重新打造企业｜未来的工作是什么样的？
我们目前处于数字化战略框架的第4R“重新打造企业”的C部分：重新锤炼人才技能。已经讨论的内容包括：大数据与人工智能是数字化的核心技能；机器学习及自动化对就业的影响；数字化3.0时代的人才招聘、人才培养、人才挽留、绩效评估以及人才思维。
周一我们聊怎样像磁铁一样吸引人才，周二说“被动招聘”会让你流失人才，昨天从三个角度讨论更高境界地利用人才：从行业之外寻找，与外部人才合作，让人才在内部“流失”。今天是大结局：未来的工作。
即使在今天，仍然有人不用电子邮件、不带智能手机、回避社交媒体。恐惧新技术、对当前状况极其满意的人，有一个词可以形容他们：勒德分子(Luddite)。此词起源于200多年前，1811年3月11日在英国的诺丁汉（一家纺织制造中心）爆发了工业抗议活动，当时经济动荡、粮食短缺、失业率很高，心怀不满的纺织工人捣毁了机器，并在英格兰北部引发了一系列类似的袭击事件。工人们天真地认为，只要破坏机器就能保住工作。政府迅速采取了报复行动，派遣士兵保护工厂，并通过法律将机器销毁列为死罪。
今天的世界完全不同，尤其是在经济方面。但是，越来越明显的情况是，新技术为人们的工作及所工作的组织带来了巨大的不确定性，并且伴随着技术价格越来越低、效率越来越高，人们越来越担心失去工作。公司努力适应过去20年来技术带来的迅猛变化，这种颠覆现象丝毫没有放缓的迹象。相反，未来10年、甚或两年内即将发生的变化，在规模和颠覆性上可能更加严重大和猛烈。
当技术颠覆人类的工作时，可能会分为两个阶：先是增强和强化人类，然后才是完全替代人类。也就是说，在技术完全取代人类工作之前，技术会使许多工作得到强化和改善。
但你不要以为技术在短期内使人类工作更有价值，就不会造成颠覆。技术让专业人员在中期更具价值，因为它使专家从常规任务转到增值任务上。问题在于，在技术完全取代这些角色之前，人类员工是否可以发挥新的增值作用、是否可以承担其他增值角色和工作。
当然，某些工作的可能永远不会被完全取代。例如，放射科医生的某些工作是可以自动化的，但大多数患者更喜欢从人而不是计算机接受癌症诊断。但是，一项工作的某些方面尚未被技术取代，并不意味着它们不能或不会被技术取代。
扩充和替换之间的过渡可能会很快发生。随着人们开始适应由人类监督的自动化，增强阶段可能会更加漫长。但是，一旦人们对有监督的自动化感到满意，便可迅速决定人工监督是否值得付出成本或额外的努力。在互联网繁荣时期，报纸行业曾经发生了类似的状况，当时收入缓慢上升，到2000年断崖式下跌。互联网最初使成熟的新闻公司扩大影响范围、降低生产成本、增加广告收入，在Craigslist等其他竞争对手进入市场、并以低得多的价格掠夺相当大的份额之前，对新闻出版行业感受到的似乎是福音。如今，Craigslist仍然只有大约50名员工，却通过分类广告获得了7亿美元的收入——这曾经是报纸的主要收入来源。
1 技术如何颠覆工作
自动驾驶汽车会对汽车、房地产和保险等诸多行业产生重大影响，从而对行业内的工作产生更大的影响。
但与人工智能的破坏性相比，自动驾驶汽车的颠覆性就相形见拙了。据估计，美国有多达8000万个工作岗位受到AI的影响，包括电话推销员、律师助理、收银员、快餐店厨师以及金融服务行业中的各种职位。
AI特别适合替代基于过往数据进行预测的常规工作或熟练工作。例如，放射科医生花费多年时间研究以正常X射线和异常X射线、CT扫描和其他医学成像之间的区别，每年可赚40~50万美元。人工智能能够在短短几天内对数百万张图像进行训练，其准确性将远远超过人类。
就连总经理的工作也可能会遭到颠覆。企业协作平台Slack正在基于AI进行工作，可以监控员工沟通、自动执行管理任务，从而大大减少面对面会议的需求。
