預(yù)測工作的未來是出了名的冒險，因為顛覆性技術(shù)會像蝕刻素描一樣改變畫面。回顧過去的一兩年是很困難的，而預(yù)測10年后會發(fā)生什么也是非常不確定的。但是對于那些著眼于技術(shù)趨勢的人來說，一些廣泛的、共同的主題已經(jīng)開始出現(xiàn)--這可以從人工智能和自動化的影響開始。
咨詢公司麥肯錫的一份題為《技能轉(zhuǎn)移：自動化與勞動力的未來》的研究報告稱:“未來10至15年，隨著人們與越來越智能的機(jī)器互動，以及對自動化和人工智能技術(shù)的采用將改變工作場所。到2030年，對創(chuàng)造力、批判性思維、決策和復(fù)雜信息處理等更高認(rèn)知技能的需求將會得到增長。”
當(dāng)工人和經(jīng)理們絞盡腦汁地想知道自動化對他們的職業(yè)生涯意味著什么時--幾乎所有人都同意數(shù)據(jù)處理和輸入等工作將會被機(jī)器淘汰--而預(yù)言家們提出了一種更樂觀的觀點(diǎn)，認(rèn)為人類會將更少的工作轉(zhuǎn)移到可以接管基本工作的機(jī)器上。因為雖然可以通過算法進(jìn)行決策，但還不能與人類的情緒智力、解決問題和創(chuàng)業(yè)精神相匹配。
以下是IT未來學(xué)家對未來10年IT工作演進(jìn)的看法 …
獨(dú)立、特設(shè)團(tuán)隊的崛起
在對IT未來的展望中，研究公司Gartner發(fā)布了幾份關(guān)于到2035年IT將如何演變的報告。它的主要結(jié)論之一是，大多數(shù)工作將由獨(dú)立的、特設(shè)團(tuán)隊完成，用自上而下的方法來滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)。
在其關(guān)于2028年工作場所的報告中，該公司描述了由擁有多種技能的高績效員工組成的自治團(tuán)體。Gartner的分析人士認(rèn)為，這些組織會根據(jù)需要增長或收縮，以應(yīng)對工作量、時間框架和“密集的信息交換和協(xié)調(diào)”方面的變化。雖然這種模塊化的、即時的、可伸縮的工作團(tuán)隊方法是否會像今天的云服務(wù)器工作負(fù)載那樣操作IT工作負(fù)載還有待觀察，但它確實強(qiáng)調(diào)了它正在向跨功能團(tuán)隊轉(zhuǎn)變，將其作為了業(yè)務(wù)成功的公式。
中層管理的衰落
Gartner最引人注目的預(yù)測或許是，未來對算法的依賴將大幅減少中層管理人員的數(shù)量，而剩下的人將承擔(dān)更狹隘的責(zé)任。這一預(yù)測與其對獨(dú)立團(tuán)隊的看法有關(guān)。
Gartner研究部副總裁Helen Poitevin表示:“首先，這將成為在許多工作環(huán)境中提高效率和削減成本的一種方式。“我考慮的是零售行業(yè)的一些領(lǐng)域，物流、供應(yīng)鏈和倉儲的自動化程度已經(jīng)將前線經(jīng)理推到了一個不同的角色。我想說的是，對于高度創(chuàng)造性的部門也是如此，在這些部門中，中層管理人員所扮演的監(jiān)督角色過于嚴(yán)格，阻礙了團(tuán)隊的創(chuàng)造力，以及團(tuán)隊利用跨部門專業(yè)知識的能力。”
對機(jī)器老板的接受
如果覺得基于機(jī)器的管理者的想法有些牽強(qiáng)，那么考慮一下，當(dāng)下數(shù)以百萬計的優(yōu)步(Uber)和Lyft司機(jī)已經(jīng)被算法管理了。2015年，一群在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)研究人機(jī)交互的計算機(jī)科學(xué)家探索了員工在電腦而不是中層管理人員下分配工作、設(shè)定價格和評估績效時的反應(yīng)。
研究人員驚奇地發(fā)現(xiàn)，工人們很容易就接受了從算法中尋找方向的想法，而且他們很快就適應(yīng)了與機(jī)器一起工作，從而使他們的工作更易于管理。例如，司機(jī)會關(guān)掉應(yīng)用程序，讓他們控制自己的工作時間和地點(diǎn)，或者在長途旅行后休息一下。
卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計算機(jī)科學(xué)副教授Laura Dabbish是這項研究的參與者之一。他們無法選擇工作的某些方面，例如設(shè)置特定的取件位置，或者從可用的列表中選擇他們更喜歡的取件請求。“這可能是因為他們擁有的自由彌補(bǔ)了他們?nèi)狈刂频牟蛔悖?rdquo;Dabbish說。“這也可能是因為一些司機(jī)缺乏使用其他系統(tǒng)的經(jīng)驗，比如人類的出租車調(diào)度員。”
隨著司機(jī)們對這款應(yīng)用越來越有經(jīng)驗，他們繼續(xù)調(diào)整了自己的工作策略。“我們認(rèn)為，算法--通常是技術(shù)--將優(yōu)化人類行為，但忽視了人們在面對技術(shù)時調(diào)整和適應(yīng)自己行為的程度，”她說。
在決策和執(zhí)行方面與人工智能的合作
硅谷的投資者和顧問Zorawar Biri Singh表示，未來十年將是一個“共同認(rèn)知時代”，這是由對認(rèn)知技術(shù)的不斷采用、對人類注意力缺乏的持續(xù)關(guān)注以及對獨(dú)立的可信任仲裁者的需要所推動的，而對可信任仲裁者的需求還有待發(fā)展。
他說:“我們正處于下一個階段，本質(zhì)上，人類將與機(jī)器、算法和系統(tǒng)、認(rèn)知系統(tǒng)合作，共享人類認(rèn)知，并訓(xùn)練系統(tǒng)能夠卸載大量的工作。”
Singh寫了他所認(rèn)為的6個演化階段，首先是大型機(jī)，然后是個人電腦和網(wǎng)絡(luò)，接著是網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)器，虛擬化，移動和云，現(xiàn)在是人工智能，機(jī)器人技術(shù)，物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算的混合體--他認(rèn)為下一個階段會進(jìn)一步發(fā)展，可能還需要十年以上。
Forrester最近的一份報告還強(qiáng)調(diào)，未來10年，工作中的人和電腦將融合在一起，而不僅僅是自動化造成的人員流失。
報告稱，“我們完成工作的方式已發(fā)生了重大變化。未來的不同之處在于，那些以幾十年為單位來衡量的變化，現(xiàn)在將以年和月為單位來衡量。工作將取決于人與機(jī)器之間的共生關(guān)系。這不是一個由人來領(lǐng)導(dǎo)、由機(jī)器來完成的結(jié)構(gòu);相反，它將匹配機(jī)器人和人類的領(lǐng)導(dǎo)、決策和執(zhí)行任務(wù)，從而最好地實現(xiàn)預(yù)期的結(jié)果。”
人類仍將提供獨(dú)特的價值
不管電腦是否會抹去大量低認(rèn)知的工作，比如日常數(shù)據(jù)處理和敷衍了事的中層管理職能，對于能夠留給員工的任務(wù)，人們似乎已經(jīng)達(dá)成了廣泛共識。
卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的Dabbish說:“機(jī)器智能還不能完成管理的許多方面。管理層需要有一個情感和關(guān)系方面的內(nèi)容來與你的報告相關(guān)聯(lián)，以激勵他們并處理困難的情況。情商會在與員工交談的時候被需要，以了解他們在做什么，對什么感興趣和興奮，然后為他們的工作提供反饋。技術(shù)在感知人類情感狀態(tài)、理解人類自然語言以及進(jìn)行某種形式的對話方面正變得越來越好，但還仍遠(yuǎn)未能夠完成管理中更具關(guān)聯(lián)性的方面。而且，應(yīng)用程序的獎勵和贊美不如直接的人際互動那么有意義。”
Singh指出，無論機(jī)器的計算能力如何，深度認(rèn)知工作在未來的工作中仍將受到重視。而且，他指出，大多數(shù)組織將沒有足夠的資源和數(shù)據(jù)集來消除中層管理。
“在過去一年半的時間里，我接觸過的每一家大型企業(yè)都有大數(shù)據(jù)科學(xué)項目，以增強(qiáng)自己的機(jī)器學(xué)習(xí)能力，”Singh說。“大型平臺，如谷歌和亞馬遜，F(xiàn)acebook和微軟，能夠訪問大規(guī)模的計算集群和數(shù)據(jù)，已經(jīng)能夠構(gòu)建這個。但是一般的企業(yè)還不會很快地需要處理這種規(guī)模的數(shù)據(jù)。這有點(diǎn)像情節(jié)劇，每個人都在說:‘我最好坐起來，開始審視自己在中層管理崗位上的表現(xiàn)。我應(yīng)該使用算法，對吧?為什么我不用算法呢?’”
