1.4 数字时代的主体
除了了解人们在认知、沟通社交、生活方式中呈现出的数字化趋势，还可以进一步分析不同类型主体的变化。在当前的数字化环境中，企业需要关注这三类人群：客户、员工、管理者。他们各自的角色、行为方式以及交互关系都产生了巨大的变化。此外，还需要关注到一类新型主体——智能体，有必要深入了解其在数字时代所发挥的作用。
1.4.1 客户
对于数字时代的企业而言，所有活动都应该以客户为中心。满足客户需求以及为客户创造价值是企业的第一要务。然而对于很多企业，客户却是数字时代所面临的首要挑战，原因如下：
数字时代改变了顾客获取信息的方式和能力。以往顾客获取信息的渠道比较单一，包括大众媒体、企业广告和传统社交圈。数字时代，消费者能够从更为广泛的渠道获取大量信息，包括电商网站的用户评论、网络红人、专业人士、在线社群的好友。平均而言，中国网民每天花2个多小时浏览社交媒体。社交媒体开始成为影响消费者购买决策的重要因素。
数字时代改变了顾客之间以及顾客与企业之间的交互方式。以往，企业和大众媒体单向传递产品信息给顾客，而很少主动倾听顾客的意见。如今，企业和大众媒体的影响力在减弱。企业必须要主动去寻求与顾客对话，深入了解顾客需求和偏好。
数字时代改变了顾客的需求偏好和价值认知。顾客的需求趋于个性化，关注产品差异化，期待彰显个人品位，把消费视为一种生活方式。相对于产品和服务而言，顾客开始重视体验。同时，消费者的需求正在沿着马斯洛需求层次模型（见图1-5）往上延伸，由物质需求向精神需求拓展，感受、体验类的精神和心理需求持续增加。
图1-5 马斯洛需求层次
数字时代改变了顾客的购买模式和渠道。线上购物逐渐成为重要的购物方式。以银行的零售业务为例，客户不再前往银行的实体分支网点，而是通过手机APP（移动应用）、微信公众号、手机银行等方式获取银行的金融服务。然而随着技术的发展，人们使用金融服务的模式会进一步改变。比如2020年数字人民币北京冬奥试点应用期间，体验者使用数字人民币可穿戴设备钱包——滑雪手套“碰一碰”通过地铁闸机进站。相信不远的将来，人们可能更多会通过可视卡钱包、可穿戴设备、物联网设备或者沉浸式的元宇宙应用实现支付、理财等金融功能。
除了企业官方以及合作伙伴的渠道之外，消费者自身也成为渠道，比如社交电商的兴起。我国社交电商在过去5年高速增长，年增长率达66%。网经社“电数宝”电商大数据库显示，2021年中国社交电商行业交易规模达到25 323.5亿元。
1.4.2 员工
数字技术应用普及的情况下，企业员工会有何变化？西蒙曾有过一段描述：“当企业引入高度自动化机器，尤其是引入机械化信息处理设备，流水线将成为难得一见的生产组织方式，重复性的人工办公流程也会减少。人不再是生产流程中的齿轮或初级控制员，而越来越成为自动化流程的观测人员、维护人员和维修人员，这些自动化流程能够自主运行，而不需要人的直接干预。”这一描述预示着数字时代企业员工的工作内容、工作模式、工作关系等方面会发生重大变化。
1.4.2.1 工作内容
由于网络和自动化、智能化技术的应用，员工的工作不再是直接手工操作，很多任务可以通过技术自动完成。如前文提到的，制造业最早出现了自动化，因此员工的主要工作变成操作或监督机器。服务行业同样如此，有形机器人或自动化智能技术出现在餐馆、酒店、零售门店、银行大堂。而无形的机器人——机器人流程自动化（robotic process automation，RPA）技术已经被广泛用于财税、人力资源管理、客服、合规、信息技术（IT）等职能领域。标准化、重复性、规则化、结构化的任务被自动化，人类员工则主要负责解决非标准化、非结构化的问题。比如当客服机器人无法回答用户的问题时，就需要人工客服来介入。
1.4.2.2 工作模式
员工在哪里工作以及如何工作的方式越来越多样。数字技术引发了远程办公、混合模式、弹性工作、虚拟团队、虚拟组织等新型工作模式的出现，工作模式呈现网络化。员工可以享受到新型工作模式的灵活和便利性，能够在个人生活与工作之间取得更好的平衡，但也可能造成工作与个人生活边界不明，压力倍增。对于企业而言，不仅需要管理好远程或者混合的工作团队，而且需要清晰地认识到这些工作模式的优劣势，并通过为员工提供必要的资源和支持、调整管理方法、优化制度和文化来适应这些改变。
1.4.2.3 工作关系
