AI 数字员工进入通讯录后，谁来写岗位说明书？HR、IT 和业务已经开始互相 @ 了

AI数字员工进入通讯录后，HR、IT与业务开始互@追问：岗位说明书究竟由谁来写？这项组织难题比模型能力本身更棘手。
核心内容：
1. 数字员工进入通讯录后，身份与权限逻辑发生变化
2. 岗位说明书的权责归属引起跨部门争议
3. 九格模板的落地实践及组织协同方案

QUOTE

数字员工的名字由通讯录登记，而组织不能甩锅的答案，要靠岗位说明书写明。

公司多出一位新同事，是在周一上午九点十七分查看通讯录时被发现的。

头像：精神程度胜过全公司百分之八十的人。邮箱：有。手机号：空。职位：数字员工。部门：销售运营。姓名：小数同学。

HR 问：“它是否占用编制？”

IT 问：“为什么要让它读取 CRM？”

法务问：“如果它发错客户报价，该告谁？”

业务负责人很淡定：“不用搞这么复杂，提示词已经写好了。”

坐在角落里的 FDE 听到这里，通常会放下咖啡。因为我们知道，提示词是自我介绍，不是岗位说明书。它能告诉 AI 怎么说话，却未必说明它能做什么、不能做什么、什么时候必须停，以及出了问题谁来把它从生产系统里拎出来。

比模型能力更棘手的第一个问题，会在数字员工真正进入组织后浮现：谁负责为它编写岗位说明书？

本文看点

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通讯录带来了哪些改变

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这份 JD 应由谁编写

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九格模板如何落地

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IDENTITY

通讯录并非花名册，而是权限路由表

不少人认为“数字员工进通讯录”只是一种拟人化包装，也就是给机器人取名、设置头像，让大家更愿意与它交流。

包装之外，已有事实更为具体。公开的钉钉案例材料描述过：取得相应职务权限、进入企业通讯录后，数字员工能够参与业务流程与组织协同。微软最新 Agent 365 文档写得更加直接：出现在人员卡片和组织图里的专门 Agent 用户身份，还能拥有Teams 协作能力、OneDrive和独立邮箱。

也就是说，它加入的不是一张集体照，而是一整套身份、权限和审计系统。

如果一个 Agent 只能回答问题，它更接近工具；一旦它能够读取客户资料、修改业务状态、发送邮件、预约会议并调用下游系统，便拥有了“行动半径”。这个半径并非由头像决定，而取决于它获得的身份和权限。

因此，通讯录的真实含义并不是“公司认可它像个人”，而是“公司准许它作为可识别主体进入工作流”。走到这一步，岗位说明书便不能只是 HR 系统中的介绍文字，而要回答四件事：为何有权做、最多做到哪里、做错后怎么办、最终由谁负责。

「数字员工是否有工位并不重要，重要的是它拥有什么权限，以及权限背后是否站着人。」

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DEBATE

全网形成五派争论，而每个部门都各有道理

我翻看了公开讨论、研究资料、产品文档和评论区，大致归纳出五派观点。

第一派：先留出一个格子，让“影子劳动力”显形

赞成 AI 进入组织图的人担忧另一类风险：公司中已有几十个 Agent 在运转，却没人清楚它们为哪些团队工作、耗费多少成本、接触过什么数据，又创造了多少产能。

这些系统既不在人头预算中，也不在外包清单或软件资产表内，最终成为影子劳动力。平日无人管理，直到出事，全公司才第一次发现它原来如此能干。

容量规划、成本核算与责任分配，都以数字劳动力先变得可见为前提；这一派的考虑相当务实。

第二派：格子可以没有，但人类 Owner 必须指定

反对者的理由同样有力：组织图不仅标示“谁坐在哪里”，还是一张人类承诺图。图中的每条关系线都意味着有人能够被表扬、纠正与问责，必要时还能被叫进会议室。

季度绩效不佳不会让 AI 失眠，复盘时它也不会主动说“这次是我考虑不周”。这些事它做不到；它能做的，最多是生成一段诚恳反思，然后照旧按 Token 计费。

公开讨论中的一句话很合我意：组织图里的格子不是 AI 所需，它真正需要的是一个为它负责的人。

第三派：先别争组织图，应该先画“工作图”

