人工智能：重新定义人才管理

人工智能：重新定义人才管理过去，新技术主要对蓝领和服务性工作产生颠覆性影响。但现在，人工智能将影响企业人才管理的各个层面，从首席执行官到一线经理。最终管理0共享经理们一半以上的工作时间花在协调和控制上，这很可能在未来被人工智能所取代(见图1)。例如调度、资源分配、报告等。将来将由智能机器来完成。根据我们的调查，受访者也意识到即将到来的变化：86%的受访者表示，他们愿意在监控和报告方面获得人工智能的支持。而45%的人表示，如果可能的话，这种工作将完全自动化。事实上，利用人工智能完成月度报告的梦想并不遥远。目前，一些领先的新闻机构和华尔街金融机构已经开始使用人工智能报告生成器，通过对数据的定量分析来撰写新闻和分析报告。例如，美联社在人工智能软件机器人的帮助下，将季度收益报告的发布范围从300家企业扩大到近3000家，这为新闻节节省了大量时间，并可以专注于研究和深度报道。新的分工使用智能机器生成投资报告或管理报告似乎无害，但智能机器的影响不限于行政事务。目前，人工智能正慢慢渗透到专业人力资源领域：他们可以评估人类的情感和个性特征，并采取相应的行动。例如，Jobaline使用智能语音分析算法来评估求职者。该算法将分析候选人讲话的副语言，如声调、语调节奏等。预测特定声音所反映的个人情感，并确定候选人可能胜任的工作类型。如果人工智能能够承担并加快日常工作，并提供强有力的分析支持，新一代管理者的职责将如何变化？管理者还需要掌握哪些其他技能？我们熟悉的经理角色在未来还会存在吗？人工智能：接受还是拒绝？人工智能的话题已经引起了强烈的反应：一些人认为人工智能有无限的潜力，而另一些人认为它是毁灭的前兆。在调查中，多达84%的受访经理认为人工智能有助于提高工作效率和兴趣，但36%的受访者仍然担心人工智能会对他们的工作构成威胁。上层是乐观的，而中产阶级和下层是怀疑的。尽管高级管理人员希望将人工智能融入他们的日常工作中，但中层和低层管理人员对此并不乐观。当被问及是否可以接受人工智能来监控和评估他们的工作时，42%的受访高层管理者表示“非常同意”，但只有26%的受访中层管理者和15%的底层管理者表现出同样的热情。在他们是否愿意为智能机器的行为负责的问题上，调查结果基本相同：最高管理者的接受度最高，而最底层的33，354名基层管理者分别与45%和17%的受访者表示“强烈同意”(见图2)。同样，不同年龄的管理者对人工智能的态度也有一定的差异。当被问及在决策过程中是否相信人工智能给出的建议时，33%的35岁及以下的经理表示“强烈同意”，而只有13%的50岁及以上的经理持同样的态度。年长的管理者对接受人工智能的犹豫可能源于他们对现状的满意。例如，在回答“如果智能系统能帮你节省大量工作时间，你如何分配这部分时间”时，35岁及以下的经理提到的前三项活动是“接受新工作”、“进行新实验”和“建立新的合作关系”；36至50岁的经理们正在“接受新的工作”、“进行新的实验”和“指导下属和促进关系”；然而，51岁及以上的经理们表示，他们会花时间“完成现有工作”、“指导同事”和“促进工作与生活的平衡”。这表明年龄较大的受访者选择的答案更多地与当前形势有关，而不是与未来有关，这表明他们缺乏参与或促进新工作的热情。新兴经济体积极拥抱人工智能经过深入分析，我们发现管理层对人工智能的接受程度存在地区差异。具体来说，新兴经济体的管理者似乎更容易接受人工智能。例如，当被问及“在未来的决策中，你相信智能机器给出的建议吗？”46%的新兴经济体受访者表示强烈赞同，而发达经济体只有18%。同样，当谈到“自带设备工作”(BYOD)时，新兴经济体的经理们热衷于采用更具前瞻性的工具来实现全球最佳实践和跨越式发展，从而领先于他们的竞争对手。相反，在美国和北欧等高科技成熟市场，管理者在技术应用和应对相关挑战方面拥有更多经验。也许这就是为什么他们对人工智能有一个更加客观和冷静的看法，并且更有能力领导人工智能的具体应用。此外，在发达经济体，隐私问题也阻碍了管理者积极接受人工智能。例如，46%的新兴市场经理“对人工智能监控和评估他们的工作感到满意”，但只有18%的发达经济体受访者持这种态度(见图3)。人工智能技术在使用前必须学会适应不同层次、不同年龄、不同地区的管理者对人工智能有不同的态度。企业应根据自身条件制定人工智能应用策略。让各级管理者参与到人工智能的应用中来，这至少可以给企业带来两个好处。