导语：

过去几年我一直关注数字化转型、未来国民职业、工作职业技能结构化改变，过程中阅读了大量海外的同行研究以及我个人的田野调查。希望通过系列文章给小伙伴提个醒，我们一起来探讨和面向未来。

一、群情激奋开展迎接未来，你不可发呆啦

人工智能的时代正在颠覆各行各业工作。随着公司开始认真使用智能技术，许多低头干活的员工猛然发现风险已陷入迷茫困惑中。埃森哲对未来劳动力的调查，超过60％的员工对人工智能对其工作的影响持肯定态度。三分之二的人承认他们必须发展自己的技能才能使用智能机器。

 

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麦肯锡人工智能时代人才问题报告指出，新的技能再培训变得更加重要。到2022年，至少有54%的雇员，需要学会新的技能来提升自己。批判性思维、创新能力、想象力、以及服务导向意识，会变得更加重要。作为领导人，精心构建公司内部的终身学习体系，也将变成企业的重要任务。
在2018年11月15日，德国联邦政府正式发布了其人工智能（AI）战略，口号是“AI Made in Germany”，国家拨出专门资金用以解决“AI时代国民职业技能结构化改变、迁移”
大公司与员工不在同一个层面上。领导层认为，只有大约四分之一的员工为人工智能的采用做好了准备。埃森哲调查报告发现只有3％的企业高层计划大幅增加培训预算，以应对人工智能带来的技能挑战。
美国著名管理学家汤姆·彼得斯（Tom Peters）代表作，包括《追求卓越》等。在《向50位顶尖管理大师学领导》（Dear CEO: 50 Personal Lettersfrom the World's Leading Business Thinkers）本书里，汤姆·彼得斯给出了他给企业管理者的几条建议。特别提到核心能力问题。工作的是人、创造成长与利润的也是人，真正重要的是人。对于人工智能将给白领带来的失业风险，汤姆·彼得斯主张，企业领导者要明确企业的道义责任，
“做为领导人，你最大的道义责任就是竭尽所能帮助麾下每一名员工发展未来核心能力，包含‘软性’与‘硬性’能力。这也是最高明的中期至长期的利润最大化策略！”

二、不会被人工智能取代的工作，现在你可去排队！

 

从变化的角度和现实的角度来看如果存在生命的竞争优势的壁垒，

那么观点一：CHM暂时安全的

•创造类(Greativity)     对应右脑优势

•经营管理类(Management)    情商

•服务类(Hospitality)    同理心、共情力

"C"(创造类）指的是写小说、拍电影、发明创造、新产品、科学研究等工作；"M"(经营管理类）指的是管理工厂、商店、项目及经营公司等工作；"H"(服务类）指的是护理人员、保育员、辅导师等工作。

 

未来相对安全的职业，海外共识观点二：

首先是真正的创造力类，例如艺术家，科学家，制定新的商业战略的工作。就目前而言，人类仍然擅长创造力。第二个领域是涉及与人建立复杂关系的职业：例如，护士或要求您与客户建立密切关系的业务角色。第三个领域是高度不可预测的工作。例如，如果你是一名水管工，被召唤到不同地点处理紧急情况。

 

三、能力结构化改变，那些能力更重要？

未来的员工将花更多的时间在人工智能能力欠缺的活动上，比如管理人员、应用专业知识和与他人交流。人所需的技能和能力正在改变，需要更多的社交和情感技能，以及更高级的认知能力，比如逻辑推理和创造力。 需求将转向更高的认知技能。从仅需要基本认知技能的活动转向使用更高认知技能的活动。对创造力，批判性思维，决策制定和复杂信息处理等高级认知技能的需求将突飞猛进。然而，基本认知技能（如基本识字和算术）、基础数据输入和处理技能的工作活动将会减少。 

专家通过美国劳工部的O * Net数据库分析了美国职业要求的100多种能力图谱发现：创造力、解决复杂问题能力、人际关系能力的重要性都急剧上升。除了学习未来工作场景所需要的新技术，员工的新的职业技能中尤其要加强“人机+机器”交互，协同工作的能力。

 

例证

 

