《Technovation》：Managerial decision-making and AI: A taxonomy of AI collaboration orientations and strategic integration
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人工智能協(xié)作中營(yíng)銷決策者的四類人機(jī)協(xié)作取向及影響因素研究，基于472份調(diào)查數(shù)據(jù)構(gòu)建分類體系，揭示AI先鋒、戰(zhàn)略平衡者、實(shí)用采納者與懷疑論者的行為特征及其與組織支持、控制感、透明度等維度的關(guān)聯(lián)性，并證實(shí)組織鼓勵(lì)A(yù)I實(shí)驗(yàn)?zāi)芴嵘芾碚呤袌?chǎng)表現(xiàn)滿意度。
格熱戈日·萊什欽斯基（Grzegorz Leszczyński）|皮奧特·加切克（Piotr Gaczek）|安德烈亞斯·蒙澤爾（Andreas Munzel）
波蘭波茲南經(jīng)濟(jì)與商業(yè)大學(xué)市場(chǎng)營(yíng)銷研究所，波茲南
摘要
人工智能（AI）在提升商業(yè)決策能力方面具有巨大潛力，但管理者對(duì)與AI系統(tǒng)合作的看法和方法存在差異。因此，組織面臨一個(gè)管理挑戰(zhàn)：如何根據(jù)個(gè)體對(duì)AI合作的傾向來最大化人機(jī)協(xié)作的效益，同時(shí)緩解人們對(duì)被取代的擔(dān)憂。本研究基于472名專業(yè)人士的調(diào)查數(shù)據(jù)，開發(fā)了一種關(guān)于營(yíng)銷決策者AI合作傾向的分類體系。分析結(jié)果顯示出四種不同的類型：將AI視為戰(zhàn)略伙伴的先鋒者（AI Trailblazers）；在AI洞察與人類判斷之間尋求平衡的策略家（AI Strategists）；注重效率但保持謹(jǐn)慎的實(shí)用采納者（Pragmatic Adopters）；以及對(duì)控制感和透明度表示擔(dān)憂的懷疑者（AI Skeptics）。這些傾向受到合作偏好、控制感、可解釋性以及組織支持的影響。我們還發(fā)現(xiàn)，在鼓勵(lì)A(yù)I實(shí)驗(yàn)的組織中，管理者對(duì)市場(chǎng)表現(xiàn)的滿意度更高。本研究推動(dòng)了關(guān)于AI信任、人機(jī)協(xié)作和管理技術(shù)采納的研究進(jìn)展。該分類體系為企業(yè)提供了一個(gè)實(shí)用工具，以評(píng)估和支持其在不斷變化的數(shù)字環(huán)境中的AI合作準(zhǔn)備情況，并培養(yǎng)適應(yīng)性領(lǐng)導(dǎo)力。
引言
人工智能（AI）的快速發(fā)展重新引發(fā)了關(guān)于其對(duì)管理工作和決策影響的討論（Choudhary等人，2025年）。一種觀點(diǎn)強(qiáng)調(diào)自動(dòng)化常規(guī)重復(fù)性任務(wù)以及勞動(dòng)力被取代的風(fēng)險(xiǎn)（Tschang和Almirall，2021年；Eng和Liu，2024年），這通常伴隨著對(duì)AI的低信任感和控制感的缺失（Haupt等人，2025年；Tsamados等人，2025年）。生成式AI（GenAI）的出現(xiàn)加劇了這些擔(dān)憂，表明員工工作流程的很大一部分可以被自動(dòng)化（Chui等人，2023年）。相比之下，另一種觀點(diǎn)則強(qiáng)調(diào)AI的增強(qiáng)作用和協(xié)作而非替代（Sauer和Burggr?f，2024年）。管理者越來越多地與AI合作，對(duì)其依賴度提高，并認(rèn)可其價(jià)值（Qin等人，2025年），這與早期關(guān)于生產(chǎn)力和決策質(zhì)量提升的研究結(jié)果一致（例如，Raisch和Krakowski，2021年；Noy和Zhang，2023年；Gaczek等人，2025年）。這種對(duì)比引發(fā)了關(guān)于負(fù)責(zé)任實(shí)施的挑戰(zhàn)——如何在解決管理者對(duì)信任、控制和責(zé)任方面的擔(dān)憂的同時(shí)，獲得合作帶來的好處。
