成为数智时代的情绪管理大师

莫申江 苏逸 虞文清 房俨然

当前，大数据、算法、人工智能、机器人等数智技术已被越来越多地应用到组织管理实践中，形成了一股在传统信息化基础上，充分发挥数智技术手段和工作系统优势，实现生产效率全面提升的“组织数智化”浪潮，推动经济社会创新变革。《中国数字经济发展白皮书（2022年）》显示，2021年我国数字经济规模达到45.5万亿元，占GDP的比重达39.8%。然而，我们必须意识到，数智管理为组织注入降本增效活力的同时，也可能导致对 “不欺骗人”的数据事实的过度关注，而忽略了组织中的个体在技术浪潮冲击下不断产生并沉积的大大小小的情绪“火山”。管理心理学研究表明，员工的负面情绪不仅会严重损害自身的工作体验，也会影响组织长期绩效。因此，能否有效理解并管理员工情绪已经成为“组织数智化”变革成败的一项关键因素。

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。

选人：面试与招聘

许多企业开始在招聘环节使用AI面试对求职者进行初步筛选，尤其是在新冠肺炎疫情期间，AI面试凭借其低成本、高效、客观、无接触等优点受到更多企业青睐。具体而言，AI能够通过智能算法对求职者的面部表情、眼神活动、语言表达、答题速度等进行快速识别和综合分析，并依据已经置入的数据库和常模来刻画求职者的特质，如求职者人格、反应能力、领导能力等，筛选出符合组织要求的候选人。在“AI面试官”的协助下，招聘环节的时间和成本大幅减少。联合利华2020年发布数据称，AI面试系统每年节省了近一百万欧元的招聘成本。

然而，对求职者而言，AI面试卻不总是能带来积极的情绪。屏幕里身穿正装的AI形象，用机械的声音向求职者提问，以设定好的条条框框来给求职者打分。一方面，尽管开发者不断改进，使“AI面试官”更加接近真人，但其缺乏情感交流与即时反馈，言行比较机械，仍会使求职者紧张、不自在；另一方面，AI面试系统本身存在评价标准不完善以及算法偏见等问题，求职者无法理解其打分逻辑，会产生困惑与不满。尽管求职者觉得这样的面试更像是尴尬的独角戏，甚至恼怒于自己沦为被AI挑选的“商品”，但仍不得不屈服于“AI面试法则”，如眼神坚定地注视AI、避免小动作、注意语音语调等，在漫长的求职之路中不断伪装自己、讨好AI，努力将自我物化成AI面试系统所青睐的“商品”。

用人：绩效考核与监管

在员工绩效考核与监管方面，智能技术同样产生了深刻影响。很多组织利用数智技术收集、记录、分析和评价员工绩效等数据。组织通过采集员工在工作/非工作、线上/线下场景中多维度、多模态数据，实时了解并预测员工工作参与度、工作满意感、离职倾向、任务绩效、反生产行为等情况，形成更丰富、细致、客观的员工评价指标。数智管理一方面对员工的工作进行监管，及时提醒员工工作中可能发生的问题；另一方面可以基于数据结果给员工反馈，激励员工，帮助员工学习与提升。由此可见，在智能技术的支持下，组织对员工的绩效管理更加高效，并且能够将更多时间和资源转移到人才培养上。

但对员工而言，数智技术驱动的绩效考核与监管，会显著加重隐私侵犯感和沟通缺失等消极体验。组织用数智技术进行绩效考核与监管需要收集员工大量信息，甚至在员工不知情的情况下采集员工非工作相关信息，突破公域与私域边界，使员工时刻处于多数人被少数人控制的“圆形监狱”中。例如，脸书（Facebook）曾基于算法判断员工工作参与度，即当电脑超过8分钟不运作，员工就被判定为 “摸鱼”怠工，扣减绩效分数。国内也有企业使用监控软件“神不知鬼不觉”地实时监控员工电脑屏幕、分析员工离职风险。此外，数智技术会忽视员工的情感需求。目前大多数数智绩效管理系统是任务导向的，缺乏共情能力和处理意外事件的“反脆弱性”。如果将绩效管理完全交给数智技术，容易导致绩效管理丧失人性化温度，显著降低员工工作自主性，引发员工钻系统漏洞、反抗系统等不良后果。