银行和保险

金融服务一直处于数字采用的最前沿，金融将深度的采用5G、人工智能、区块链，特别是在预测风险和个性化方面推销产品等方面。随着新科技的采用会计师和简单销售导向业务经纪人员等数量将下降。那些仅使用基本认知技能的事务性劳动力的需求会下降，而技术专家和其他专业人员的数量将增加（线上线下客户互动和管理人）。
零售业智能自动化和人工智能将继续重塑零售商的收入和利润。自助结账机取代收银员，机器人进货架，机器学习改善了对客户需求的预测，传感器有助于库存管理。可预测的体力劳动（例如驾驶，包装和货架库存）的份额将大幅下降。剩下的工作会集中在客户服务，管理和技术部署和维护上。物理和手工技能以及基本数据输入和处理的需求岗位将下降，而对人际交往技能、创造力、同理心的岗位需求将会增长。先进的IT技能和编程以及复杂的信息处理技能也将使激增。

 

在新技术采用和AI员工技能投资方面，公司和员工如何找到共同点？首先，负责人领导层应该寻求明确能力差距并确定他们的员工需要哪些技能。领导层需要采取一种方法来提升人类与人工智能合作的技能。人工智能的新闻都集中在：自动化对工作意味着什么。虽然这些预测通常具有完全破坏性的高度积极性，但技术的持续进步已经引起人们的担忧，即人工智能有朝一日可能会使他们的工作过时。

 

每个有脑子的员工应根据人工智能新环境要求调整自己的技能。只有当公司和员工在新的工作场景达成共同愿望时，在组织内才是可行的。关键在：确定新任务和执行这些任务所需的技能。然后将公司现有的内部能力映射到新角色，并确定培训和新技能的必要性。
富国银行(Wells Fargo)基于对未来情景的理解，构想员工的职业技能和工作状态。在引入数字银行服务后，柜台出纳员的需求开始下降，将现场柜员和客户经理的任务结合起来，创造新角色。富国银行不仅仅在金融科技上花费大量的投入，富国银行还积极的重金建设客户经理，使用金融科技拓展客户维护客户的职业技能。富国银行积极的带领客户经理从传统的物理空间下的金融产品的市场销售及客服功能转向在网络空间里的新金融服务核心能力。中国金融业的困境落到实处时，千万金融从业者新能力的混乱，焦虑和再塑的过程

 

 

三、能力结构化转变，很痛苦！如何应对？

 

即使新科技创造了足够的新工作来抵消因技术而流离失所的，但是这种范式转变也会给个人带来许多痛苦。历史上，在工业革命期间，即使生产率提高，平均实际工资也停滞了数十年，工资增长才赶上并超过了生产率增长。过渡期对于被冲击个体来说是非常困难的。
为工人提供保障性收入和职业过渡期支持。收入支持和其他形式的过渡性支援来帮助失业工人找到有收入的工作是非常必要的。除了再培训，一系列的政策也可以帮助，包括失业保险、公共支援，以及在工作之间追踪的便携福利。这其中可能需要更长期的政策来补充工作收入，以支持总需求并确保社会公平。更全面的最低工资政策、普遍的基本收入，或与生产率增长挂钩的工资增长都是可能的解决办法。

 

 

人工智能时代，公司现在专注对已有人员进行再培训

根据麦肯锡最近的一项调查显示，高管们越来越多地将重新培训投资和“提升”现有员工作为紧急业务优先事项。66％的人认为“解决与自动化/数字化相关的潜在技能差距”至少是“十大优先事项”。近30％的人将其列入前五名。这种紧迫感背后的驱动力是企业数字化转型的加速步伐。