一些新兴技术将进一步破坏工作。比特币可谓区块链最著名的应用，但区块链的潜在影响远远超出了加密货币。作为实现安全公共记录的技术，区块链已准备就绪，可以消除依赖于各方信任的中介工作。例如，它可以用于创建自执行合同，从而消除对托管服务的需求。增材制造、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）都存在类似的情况。
未来10年，自动驾驶汽车、人工智能、区块链、增材制造、AR/VR等任何一项新兴技术，都可能对工作产生重大影响，而多种技术合在一起则预示着未来工作的巨大颠覆。数字化海啸对工作产生的破坏性影响，仅仅只是开始、而不是结束。即使你知道海啸即将到来，但员工和领导通常不曾考虑数字化将如何影响自己的职业生涯。
2 工作的未来还是未来的工作
数字化技术对工作的影响是复杂的，并非完全可以预测。例如，如今的银行柜员职位几乎是ATM引入时的两倍，但他们的工作与以前相比有很大的不同，他们越来越不依赖于数钱和记录，而更多地建立客户关系、提供财务建议。
同样地，放射科医生会用更少的时间识别正常和异常图像，而将更多的时间聚焦分析异常图像。或者，经理可以将更少的时间花在任务监督和项目管理上，而将更多的时间花在指导、培训和发展团队上。
有些专家认为，“这一次，颠覆是与从前不同的。”但是每一次，人们都认为所经历的颠覆与以前不同。回头看看前几代人如何适应所面临的颠覆，或许能够更好地了解和适应已经到来的海啸。
德勤这些趋势称为“未来的工作”，而不是更常用的“工作的未来”。前者要比后者更乐观、更准确。这意味着，将来工作的方式将发生变化，而没有必要质疑工作在未来是否仍然存在。从很多趋势看，现在不需要“全职”工作。如果人们对100年前的生活水准感到满意，那么每年只需工作17周左右。但人们更加努力地工作，并调整自己的技能，以提高生活质量。
人们的技能通常与经济中的工作类型匹配。1910年，最常见的工作是农民或农场工人，与农场有关的工作几乎占美国劳动力的40％；2000年，仅有约2％的美国工人从事农业工作。1910年，约20％的工作者被雇用为专业、文书、管理或服务职位；2000年，约70％的工人被雇用在这些类型中，他们的技能也已转变为适应这些工作。1940年，只有不到5％的工作者拥有学士学位，而今天已有33％以上的人拥有学士学位，这一数字在10年前仅为28％，且这一趋势是由年轻人推动的，他们37％拥有四年制学士学位。随着工作的变化，人们已经适应了他们的技能要求，从而适应工作的需求。
当然，向新工作方式的转变不会一帆风顺，许多人不可避免地无法适应、并被抛在后面。被遗弃的人无论出于何种原因无法适应，经常都会遭受心理影响、社会破坏和滥用毒品。当人们为正在经历的颠覆而苦苦挣扎时，可能也加深了鸦片类药物的流行。
同前几次工业革命一样，工作者和经济体能够调整和适应数字化颠覆的需求与破坏性。当然，过程将是痛苦的。
3 人们最擅长的工作是什么
你无法确切地知道人们将如何适应时代，也不知道大多数工作未来将是什么样子，但是你应该相信，人类智慧是无法替代的。如果说人们从前依靠体力工作了几千年，那么你现在必须动脑筋，因为有一件事是机器无法、不会、永远不会拥有的，那就是一颗心。从不完整的数据中做出决策，是让人类变得更好的方式。计算机其实是无用的，它们只能给你答案。
理论上，计算机无法解决某些类型的问题；在实践中，计算机可以更好地执行人们曾经认为不可能的任务，如面部识别和语言翻译。麻省理工学院正在设计可以近似移情关系的社交机器人。
