与AI合作、让算法管你、把中层裁掉……这样的2030,你期待吗?

2019-10-14 08:39:20
Paul Heltzel
文章摘要: 自动化和人工智能即将颠覆IT。一些早期迹象表明,企业将更加重视跨职能部门,在人工智能和IT员工之间建立更深入的合作关系,并大幅度削减中层管理人员。

预测未来的工作是出了名的高风险,因为颠覆性技术就像“神奇画板”一样,将随时改变我们的远景。过去一两年也是令人唏嘘不已,预示着很难确定今后10年会发生什么。但是对于那些着眼于技术趋势的人来说,开始出现了一些宽泛而且共同的主题——这源自人工智能和自动化所产生的影响。

麦肯锡咨询公司(McKinsey & Co.)一项题为《技能转移:自动化和劳动力的未来》的研究报告称,“在未来10到15年里,随着人们越来越多地与更智能的机器进行互动,自动化和人工智能技术的应用将给职场带来变革。到2030年,对高级认知技能的需求将不断增长,这包括创造力、批判性思维、决策和复杂的信息处理等。”

管理人员和员工们绞尽脑汁地想知道自动化对他们的职业生涯会产生什么影响,而几乎所有人都同意数据处理和输入等工作将完全交给机器,预言家们则提出了一种更乐观的观点,认为人类可以让机器去完成一些工作,例如,通过算法实现基本的决策,但达不到人类具有的情绪智力、解决问题和创业精神的层面。

本文介绍IT未来学家怎样看待IT在今后10年的发展。

独立特设部门的兴起

在对IT未来的展望中,Gartner发布了几份关于IT到2035年将怎样发展的报告。其主要结论之一是,大部分工作将由独立的特设部门完成,他们的工作从自上而下的方法转向怎样实现业务目标。

在其2028年职场报告中,Gartner描述了由具有多种技能的高绩效员工组成的自治部门。Gartner的分析师们认为,这些部门会根据需要扩张或者收缩,以应对工作负载、时间进度和“信息交换和协调”的剧烈变化。业务部门所采用的这种模块化的、即时的、可扩展的方法能否像所展望的IT工作负载那样运行(就像现在的云服务器工作负载),这一点仍有待观察,但这确实突出说明了IT正在向跨职能部门转变,将成为业务成功的典范。

中层管理的衰落

或许Gartner最引人注目的预测,也是与它对独立部门的看法相关联的预测,是未来对算法的依赖,这将大幅减少中层管理人员的数量,剩下的中层管理人员的职责也会变得很窄。

Gartner研究副总裁Helen Poitevin的工作主要是人力资本管理,他认为:“基本上,这将首先成为在很多工作环境中提高效率和降低成本的一种方法。我考虑的是零售行业的一些领域,高度自动化的物流、供应链和仓储已经把产品线管理人员推向了另一种角色。我想说的是,对于非常需要创意的部门也是如此,在这些部门中,中层管理人员扮演的监督角色过于严格,阻碍了部门的创造力,以及部门发挥整个企业跨学科专业知识的能力。”

接受机器的管理

如果说基于机器的管理人员的想法似乎让人感到有些牵强,那么不妨想一想,数以百万计的优步(Uber)和Lyft司机早已接受算法的管理了。2015年,一群在卡内基梅隆大学开展人机交互的计算机科学家研究了当计算机而不是中层管理人员分配工作、定价和评估绩效时,员工们的反应。

研究人员惊讶地发现,员工们很容易接受由算法给出指导建议的想法,而且他们很快就适应了与机器一起工作,这样,更易于管理他们的工作。而且,司机们能关闭应用程序,由他们控制自己的工作时间和地点,或者在长途旅行后休息一下。

卡内基梅隆大学计算机科学副教授Laura Dabbish对该项研究做出了很大贡献,她指出,司机们似乎并不介意缺少某些选择。他们无法选择某些工作因素,例如,设置具体的载客地点,或者从可用的列表中选择自己喜欢的载客请求。Dabbish说:“这可能是因为他们比较自由,从而弥补了缺乏控制的不足。这也可能是因为一些司机没有其他系统的经验,例如,人类出租车调度员。”

随着司机们使用这款应用程序的经验越来越丰富,他们会继续调整自己的工作策略。她说:“我们有一种看法,即,算法——通常是技术上的,会让人类行为越来越好,但忽视了人们在技术面前调整和适应行为的能力。”

在决策和执行方面与人工智能合作

Zorawar Biri Singh是硅谷的投资者和顾问,他指出,IT未来10年将是一个“共享认知的时代”,这是由认知技术的广泛应用、对人类注意力不足的持续关注,以及对独立可信仲裁的需求所推动的,当然,可信仲裁还有待于开发。

他说:“我们正处于下一阶段,基本上,人类将与机器、算法和系统、认知系统合作,共享人类认知,并训练系统,从而减轻大量的工作。”

Singh阐述了他认为IT发展的6个阶段,首先是大型机,然后是个人电脑和网络,接着是网络和服务器,虚拟化,移动和云,而现在是人工智能,机器人技术,物联网和边缘计算的融合——他认为今后10年会进一步深入发展。