还有人认为，真正的问题并非 AI 是否应被塞进旧组织图，而是旧组织图原本就无法呈现工作。

组织图可以说明销售总监下面有三个经理，却无法展示一条线索怎样从市场流入 CRM、谁负责补证据、谁判断优先级、谁发送第一封邮件、哪一步由 Agent 执行，以及哪一步必须让人签字。

任务和决策节点、系统权限、人与 Agent 的交接、最终结果，都应该呈现在一张工作图（Work Chart）上；这比单纯“给 AI 画个框”更有价值。

组织图说明“谁向谁汇报”，工作图说明“工作究竟如何穿过公司”。

第四派：岗位说明书不是宣传文案，而是配置文件

能不能删除数据，才是这一派唯一在意的问题；“智能助手”或“银河运营官”叫什么并不重要。持这种立场的通常是工程、安全和治理团队。

“责任心强、善于沟通”写在人类岗位说明书中，面试官尚可意会；换成数字员工，岗位说明书就得落实为可执行条件。哪些表可读、哪些字段可写、能否对外发送、单次处理上限、证据冲突时交给谁、何种情况立即停止，都必须明确。

更直白地说，编写数字员工 JD 不是写一篇介绍文章，而是在制定一份可以执行、审计与回滚的合同。

第五派：先别讨论晋升，先说明怎样开除它

这也是我最欣赏的一派。

没有晋升机会不会让数字员工跳槽，模型升级、知识过期、权限漂移或负责人离职，却会让它慢慢成为无人敢动的遗留系统。完整生命周期因此受到KPMG、NIST 与身份治理领域公开框架的共同强调，涵盖安全退役、监控、变更、评测、训练及入职。

撤权、停用、封存日志和通知下游，这些退役流程若全都缺失，只有“上线”按钮的 Agent 就称不上数字员工；它不过是尚处幼年阶段的遗留系统。

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EVIDENCE

最反常识的研究：称它为“员工”，反而让人类减少检查

如果故事到此结束，结论似乎是：立即给 AI 一个身份，并尽快纳入组织管理。

这股热情随后迎来一杯很有价值的冷水，来源是Boston University、BCG 等研究者开展的一项随机实验。

研究者调查了 1，261 名 HR 和财务管理者。受访者中，31％ 表示其组织已将 AI 称作“队友或员工”；23％ 表示公司已把 AI 纳入组织图或工作图。随后，管理者被要求审核同一批预设了错误的材料，研究者仅改变来源标签：AI 工具、AI 员工或人类员工。

“所有人都会立刻变懒”并非实验结论。更准确地说，在已把 AI 放进组织图的组织中，“AI 员工”框架带来了明显影响。相较“AI 工具”，管理者发现的错误减少 18％，审核表现下降 16％；责任分配也发生变化，约 9 个百分点被他们从自身移走，其中约 8 个百分点转给了“AI 系统”。

AI 尚未晋升，人类的警惕性却先降级了。

这就像办公室突然来了一位从不请假的同事。人们会下意识觉得：既然它有姓名、职位和月度绩效，就应该知道自己在做什么。然而，AI 能承担任务，却无法承担后果；可以进入通讯录，却不能占据责任主体的位置。

「
组织把无法担责的系统包装成“同事”后，亲切感并非最容易丢失的东西，负责检查它的人才是。」

因此，岗位说明书不该以让数字员工更像人为目标，而应让人类承担的责任更加明确。

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OWNERSHIP

答案是六类角色共同会签，并指定一名业务负责人牵头

结论先摆出来：最终 Owner 和岗位发起人都应是业务负责人，不能让 HR 独自写，也不能由 IT 或供应商代写。业务语言先交给FDE编译为生产规范，HR、IT、安全、法务合规、运营审计再共同会签。

