人工智能如何帮助高管改善沟通
像教练一样领导 是高管帮助员工实现目标和提高绩效的有效方法。成功的领导教练拥有强大的沟通技巧，能够提出好的问题、解决冲突并向直接下属提供有意义的反馈。然而，并非所有高管都知道如何实践成为有效教练和沟通者所需的技能。
我们曾与众多高管一起培训他们的指导能力，我们知道磨练这些技能的最佳方法之一是让人类培训师观察高管与他人的对话并提供反馈。鉴于大型语言模型 (LLM)与人类进行“对话”的能力不断增强，我们想知道：LLM 驱动的工具能否成为有效的陪练伙伴，以增强高管指导能力？
为了验证我们的理论，我们创建了一个由 GPT-4 提供支持的工具，可以像人类教练一样向高管提供反馈。我们与来自各行各业的 167 名全球高管一起测试了我们的工具。我们发现基于人工智能的指导干预可以成为一种高效、方便且有效的提高基本领导能力的方法。而且几乎每个人都可以使用人工智能工具。
利用人工智能进行更好对话的两种方法——关于进行更好的对话
高管可以通过两种主要方式与这些工具进行互动，以提高他们的沟通和指导技能：寻求建议或寻求评估。
首先，高管们可以将人工智能视为领导力教练，并要求其帮助准备或分析艰难的对话。他们还可以让该工具进行角色扮演，然后探索不同的答案如何引发不同的反应。
举例来说，假设一位高管不确定在与团队成员的一次需要快速反应的情况下是否能跟进。一个有用的第一步是写一个简短的 250 字的情况描述。仅此过程就能创造一个反思的时刻，有助于提供清晰的思路。然后可以将书面文本输入工具中，或者高管可以简单地与工具对话，解释情况，然后提示它充当教练。这可以通过开放式问题来完成，例如“作为教练，您会有什么建议？”或“我如何以有效的方式处理这种情况？”高管还可以使用更具体的问题，例如“在这种情况下，您会推荐哪种沟通方式？”或“我如何以简洁的方式应用支持性沟通方式？”或“我应该如何跟进？”提示越具体，得到有用答案的可能性就越高。
另一种方法是让 AI 工具监听高管与其他人之间的对话。对话结束后，高管可以要求该工具评估他们的沟通风格。同样，问题越具体，结果越好。在提示中包含提供具体示例的请求可以提供有用的（有时甚至令人惊讶的）见解。同样，询问高管的措辞是否合适或要求 AI 工具“评估动态是否富有成效”可以充分利用该工具在整个对话过程中的细粒度关注。如果 AI 工具经过微调以识别特定框架，高管可以要求针对当前情况“选择适当的沟通风格”。
如何利用人工智能成为更好的教练
在我们的实验中，我们使用人工智能来聆听和评估实际对话，因为我们相信这将有助于高管更好地理解和发展自己的指导风格。我们使用了 GPT-4 的一个版本，该版本根据一组预先存在的指导对话进行了微调，我们根据John Heron的指导风格框架进行了分析。Heron 的框架将互动分为六种类型：规定性（提供建议或提出解决方案）、信息性（分享知识或见解）、催化性（鼓励自我发现和解决问题）、宣泄性（探查情绪状态）、支持性（提供情感鼓励）和对抗性（挑战假设或行为）。
我们在各种场合使用了该工具，让高管们互相指导，借鉴他们职业生涯中的真实情况。我们的工具“倾听”这些对话。会议结束后，担任教练的高管向该工具询问他们的指导方法，具体问题如下：
根据 Heron 的框架，我的指导风格是什么样的？
我最常使用哪种风格——并且有效吗？
我作为教练的表现如何？
对话中哪些部分进展得特别顺利？
从我提问的方式中你看出了什么规律？
我怎样才能提高我的执教技能？
我是否倾向于主导谈话？如果是，那我怎么做到的？
您认为我的执教风格有哪些地方是我没有看到的？
作为参考点并批判性地评估人工智能工具给出的反馈，人类观察员也观看了对话并记录了他们所看到的内容。
意料之中、意料之外和令人惊讶的事情