Dabbish則指出了一些無法量化或測量的工作要素。她回顧了優(yōu)步和Lyft的例子。在優(yōu)步和Lyft的例子中，電腦可以輕松地管理一個評級系統(tǒng)，但在評估一個人可以如何處理自己的工作時，還有很多需要改進(jìn)的地方。
“這些服務(wù)質(zhì)量的數(shù)字指標(biāo)并沒有描述司機(jī)所擅長的工作要素，也沒有為他們提供有助于他們隨著時間的推移而改進(jìn)的反饋，”Dabbish說。“在我們的研究中，司機(jī)們感到了很大的壓力，要保持他們的評價等級，他們會對一個糟糕的評分有負(fù)面的情緒反應(yīng)，這可能會不成比例地影響他們的總分。”
Citrix CTO Christian Reilly表示:“正如我們過去多次看到的那樣，技術(shù)在增強(qiáng)人類方面非常出色，但并沒有完全取代人類。但這是一種趨勢，我們將繼續(xù)看到價值更低、重復(fù)性更強(qiáng)的任務(wù)被軟件機(jī)器人所取代--并釋放出人力資本，去做如今人工智能做不好的事情--比如深度推理或戰(zhàn)略性思考。工作的概念將繼續(xù)被重新定義為計算資源的可用性、不斷下降的成本和機(jī)器學(xué)習(xí)的商品化的結(jié)合，以推動新的效率。下一代的全球業(yè)務(wù)將由新類型的應(yīng)用程序及其相關(guān)數(shù)據(jù)驅(qū)動，能夠捕捉并識別這些數(shù)據(jù)中的趨勢的組織將獲得市場優(yōu)勢。”
技術(shù)所帶來的壓力
Gartner的另一項預(yù)測是，對技術(shù)的日益依賴將給那些感覺自己與工作始終相連的員工帶來壓力。該公司還表示，推動緊張局勢的因素還將來自于保持領(lǐng)先于最新技術(shù)的持續(xù)驅(qū)動力:“為了提升我們的技能，接受更大的任務(wù)組合，我們將承擔(dān)更多的工作，讓我們感覺自己好像是在全天候地工作。”
Forrester的報告指出，如今的工人已經(jīng)開始擔(dān)心未來的自動化和工作場所的機(jī)器人，以及如何為自己創(chuàng)造一個不會被自動化取代的角色。“正如企業(yè)必須成為學(xué)習(xí)型機(jī)構(gòu)一樣，員工也必須成為學(xué)習(xí)者--學(xué)習(xí)核心技能，適應(yīng)新的工作模式，了解為未來做好準(zhǔn)備和適應(yīng)未來意味著什么。員工們已經(jīng)在努力應(yīng)對變化，不斷需要重新評估和培養(yǎng)新技能，以跟上市場的步伐。”
根據(jù)麥肯錫的報告，“到2030年，美國使用先進(jìn)技術(shù)的時間將增加50%，歐洲將增加41%。我們預(yù)計，對先進(jìn)IT和編程技能的需求增長最快，在2016年至2030年間，這一需求可能會增長90%。擁有這些技能的人將不可避免地成為少數(shù)。然而，每個人都有必要為自動化的新時代發(fā)展基本的數(shù)字化技能。”
那么，我們將如何應(yīng)對這些由技術(shù)驅(qū)動的連接壓力和不斷提升的技能?Gartner的Poitevin建議，我們需要更廣泛地看待新技術(shù)，以評估其影響。
“首先，要注重適應(yīng)性，”Poitevin說。“作為一個物種，人類的適應(yīng)性很強(qiáng)。這種素質(zhì)和學(xué)習(xí)能力是很重要的。其次，在評估技術(shù)的影響時，我們需要使用一個大的視圖鏡頭。我們需要致力于設(shè)計用例和使用技術(shù)的方法來改善我們的生活，而不是給我們的生活帶來危險。例如，在幫助人們方面，塑料并不都是不好的--比如在醫(yī)療保健、殘疾人、獲取食物等方面。但是，我們并沒有充分考慮環(huán)境影響，也沒有為整個塑料產(chǎn)品的生命周期建立足夠的基礎(chǔ)設(shè)施，包括重復(fù)使用性。這是我的看法，自動化不應(yīng)該被我們視為與人類作對的東西。人類應(yīng)該更傾向于通過自動化來尋找新的做事方式。我們作為一個物種已經(jīng)這樣做了幾千年了。”
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