岗位说明书该由谁执笔？AI数字员工加入通讯录，把HR、IT、业务都逼得互@找答案；这项组织难题甚至比模型能力更难处理。
核心内容：
1. 通讯录如何改变数字员工的身份与权限逻辑
2. 岗位说明书的权责归属为何引发跨部门争议
3. 九格模板的落地实践及组织协同方案

QUOTE

通讯录为数字员工提供名字，而岗位说明书必须给组织一个无法推卸责任的答案。

公司通讯录新增了一位同事，时间是周一上午九点十七分。

它叫小数同学，隶属销售运营，职位是数字员工；手机号为空，邮箱存在，头像比全公司百分之八十的人更精神。

HR 的问题是：它是否算作编制？

IT 的问题是：它为什么需要读取 CRM？

法务则问：如果它发错客户报价，应该起诉谁？

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。

数字员工真正进入组织后，首先遇到的难题甚至比模型能力更复杂：究竟由谁来给它写岗位说明书？

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 应该由谁写

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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

不少人把数字员工进入通讯录看成拟人化包装，无非是给机器人起名字、设置头像，让大家更愿意与它交流。

比起包装，已经得到确认的事实要具体得多。数字员工能够获得对应职务权限、加入企业通讯录，并参与业务流程和组织协同，这是钉钉公开案例材料曾经描述的情形。微软最新的 Agent 365 文档表达得更加直接：独立邮箱、OneDrive、Teams 协作能力都可以配置给专门的 Agent 用户身份，该身份还可显示于人员卡片和组织图中。

也就是说，它进入的不是一张集体合影，而是身份、权限和审计构成的系统。

如果一个 Agent 只能回答问题，它更接近工具；一旦能够读取客户资料、修改业务状态、发送邮件、安排会议并调用下游系统，它便拥有了行动半径。半径大小不取决于头像，而取决于获得的身份和权限。

因此，通讯录的意义不是公司承认它像人，而是公司允许它作为可识别主体进入工作流。从此，岗位说明书不能只是 HR 系统中的介绍文字，还必须回答四个问题：依据什么行动、边界在哪里、出错如何处理、最终由谁负责。

数字员工有没有工位并不重要，关键是它有没有权限，以及权限背后是否有人负责。

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DEBATE

全网分成五个部门争论，每个部门又都有部分道理

翻阅公开讨论、研究、产品文档和评论区后，我大致归纳出五种意见。

第一派：要看清“影子劳动力”，先给它一个格子

支持 AI 进入组织图的人担心另一类风险：公司里已有几十个 Agent 在运行，却无人清楚它们分别服务哪个团队、消耗多少成本、接触哪些数据，又创造了多少产能。

它们既不属于人头预算，也不在外包清单或软件资产表中，最终变成影子劳动力。平时无人管理，一旦出事，全公司才首次发现它原来如此能干。

这一派非常务实：只有先让数字劳动力可见，才能规划容量、核算成本并分配责任。

第二派：不要给它格子，而要为它指定人类 Owner

反对者同样有充分理由：组织图不仅表示谁坐在哪里，也是人类承诺关系图。图中每一条线都默认有人能够接受表扬、纠正和问责，必要时还可以被叫进会议室。

季度绩效不佳不会让 AI 失眠，复盘会上它也不可能主动承认“这次是我考虑不周”，因为这些都不是它能做到的事。它能做的至多是生成一段措辞诚恳的反思，之后仍按 Token 计费。

公开讨论中有个观点让我很认同：对 AI 负责的人才是它所需要的，而不是组织图中的一个格子。

第三派：先别争论组织图，先把工作图画出来

另一派认为，核心问题并非是否应把 AI 塞进旧组织图，而是旧组织图本来就无法呈现工作。

它能展示销售总监下属有三个经理，却看不出线索如何从市场进入 CRM、谁补充证据、谁判断优先级、谁发送第一封邮件，以及哪一步交给 Agent、哪一步必须由人签字。

把任务、决策节点、系统权限、人与 Agent 的交接以及最终结果画进一张工作图（Work Chart），比单纯“给 AI 画个框”更有价值。

组织图解释谁向谁汇报，工作图则解释一项工作究竟如何穿过公司。

第四派：岗位说明书不是文案，而是配置文件

持这种观点的通常是工程、安全和治理团队。他们不在意数字员工叫智能助手还是银河运营官，只想确认它能否删除数据。

人类岗位说明书中的责任心强、善于沟通，可以让面试官自行理解；数字员工岗位说明书却必须写成可执行条件，包括允许读取哪些表、写入哪些字段、能否向外发送、单次处理上限、证据冲突时交给谁，以及什么情况下立刻停止。