在对辅导课程进行分析时，该工具准确识别了正确的 Heron 辅导风格。它还针对每种风格在具体情况下的适用性提供了反馈和建议。我们还发现，人工智能生成的反馈和建议与人类观察员的发现一致。
正如一家大型斯堪的纳维亚公司的高管所说：“起初我持怀疑态度，但很快转变了态度，意识到了解如何衡量我们领导力的某些成果非常重要。利用技术可以显著提高我们的领导能力。”另一位来自日本公司的高管表示：“我了解到，人工智能可以做的远不止法学硕士课程中的统计数据。”一家大型摩洛哥企业的高管表示：“使用这个工具非常实用，而且很有吸引力。它提供了一种互动和个性化的方法，几乎就像有一个随时可以提供定制建议的专职教练。”
总体而言，我们实验中的高管发现人工智能生成的评估非常有用，在某些情况下甚至令人惊讶。有一次，一位高管表示他考虑过另一种方法，但最终决定不采用。该工具检测到了这种未表达的选择，并在反馈报告中强调了另一种方法作为替代路径——这是我们没有预料到的。
不出所料，该工具在回答更具体的提示时非常有用。据高管们称，“你能给我举个具体的例子吗？”这个提示产生了最有价值的反馈。
高管如何评价人工智能伴侣的评估
在我们创建的框架内对使用该工具的高管的经验进行排序，可以更好地理解他们的经历。我们将此框架称为 NU，它衡量了该工具的评估对我们的参与者而言有多新颖和多有用。
NU 的第一个维度衡量高管对其辅导风格的看法与工具报告的看法之间的一致程度或差异程度。第二个维度衡量参与者认为该工具生成的反馈有多有用。这创建了一个包含四个象限的矩阵：
1. 验证区：反馈与参与者的期望一致，并强化了他们已经知道的内容。
我们合作过的高管中，约有 30% 处于认可区。处于这一象限反映出一种安慰和确认的状态。在这里，参与者认为反馈反映了他们对教练风格的理解。虽然这令人感到欣慰，但也存在潜在的限制：自满的风险。对于处于这一区域的人来说，挑战在于超越认可，发现可能尚未显现的更微妙的增长机会。
2. 学习区：反馈既令人惊讶又有用，激发了新的见解。
约 55% 的人进入了学习区。这个象限代表了最具活力和变革性的空间。在这里，参与者体验到了挑战他们假设并开辟新发展道路的见解。他们表示，他们发现“结论合适且新颖”。此外，他们还欣赏人工智能工具在整个对话过程中都具有“细致的注意力”，并能捕捉到说话者的语气（提供反馈，例如“问题太激进”）。
对于这个象限中的个人来说，这次经历凸显了人工智能如何发现盲点并刺激有意义的增长。这个象限强调了好奇心和成长心态在领导力中的价值。
3. 刺激区：参与者发现AI工具的见解偏离目标或没有帮助。
另外 10% 的人发现自己处于恼怒区。其中几位参与者报告说，他们错过了更实际的行为指导。这个象限表示一个摩擦点，通常当反馈与自我认知相冲突或缺乏直接相关性时就会出现摩擦点。虽然恼怒会让人不舒服，但它也为我们提供了反思的机会。我们鼓励处于这一区域的参与者提出问题：反馈中什么地方引起了不适？是否有可以解开的真相？你会采取什么方法来改变自己的行为？恼怒虽然具有挑战性，但如果以开放的心态和愿意探索潜在原因的方式来处理，它可能是成长的先兆。
4. 冷漠区：参与者既不感到惊讶，也不认为分析有用。
只有 5% 的参与者处于冷漠区。对于这些人来说，反馈可能过于笼统、过于明显或与他们的目标不一致。如果冷漠导致他们脱离，则可能意味着错失机会。要摆脱这一区域，参与者可能会受益于澄清他们的期望、提出更具体的问题或寻求其他观点以加深所获反馈的相关性。所有这些都为进一步微调工具提供了机会。
不完美，但却是有用的陪练伙伴
虽然人工智能辅导工具提供了有希望的见解，但高管们仍应考虑一些重要问题。
首先，为了传达见解，人工智能工具需要访问对话，这引发了数据安全性和保密性的问题。除非采取强有力的数据保护措施和明确的同意流程，否则这些对话的敏感性可能会阻止参与者充分参与。
