- 哪些管理任務最先會被 AI 處理，以及背後的判斷邏輯是什麼？
- AI 導入後，管理者的判斷力、同理心與情境理解為何反而變得更重要？
- 中階主管在 AI 時代會出現哪四種新的「管理角色」？
- 企業與 HR 團隊可以採取哪些具體行動，幫助管理者完成 AI 領導力的轉型？
如果你正在思考如何幫助中階主管找到新的定位，或是如何設計給 AI 時代的管理者培訓，這篇文章能為你提供有據可查的學術視角，以及可以直接帶回工作情境的實用參考。
「AI領導力的誤判」減少管理者，不等於提升管理效能
企業在推進 AI 時，最常見的誤判之一，是把「管理提升效率」直接等同於「減少管理者」。管理儀表板更全面、排班更快、監控更細，很多討論最後都會導向同一個結論：「中階管理階層正在被演算法取代。」
一篇發表於 ECIS 2024 的論文《人工智慧與管理工作的未來：管理角色的理論綜述 Artificial Intelligence and the Future of Managerial Work: A Theoretical Review of Managerial Roles》給出了一個更細緻的判斷。作者 Isabell Lippert 基於 53 篇相關研究進行了理論綜述，並用 Mintzberg 的管理角色框架分析 AI 對傳統組織中階管理者的影響。
結論是「不同管理角色會以不同速度被重塑」。有些任務適合交給 AI；而有些任務需要主管與 AI 協作完成；最後還有一些任務在 AI 普及後反而變得更重要。
Part. 1 AI領導力的第一課：哪些管理任務會最先被演算法取代？
結構化、重複性高的任務，正在從主管手中移交給系統
論文把管理工作分成三類：人際角色、資訊角色、決策角色。沿著這個框架看，最先被 AI 處理的，並不是領導力，而是高度結構化、重複性強、規則明確的任務。
以「監控者（Monitor）」角色為例，AI 已經能自動接收、處理和分析大量關於員工行為、表現和互動的資料。論文列舉了多個例子：語音辨識和情緒分析技術可以評估員工互動；零售場景中的系統可以分析員工與顧客的對話；倉儲場景中的設備甚至能基於移動資料進行排序與紀律約束……。
作者據此判斷，在資訊角色裡，「監控者」是受 AI 影響最大的角色之一，其原有任務的大部分都有可能被智慧監控系統處理。更典型的是「資源配置者（Resource Allocator）」角色，也就是排班、任務分配、工時安排和資源授權。論文指出，AI 已被廣泛用於根據技能、角色和即時需求自動分配任務，也被用於動態排班。因此，作者認為資源配置是最常見、也是最有可能被 AI 取代的管理場景之一。
這對企業來說，直覺觀察是：「如果一項管理活動可以被分解為清晰的規則、可量化的指標和固定的流程，它就更可能被 AI 處理」。很多公司把這種現象誤解為「中階主管價值下降」，但論文真正提示的是另一件事：管理職位裡的任務結構正在被重新分層。
被取代的，是標準化的管理動作；被放大的，是非標準化的管理判斷。
Part. 2 AI領導力的核心不是效率，而是判斷力與同理心
當AI能發現運作異常，主管的價值在於「界定問題」
如果排班、監測、資訊整理和部分報告工作都被 AI 處理，管理者是否就不重要了？論文給出的答案恰恰相反。
在「領導者（Leader）」角色上，AI 確實開始參與員工激勵、回饋和工作氛圍管理。論文提到，像 Microsoft Viva（微軟提供給職場員工體驗的應用平台）這樣的應用已經可以提供幸福感分析、日程建議與參與度相關的推薦；類似 Amazon 的 Connections（亞馬遜用於持續蒐集員工回饋的內部工具）的應用也被用來持續蒐集員工對工作環境的感受。但作者並沒有因此判斷「領導者」角色會消失。
相反，AI 讓主管從重複、事務性的管理動作中抽離出來，把更多時間投向真正的領導任務：支援、輔導、解釋和判斷。這種變化在「危機處理者（Disturbance Handler）」角色中更明顯。
AI 很擅長發現異常、識別問題、預測離職傾向或發現生產故障，但在面對多因素、非結構化、帶有衝突和模糊性的業務問題時，真正困難的不是「發現異常」，而是「界定問題」。論文明確指出，超出問題偵測之後，對異常的解釋、對情境的判斷以及對複雜問題的完整定義，仍然更接近人的管理能力。因此，「危機處理者」這一角色更可能演化為主管與 AI 的協作，而非被 AI 單獨處理。
AI無法取代的領導核心：關係維護、情境判斷、心理安全感
論文在討論部分進一步總結：隨著 AI 的介入，中階管理的人際角色重要性會上升，管理工作的重心將更多轉向以人為核心的任務。作者引用相關研究指出，管理工作中那些更偏向關係維護、情境判斷和整體掌握的部分會變得更加重要，直覺與判斷力也會被重新放到更核心的位置。
這意味著，AI 並沒有讓管理變輕，而是讓真正屬於管理的部分變得更難。過去一些靠經驗和流程慣性完成的工作，今後會被系統吸收；剩下來的那部分，需要管理者處理責任邊界、利益衝突、員工接受度、上下游理解差異，以及業務情境中的灰色地帶判斷。
Part. 3 AI領導力時代的四種新角色，你的中階主管準備好了嗎？
從演算法經紀人到倫理倡導者，管理角色是什麼？
這篇論文最值得企業管理者重視的地方在於它提出了一個新框架：當組織用 AI 去管理員工時，中階管理者會出現一組新的「管理角色」（Managerial Meta-roles）。作者提出了四類型的角色。