一方面，随着数字技术的发展和社会分工的细化，越来越多的企业将流程工作拆分成微任务（microtasks），并用自动化、众包、外包等形式完成，有效增强用工灵活性，降低企业用工成本。员工与所在组织的关系也从传统固定的雇佣关系扩展到兼职、劳务派遣、外包、众包、自雇合作等关系，比如亚马逊的Flex司机、新冠疫情期间企业之间的共享员工模式。另一方面，互联网平台为劳动者打造任务明确、量化考核、关系自由的工作平台。工业时代以来形成的传统雇佣模式被打破，劳务关系从“企业-员工”向“平台-个人”转变。强个体的崛起导致个体在组织间流动率迅猛增加，领英的《第一份工作趋势洞察》报告显示，“95后”第一份工作的平均在职时间为7个月，远低于“80后”“90后”群体分别43个月和19个月的在职时间。尽管灵活用工被企业视为应对不确定性的保护伞，但不能忽视可能带来的员工工作安全感降低的问题和潜在风险。
1.4.2.4 员工的需求
数字时代，员工的需求有所转变，从工资薪酬的保障扩展到职业生涯发展、社会认可、归属感、自主性、自我实现和成长等更高层次的需求，对工作意义和工作体验有所追求。员工会评估个人价值是否与组织价值有机融合，而这种判断会极大程度影响他们的工作投入度和对组织的忠诚度。
1.4.3 管理者
管理者方面的变化体现为决策方式、管理者角色以及管理模式的改变。
1.4.3.1 决策方式
管理者的决策逐渐从基于直觉和经验转变为基于数据、人机协同的决策。
前数字时代，人类的判断是商业决策的核心。这种决策模式如图1-6（a）所示。专业人员和管理者依靠理性以及直觉，来制定各种决策，例如广告创意、产品的库存水平、聘用员工、金融投资等。虽然我们期待管理者做出理性选择，但现实的情况是，受制于处理信息的能力和认知偏见（例如刻板印象、框架效应等），管理者通常表现出有限理性（bounded rationality）。尤其是面对不确定性问题时，人更多依赖于与生俱来的基于启发式和直觉的“系统1”，而不是统计和逻辑。直觉决策模式可以避免处理大量信息的高成本，并快速决定。层级越高、经验越丰富的管理者会更依赖直觉，因为决策者的专业知识越丰富，其对自身直觉的确定性越强。
但是决策的准确度与速度往往互为矛盾。因进化而遗传的推理系统使得我们偏离理性客观，从而导致判断和决策出现偏差。特别是当决策问题更为复杂的情况下，我们需要进一步优化决策模式。Gartner的一项调研表明，65%的决策问题比两年前更趋复杂。企业在做决策时，需要考虑更广泛的因素，对决策的影响做出更全面的评估。
由此，企业和管理者开始转向基于数据的决策模式。如图1-6（b）所示，由于数字时代大数据的可得性和可分析性，我们可以通过数字技术汇总大量数据，然后再由人对汇总数据进行分析，并依此做出决策。基于数据决策的好处显而易见：
（1）目标清晰、聚焦；
（2）数据的准确和客观性有助于避免人的偏见和错误假定；
（3）数据的实时性帮助决策者根据情况变化动态制定决策；
（4）数据帮助决策者提前预测某些情况的发生，从而更好应对不确定性。
图1-6 四种决策模型
如图1-6（c）和（d）所示，当人工智能越来越被应用于数据分析和决策支持时，衍生出来两种新的决策模式，单纯使用人工智能的决策以及人机混合的决策。这里表现出的趋势是决策的自动化。
我们已经通过技术的应用实现了很多人类工作内容的自动化。总体而言，人类所从事的工作有50%可以实现自动化，但决策这项工作，尤其是非结构化的决策问题，通常被认为难以被自动化，其自动化潜力值只有18%。但智能技术的出现打破了决策难以自动化的魔咒。算法被用来确定排班和生产时间、分配工作任务、招聘员工、预测员工绩效、设备的预测性维护、产品研发等，从而取代了中层管理者的部分决策职能。有些企业已经使用人工智能技术在不受人干预的情况下独立执行某些决策，例如推荐系统、数字广告、在线反欺诈、动态定价、简历筛选等。即便是高层管理者主导的战略决策，也可以利用智能技术来加以辅助。CEO（首席执行官）有近25%的工作可借助技术实现自动化，例如数据与报告分析、审核报告和拟定分工方案。
尽管有学者认为算法决策优于人的判断，但更多研究者认为应该综合两者的优势，更有学者认为不应该忽视算法决策可能带来的社会问题。因此，我们需要深刻思考如何处理人和机器在决策过程中的分工，即人机混合决策的治理问题。哪些决策可以完全交给AI来执行，哪些决策需要人的参与？在人机混合决策的情况下，决策流程应该怎样设定？这些都是当前管理者需要考虑的新问题。
1.4.3.2 管理者角色
