技术正在显著提升组织运转效率，让个人和团队都能“跑得更快”。在此背景下，谁能在更高速度下保持正确方向，成为企业关注的核心问题。
新一代技术工具——包括人工智能（AI）和自动化——正逐步融入日常工作流程，承担起起草、总结、分析和加速执行等任务。部分团队成员已经在利用这些工具压缩基础性工作的耗时，从而将更多精力投入到关系建设、创新活动以及价值创造等环节。
随着AI和自动化的使用日益普及，其本身将不再构成绩效差异的主要来源。研究指出，真正形成差异的，将是团队和个人如何以判断力、清晰度和责任感来使用这些技术，而这与领导力密切相关。
调研显示：高绩效团队更广泛使用AI
德勤基于对1394名美国职场专业人士的外部调研，对高绩效团队特征进行了分析。受访者被要求回顾自己曾参与过的、能够持续达到或超出预期的团队。
调研结果显示，被认定为高绩效的团队在日常工作中使用AI的比例更高，为78%，而其他团队为54%。这类团队更倾向于报告在效率、问题解决和协作等方面取得更强成果。
不过，技术专长并非唯一关键。调研同样显示，在AI时代，高绩效呈现出“以人为主导、以AI驱动”的特征：
- 高绩效团队成员感受到来自团队领导信任的可能性，是其他团队成员的2.3倍；
- 感受到来自同伴尊重和认可的可能性同样是2.3倍；
- 感受到被团队包容的可能性接近其他团队成员的1.5倍；
- 他们将情绪和社交智能列为团队成功的首要因素之一。
调研指出，AI可以快速生成选项，但无法决定哪些事项最为重要，也无法与他人共同设定高标准，更无法承担结果责任。这些仍然是人类，尤其是领导者的职责——保持与团队足够接近，提供方向、强化判断，而不仅仅是追求速度。
投资失衡：技术投入远高于人才
在人类能力被认为对释放AI价值至关重要的同时，多数组织的投入重点仍集中在技术本身。根据德勤2026年《技术趋势》报告，约93%的AI相关预算用于技术，仅有7%用于人才。
报告认为，这种投入结构可能决定哪些组织能够将AI投资转化为持续绩效，哪些组织仅停留在“部署更多技术”的层面。这一现象也被视为更广泛模式的体现：企业在技术上加大投入，却相对忽视对发挥技术效用的领导者和团队的建设。
高绩效团队的人类能力特征
德勤研究发现，自我认定为持续实现高绩效的团队，普遍展现出一系列人类能力，包括好奇心、韧性、发散性思维以及情绪和社交智能等。
这些能力本身并不新鲜，但在AI广泛应用的环境下显得尤为关键。它们有助于团队在不确定情境中前行，在压力下作出判断，并在真实业务决策中以负责任的方式应用技术。
研究指出，高绩效团队并非因为“部署了AI”而自然形成，而是源于领导者在日常中做出的、可重复的小决策，长期累积后构成团队的持久能力。围绕这一点，研究总结出领导者当前可采取的五项实践，以在使用AI的同时塑造高绩效文化。
领导者可采取的五项实践
1. 明确界定期望
通过验证和清晰界定“优秀”的标准，设定并践行伦理与诚信要求，让团队成员在使用AI时有明确的行为边界和质量标准。这与领导者对所有工作设定期望、以及团队成员之间相互监督的方式一脉相承。
2. 持续投资于人类能力
在AI持续演进、技术投入不断增加的同时，研究认为，下一阶段的竞争优势更可能来自那些系统性建设人类能力的组织，而不仅仅是技术本身。相关能力包括情绪与社交智能、韧性、好奇心等。
3. 将好奇心嵌入工作流程
在关键会议和评审中轮换“第二视角”角色，指定专人负责提出可能被忽略的问题、挑战既有假设并揭示不同方案间的权衡。该角色不仅需要审视人类决策，也要对工具生成的结论提出质疑。
4. 使用战略性检查机制
调研显示，领导者比团队成员更倾向于认为团队处于高绩效状态。为缩小这一感知差距，研究建议通过持续的短时检查，例如10分钟的例行沟通，聚焦“发生了什么变化”“哪些问题尚不清晰”“需要做出的关键决策”“需要哪些支持”等内容，以加快决策和影响力形成。同时，可借此识别技术带来的瓶颈、返工或潜在风险。
5. 培养持续学习文化
通过常态化的同伴演示、“展示你的工作”式流程演练以及快速的提示/输出反馈，推动知识在团队内部横向流动，扩展技能组合，使AI的采用更加有效和一致。研究还提出，可将“学徒制”从技能层面延伸到“工艺”层面，即团队在技术加速工作时的思考方式、决策方式和交付质量标准。
技术与人类能力发展存在明显差距
在调研中，63%的受访者表示，持久的人类能力将在AI时代变得更加重要。但仅有33%的受访者强烈认同，其所在组织在技术和人类能力上实现了同等发展。
研究认为，这一差距值得管理层关注。随着AI在企业范围内的推广，执行责任也随之扩大。领导者既可以将AI视为一项单纯的技术部署任务，也可以将其视为构建和强化人类能力、以实现并维持高绩效的契机。
在技术不断演进的环境中，如何在提升速度的同时保持方向清晰，正成为组织在AI时代面临的关键课题。