为何必须由业务负责人牵头？因为只有业务能够定义“岗位为何存在”“怎样才算完成”“发生错误的业务代价是什么”。若这三点无法回答，技术团队最终只能写出功能清单。

为何还需要 FDE？业务通常只会说：“帮我筛出高价值线索。”FDE 则要继续追问：哪些证据构成高价值？漏掉一个大客户与多报十个普通客户的代价是否相同？结果写入哪个系统？谁有权推翻？规则变化后由谁更新？

岗位命名、组织关系、协作方式及员工沟通归 HR；身份、最小权限、日志与撤权，则由IT 和安全团队根据任务边界落实。数据、人格、行业规定和对外行为的红线由法务合规把守，持续评测、退役及异常处置交给运营与审计。

最终责任人不能是供应商，尽管模板可以由其提供；模型同样能协助起草岗位说明书，却无权批准自身权限。签下最后一笔的，只能是人。

05

SPECIFICATION

至少填满九格，数字员工 JD 才具备进入生产的条件

“积极主动”常见于人类 JD，更适合放在招聘网站。数字员工 JD 应当写成“缺少两个必要字段时停止执行，并通知销售运营负责人”，因为这样的表述才能保护生产环境。

我会将数字员工岗位说明书划分为九格。

第一格：岗位使命

要明确流程节点、所替角色、交付对象及可验收结果，不能只写“提高效率”。例如：“在销售首次联系前，把原始线索整理为带证据的优先级建议。”

第二格：任务边界

“做什么”与“绝对不做什么”必须同时写清。能够补全信息，不代表能够编造信息；能够建议报价，不等于能够承诺报价；能够标记重复线索，也不意味着能够删除线索。

负面职责清单，往往才是整份岗位说明书价值最高的栏目。

第三格：输入与证据

应列明获准使用的数据源、版本、时效、质量标准及引用方式。任何结论都必须可以追溯到证据；证据发生冲突时，不能靠更加自信的语气掩盖矛盾。

第四格：工具与权限

“可访问 CRM”过于笼统，应把权限划成“删除、批准、写入、草拟、读”五级。以最小权限为默认设置，敏感权限依场景及时间发放；只读足够时，管理员权限就不该顺手授予。

第五格：决策权

要分别明确它可以自主执行、只能提供建议以及必须由人批准的事项。尤其需要区分生成答案、改变业务状态和对外作出承诺，因为这三类行为的风险完全不同。

第六格：停止与升级条件

哪些情况下必须停止输出？数据缺失、证据冲突、置信不足、金额超限、客户投诉、系统异常和规则版本不明，都可设为停止条件。同时还要写明升级对象、响应时限以及无人响应时的降级方式。

第七格：绩效指标

处理量和响应速度只是部分指标，不能单独评价。还须同时衡量返工时间、单次有效任务成本、异常升级质量、高风险漏判率、人工推翻率、完整性、准确性及业务结果。

绩效面谈它不用参加，可误删一条生产数据后，参加复盘的会是很多人；工资它也不领，但 Token 账单总会准时送到财务。

第八格：人类责任人

业务 Owner、技术 Owner、高风险动作审批人，都必须与岗位绑定。更重要的是，具体复核者须能从每一类可执行动作中追溯出来。

“大家共同负责”听上去很团结，换成生产语言，往往意味着周五下午五点无人负责。

第九格：变更与退役

记录模型、提示词、知识库、工具和权限的版本；规定谁能变更、怎样回归测试、如何灰度、怎样回滚。退役时要撤销身份和权限、停止调度、封存日志、通知下游，并保留必要的审计证据。