早期信息技术的应用就改变了管理者的角色，甚至导致中层管理者的减少。数字时代的以下因素导致了管理者的角色需要转变：一是决策的分散化，二是算法代替了一部分管理职能，三是传统管理角色的不适配。首先，由于流程的透明化以及数据的可得性，决策沿着传统的指挥链条向一线员工迁移，基层员工开始具有决策能力，也逐渐被赋予更多决策权限。其次，算法管理（algorithmic management）开始替代人类管理，由于人工智能技术的发展，算法代替了管理者的某些职能，比如监督员工的工作并给予反馈和建议。这一情况促使管理者需要进一步思考，在一个网络关系强化、等级弱化的商业时代，管理的真正功能和角色应该是什么。最后，管理者的指挥官和控制者角色由于某些原因不再适应当前企业的业务和发展需求。一方面，当企业因为外部环境变化而需要不断更新和改变业务时，管理者的传统角色反而会阻碍组织的敏捷性。另一方面，当前移动办公、居家办公、混合工作等新型工作模式的出现，也使得传统的管理角色失效。由此企业需要将“企业管理”与传统的“管理者”角色脱钩，重新定义数字时代的管理者角色。
1.4.3.3 管理模式
工业时代，员工被视为生产线和企业运营流程中的“螺丝钉”，管理的重心是监督和控制，减少出错，维持效率。如今，越来越多的企业认识到员工是组织中具有活力和创造力的要素，将员工称为“伙伴”，管理的模式遂转向激励和赋能，释放每个人的活力，强调以员工为中心，注重员工服务和体验，提升员工敬业度和创造力，构建共生价值网络。
1.4.4 新型主体：智能体
数字时代还出现了一类主体，可以称之为“智能体”（intelligent agent）。“人工智能之父”马文·明斯基（Marvin Lee Minsky）于1986年出版的Society of Mind提出了智能体理论。作为一个技术概念，“智能体”被引入计算机和人工智能领域。
1995年Wooldrige等人提出弱定义的智能体应具备以下特征：
（1）自主性。在无人或其他系统的直接干预下可自主操作。
（2）社会性。能够与其他能动体（也可能是人）进行交互。
（3）反应性。能够感知所处的环境，并对环境变化做出反应。
（4）能动性。能够基于目标有所行动。
从某些角度看，智能体在处理复杂问题时与人的行为有些相似之处，但其与人最大的区别在于，智能体技术栖居于网络环境，它们才是数字世界真正意义上的“原住民”，而且在信息处理的能力方面表现得更快、更高效和更准确。数字时代的智能体被广泛应用。比如电子商务网站利用智能体来处理个性化网页、推荐产品、匹配供需、价格调整、客户服务、识别异常交易等任务。
随着智能体技术的发展，这些技术会更多被赋予拟人化特征，比如人的形象、姓名、性别，甚至是性格。由此，我们可以把这些技术视为“数字员工”（digital labor）或虚拟数字人，即能够模仿人类行为、认知甚至情感的机器人或软件。当前越来越多的企业正利用虚拟数字人技术打造“数字员工”，在营销、品牌宣传、客户服务等方面承担作用。比如金融机构推出的数字人员工，在移动终端和大屏等媒介上展现数字拟态形象，能够在产品讲解、业务办理、资讯播报、咨询问答等多个业务场景实现与客户的可视化交互，为客户提供个性化服务。这类智能体使得人与机器之间的交互重新定位于人与“人”（虚拟数字人）这种最为自然的交互形式，从而使得客户体验得到明显改善。
智能体的功能是辅助或支持人的行为和决策，从而为人提供辅助和支持，但也会出现意想不到的问题和风险。比如电子商务的智能推荐可能会限制消费者的选择范围，客服机器人可能会给顾客带来交流不畅的体验，生产流水线的机器人可能会出现故障。这些情况下，人类员工如何介入，是否有安全隐患和风险？
经济学家已经开始探讨利用经济学理论来分析这一类智能体的行为，并将它们命名为“机器经济人（machina economicus）”
，以此区别于传统经济理论关注的“经济人”概念。机器经济人不但能够处理更多信息、做出更优决策，而且能与其他自主性智能体之间更有效地交互。
智能技术被应用于人力资源管理活动，产生了“机器管人”的现象。比如亚马逊用AI技术监督员工工作绩效，并自动生成工作效率相关的警告或解雇通知，而无须主管的参与。很多企业使用智能体技术来监督和管理工作流、业务流程、信息、交易、人员招聘和绩效考核。数字技术部分取代了管理者的角色和作用。当企业越来越青睐算法管理的低成本和高效时，最大的管理挑战就成为如何处理人和智能体之间的关系以及两者的交互。