不想被时代抛弃?这个新兴热门职业值得了解

时代的变化越来越快了。

在过去,捧一个“铁饭碗”,一吃就是一辈子。但是今天不一样了,机会来了,你还没有抓住,就已经走向了下一个时代。

张泉灵有句话说得很好:时代抛弃你的时候,连招呼都不打一声。不管你曾经是多么声名赫赫,只要你有丝毫的懈怠和不思进取,分分钟就能被淘汰。

那么,想要不被时代抛弃,今天的我们怎样才能找准努力的方向?并为之着重提升哪些技能?本文中,管理学博士、认证项目管理专家PMP)邱昭良老师为你提供一个不一样的角度。以下,Enjoy:

  • 作者:邱昭良
  • 来源:管理的常识(ID:Guanlidechangshi)

人工智能——创造大量新商机的同时,也会颠覆或摧毁很多行业职业

互联网上的消息,来得快,去得也快。大部分人很难从嘈杂的噪音中识别出有意义的信号出来,更别提把握趋势、顺势而为了。

但是,正如俗话所说:一叶知秋。外行看热闹、内行看门道。真正睿智的人能够透过现象看到本质,透过具体事件看到内在的一般规律。

这不,前一段时间,一款主打以AI实现视频换脸的APP“ZAO”引起了广泛关注和讨论,之后没有两天,就没人提起了。

同时,大家讨论、关注的重点大多集中于个人隐私与安全,很少有人注意到AI的身影,也很少有人意识到AI可能给我们带来的影响。但是,我却从中感受到了危险即将来临的强烈气息。

是的,一提起人工智能(AI),许多人还认为它主要停留于实验室、科学家们的办公桌,以及影视作品里面,充其量是像阿尔法狗(AlphaGO)、无人驾驶汽车无人超市这样一些仍属于概念炒作或原型阶段、和我们的日常生活还有一定距离的领域。

但是,ZAO却把AI一下子带到了大众面前,通过人脸识别和视频合成技术,每一个人只需动动手指,就可以实现以前需要很专业的人员、利用专业设备或软件,才能做到的事(当然,前提是你愿意冒着个人隐私可能被泄漏和滥用的风险)。这一切都拜AI所赐。

当然,ZAO并不是第一个,也不会是最后一个。在可以预见的未来,一个个功能强大的AI产品服务,正在以你难以想象的速度,成群结队地扑面而来,令人目不暇接。

它们会给我们人类带来什么样的影响?我们应该如何应对?

不知道有多少人想过这一问题。

虽然这是一个很庞杂的问题,似乎也没有多大的紧迫性,但是,就像古语所云:人无远虑,必有近忧。如果我们不能预见到可能到来的颠覆性革命,我们会不会成为那只最终被煮死的“温水中的青蛙”?

事实上,在我看来,AI带来的变革,不仅波及面非常广,影响深度很深,而且它的速度可能远远快于我们的想象。它会创造大量的新商机,也会颠覆或摧毁很多行业职业

比如说,AI可以写新闻稿、播报新闻,那么,记者、播音员或主持人会受到什么样的冲击和影响?AI可以配送快递、外卖,那么,穿梭于大街小巷的快递小哥、骑手们,又会何去何从?

除了我们的生活,在大量工业领域,AI可能已经更大力度地全面渗透了:无人工厂、无人仓库、无人驾驶的汽车、火车、轮船、飞机,无人装卸码头,无人巡视……还有很多我们甚至无法想象的场景。

因此,无论是我们每个人,还是每一家企业,或早或迟,都可能面临着巨大的冲击,需要升级我们的技能(upskilling)甚至是重新学习新的技能(Re-skilling)。否则,就可能面临下岗失业、难以维持生计的悲惨命运。

事实上,麦肯锡全球研究院2017年就发表过一部白皮书,指出:到2030年,受科技革命的影响,全球将有0.75-3.75亿劳动者需要转行或学习新技能。

德勤顾问公司2018年也有一项研究指出:超过90%的被调查者认为,自己每年都需要更新技能,以便在数字化的世界里更有效地工作

在我看来,不仅是未来,在今天,我们每个人都需要持续不断地刷新、强化自己的技能(upskilling),才能保住现有的岗位;而数年之后,我们都要重新配置自己的能力、学习很多至今未知的新技能(Re-skilling),才能适应新的工作岗位

这种艰巨的挑战冲击的不是一两个人,而是数以亿计的大规模的劳动者。但是,面对这样严峻的挑战,有多少人做好了准备?我个人对此并不乐观。

那么,我们应该如何应对Upskilling和Reskilling的挑战呢?

