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转眼进入4月,OpenAI的GPT-4、百度的文心一言、微软的Copilot…都已经谈不上是新闻了。 它们,是实实在在的发令枪。枪声落下,真正的效率革命,才刚刚开始。 不知道你有没有感觉,但我的身边很明显,越来越多的创业者、管理人,都已经开始行动起来了。 不是打听,不是转发,不是闲聊,而是行动。开会讨论、注册账号、测试prompt…一边摸索一边调整,在自己的业务里用人工智能提高效率。 有同学问我,面对这种颠覆性的变化,作为管理者,该如何适应和应对?有没有什么变化可以预判,早早准备起来? 《经济学人》的主编丹尼尔·富兰克林,在他的《超级技术》里,曾联合众多科学家、企业家等,对未来的技术变化带来的影响,做出预判和应对建议。 虽然,没人拥有水晶球,没有谁能绝对准确地预测未来,但这些站在科技最前沿、商业最中心的思考者,确实带来了很多已被时间证实的推理,和深刻又接地气的建议。 比如,人工智能会为企业管理带来什么颠覆?未来的企业管理者,需要面对哪些和今天截然不同的挑战?又该如何应对? 书中有些观点,非常有意思。今天,也挑出来分享给你,希望对你有启发。 回忆一下,你目前常见的那些职业发展路径,是不是很多都像金字塔? 经验怎么来呢?学几年、练几年,直到经验越来越足,职位越来越高。 现在,再看一眼这个自下而上,垂直分布的晋升路径吧。 为什么?因为这条晋升路上,多了一位新同事——人工智能。 当这样一位“同事”进入职场,过去的职业晋升路径,会被彻底改变: 为什么?先看看过去这个月,ChatGPT通过的很多考试。 当程序员,它能通过年薪18万美金的Google程序员面试。当律师,它的司法考试成绩,也能超过90%的人类考生。 我们的“学几年,练几年”,在他那儿,可能就是打个响指的事。 所以,这位“新同事”最不缺的,就是很多中层最核心的:经验。 偏偏,它需要的“工资”,还大概率会比一位工作多年的中层员工低得多。 以前,一份肺结节的报告,可能需要一个有5-10年经验的主治医生才能完成读片和诊断。 但现在,一个刚入职一年的医师,也能在人工智能的帮助下完成了。 不过,中层受的冲击大,并不意味着只有中层需要改变。 因为,当中层消失,原来的垂直向上的晋升路线,也断了。 事实上,从初级的专员到高级的管理者,也都会听到一句来自科技的残酷提示音:“路线已为您重新规划”。 初级岗位的人想要晋升,不再能靠熟练或经验,而是必须找到能“跳过中层,一步到顶”的晋升通道。 对于初级员工来说,这个路径意味着,要多跳槽,多历练一些项目,积累更多的资源和眼界。 而对于高级管理者来说,这个路径则意味着,原来的“企业忠诚度”甚至都不那么重要了,必要的时候,甚至还要鼓励员工离开公司,去外面历练,积累多元化的技能和认知。 未来的企业领导者,很可能需要的是一位合格的引路人。帮助员工了解需要掌握哪些方面的技能,并鼓励和指导他们去历练和积累。 但是,注意,还有一群人,会选择跳出这个路径,走一条不一样的路。 事实上,当职业晋升的路变“横”,一个职业发展的选项会变得更为常见: 1,中国互联网络信息中心的《中国互联网络发展状况统计报告》显示,截至2022年6月,我国在线办公软件用户规模达到了4.61亿,占整体网民的43.8%。 2,国家统计局发布的数据显示,截止2021年底,我国的灵活就业人员就已经达到了2亿人。
随着互联网技术的发展,远程的协同效率也在攀升。自由职业,已经越来越有土壤。 在人工智能对企业晋升机制的影响下,那些初级岗位的员工,如果不想“反复横跳”,或者不能“一步升天”,也大可以转而选择自由职业。 以前,企业的做法,更多是一群人一起,坐在同一个办公室做事,管理者管好这群人就好。 以后,玩法可能会变成,不同背景的自由职业者,在一个项目里远程合作,项目结束就分开。下一个项目,再按照需求,重新配置一批合作者。 这种玩法下,企业的管理,还能只关注办公室里的这一群人吗? 自由职业者更自由,更分散,要找到他们,不再能只依赖传统的招聘渠道。 