成功采用新技术是一个情绪问题，阿尔托大学的研究人员表示，五分之四的公司表示他们未能利用其潜力，管理者需要知道如何应对这些技术。

根据最近的研究，AI 有可能增强决策、激发创新并帮助领导者提高员工的生产力。许多大公司都以资金和努力的形式进行了相应的投资。然而，尽管如此，研究表明，他们未能实现预期的好处，多达 80% 的公司报告未能从新技术中受益。

“员工通常无法接受新的 AI 并从中受益，但我们真的不知道为什么，”阿尔托大学的助理教授 Natalia Vuori 说。她说，我们有限的理解部分源于将这些失败作为技术本身的局限性进行研究的趋势，或者从用户对 AI 性能的认知判断的角度进行研究。

Vuori 说：“我们学到的是，成功并不在于技术及其能力，而在于员工对 AI 的不同情绪和行为反应，以及领导者如何管理这些反应。

她的研究团队跟踪了一家拥有 600 名员工的咨询公司一年多，该公司试图开发和实施一种新的人工智能工具。该工具本应收集员工的数字足迹并绘制他们的技能和能力地图，最终构建公司的能力地图。结果本应简化咨询项目的团队选择过程，而整个实验实际上是他们希望为自己客户提供的 AI 软件的试点。

将近两年后，该公司埋葬了这项实验和拟议的产品。那么发生了什么呢？

事实证明，尽管一些员工认为该工具性能良好且非常有价值，但他们对 AI 跟踪他们的日历笔记、内部通信和日常交易并不满意。结果，员工要么完全停止提供信息，要么开始通过向系统提供他们认为有利于他们职业道路的信息来纵系统。这导致 AI 的输出越来越不准确，随着用户开始对其能力失去信心，从而形成了恶性循环。

“领导者无法理解为什么 AI 的使用量会下降。他们采取了很多行动来推广这些工具等，试图解释他们如何使用这些数据，但这并没有帮助，“Vuori 说，他认为这个案例研究反映了人工智能采用和一般技术采用的共同模式。

该团队现在正在收集有关 Microsoft 广泛使用的 Copilot AI 软件使用情况的数据，到目前为止，这些数据也得出了类似的发现。

领导者应该怎么做？

研究人员发现，人们对新技术的反应属于相同的四组。区分认知信任;一个人是否认为该技术表现良好，以及情感信任;他们对系统的感受，这些组是：完全信任、完全不信任、不舒服的信任和盲目信任。

第一组的人在认知和情感层面都很高的信任度，而第二组的人在这两个层面上都得分较低。不舒服的信任意味着高认知信任但低情感信任，反之亦然。

人们在情感上越不信任该工具，他们就越限制、撤回或纵他们的数字足迹，特别值得注意的是，即使他们对这项技术有认知信任，情况也是如此。

这些发现使公司有机会制定更成功的 AI 采用方法。

“AI 采用不仅是一项技术挑战，也是一项领导力挑战。成功取决于理解信任和解决情绪问题，并让员工对使用和试验 AI 感到兴奋，“Vuori 说。“如果没有这种以人为本的方法，以及为满足每个群体的需求而量身定制的策略，即使是最聪明的 AI 也无法发挥其潜力。