数字员工不必享有年假，却必须具备离职流程。

06

EXAMPLE

以销售线索初筛数字员工为例，岗位说明书该如何编写

以一名待上线的“销售线索初筛数字员工”为例，迷你版 JD 至少要写到下面这样，才算还能用。

岗位目标： 依据客户画像、公开信息与历史规则，在销售首次联系前生成附带证据的优先级建议，从而减少无效核查时间。

允许做： 先补全公开信息，再读取历史互动、公司基本信息及获客来源，据此生成评分理由和下一步建议，提供给销售。

禁止做： 未经批准的数据源不使用，推断不写成事实，消息不自动发给客户，合同与报价不更改，线索不删除。

权限： 对外发送权限设为零，客户主数据不可修改；“AI 建议”专用字段允许写入，CRM 则保持只读。

停止条件： 单次批量异常升高、评分规则版本缺失、涉及敏感个人信息、来源彼此冲突、公司主体无法确认。

绩效： 异常升级命中率、平均处理时长、单条有效建议成本、证据完整率、销售推翻率、高价值线索漏判率。

责任人： 业务结果由销售运营负责人承担；规则与数据由数据产品负责人负责；权限由安全负责人审批；评测和回滚机制由FDE 维护。

退役： 先冻结写入并撤销 Agent 身份，同时保存审计日志、通知 CRM 下游流程；待确认没有残留任务，再执行下线。

可以看到，这份说明书并未出现“性格开朗、抗压能力强”，却清晰告诉组织：数字员工可以执行工作，但不能许愿；可以为线索加标签，却不能代表公司向客户作出保证。

07

FDE VIEW

把岗位说明书变成生产系统，才是 FDE 真正的工作

站在 FDE 的角度，写完九格还没有结束，纸面职责还需进一步转化成四条可运行的链。

证据链：明确每项结论的来源、是否过期，以及能否追溯回原文。

执行链： 明确任务怎样拆分、调用哪些工具、何时停止以及如何重试。

流程链： 说明由谁触发、结果写回何处，以及下一步交给人还是系统。

责任链：说明谁来授权、复核和维护，发生问题后谁接管，以及如何回滚。

在这件事上，FDE 更接近岗位说明书的编译器：将“帮我提高效率”拆译为回滚、异常、评测、权限、数据和任务，并推动这些定义落入系统，而非停留在会议纪要。我们不充当数字员工的“人力资源部”，最终责任也仍由业务承担。

正式上线之前，我建议管理者只追问三个问题。

数字员工犯错时，必须由哪一个具体的人作出解释？

哪些动作是它永远不得执行的？

谁能在十分钟内将它停止并撤销权限？

先回答完三个问题再发工牌，其中任何一个无人作答，都不该急着推进。

∞

THE END

结语：劳动合同可以不签，数字员工的责任合同不能缺席

从“员工主动使用的工具”转为“组织主动分配任务的工作单元”，正是 AI 正在发生的变化。数字员工出现在通讯录里，释放的就是这个有意思的信号。

不过，姓名、头像、邮箱及组织关系只能解决“怎样找到它”。岗位说明书必须处理更困难的问题：为何执行、边界在哪里、何时停止以及最终谁负责。

所以答案不是从 HR、IT、业务、FDE 之中挑选其一，来负责“谁来写岗位说明书”。

由于结果归属业务，业务负责人必须牵头；由于模糊职责需要转化为可执行系统，FDE 必须参与；身份、权限、数据与责任缺一不可，因此 HR、IT、安全、法务和审计都必须会签。

最后要看清的应是人类责任人的名字，而不只是 Agent 的名字。

通讯录能够为数字员工安排体面的入职仪式，而岗位说明书必须保证：一旦发生问题，它不会变成全公司最方便的背锅对象。

参考资料

《Microsoft Entra 如何支持 Agent 365》《Agent 365 Identity》：Microsoft Learn

Emma Wiles 等：《Putting AI on the Org Chart：Evidence on Oversight and Accountability》

MIT Initiative on the Digital Economy：《Adding AI to the Org Chart？Do It with Intention》

NIST：《AI Risk Management Framework Core》

KPMG：《Agents of Change：New Organizational Roles in the Age of AI》

《大模型驱动的数字员工 3．0 建设应用白皮书》：中国金融电子化集团等

科技部：《新一代人工智能伦理规范》

《员工数字分身应用须守牢法律边界》：云南人大网、法治日报

我是 AFN。

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