引言 2025年政府工作报告首次提出“支持大模型广泛应用”，这标志着人工智能(Artificial Intelligence，AI)的发展已从技术突破全面迈向产业融合与社会嵌入的新时代。人工智能不仅成为数字经济的重要引擎，更发展为推动知识创新与社会治理现代化的核心力量。 随着“人工智能驱动的科学研究”(AI for Science)作为第五科研范式的兴起，管理科学领域正经历从数据驱动到人工智能驱动的范式转型。其核心驱动力在于生成式人工智能所展现的“认知代理”能力，使其能参与问题发现、模型推演与理论共创等关键环节，从而扮演知识生产过程中智能合作者的角色。相较于自然科学领域，生成式人工智能对管理科学的影响不仅体现在效率提升和工具创新层面，更呈现出一定的学科特性。首先，管理科学的理论形成高度依赖研究者对复杂行为、组织实践与制度情境的解释性加工。生成式人工智能具备概念生成与叙事建构能力，能直接介入理论形成的过程。其次，管理科学的研究对象会因技术环境的变化调整行为逻辑。生成式人工智能的深度嵌入正在改变个体、组织与市场的行动机制，使管理科学转向研究人与AI的协同与决策。最后，作为强实践导向的学科，管理科学的目标是解决现实问题。生成式人工智能通过增强生成、模拟与决策支持能力，推动研究由传统的“解释导向”迈向“解决导向”，使管理科学从经验解释的框架走向可设计、可干预、可实施的行动导向科学。 基于此，人工智能正快速上升为全球管理学研究中最具战略意义的前沿方向，其影响不仅体现在方法与工具体系的革新，更在于对管理学既有研究范式的深度冲击与重塑。在此背景下，建立对人工智能介入管理科学研究的系统认识已成为学科发展的紧迫任务。 一、人工智能在管理学领域的研究格局 1.数据来源 本研究以国内外学界公认的权威期刊为文献来源，通过对人工智能相关研究的系统梳理，旨在勾勒人工智能在管理学领域的研究版图、演进脉络与未来方向。在期刊选择上，为确保研究聚焦于管理学领域，排除了金融、经济学与信息系统等非核心领域期刊，最终确定了12本国际期刊与12本国内期刊[1]，共同构成分析样本(具体分布见表1)。在文献检索环节，本研究以“人工智能”“Artificial Intelligence”分别作为中英文关键词进行全文检索。 对Web of Science核心合集中选定的期刊进行检索后，共获得99篇文章，通过逐一核对摘要，最终筛选出67篇与人工智能密切相关的研究。在2019年至2025年的时间跨度内，相关研究的数量呈现出逐年递增的趋势。对中国知网中选定的期刊进行系统检索，共获得433篇相关研究，经逐篇复核摘要后，最终确定183篇以人工智能为核心主题的文献。数据显示自2017年以来，国内管理学领域人工智能研究方向的研究产出稳步增长，且篇均被引次数高达42.75，彰显了快速崛起的学术影响力与关注度。 2.国际期刊中AI研究的前沿图景 (1)人机协同与组织问题解决 国外关于人工智能的研究重点关注人类与AI如何共同工作以解决组织中的问题，尤其是探索性任务。学者们致力于剖析不同的人机协作模式(如自主搜索、序列搜索、交互搜索)如何影响问题解决的效果[2]。研究揭示了自动化与增强化之间的内在悖论，指出过度偏向任何一方都可能带来负面后果，主张组织应采取更广阔的视角以实现互补效应[3]。在医疗诊断领域，研究表明专业人士需要通过与AI结果的“审问式”互动实践，才能实现真正的“投入式增强”[4]。类似地，在审计[5]、销售[6]和培训[7]等领域，研究均验证了人机协同的效能与边界条件。 (2)消费者与市场对AI的感知与反应 市场营销领域的学者深入探究了消费者如何感知和响应AI驱动的产品、服务和建议。研究发现，消费者对AI的接受度存在显著的“情境依赖”特性。例如，存在“机器推荐效应”，即消费者在功利性场景下更偏好AI推荐，而在享乐性场景下更偏好人类推荐[8]。此外，消费者对医疗AI的“抵抗”主要源于对其无法考量个体独特性的担忧[9]。研究还揭示了消费者对AI的拟人化感知如何影响满意度[10]，以及算法失败会被过度泛化的“算法转移”现象[11]。有趣的是，AI素养较低的消费者反而因对AI产生“敬畏感”而表现出更高的接受度[12]。 (3)AI驱动的战略变革与竞争优势 该主题从宏观和组织层面审视AI如何重塑竞争格局、创新模式和组织战略。学者们探讨了企业如何通过“情境化AI”来建立AI驱动的、难以模仿的竞争优势[13]。研究指出，AI的采纳引发了替代与互补的交互动力学，彻底改变了传统竞争优势的来源，要求管理者发展全新的人机协作能力[14]。生成式AI被证明在创造性问题解决中，能够通过与人类的协同产生具有更高战略可行性和价值的解决方案[15]。然而，生成式AI在战略决策评估中可能存在不一致性和偏见，需要通过聚合评估来缓解[16]。同时，管理者下放的决策权可能成为组织从算法中捕获价值的关键制约因素[17]。
(4)组织内部管理与员工影响 该主题关注AI在组织内部实施时，对员工技能、情绪、绩效评估和工作设计产生的深刻影响。研究发现AI的应用并非对所有员工都是福音。高技能员工能更好地利用AI辅助来提升创造力，产生“技能偏见”效应[18]。而高度尽责的员工，因其条理性与AI的自主决策特性重叠，反而可能无法从与智能机器的协作中受益[19]。高绩效员工可能因担心失去相对地位而抵触强大的AI工具[20]。此外，AI绩效反馈同时存在“部署效应”与“披露效应”：一方面能提升反馈质量，另一方面又会因员工抵触心理而削弱其效果[21]。