- 「演算法經紀人」（Algorithmic Broker）
其核心任務是向組織內不同群體解釋演算法系統的邏輯和價值，連結 AI、員工和管理層，減少因為演算法介入帶來的誤解與阻力。 - 「演算法協調者」（Algorithmic Articulator）
這個角色需要在開發團隊、高層與業務團隊之間達成目標一致，處理上線過程中的非預期問題，把人的工作與演算法的工作真正銜接起來。論文特別指出，這一角色要求管理者持續更新自己的 AI 素養（AI Literacy），否則就無法維持均衡的主管與 AI 協作關係。 - 「信任建立者」（Trust Builder）
當團隊同時面對人類主管和演算法系統時，員工很容易出現責任認知混亂——不知道該信任誰、該向誰求助。論文把這種情況稱為「雙領導情境」（Two-leader Situations），並認為管理者必須透過清晰劃分責任、保持真實性與同理心，來重建團隊的信任基礎。 - 「倫理倡導者」（Ethical Ambassador）
當 AI 被用於績效評估、排班、監控或行為判斷時，偏見、隱私、歧視和透明度問題不會自動消失。論文強調，組織需要為 AI 與管理者的共同工作建立明確的「道德指南針」（Moral Compass），而中階管理者正是將這種倫理要求落實到日常管理中的關鍵角色。
這四個角色有一個共同點，它們帶來的都不是「多一個工具」，而是「多一層組織責任」。也就是說，AI 進入管理流程之後，企業更需要能夠解釋系統、穩定團隊、承接倫理責任的中階主管。
對管理者來說，真正該問的問題已經改變了。很多企業在討論 AI 管理時，最先問的是：「哪些管理職位可以減少？」這篇論文提示，一個更有用的問題其實是：「哪些管理任務應該交給 AI，哪些必須留給管理者，哪些新職責必須補上？」
如果沿著這個問題往下走，企業至少需要做三件事。
1.重新撰寫管理職位說明書
不要再用一個籠統的「主管」概念來討論 AI 取代，而要把職位分解成監控、資訊傳遞、資源配置、員工支持、問題定義、外部協作、倫理把關等具體任務，再判斷哪些適合自動化，哪些適合保留給人來執行。
2.把 AI 培訓從工具教學轉向角色訓練
真正需要培養的，不只是會不會使用某個模型或某個助手，而是管理者是否知道在什麼情境下該讓 AI 介入，在什麼情境下必須由人來做決策，出了問題由誰解釋、誰修正、誰負責。
3.為管理者建立新的驗證和治理機制
論文反覆提醒，AI 帶來的不只是效率問題，還有信任、責任、隱私和公平問題。如果組織只關注工具的使用而不建立驗證與管理機制，AI 就很容易把原本隱藏的管理問題放大。
Part. 4 AI領導力的終極命題：讓系統負責標準化，讓人負責複雜性
把這篇論文轉化為企業語言，核心不是「是否導入 AI」，而是「是否準備好重塑管理工作」。這更接近 UMU 所強調的 AI 時代的職場重塑（AI Workforce Transformation）：先梳理流程，識別哪些語言型、判斷型和協調型任務適合由 AI 支援，再把 AI 融入真實工作場景，而非停留在零散試用層面。
認知層與場景層，缺一不可的兩個轉型維度
對於管理層和 HR 團隊來說，這類轉型至少要涵蓋兩個層面。
- 認知層
組織需要先協助管理者建立基本的 AI 素養（AI Literacy），理解 AI 的優勢、邊界、風險與驗證方法。否則，管理者很容易要麼過度依賴系統，要麼出於不信任完全放棄使用系統。 - 場景層
管理者最終不是在抽象概念裡使用 AI，而是在回饋溝通、專案推進、跨部門達成目標一致、回顧分析和團隊發展這些具體場景裡使用 AI。如果 AI 被融入這些日常管理流程，「把標準化任務交給系統，把解釋、信任和判斷留給管理者」便會真正發生。
這也是為什麼企業在推進 AI 管理轉型時，不能只是採購模型或平台，還要同步建立給管理職位的學習架構與情境化工具。
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結語：AI領導力的下一步是讓中階管理者升級
真正有效的AI轉型，是讓管理者重新定義自己的工作
這篇論文最後給出的判斷非常值得反覆思考：中階管理者依然是組織中的關鍵支點，只是這個支點的作用方式正在發生變化。
AI 會繼續處理監控、排班、任務分配、資料整理和部分報告工作。與此同時，管理者的價值將更多體現在問題定義、組織解釋、關係維護、信任建立和倫理把關上。對企業來說，這不是一個「精簡中階」的訊號，而是一個「升級管理」的訊號。
如果一家企業今天還只把 AI 理解為提升效率的工具，那麼它看到的多半只是成本節約。而如果一家企業開始把 AI 理解為重塑管理工作的契機，它才會真正進入下一階段：「讓系統負責標準化，讓管理者負責複雜性。」
看完這篇研究的見解，也許你對組織中中階主管的處境有了新的理解。以下問題，歡迎你帶回自己的工作情境中思考：
- 你的組織目前如何定義中階主管在 AI 導入後的新角色與新職責？
- 在你規劃的管理者培訓中，有沒有涵蓋「AI素養」與「倫理判斷」這兩個面向？
- 你認為 AI 領導力最難培養的部分是什麼？是技術理解、是情境判斷，還是面對團隊焦慮時的穩定能力？
每個組織的 AI 成熟度與管理文化不同，沒有一套解方可以直接套用。但這些問題或許能幫助你更清楚地看見，自己的組織現在最需要補強的是哪一塊。
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