麦肯锡调查的约80％的美国和欧洲首席执行官表示，确保他们的公司拥有合适的技能组合，以便在人工智能和自动化时代茁壮成长。重新部署可以帮助公司发挥工人的优势，但技能差距将不可避免地存在。因此，在人工智能时代，公司应该加倍重新培训他们所拥有的人，重点是终身学习和适应性。
重新学习技能（教新员工或定性不同的技能）和提高技能（提高现有的技能水平）已经成为热门话题。实施路径分为：为公司量身定制的内部培训资源和计划，或与教育机构合作，为员工提供外部学习机会。终身学习可以在任何阶段打开新职业的大门。埃森哲一直在使用未来人才平台，在全球范围内培训超过165,000名最新数字技术人员。通过公司内部的新兴技术专家及其合作伙伴策划的3500多个学习课程，以培养数字、云、安全和人工智能等关键领域的技能。
公司未来成功的关键在于提供持续的学习，并在整个组织中灌输终身学习的文化。基本的组织设置将发生变化，转向跨职能和基于团队的工作，并强调敏捷性。与传统的科层制结构不同，传统层次结构主要是为稳定性而设计的，新时代敏捷性组织将既有稳定性，也有动态性。企业将由团队网络组成，以快速学习和快速决策而存在。
人们需要时间来适应和应对新的工作形式，公司必须认识到个人的需求。员工需要自由地追求与他们的工作热情和目的相一致的技能发展，公司应该给予极大补贴培训计划。工作未来的成功意味着对不断变化的适应性，因此终身学习对员工变得至关重要。
Sales force通过学习平台Trailhead帮助员工获得5G,人工智能时代新工作角色所需的技能。员工在Trailhead学会编码，然后从招聘或销售转变为工程角色。通过鼓励和激发员工更为有效的在组织内部分享新的职业技能.
Salesforce通过让最大的员工了解最新的技术技能来推动企业数字化转型。考虑到新的职业技能培训的工作量大、时间紧、财务预算高等问题，在这样情况下，采用数字化虚拟培训可有效解决燃眉之急，辅助传统的线下培训。基于AI的自适应学习系统引导员工完成基于数字化的课程，监控他们的进度、个性化课程指导和提供反馈。
全球的培训机构正在将最好的人工智能和神经科学带入企业学习和技能发展。硅谷的Socos Labs等众多新创公司使用AI算法和科学学习原理提供自适应学习体验。5G时代企业可以使用虚拟现实和增强现实来模拟培训中的实际情况，员工根据他们看到的信息做出决策，然后实时收到反馈，以发展新的核心技能。
职业技能结构化改变的年代，更为有效的方式是抱团学习、社群学习。在Google，通过在工作中来学习新技能。通过内部平台G2G（Googler-to-Googler）自愿学习平台开展，已经超过7000名员工获益。Google通过与创业公司，大学，非政府组织和公共部门的“外部”人才交流来推动即将到来的社会新技能建设。

 

企业经营的思维模型，亟需再思考

借此机会重新定义工作并重新思考组织设计。 管理人员应评估需要完成的任务，预测哪些任务将转移到机器，然后通过添加新任务或创建管理智能技术所需的完全不同的角色来重新配置员工。例如，工厂工人可以接受培训以操作机器人。AI系统还需要人工帮助来训练和纠正算法并覆盖错误的机器判断。在Stitch Fix， 3,400个造型师使用AI推荐引擎为客户提供个性化的建议。机器提高造型师工作效率，造型师提供准确推荐所需的判断。
使用技术来增强人类技能并重塑运营模式。 那些超越劳动力替代和成本节约的公司将获得更大的回报。自适应机器人可以与工人一起安全地运作，并且可以承担艰难而繁琐的工作。工人对新机器人有更积极的看法，他们认为这是有用的帮手。在工厂之外，公司正在使用AI来减轻员工的日常工作，并为他们提供新的分析工具，以改善客户体验，并发现推动增长的产品、服务和业务模式的新可能性。

政府及社会机构环节，不可或缺

 

面对未来新科技的冲击,我们需要不断构思未来的工作和支撑变化的技能结构化改变。为了达成员工职业技能结构化的改变只通过公司内部运营的方式往往很难解决需要和内外的合作伙伴共同发挥才可以新加坡提供赞助个人学习以满足国民新技能结构化改变的需求。25岁以上的新加坡公民可以到500家培训机构中选择自己想学习的课程，课程花费可以获得税收抵免，已有超过300,000名新加坡人享受到这个政策的福利。在美国，阿斯彭研究所未来工作计划也提出从税收抵扣角度支撑终身学习和新技能培训，这些账户由雇主，雇员和政府共同资助。

 

 

结语

我们相信和想象的未来终将影响到我们接下来的人生，我觉得很有必要针对这个话题深入的思考

也可从这本书里寻找答案