首先，智能机器必须在特定的环境中训练。就像人类一样，在职培训对于智能机器也是必要的，因为它们最初只有一些非常基本的功能。为了充分发挥人工智能的潜力，各级管理人员都应该参与指导智能机器的工作。这带来了第二大好处。我们的调查显示，经理对人工智能的信任取决于他对人工智能系统如何工作的理解(61%的受访者选择这个选项，见图4)。让管理者参加人工智能培训，可以在学习过程中培养他们的主人翁意识，并逐渐熟悉这些系统。最终，管理者会发现人工智能有利于拓展(而不是抑制)人类的潜力，因此更愿意接受这项技术。歧视性工作在未来，人工智能可以承担越来越多的日常工作，甚至辅助人们的决策，但它不能在所有方面达到，尤其是“判断工作”。“判断性工作”是指当无法获得足够或可靠的信息时，如何利用人类经验和专业知识做出关键的商业决策和实践。为了深入理解判断工作，我们以大数据营销和销售分析为例。这种分析通常可以为企业的促销活动提供重要的见解，包括预测哪些活动会带来预期的销售结果。然而，越来越多的人开始担心这种分析驱动的短期绩效会以牺牲企业的长期品牌为代价，因为企业的品牌建设不能简单地通过数据分析来实现。如果企业不注重长期品牌建设，他们未来的收入和战略地位也可能受到影响。因此，为了保持品牌的长期繁荣，企业的营销主管必须运用他们的判断，将数据分析与他们自己和他人的见解和经验结合起来人类判断的真正价值在于在关键商业决策中应用人类经验和专业知识。埃森哲在第提升判断力：助力管理者在智能机器时代卓越发展篇文章中指出，随着人工智能解放了管理者更多的时间和脑力，管理者将专注于三种形式的判断工作，即数据解释、概念发展以及在决策过程中如何参考背景信息和历史信息。早些时候，我们引入了一个人工智能系统，可以用来评估求职者。尽管人工智能可以捕捉和解释求职者的面部表情、行为行为和语调变化，但它们无法评估求职者是否与企业现有员工和企业文化兼容，而且这些决策的做出离不开对企业背景和文化有深刻理解的管理者的判断。掌握新技能即使管理者没有完全意识到判断性工作的概念，他们也会对判断性工作所涉及的问题有一定的理解。在调查中，管理人员认为未来需要的新技能包括：数字能力、创造性思维和实验、数据分析和解释以及战略发展(见图5)。尽管创造力、分析能力和战略技能对评判工作极其重要，但数字能力有助于管理者实现与机器的有效协作。机器不仅可以释放更多的潜能，还可以成为人类的同事，而不仅仅是冰冷的设备。判断是一种集体活动。许多经理错误地认为判断性工作是一项独立的工作。他们没有意识到判断也包括人际关系和组织行为。在一个更复杂的环境中，判断通常是个人和团队的不同观点、见解和经验的搅动和整合的结果。集体决策比个人决策更明智。集体决策需要很高的人际交往技能，包括建立社交网络、员工发展和指导以及协作。然而，我们的调查发现，经理们没有对这些技能给予足够的重视。如图5所示，受访者认为“建立社交网络”、“指导”和“协作”不如其他技能重要。在参与集体决策时，领导者必须认识到企业中社交网络的价值。不仅需要知道这些网络是如何运作的，以及如何利用这些网络建立富有成效的关系，还需要善于倾听不同的观点。有时，企业也通过机构设置为集体决策创造条件。例如，成立了一个“影子咨询委员会”来敦促经理和员工收集和综合不同的观点。人类的优势在未来，创造力和社交技能无疑会变得越来越重要(见图6)。这两种能力是判断的有利支持，这使得人类能够拥有人工智能所没有的优势，在某种程度上，并继续使计算机远远落后。即使机器试图模仿人类的这些特征，它们也永远不会模仿得这么好。因此，当人工智能进入企业管理领域并取代人力时，对创造力和社会技能的需求将进一步增加。这将是劳动力市场的长期趋势33，354，即企业将不断加强对社会技能的需求，并给予丰厚的回报。与此同时，随着对创造力需求的不断增加，管理者仍然需要努力从企业内部和外部收集各种想法和假设，并将它们结合起来，为企业迫切需要解决的问题制定解决方案。以人为本人工智能不仅可以通过日常工作的自动化降低企业成本，还可以增强员工的能力，提升劳动力的价值。我们的研究发现，在企业管理工作中，提升员工能力最有价值的价值是，即坚持以人为本的原则，运用人工智能提升人的工作绩效。当然，日常管理的自动化仍然非常重要，但其更大的意义在于将经理和员工从机械工作中解放出来，使他们能够专注于更有价值的工作。