其次，人工智能偶尔会产生不准确或误导性的反馈（“幻觉”），这可能会误导发展。领导者必须批判性地评估人工智能产生的见解，并将其与个人观察或同行意见一起考虑，以确认其有效性。出于这个原因，我们建议参与此类互动的高管将他们的提示锚定在特定框架中（例如 Heron 的框架）。这些框架为人工智能“伴侣”生成的评估提供了一个锚点，并使高管能够轻松识别该工具可能产生幻觉的情况。
第三，那些愿意尝试这种工具的人还必须意识到，人工智能很难理解文化差异、情感动态和不言而喻的暗示，而这些在教练环境中往往至关重要。这些背景差距凸显了使用人工智能工具作为人类专业知识的补充而不是替代的必要性。
对于想要成长为领导者的高管来说，关键要点
1. 采用结构化框架并定制您的提示。
为了充分利用基于人工智能的指导，我们建议采用结构化框架，例如 Heron 的指导风格，并提出精确、情境化的问题。当提示明确而具体时，该工具提供的反馈质量会显著提高，例如，“我的提问风格的哪些方面鼓励自我发现？”或“您能否与我分享一种采用‘对抗’风格的方法，以帮助我有效解决绩效不佳的问题？”通过将查询置于清晰的框架中并缩小其关注范围，高管可以获得不仅具有描述性而且可操作的见解，同时降低仅获得肤浅答案的风险。这种结构化方法加深了指导对话，并帮助高管更好地了解他们需要在哪些方面改变沟通模式。
2.采取反思的立场来获取意想不到的见解。
高管应该准备好接受挑战他们自我认知的反馈。通常，最有价值的发现可以在一个人的直觉和工具的观点不同的地方找到。当工具出现不熟悉或不舒服的观察结果时，高管应该抵制将其驳回的冲动。相反，他们应该反思这些意外情况，提出后续问题，并考虑对他们的沟通方式进行实验性改变。意想不到的见解可以催化有意义的发展。有趣的是，许多高管表示，从一个不带个人色彩的人工智能伴侣那里得到这种评估比从一个人类同伴那里得到更容易。这表明人工智能伴侣可以成为“安全空间”，高管可以在其中提出他们不想问同事的问题。
3.将人工智能反馈与人类视角相结合。
人工智能评估通常准确且细节丰富，但这些工具与人类解读相结合时效果最佳。高管与人类教练或同事讨论人工智能伙伴的反馈，加深了理解，并将获得的见解具体化。这种双重反馈循环——人工智能驱动的分析与值得信赖的人类意见相辅相成——创造了一个更加细致入微的成长环境。通过整合机器和人类输入，高管可以加强某些发现的有效性，挑战毫无根据的结论，并将广泛的建议转化为适合文化和情境的行动。
4.不断完善流程，实现持续增长。
通过人工智能指导改善沟通的过程是反复的。早期的课程可能感觉很基础或只是部分相关，参与者处于认可甚至漠不关心的区域。随着时间的推移，随着高管们改进他们的提示、融入新场景并整合先前的学习，人工智能提供的反馈会变得更有意义和个性化。这种迭代方法鼓励领导者长期保持成长心态。他们不应将人工智能工具视为一次性诊断，而应将其视为一种不断发展的资源——如果持续使用，它可以帮助他们适应、实验并掌握强大沟通的微妙艺术。
最后一条建议：如何提示
除了上述要点外，我们的研究还强调了高管利用提示来获得有用见解的三种具体方式。我们将它们作为有用的起点与您分享：
让人工智能工具以完全不同的情感基调（好玩的、有同理心的、自信的）重写你的陈述，看看哪种风格最能引起共鸣。
要求该工具标记过度使用的短语和填充词，并建议快速替换以增强您的信息传递效果。
在一种文化背景下开始对话，然后让工具在另一种文化背景下重新解释它。这有助于发现隐藏的假设并增强全球适应性。
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人工智能工具正在改变领导者改进其指导能力的方式。在领导对话影响组织的世界中，人工智能提供了一种创新的方式来确保这些对话尽可能产生影响。虽然这些工具不能替代人类教练（他们对人际关系、文化背景和同理心有着丰富的理解），但对于愿意尝试和反思的领导者来说，这些工具提供了巨大的学习潜力。