人機(jī)協(xié)作有多種稱謂——人機(jī)協(xié)作（Jarrahi，2018年）、人機(jī)合作伙伴關(guān)系（Haesevoets等人，2021年）、人機(jī)自主團(tuán)隊(duì)合作（O’Neil等人，2022年），甚至“AI管理者”（Dong等人，2024年）——但已經(jīng)形成了一些統(tǒng)一的概念。經(jīng)典模型（例如TAM；Maranguni?和Grani?，2015年）認(rèn)為，客觀量化的AI性能是管理者選擇與AI合作的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素（Przegalińska等人，2025年）。代理理論強(qiáng)調(diào)了AI的自主性、對(duì)其的控制以及在人機(jī)協(xié)作中承擔(dān)責(zé)任的問題（Gaczek等人，2025年）。系統(tǒng)視角表明，人類和技術(shù)要素緊密相連，在解釋結(jié)果時(shí)應(yīng)綜合考慮（Heyder等人，2023年）。基于這些進(jìn)展，近期研究強(qiáng)調(diào)需要理解個(gè)體決策者如何感知、參與和與AI合作（例如，Ameen等人，2025年；Gomez等人，2025年）。諸如對(duì)算法的厭惡/欣賞以及任務(wù)與工具的匹配等反應(yīng)影響了AI的使用（Dietvorst等人，2015年；Logg等人，2019年；Jarrahi，2018年）；然而，我們對(duì)于這些管理者在實(shí)踐中的具體特征及其信念如何轉(zhuǎn)化為不同的合作傾向知之甚少1。這一點(diǎn)很重要，因?yàn)樘囟ǖ膽B(tài)度維度，如對(duì)AI在組織中角色的認(rèn)知、對(duì)AI的控制感、對(duì)AI透明度的感知以及性能，都與采納和持續(xù)使用相關(guān)（Kelly等人，2023年），而且設(shè)計(jì)框架認(rèn)為有效的人機(jī)協(xié)作應(yīng)關(guān)注決策者的態(tài)度2（Koenig，2024年）。
為填補(bǔ)這一空白，我們基于關(guān)注管理者在組織背景下與AI系統(tǒng)決策合作的文獻(xiàn)（Hillebrand等人，2025年）進(jìn)行了研究。我們擴(kuò)展了這一觀點(diǎn)，融入了Hall等人（2008年）關(guān)于整合外部知識(shí)取向的概念，這些取向具有不同的廣度和深度。我們從Hall等人（2008年）那里借鑒了知識(shí)整合邏輯：?jiǎn)我粚W(xué)科取向（偏好使用外部輸入來深化單一知識(shí)領(lǐng)域內(nèi)的工作）、多學(xué)科取向（并行引入多個(gè)知識(shí)領(lǐng)域的觀點(diǎn)而無需完全融合），以及跨/跨學(xué)科取向（積極將多樣化的觀點(diǎn)整合到共享模型、方法和目標(biāo)中，從而產(chǎn)生新的綜合）。在我們的研究中，“外部知識(shí)”指的是AI生成的分析預(yù)測(cè)或建議。然而，由于與AI的合作還受到Hall等人（2008年）框架未涵蓋的系統(tǒng)條件的影響，我們補(bǔ)充了Hillebrand等人（2025年）提出的維度：AI在合作中的角色、對(duì)AI的控制感、預(yù)期的性能結(jié)果以及人機(jī)互動(dòng)。綜上所述，我們將AI合作取向視為一種潛在的、以個(gè)體為中心的類型，整合了多個(gè)維度：Hall的態(tài)度立場(chǎng)以及Hillebrand等人（2025年）提出的維度。這將管理者的想法與其與AI合作的意圖聯(lián)系起來，并明確了決策工作流程中責(zé)任和控制的執(zhí)行點(diǎn)，從而形成了一個(gè)基于實(shí)證的分類體系，將Hall的三層視角擴(kuò)展為連貫、可操作的人機(jī)協(xié)作模式。
我們研究的理由如下：首先，基于AI的系統(tǒng)與傳統(tǒng)企業(yè)系統(tǒng)有顯著差異，需要理解人機(jī)互動(dòng)（Gkinko和Elbanna，2023年）。其次，分類體系通過提供理想的構(gòu)建來表示當(dāng)前局限之外的模式和協(xié)同效應(yīng)（Doty和Glick，1994年），通過分類現(xiàn)有的關(guān)于人機(jī)合作的知識(shí)提供了精確的理解（Jaakkola，2020年）。第三，信息系統(tǒng)管理領(lǐng)域存在空白，需要研究來更好地理解個(gè)體決策者對(duì)AI的認(rèn)知、參與和合作情況（Marikyan等人，2022年）。
本文通過將AI整合視為一種受管理認(rèn)知、行為和組織背景影響的社會(huì)技術(shù)系統(tǒng)適應(yīng)，而非狹義的工具采納問題，推進(jìn)了人機(jī)協(xié)作領(lǐng)域的文獻(xiàn)。通過系統(tǒng)理論視角，我們提出了一種管理AI取向的分類體系，捕捉了決策者在組織系統(tǒng)中定位AI的實(shí)證差異，超越了二元的人機(jī)框架。通過豐富對(duì)透明度、控制和風(fēng)險(xiǎn)信念如何共同影響AI背景下協(xié)作實(shí)踐的解釋，本文為更多關(guān)注AI采納或工作增強(qiáng)/自動(dòng)化的傳統(tǒng)研究提供了解釋力。最后，我們的發(fā)現(xiàn)解釋了如何基于對(duì)人類行為、組織動(dòng)態(tài)和技術(shù)使用的理解來改進(jìn)人機(jī)協(xié)作。