01、掌握知识炼金术,学会学习,以不变应万变

在我看来,就像古人所说:以不变应万变。所谓“万变”就是各种可能的变化,对于未来的世界,我们其实并不确信哪些工作会被消灭,而哪些工作又会被创造出来,我们现在也无法勾勒出你需要掌握的技能组合是什么,这些都充满了不确定性

而所谓的“不变”,指的就是你的学习能力。不管未来你需要学习什么具体的技能,学会学习,从而可以快速学习,是你最保险的“金饭碗”。

这样可以做到“以不变应万变”,去学习、掌握乃至创造、引领今天我们甚至难以预测的新领域。

同样,这一问题也会影响到每一个企业,乃至整个社会

对于企业而言,如果不能找到适应这一大趋势的有效方法,就会因为缺乏必需的人才而在竞争中败北。相反,那些能够有效解决这一问题的企业,将会成为新产业的开拓者和引领者。

为了应对这一挑战,仅仅依靠传统的培训Training)、在岗训练等人才发展技术是不够的,因为新技术变化太快了,你都不知道到哪儿去找有资格进行培训和指导、训练的人!不仅如此,它们无论在效果上,还是在速度上,都难以满足新世界的需要。

在我看来,企业需要掌握一种新的技能——“知识炼金朮”,在进化中萃取并运营知识。

所谓“知识炼金术”,指的是如何从各种途径提炼出有价值的知识,并充分、有效地使用,以提升自己、团队组织能力绩效表现。它包括知识萃取和运营两个大的阶段,需要依赖很多新的技术。

前者是从各种渠道材料中提炼出能够指导未来行动的经验、诀窍乃至一般性规律,并将其开发成可以批量交付知识产品

后者指的是如何把这些萃取、包装好的知识产品广泛地进行分发、传播、应用和更新。

在未来世界中,知识炼金术将成为企业的核心技能。面临快速而剧烈变化的市场,要想占得先机,企业必须快速找到生存与经营的窍门,发现成功的关键要素。这就是知识炼金术的价值所在。

若不掌握这一技术,你几乎寸步难行,要么四处碰壁或重复犯错,要么侥幸成功,风险很大,而且很可能没有现成的经验可以鉴,没有办法从外部买到适合本企业的知识。

即便等其他人或企业通过知识炼金术炼出了“真金”,你去学习,不仅你已经落伍了,而且时间会很长、环境可能又变化了,原来有效的知识又失效了。

因此,为了快速应变,甚至引领变革,企业需要快速行动,之后马上进行高效地知识萃取和运营,从中发现规律、总结经验、找到商机创新的空间,实现快速改进或创新、迭代。这将成为企业在充满不确定性的世界中最为有效的生存方式。

具体而言,在《知识炼金术:知识萃取和运营的艺术与实务》这本书中提出,知识炼金术对于企业的价值包括如下八个方面:

1)促进各级管理者自我提升
2)更好地帮助各级管理者指导下属、提升员工能力
3)将个人能力转化为组织能力
4)促进组织规范化运作,加速整合与融入;
5)帮助企业快速迭代与改进,应对快速变化的外部环境;
6)快速培训,即用即学;
7)提高培训转化率;
8)打造外向型企业生态圈。

因此,在我看来,知识炼金术是应对未来大规模upskilling和re-skilling挑战的有效策略,是未来世界中个人生存与发展必备的核心技能,也是企业之间竞争的新领域。