说得直白些，数字员工 JD 不是介绍它的文章，而是一份能够执行、审计和回滚的合同。

第五派：先别讨论晋升，先说明如何开除它

这一派也是我最喜欢的。

拿不到晋升机会并不会促使数字员工跳槽；真正会让它逐步沦为无人敢碰的遗留系统的，是模型升级、知识过期、权限漂移或负责人离职。身份治理领域以及 KPMG、NIST 的公开框架都把生命周期完整性放在重点位置，覆盖入职、训练、评测、变更、监控和安全退役。

撤权、停用、封存日志、通知下游等退役流程若不存在，一个只有“上线”按钮的 Agent 就不算数字员工，而是尚处幼年形态的遗留系统。

03

EVIDENCE

最违背直觉的研究：称它为员工，反而让人类减少检查

如果叙述到此结束，结论似乎应该是立刻给 AI 身份，并把它纳入组织管理。

这股热情却被一项随机实验浇了盆很有价值的冷水，实验研究者来自 Boston University、BCG 等机构。

在 1，261 名接受调查的 HR 与财务管理者中，31％ 表示其组织已称 AI 为“队友或员工”，另有23％ 称公司已经把 AI 纳入组织图或工作图。接下来，同一批带预设错误的材料被交给管理者审核，研究者仅替换其来源标签，分别标为AI 工具、AI 员工或人类员工。

并非“所有人都会立刻变懒”，结果需要更准确地表述：对于已经将 AI 纳入组织图的组织，“AI 员工”框架带来了显著影响。以“AI 工具”为参照，审核表现下降 16％，管理者发现的错误减少 18％；与此同时，他们从自身转移了约 9 个百分点的责任，其中约 8 个百分点被归给“AI 系统”。

AI 尚未获得晋升，人的警惕性却先降级了。

这就像办公室来了一位永不请假的同事。大家会下意识认为，既然它有姓名、职位和月度绩效，就应该清楚自己在做什么。但 AI 能执行任务，却无法承担后果；它可以进入通讯录，却不能占据责任主体的位置。

「
组织若把无法担责的系统塑造成“同事”，丢掉的往往不是亲切感，而是本应检查该系统的人。」

所以，岗位说明书不该以让数字员工更像人为目标，而应让人类责任变得更加明确。

04

OWNERSHIP

答案是六类角色共同会签，并由一名业务负责人牵头

结论可以先明确：HR 不应独自完成数字员工的岗位说明书，IT 或供应商也不能代写。岗位发起人与最终 Owner 都应由业务负责人担任；业务语言先由 FDE 编译成生产规范，再交给 HR、IT、安全、法务合规、运营审计共同会签。

业务负责人必须牵头，是因为只有业务能够定义岗位为何存在、怎样算完成，以及错误会产生什么业务代价。若这三点都无法回答，技术团队最终只能写出功能清单。

之所以需要 FDE，是因为业务通常只会说帮我筛出高价值线索。FDE还要继续追问：哪些证据代表高价值？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？规则改变后由谁更新？

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、日志和撤权，则由 IT 与安全团队依据任务边界完成转换。数据、人格、行业规定及对外行为的红线由法务合规把守，而持续评测、异常处置与退役交给运营和审计。

模板可以由供应商提供，岗位说明书也可以让模型协助起草，但前者不能承担最终责任，后者无权批准自身权限。签下最终名字的必须是人。

05

SPECIFICATION

至少九格，才能构成可投入生产的数字员工 JD

“积极主动”常见于人类 JD，也适合放在招聘网站；数字员工 JD 则应明确写成“缺少两个必要字段时停止执行，并通知销售运营负责人”，只有后者才能挽救生产环境。

我会将数字员工岗位说明书拆解成九格。

第一格：岗位使命

它所替代的角色、所在流程节点、服务对象以及可验收交付结果，都应写清楚，不能只说“提高效率”。例如：“把原始线索转为带证据的优先级建议，完成时间是在销售首次联系前。”

第二格：任务边界

既要写清做什么，也要写明绝对不能做什么。允许补全信息不等于允许编造信息；能够建议报价不等于能够承诺报价；可以标记重复线索不代表可以删除线索。

岗位说明书中价值最高的一栏，常常是负面职责清单。

第三格：输入与证据

要列明允许调用的数据源、版本、时效、质量标准和引用方式。任何结论都必须能够追溯到证据；若证据相互冲突，不得用更自信的语气掩盖冲突。

第四格：工具与权限

权限不能只写成可访问 CRM，而要分为读、草拟、写入、批准、删除五级。默认采用最小权限，敏感权限按场景和时间发放；只读足以完成任务时，不要顺便授予管理员权限。

第五格：决策权

必须界定它可以自主执行、只能提出建议及必须由人批准的事项。尤其要区分生成答案、改变业务状态和对外承诺，因为这三种行为的风险完全不同。

第六格：停止与升级条件

哪些情况必须停止输出？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，都可以设为停止条件。还要明确升级对象、响应时限以及无人响应时的降级方式。