理論背景
人機(jī)協(xié)作指的是人類決策者和AI系統(tǒng)協(xié)調(diào)互補(bǔ)能力的工作——人類的情境判斷和隱性知識(shí)與AI的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)計(jì)算和建議——以實(shí)現(xiàn)單方面無法實(shí)現(xiàn)的結(jié)果（Makarius等人，2020a，Makarius等人，2020b；Jarrahi，2018）。基于系統(tǒng)理論的研究認(rèn)為，人機(jī)協(xié)作是更廣泛知識(shí)系統(tǒng)的一部分（Saviano等人，2023年），或者將AI添加到系統(tǒng)中可能會(huì)
方法論方法
對(duì)公司和決策者進(jìn)行分類的基本前提是它們各不相同，因此理解這些差異因素有助于在不依賴適用于所有商業(yè)實(shí)體的宏大理論的情況下進(jìn)行理論構(gòu)建（McKelvey和Aldrich，1983年）。分類法在組織理論中得到廣泛認(rèn)可，它認(rèn)為將組織分為不同類型是對(duì)將組織視為完全相同或完全獨(dú)特的一種替代方案。
潛在輪廓分析：聚類數(shù)量
確定適當(dāng)?shù)木垲悢?shù)量是分割研究中的一個(gè)已知挑戰(zhàn)（Punj和Stewart，1983年）。為了解決這個(gè)問題，我們采用了基于模型的概率方法，而不是傳統(tǒng)的層次聚類或k-means聚類。潛在輪廓分析（LPA）特別適用于我們相對(duì)較大的樣本（N = 472），因?yàn)樗╥）通過概率而非確定性地將受訪者分配到不同輪廓中，（ii）提供了正式的擬合度
目的和方法論方法
為了深入理解這四種合作類型，除了數(shù)值分?jǐn)?shù)之外，我們還通過對(duì)四個(gè)開放式調(diào)查問題的回答進(jìn)行了主題分析。相同的472名營(yíng)銷專業(yè)人士被要求描述（Q1）他們對(duì)AI的理解，（Q2）AI在營(yíng)銷和銷售中的應(yīng)用領(lǐng)域，（Q3）正在使用的AI技術(shù)類型，以及（Q4）AI如何在不確定性情況下幫助改進(jìn)營(yíng)銷相關(guān)決策。
一般討論
本文從社會(huì)技術(shù)系統(tǒng)的角度擴(kuò)展了對(duì)人機(jī)協(xié)作的理解，將管理認(rèn)知、行為和組織背景視為與AI合作的條件。它提出了一種四種管理AI合作取向的分類體系，超越了二元的人機(jī)框架，解釋了管理者對(duì)AI開放程度的差異。它展示了關(guān)于透明度、控制和風(fēng)險(xiǎn)的信念如何共同影響協(xié)作實(shí)踐。
理論貢獻(xiàn)
我們的研究通過五個(gè)相互關(guān)聯(lián)的貢獻(xiàn)推進(jìn)了人機(jī)協(xié)作理論，這些貢獻(xiàn)基于系統(tǒng)理論視角。首先，我們將重點(diǎn)從技術(shù)采納模型轉(zhuǎn)向以行為為導(dǎo)向、以人為中心的視角。通過將AI整合視為系統(tǒng)適應(yīng)的社會(huì)技術(shù)過程，而不僅僅是工具使用，我們回應(yīng)了考慮新技術(shù)如何需要社會(huì)實(shí)施變革的呼吁（Chowdhury等人，2022年）。
CRediT作者貢獻(xiàn)聲明
格熱戈日·萊什欽斯基（Grzegorz Leszczyński）：概念化、資金獲取、調(diào)查、方法論、監(jiān)督、撰寫——原始草稿。皮奧特·加切克（Piotr Gaczek）：概念化、調(diào)查、方法論、驗(yàn)證、撰寫——原始草稿。安德烈亞斯·蒙澤爾（Andreas Munzel）：概念化、形式分析、項(xiàng)目管理、驗(yàn)證、撰寫——原始草稿。
利益聲明
我們確認(rèn)本手稿代表的是尚未發(fā)表的原創(chuàng)工作，目前也沒有其他期刊正在考慮該手稿的投稿。所有作者均已批準(zhǔn)投稿，并同意期刊的政策和程序。具體來說，我們聲明不存在任何實(shí)際的利益沖突，包括財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)利益，以及可能不恰當(dāng)?shù)赜绊懟蚱械钠渌麄�(gè)人或組織的關(guān)系。
致謝
本研究完全由波蘭國(guó)家科學(xué)中心資助，項(xiàng)目編號(hào)：2022/47/B/HS4/01153。