02、PDA模型:知识萃取与运营的方法论

基于我的实践,我认为,知识萃取与运营包括三个阶段:

准备(preparation)
开发(development)
应用(Application

简称PDA 模型。

1.精心准备

正如《礼记·中庸》所云:“凡事预则立,不预则废。”任何事情要想成功,都离不开精心的计划与准备。所以,知识萃取的第一阶段是精心准备,主要包括下列几项工作

明确知识萃取的范围。
定义知识萃取的目标与预期产出。
选择匹配的知识萃取方法及人员。
制订知识萃取的计划,并正式启动项目

若准备阶段的各项工作执行到位,明确了要炼出什么金子,哪儿有金矿石,用什么方法,需要哪些人分别做什么事,要用到哪些设备、设施与资源,如何组织,大致进度如何等,可谓“万事俱备,只欠东风”。

2.精致开发

在开发阶段,主要工作内容是按照事先的筹划,把相关的各项工作推进到位,把金子炼出来。这是知识萃取项目的主体过程,主要工作包括:

基于选定的萃取方法,规划相应的工作内容。
多方位收集信息
综合、分析、提炼。
快速开发原型,制订验证计划,并对其进行验证与优化。

3.立体应用

在开发完成之后,要进行知识成果的立体应用,确保萃取到的知识可以真正产生价值,这是知识萃取项目的第三阶段。主要工作包括:

基于预期产出及应用场景,进行知识成果的封装、打样,输出合适的成果。
多渠道发布并立体地推广。
对知识萃取项目的效果进行跟踪、评估。
基于评估和业务发展,提出下一步行动建议。

关于知识萃取与运营的详细方法与实操指南,感兴趣的读者可参阅《知识炼金术》。

03、知识炼金士,未来世界的新型职业

鉴于知识炼金术的重要性,无论是个人还是企业,将来都会涌现出大量的“知识炼金士”——掌握了相关的技能,真正从事“知识炼金术”,帮助他人和组织通过知识萃取与运营创造更大价值的工作者,因为每个岗位、每个部门都需要运用“知识炼金术”进行知识萃取与运营。

不仅依赖“人类智能”(human Intelligence,HI)由人类来完成的任务,需要依靠知识炼金术来培养与传承;而且大量的由人工智能Artificial intelligenceAI)和机器人来执行的活动,更是离不开知识炼金士来赋能、维护。

也就是说,“知识炼金”将是未来智能化时代最受欢迎的新兴热门职业之一。

事实上,AI在给很多工作带来挑战甚至颠覆性变化的同时,它也会创造出一些我们意想不到的新工作——在我看来,“知识炼金士”将是其中之一。

例如,埃森哲公司2017年一项调查显示,全球超过1 000家大型企业已经使用或正在测试AI 与机器学习系统,为此,它们需要招聘或使用掌握这些新技能的人才

公司IT 和业务研究主任H. James Wilson 等人指出,AI 驱动的业务与技术类工作主要包括三个类别,分别是培训者(trainer)、解释者(explainer)和维护者(sustainer)。

培训者将教会AI 系统它们应该如何完成各种任务,包括开发算法、指导编程等;

解释者将作为技术和业务领导之间的桥梁,帮助澄清需求、确定方向;

维护者将协助确保AI 系统按设计运行,并应对意料之外的状况。

参考我对“知识炼金士”的技能描述,你会发现,知识炼金士的核心职责就是挖掘出工作活动或任务背后的知识,将其表述出来,只要这些“算法”或深度学习规律与技术手段结合起来,就会很自然地“创造”出AI 与机器人。

换言之,知识炼金士是赋予人工智能以智能的人,他们是AI 的“创造者”“培训者”,而且可以成为“解释者”“维护者”。

由此可见,知识炼金士就是站在AI 背后的人,是AI 的创造者、赋能者,是机器人的共舞者,是自动化与智能化时代的“新生代”和“弄潮儿”。

未来已来,你准备好了吗?

声明:本文观点仅代表作者观点,不代表MBA智库立场。
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