育人：培训与开发

员工培训与开发对组织发展至关重要，尤其是当组织进行数智化转型时，员工面临新的专业技能需求，在职培训是留住员工并发展员工的重要环节之一。传统培训模式下，人力资源部门建立人才标准、职业通道，定期开展人才测评盘点，设计相应培训。人们普遍发现，这种培训针对性相对较弱、效果有限，且耗费大量资源。在数智时代，数据挖掘、预测算法、AI职业教练等数智工具能够帮助组织了解员工技能提升需求，助力员工成长，防止不必要的人才流失。首先，数智工具能够实时、全面地采集员工数据并进行分析，刻画员工个体特征、个人技能以及员工之间关系情况，形成人才画像以及人才盘点，提出培训建议，从而有针对性地进行人力资源开发。其次，数智工具使培训更加高效，如IBM开发的智能化学习平台，能根据员工个性化需求自动推送学习内容，还能回答员工关于福利与政策的问题。最后，数智工具还能凭借游戏化方式，增加培训趣味性，如设置虚拟游戏和竞赛，激发员工士气，使员工学习体验更加丰富多样。

尽管秉持着以人为本和个性化原则，数智管理下的培训与开发却并不都是完美的。从数据出发制定的培训方案往往将员工行为简化成由刺激和反应组成的数据集合，忽略了行为链条上更加内隐的情绪过程。同时，由于数智系统从输入到输出的过程并不透明，员工会对培训系统的内在运行逻辑感到困惑，无法结合培训对工作行为进行更深刻的反思与总结。此外，数智技术使得员工在培训过程中缺少与导师和同伴的真实互动，因而难以与组织和团队建立稳固情感联系，难以获取更丰富的他人反馈，员工归属需求和自我实现需求难以得到充分满足。

留人：员工与组织关系

数智技术颠覆了员工与组织的关系，尤其体现在对传统组织边界甚至概念的改变。即时通信技术与数字平台推动了远程办公和灵活用工等新模式的快速兴起，劳动关系也随之发生深刻变化。

在后疫情时代，得益于数智技术的保障，部分组织沿用疫情期间居家办公或混合办公模式，或者探索新的办公方式，让员工的工作安排更加灵活。但新兴办公方式也会带来很多压力。有研究者发现，疫情期间与工作相关的压力源包括家庭事务对工作的侵扰、软/硬件设施情况不理想、合作与沟通缺乏效率或效率低下、工作负担过重等。除此之外，远程办公增加了员工行为的不可见性，这会让部分原本就不够信任员工的组织加大对员工居家办公的监控力度。例如，有报道称某企业实行居家办公后，连夜让员工在电脑上安装监控系统，该系统每隔五分钟会抓拍一次人脸，以确保员工居家办公时依然达到每日标准工作时长，这让员工甚至不敢去上厕所，怨声载道。

数智技术赋能下的远程办公和线上工作使员工同时服务于多个组织成为可能，孵化出了新型的雇佣关系。但与此同时，此类“短、平、快”的工作体验导致员工很难与某个特定组织建立长期情感承诺，员工与组织的关系变得松散。与之对应的是，采用短期、松散交易型劳动关系的组织，更多关注工作任务，较少考虑员工发展与成长需求，因而也无法长期留住员工。当组织与员工的关系主要由工作任务驱动时，管理者就会想方设法控制员工劳动过程，压榨员工。例如，困在系统中的外卖骑手和网约车司机不得不在平台分配的订单以及指示的路线下疲于奔命。数智技术的引导、评价和规训使得工作标准不断提高、工作强度不断加大，长此以往会降低员工绩效水平，导致员工出现情绪激化、旷工、离职甚至破坏组织的行为。例如，某外卖平台的骑手由于不满收入政策调整而集体罢工，平台索性从外地调来车辆和骑手。员工选择离职对平台也毫无影响，因为不断有新的员工替代他们，这些离职的员工则可能由于经济压力，在矛盾与挣扎中，重新回到系统中继续当一个不停转动的齿轮。

通过上述梳理我们发现，数智管理在发挥多方面积极作用的同时，也可能影响员工个体情绪产生的过程以及情绪表达的程度，从而导致个体出现负面情绪，并最终积聚成组织内的群体性情绪问题。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。例如，医药销售代表在拜訪客户过程中需要在系统上留痕以证明其外出工作的真实性，包括在拜访目的地定位、拍照和记录拜访主要内容。组织往往会在系统中提前设置最低拜访时长，对于一些快速的拜访工作，系统会提示时间不达标，因此员工需要一直在拜访目的地干等，以符合系统预置的时长要求。本该是充满技巧和成就感的营销活动，逐渐变成一个无聊的等待任务，在系统“3，2，1”的倒数中，销售员工的激情和精力也被逐渐耗尽。对于这些数智技术无法考虑的特殊情况，如果没有向上沟通的渠道和机会，员工会产生更多负面情绪，并逐渐累积演变为与组织的疏离感，甚至产生“敌对”行为。

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。例如，外卖平台将配送时间视作最为重要的指标之一，而不考虑“时间竞赛”会被一些外部环境因素（如极端天气、交通特情）干扰甚至破坏。平台偏向顾客也使骑手处于更加不公平的地位。骑手为了获得每单配送费的即时奖励和避免顾客差评，不断挑战交通规则甚至轻视路人的生命。数智技术的去人性化压抑了员工正常的情绪表达，甚至让员工变成没有情绪的人。按照韩裔德国哲学家韩炳哲的看法，整个社会在“自己鞭策自己”中向绩效社会异化，最终会在过度劳累中陨灭。