不在一个屋檐下工作,意味着很多过去的管理经验,也可能不再有用。 怎么做才能更好地去激励和驱动千里之外的自由职业者? 但书中,伦敦商学院管理实践学教授琳达·格拉顿,帮未来的管理者们更深刻地审了这道题: 如果你还停留在“雇佣”的思维里,那你的解题思路注定会受限。 未来,有别于“我雇你”,“我们组个联盟吧”会成为公司和员工合作的新趋势。 “雇佣”和“联盟”的区别就在于,后者更长期,更灵活。 作为公司,我不在乎你有没有忠诚度、准不准时打卡,我只在乎你的能力,可不可以帮到我。 作为自由职业者,我也不在乎你有没有给我稳定的晋升路径、完善的技能培训,我只在乎你当下的这个项目和报酬,我感不感兴趣。 以上的这些变革,都是关于公司与外部的自由职业者的合作。 书里提到,未来的企业管理者,可能还会有一个新的KPI: 一个坏消息:技术的变革,可能会让很多原来的工作技能,再也没用了。 举个例子,当人工智能发展得越来越快,很可能会出现这么一种情况: 相信现在很多的基础写作、软件绘图、编程等从业者,已经开始感受到了这种压力。 那,怎么办呢?员工在当前的工作上遇到问题,还需要学习吗? 当然需要。因为技术从开发和迭代,到真正能应用,也需要时间。 在这个时间差里,你要是能快速学会,快速应用,就依然还有价值和优势。 那,用着用着没两年,我学的这个技能,又被人工智能追上了,又能取代我了,怎么办? 这,就是未来企业可能要应对的新局面。企业和员工,都要适应一种新的学习模式:终身学习。 终身学习,或者说企业需要为员工的持续提升打造的培训机制,恰恰可以是一种更轻松的培训制度:模块化。 回想一下以前,一个员工的学习模式,可能是前期的学校教育,和后期的技能培训。 比如,一个计算机专业的大学生,大学读了4年,学了C语言,工作时发现Python又流行了,又买了个课,花2个月学了Python。 这,就是“模块化”的重点所在:不追求大而全,全盘弄懂,而是追求小而美,快速上手。 当工作中出现一个需求时,缺哪一小块,马上学,几周内就上手能用。 这种模块化的好处,就是能在人类能做到的基础上,更务实高效地和 时代赛跑。 一方面,与专业的在线教育、培训机构合作,购买甚至定制精准的模块化培训课程。 这些课程可以根据实际的业务需求来打造,并且拆分成模块。 这类培训,会先和合作企业沟通,了解员工最欠缺的技能,再专门为他们打造可以快速上手,即学即用的培训课程。 另一方面,企业还可以通过弹性工作制,或设置专门的“学习假”,来进一步鼓励员工定期、模块化地完成学习,提升自己的技能。 听起来很卷啊。我们只能这么与人工智能对立,互相追赶吗? 取代工作、威胁人类……关于人工智能对人的“威胁”的讨论,我们已经看到过太多了。 但是,作为带领团队打胜仗的管理者,管理者需要同时看到另一面:人工智能对人的“赋能”。 只有这样,才能更大程度地想到人机合作的各种可能,以及这种合作可以创造出什么新的岗位和新的工作。 比如,最近我们已经聊了太多次,但又觉得聊多少次都不为过的ChatGPT,就是一个很典型的案例。 短短几个月内,从北上广的大公司,到县城的办公室,ChatGPT已经开始成为越来越多人的超级助手。 这确实对很多人的就业带来了冲击。但,这也确实让很多企业的生产效率带来了跃升。并且,是革命性的跃升。 哪些是人工智能可以做得更好的?哪些是人工可以专注的? 在人工智能的帮助下,会创造哪些新工作,带来哪些新可能呢? 作为管理者,需要意识到,未来有4种变化,可能会发生,值得思考,让企业在未来能够适应得更从容: 书中提到的这4点,只是推测。可以作为参考,支持你的思考。 但人工智能,已经真的来了。听懂发令枪的人,已经开跑,得到时代的红利。而只把变革当热点新闻的人,在被迫退场时,甚至不会收到时代的通知。 硅谷著名科技观察家,曾写出《失控》、《必然》的凯文·凯利,曾在他的那本《科技是什么?》里,总结了3种人类面对剧变时的行动:
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