幸运的是，上述结论与经理的预期一致。在调查中，受访者对机器能帮助他们提高大部分工作效率这一事实表示欢迎。然而，这并不意味着未来的管理者可以高枕无忧。如果机器能帮助他们提高工作效率，经理们就不能再从日常工作中偷取半天的空闲时间。相反，他们必须致力于未知领域，进行各种实验，快速学习和解决复杂的问题，所有这些都要求管理者具有更强的创造力、合作精神和判断力。有远见的管理者不会纠结于“我在用人工智能做什么？”诸如“我还能在哪些领域取得巨大成就？”毫无疑问，对于大多数管理者来说，这将是一个艰难的转变，但对于那些渴望承担更重要职责的管理者来说，人工智能可以让他们从事更有趣、更有影响力的工作，的职业前景将变得更加令人兴奋。实验和学习那么，我们应该如何应对不确定的未来呢？各级管理人员必须愿意进行实验，以便弄清楚人工智能如何对企业和团队更加合理和有效。事实上，许多受访者同意这一点，其中33，354人认为“创造性思维和实验”是未来第二重要的新技能(33%的受访者持这一观点)。进行结构化人工智能测试将有助于管理者关注最具发展潜力的机会，包括通过使用智能机器来加速学习过程。与此同时，人工智能还可以让管理者通过模拟来探索各种情况(未来的各种可能性)。这种方法成本相对较低，不会造成现场测试可能带来的相关危害，如损害客户关系或危害健康和安全。根据人类预设的问题和问题框架，智能机器可以帮助管理者筛选海量数据，发现规律。这类似于在现代药物发现中使用计算生物学和化学工具和模型。研究人员利用这些技术创建大型数据集，建立人体细胞和病原体模型，确定药物靶标和高潜力化合物，然后根据这些研究结果，选择开展涉及活生物体的后续实验室实验和临床试验。新一代经理在人工智能时代，新一代管理者的五大特征：把智能机器当成同事。新一代管理者将把智能机器视为同事。尽管判断仍然是人类特有的技能，但智能机器可以增强判断，并为数据驱动的各种模拟、情境、研究和发现活动提供支持。专注于判断工作。在作出某些决定时，我们不能把数据作为唯一的参考，还需要依靠个人敏锐的洞察力，这是人类判断的特殊技能，根据个人经验和专业知识来确定关键的业务决策和实践。做“真实”的事情把管理工作交给人工智能。随着管理者的传统角色逐渐减少甚至消失，他们需要将注意力转向“实际”工作。他们将成为领先的实践者(不仅仅是管理者)。目前，一些专注于解决方案的创意企业经理就是很好的例子，如设计机构的艺术总监、医院的首席外科医生、科研项目负责人或管理咨询项目经理。数字跨境合作。新一代的管理者需要很强的社会技能来进行有效的团队建设，即整理和收集不同的意见、见解和经验，为集体决策和解决复杂问题提供支持。管理者还应该使用数字技术来充分激发合作伙伴、客户和外部利益相关者的知识和判断。像设计师一样工作。管理者的创造力很重要，但控制他人创造力的能力更重要。“设计师”经理应该知道如何将不同的想法结合成可行且有吸引力的综合解决方案，并将设计思维融入团队和企业实践。智能机器将促进和加速“基于设计”的工作流程，例如支持问题表达、可视化数据和解决方案，以及设计数字和物理原型。人工智能在管理中的作用智能机器将承担管理工作。在最近的张文(即“首席管理中的机器因素”)中，我们根据不同的自主性和主动性水平指出了智能机器的三种功能角色，即助手、顾问和执行者(见图7)。助理主要为经理及其团队提供支持，如记录、安排、报告或维护记分卡。人工智能在这一领域的应用包括“虚拟助理系统”，如爱马仕推出的应用艾米，它可以通过阅读和写电子邮件，协调参与者和管理日历来安排会议。然而，更高级的系统，如IPsoft的Amelia，可以承担咨询台和客户服务的功能，回答用户的问题并采取相应的行动。在这一过程中，这些智能系统将通过借鉴自身和人类同事的经验，逐步提高相关知识，扩大服务领域。这些系统扩展了工作场所人工智能的定义，成为我们所说的“顾问系统”。顾问功能可以帮助解决更复杂的问题，并通过问答、构建情景模拟等方式做出决策。最近，马萨诸塞州剑桥的一家名为OnCorps的初创科技公司推出了一个决策分析平台，用于实时基准测试，以帮助用户做出更合理的决策。此外，通过IBM的沃森平台，企业可以使用各种基于云的应用程序获得不同领域的咨询服务，如医疗诊断、安全分析、药物发现、财务建议、在线旅游接待服务和销售指导。最后，作为执行者，智能机器可以主动和自主地评估备选方案，以做出决策或挑战现状。到目前为止，我们很少看到真正