第七格：绩效指标

处理量与响应速度只是观察项的一部分；业务结果、准确性、完整性、人工推翻率、高风险漏判率、异常升级质量、单次有效任务成本、返工时间，也至少要同步纳入评估。

工资不用给数字员工发，财务却会准时收到 Token 账单；绩效面谈它可以缺席，可一旦误删一条生产数据，复盘就会召集许多人。

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；具体复核者还要能够从每一类可执行动作中追溯出来，这一点更为关键。

听上去很团结的“大家共同负责”，一旦译成生产语言，往往就是周五下午五点责任无人认领。

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。

数字员工可以不休年假，但绝不能缺少离职流程。

06

EXAMPLE

以销售线索初筛数字员工为例，岗位说明书应该怎样写

假设准备上线一名销售线索初筛数字员工，一份可以使用的迷你版 JD，大致应包含以下内容。

岗位目标： 减少无效核查时间，需要在销售首次联系发生之前，利用客户画像、公开信息及历史规则，形成有证据支撑的优先级建议。

允许做： 给销售输出下一步建议和评分理由；补全公开信息；读取公司基本信息、历史互动与获客来源。

禁止做： 未经批准的数据源不得使用，推断不得当成事实；向客户自动发送消息、更改合同与报价、删除线索同样不允许。

权限： 对外发送权限为零，客户主数据禁止修改；“AI 建议”专用字段允许写入，但 CRM 的其他访问仅限只读。

停止条件： 单次批量异常升高或评分规则版本缺失；涉及敏感个人信息、不同来源互相冲突，或者公司主体无法确认。

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、销售推翻率以及高价值线索漏判率。

责任人： 评测与回滚机制交由 FDE 维护，权限由安全负责人审批；规则和数据归数据产品负责人，业务结果则由销售运营负责人承担。

退役： 下线前先确认没有残留任务，同时完成 CRM 下游流程通知、审计日志保存、写入冻结及 Agent 身份撤销。

这份说明书中没有性格开朗、抗压能力强，却清楚告诉组织：数字员工可以工作但不能许愿，可以为线索添加标签却不能代替公司向客户作出保证。

07

FDE VIEW

把岗位说明书编译进生产系统，才是 FDE 的实际任务

站在 FDE 角度，完成九格内容仍不是终点，纸面职责还必须转化为四条可运行的链。

证据链：确认每项结论来自哪里、是否已经过期，以及能否追溯到原文。

执行链： 明确任务怎样拆分、调用何种工具、何时停止以及如何重试。

流程链： 明确由谁触发、结果写回何处，以及下一步交给人还是系统。

责任链：说明谁负责授权、复核和维护，出现事故时谁接管，以及怎样回滚。

在这项工作中，FDE 的定位正在于此：既不充当数字员工的“人力资源部”，也不代替业务承担最终责任，而是作为岗位说明书的编译器。任务、数据、权限、评测、异常与回滚，是“帮我提高效率”经过翻译后的结果；我们还要让这些定义真正进入系统，不能只留在会议纪要里。

正式上线之前，我建议管理者只提出三个问题。

数字员工做错事情时，具体由哪一个人作出解释？

有哪些动作是它在任何情况下都不能执行的？

十分钟之内，谁能够让它停止运行并撤销权限？

只要三个问题中有一个无人回答，就不要急着给它发工牌。

∞

THE END

结语：责任合同不可缺，数字员工却可以没有劳动合同

数字员工进入通讯录是个有趣的信号，意味着 AI 正由员工主动使用的工具，转变为组织主动分派任务的工作单元。

不过，姓名、头像、邮箱和组织关系只解决如何找到它的问题；岗位说明书面对的更难：为什么行动、边界在哪里、何时停止以及最终由谁负责。

因此，谁来写岗位说明书并非 HR、IT、业务或 FDE 之间的四选一。

结果归业务，因此必须由业务负责人牵头；模糊职责需要转译为可执行系统，因此 FDE 必须加入；身份、权限、数据和责任缺一不可，因此 HR、IT、安全、法务、审计都必须会签。

最后，人类责任人的姓名一定要比 Agent 的姓名写得更明确。

体面的入职仪式可以由通讯录提供，但岗位说明书必须防止数字员工在问题出现后，变成全公司最方便的背锅侠。

参考资料

《Agent 365 Identity》《Microsoft Entra 如何支持 Agent 365》，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》，法治日报、云南人大网

我是 AFN。

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