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。

例如，在AI面试场景中，求职者讨好AI甚至向AI撒谎屡见不鲜。他们事先从各个渠道搜集如何让AI面试官给自己打高分的“秘籍”，在面试过程中伪装自己的眼神、表情、语音语调。即便对AI面试官感到不适与不满，求职者还是努力刻意地“展现”自己，以求获得理想的面试打分。可以想象，当员工面对不识情感的AI绩效评判官时，会不断猜测、揣摩、试探该系统的偏好，试图讨好系统以及系统背后那双隐蔽的双眼，进行印象管理和情绪劳动，在系统面前做一个好演员，逐渐自我异化成迎合AI的工具人。

又例如，一些客服公司利用数智技术实时捕捉客服人员嘴角上扬角度和与顾客交谈时的语音、语气、语调，并给予及时反馈，希望客服人员都展现出最标准的贴心服务。这种生理层面的控制将员工视为可以调节参数的机器人，给员工造成巨大情绪压力。而当员工甚至连参数或评价指标都不明确时，他们会经历更强烈的情绪反应。当无法理解数智技术的打分逻辑或运行规则时，员工感受到的是系统或组织的傲慢，既会因此愤怒和不满，也会对结果产生无助感，甚至开始质疑自己的能力和价值。

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。来自新加坡国立大学的一项研究发现，在工作中与机器人接触会使员工产生强烈的工作不安全感，并进一步引发员工的工作倦怠和工作场所不文明行为。不仅员工会遭受这种被替代的威胁，领导者也难以幸免。随着数智技术承担越来越多领导者的职能，领导者也可能会在数智管理过程中感到角色模糊和工作不安全感，担忧自己的工作价值和职业发展前景。一些学者认为，在领导力核心职能中，除了深度互动、主动代表和引领变革外，其他一些边缘性或者重复性的职能均有被机器取代的危险。因此，在数智管理过程中，组织上下都有可能在技术的冲击下产生更多不确定性体验。虽然工作不确定性带来的消极情绪在传统的组织管理中也存在，但随着数智技术的不断发展和普及，这一消极体验正在逐渐放大、蔓延。

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。例如，前一阵子某公司在官网上通报对员工在办公区域玩游戏、聊天、听音乐的处罚，背后体现了公司对员工上网流量的监控。这一行为引发了网友的热议，也迫使企业公关部负责人出面向媒体作出解释。网络是员工宣泄情绪的渠道，由于情绪具有传染性且个体倾向于寻求支持自己的观点和价值观，加之一些虚假信息的催化剂作用，网络可能进一步放大个体情绪，并将个人情绪升级成群体情绪，对员工和组织都会产生不可估量的后果。在万博宣伟的一项调研中，50%的员工在社交媒体上发布过有关他们公司的信息、图片和视频，虽然传播正面形象的占大部分，但也有很多员工批评公司和传播负面形象，如吐槽领导者不讲人情、抱怨数智技术让工作更烦琐等。因此，数智技术带来的情绪问题可能会被网络放大、传染、激化，从而加剧员工和组织间情绪的对立与割裂，也给组织带来更大的管理压力。

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務交由人工智能处理，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。又例如，由于数智监控技术的使用，员工的一举一动对组织和领导者而言都是透明的，会被作为日后绩效评价和个人问责的依据。因此，员工在工作场所会变得更加谨言慎行，不能够毫无负担地分享自己的观点，更不会勇敢提出对组织有建设性的建议。他们和同事以及领导者的沟通频率和质量都会下降，彼此之间难以建立深厚的情感关系。

从以上分析我们可以看出，数智化管理时代，组织内情绪问题的产生涉及人（包括员工和领导者）、数智技术和管理制度等多方面因素，每一个因素都会影响员工个体情绪产生的过程及情绪表达的程度。因此，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。同時，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。同時，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。

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，它却常常遭到忽视。谈及员工成长及发展，管理者们总是倾向于强调提升个体记忆能力、思维能力、语言能力的重要性，企图让每个个体都具有像数智技术一样理性且高效的“超能力”。但值得我们反思的是，人类与技术最重要的区别之一恰恰在于人类可以体验、理解并回应情绪情感。因此，当我们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会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。

本文为国家自然科学基金面上项目“算法领导力对个体和团队效能的影响：一个跨层整合动机模型”（编号：72172139）、国家自然科学基金青年项目“外来务工人员个人发展的组织管理研究”（编号：72202207）和浙江省哲学社会科学领军人才培育专项课题“数字化背景下针对老龄雇员的数字歧视应对研究”（编号：23YJRC03ZD-1YB）的阶段性成果。