GPT-4、文心一言、Copilot横空出世,AI时代的管理思路,要变了...

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。

刚刚过去的3月,真是疯狂。

一颗颗关于人工智能的重磅新闻,扎堆在这个月引爆。

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。

AI人工智能

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。


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晋升的路,变“横”了

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?

专员、经理、总监…

程序员、项目组长、总监…

住院医师、主治医师、主任医师…

越往上,越需要经验。

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。

以后,可能会不一样了。

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:

很多传统的中层,会被人工智能这位“新同事”替代。

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。

这位“新同事”,最擅长的,就是学习。

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。

那,底层和高层员工呢?受的冲击,可能还相对小些。

为什么?举个例子,医院。

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。

而院长,还是那个判断业务,协调资源的院长。

你说,谁会最先被优化?

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。

比如,走一条“横向”的职业发展路径。

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。


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与自由职业者协作

那些去外面历练的员工,不一定会回来。

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:

成为自由职业者。

来看2个数据:

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。

未来,自由职业者,可能会越来越多。

对于很多看到这个趋势的企业管理者来说,这意味着:

企业需要形成一套新的人才观。

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?

传统的招聘流程,得变。

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。

管理者得做足功课:

你的人才需求到底是什么?

能满足这些需求的人才会在哪里?

他们想要的到底是什么?

如何才能准确、高效地找到或者吸引这些外部人才?

传统的人才管理,也得变。

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。

未来的企业管理者,必须追问自己一个问题:

怎么做才能更好地去激励和驱动千里之外的自由职业者?

这题怎么回答?一千个管理者,有一千种办法。

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:

放弃“雇佣”。

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。

什么?不“雇佣”?那公司和员工还能有什么关系?

变成“联盟”。

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。

那,公司与内部员工的合作方式,会有变化吗?

当然。


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更“小”的培训 

书里提到,未来的企业管理者,可能还会有一个新的KPI:

帮助企业内部的员工,形成终身学习的能力。

为什么?书里提到了2个消息。

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:

你刚学会一项技能,没两年,就被人工智能取代了。

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?

答案是:继续学。

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?听起来好像很沉重。

那不妨再看看书里提到的一个好消息:

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。

什么意思?

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。

4年。2个月。这些,都是以前的速度。

未来,这种速度,可能会变成几周,甚至几天。

那怎么学得会呢?

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。

那,这种模块化的培训机制怎么做呢?

未来的企业管理者可以从两个方面入手:

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。

比如,国外有些教育网站,就有开发“纳米学位”。

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。

并且,购买这些课程的成本也不高,有些甚至能免费。

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?


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与人工智能合作

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。

并且,马上配置,马上尝试。

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。

管理者需要适应。在思考中适应。

人工智能,可以怎么用到我的业务里?

员工和人工智能,怎样才能更好地协作?

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?

……

一定要保持思考。

因为,每一次思考,都可能带来更多效率跃升的机会。

因为,效率革命的发令枪,已经打响。


 

最后的话

未来已来。不会回头。

科技的变革,带给未来企业的变化,会是颠覆性的。

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:

1,传统的阶梯型晋升模式,可能会被颠覆。

管理者可以做向导、做教练,鼓励员工获得更多历练。

2,自由职业者,可能越来越多。

要想好,怎么找到他们,激励他们,跟他们协作。

3,模块化的终身学习,会成为必备的能力。

去建立,一个更灵活,更务实的培训制度。

4,人工智能,会是新的“同事”

思考 “赋能”,思考协作,思考新的机会。

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。

整个世界在悄悄地剧变,一定要有所行动。

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:

激烈抗争,迟缓接受,正面拥抱。

不同的行动背后,是不同的命运。

企业的命运、人的命运。

你怎么选?

祝福。

观点 / 琳达·格拉顿   主笔 / 尤安   责编 / 李桑 来源:刘润公众号

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