研究表明，人们对机器人敞开的大门比向人类开放的可能性更大，因为对判断力的恐惧大大减少了。因此，机器人可能能够以人们无法做到的方式来执行工作，还可以使AI从人类无法获得的过往数据中获得新的见解。例如，当AlphaGo通过完全与自己竞争来学习围棋时，它没有使用人类玩家的数据，却能够创建洞察力和策略。
人类真的比计算机更好吗？人类在创造和发现新事物来回应技术发展的机遇时，技术也可能最终发展为接管那些新角色。但是，这种发展将为人类发现更多的工作机会。
4 寻求合适的新机会
自动驾驶汽车肯定会带来各种各样的工作。医生、护士、律师和其他专业人员可能更适合进行家庭上门服务，因为这样能够更有效地利用他们的时间。你或许可以使用自己的厨房，依靠自动驾驶餐车来配送你做的美食。
现在没有设想到的工作，未来未必不会发生。1900年代的农民没有想到数据分析能预测未来的产量。你也不应无视这样的事实：技术最终也有可能发展为接管那些新角色，比如机器人有一天可能会人类医生。但是这些变化不会突然发生，例如区块链成为主流可能要20年甚至更长的时间。即使技术发展得再快，社会和组织的变化通常也不可能一蹴而就。
由于数字化技术的颠覆性，人类天然优于计算机的工作未必总是如此。例如人类善于基于不完整数据做出决策，今天的技术发展或许证明计算机更擅长。计算机可能无法比人类做得更好的任务，是确定在技术发展和颠覆之后创造的机会。人类可能非常适合发现这些差距，调整技能、花费时间来满足这些需求。至少到目前为止，提出正确的问题是人类的独特能力。
5 重塑职业道路
未来的工作对个人有何影响？也许最重要的是，你需要做好准备成为终身学习者。随着技术的不断变化，你需要不断学习新技能，在整个职业生涯中保持成长思维。你需要发展新技能，适应技术进步和人机合作所带来的变化。
这可能意味着，终身职业的概念将成为过去时。技术颠覆的步伐是如此之快，人们在职业生涯之初所做的工作都将很快被淘汰。即使工作仍然存在，技术也会将这些工作重塑到一定程度，使所需技能几乎完全不同。取而代之的是，随着人们的技能在一份工作或部门中被低估，人们转向新职业，重新定位于新的角色或行业。
重塑职业路径可以采用传统的再培训形式，也可以在新环境中应用现有技能。正如组织需要吸收能力来适应创新，持续的学习和成长思维能使个人保持足够的灵活性来发展新技能。
这还意味着，在工作变化中，个人将需要制定自己的职业道路。就像冲浪一样，冲浪者在一定的时间内捕捉海浪使冲浪顺滑完成，然后必须划桨寻找下一个波浪，有些冲浪者选择尽可能远的波浪，而另一些冲浪者则选择在波浪顶峰时抓住下一个波浪。同样地，有些人选择在特定的路径上停留更长的时间，而另一些人会试图更快地转换、从波峰跳到波峰。
无论如何，组织需要帮助和支持员工的不同职业道路，以便确保获取所需的人才。
员工应对数字化颠覆时，可能通过以下五种方法：
- 提升。
当员工希望提升自我时，就会选择发展技能，让自己在数字化颠覆的业务中更具价值。例如追求高级学位、持续发展技能。公司可以制定战略人才开发计划来支持员工。 - 放开。
员工在不容易被技术颠覆的领域发挥优势，像情商或隐性知识。例如发展创造力或技巧。可以结合硬技能和软技来满足公司的需要。 - 进入。
员工选择进入时，就开始为数字化颠覆的行业开发技能。例如放射科医生变得善于使用和理解计算机诊断程序，以监测诊断和了解何时进行干预。公司需要支持员工努力学习专业领域的新技术。 - 窄化。
员工在数字化颠覆不大可能发生的领域进行深入的专业培训。这是一种利基能力，可能不会引起自动化的足够重视。组织可以很好地识别和支持具有利基能力的员工，因为它们可能成为与竞争对手区分开来的重要来源。 - 领跑。
员工试图引领数字化颠覆的先机，开发代表下一波颠覆浪潮的技术。例如区块链的下一个伟大应用，或开发自动驾驶汽车的组件。公司可通过资助并与新兴生态系统合作来创造领跑能力。