Forrester最近的一份报告还强调,未来10年,人和计算机在工作中将融合在一起,而不仅仅是因为自动化而造成人员流失。

报告称:“我们的工作方式已经发生了重大变化。未来的不同之处在于,那些以几十年为单位来衡量的变化,现在将以年和月为单位来衡量。工作将取决于人与机器之间的共生关系。这不是一个由人类领导、由机器来完成的结构;相反,它将匹配机器人和人类之间的领导、决策和执行任务,从而最好地达到预期的结果。”

人类仍将提供独特的价值

不管计算机是否会消除大量的低认知工作,例如,日常数据处理和泛泛的中层管理职能,人们似乎对什么任务应该留给员工有着广泛的共识。

卡内基梅隆大学的Dabbish说:“机器智能还不能胜任管理的很多方面。针对个人报告,在管理上应该有情感和关系方面的内容,从而激励员工,处理好困难的情形。需要通过情绪智能来与员工交谈,了解他们是怎样做的,他们对什么感兴趣,对什么有激情,并向他们提供有关工作的反馈。技术在感知人类情绪状态、理解自然的人类语言和进行某种形式的对话方面表现越来越出色,但还远不能取代管理中的关系因素。而且,应用程序给出的奖励和赞美不如更直接的人际互动那么亲切。”

Singh指出,无论机器的计算能力怎样发展,未来职场的深度认知工作仍然是以人类为主。而且,他指出,很多企业不具备消除中层管理的资源和数据集。

Singh说:“在过去一年半的时间里,我接触过的每一家大型企业,都有大数据科学项目来加强自己的机器学习能力。谷歌、亚马逊、脸书和微软等大平台已经开展了这方面的工作,他们可以访问海量的计算集群和海量数据。但是,一般的企业不具备快速处理这么大规模数据的能力。这有点像情节剧,每个人都在说:‘我最好坐起来,看看自己在中层管理岗位上的表现如何。我应该使用算法,对吧?我为什么不使用算法呢?’”

Dabbish指出了无法量化或者评估的工作要素。她回顾了优步和Lyft的例子,其中,计算机能够很容易地管理一个评级系统,但在评估一个人怎样处理自己的工作时,还有很多需要改进的地方。

Dabbish说:“服务质量的这些数字指标没有描述司机擅长的工作要素,也没有向他们提供反馈,这些反馈有助于他们随着时间的推移不断改进工作。在我们的研究中,司机们要维持他们的评价等级,在这方面感到压力很大,对不好的评价会有负面的情绪反应,这可能会过分地影响他们的总体得分。”

Citrix首席技术官Christian Reilly说:“我们以前已经见过很多次了,技术在提升人类能力方面非常出色,但并不能完全取代人类。这是一种趋势,我们将继续看到,价值较低、重复性的任务由软件机器人接管——解放人力资源,让其从事当今人工智能做不好的工作,例如,深度推理或者战略思考等。工作的概念将继续被重新定义为综合考虑计算资源的可用性、不断下降的成本和机器学习的商品化,目的是提高效率。下一代全球业务将由新类型的应用程序及其相关数据驱动,能够得到这些数据并从中发现趋势的企业将最终获得市场优势。”

技术引起的压力

Gartner的另一预测是,对技术的依赖程度越高,那些对工作岗位非常在意的员工的压力就越大。让人感到有压力也会不断激励在最新技术上保持领先,该公司建议,“为促进我们的技能发展,有能力接受更多的各种任务,我们将承担更多的工作,直到我们感觉到自己是在全天候工作。”

Forrester报告指出,如今的员工已经开始关注自动化和机器人技术在职场的未来,以及怎样为自己创造一个不会被自动化取代的角色。“正如企业必须成为学习型机构一样,员工也必须成为学习者——学习核心技能,适应新的工作模式,知道做好准备、适应未来意味着什么。员工已经在努力应对变化,需要不断重新评估和培养新技能,以跟上市场的步伐。”

据麦肯锡的报告,“到2030年,美国和欧洲使用先进技术型技能的时间将分别增加50%和41%。我们预计,对高级IT和编程技能的需求将以最快的速度增长,在2016年至2030年期间,这一增长率可能高达90%。拥有这些技能的人必然是少数。然而,在自动化的新时代,每个人都迫切需要发展基本的数字技能。”

那么,我们将怎样应对这些技术传导的压力,不断提升技能呢?Gartner的Poitevin建议,我们应更广泛地研究新技术,以评估影响。

Poitevin说:“首先,关注适应能力。人类作为一个物种具有很强的适应能力。这种素质和学习能力是很重要的。其次,在评估技术的影响时,我们应高瞻远瞩。我们应致力于设计用例和使用技术的方法,这可以改善我们的生活,而不是给我们的生活带来风险。例如,在帮助人类方面,塑料并不都是不好的(在医疗保健、残疾人、获得食物等方面)。但是,我们对环境影响的思考还不够深入,没有为塑料产品的整个生命周期建立足够的基础设施,包括重复使用。这就是我的观点,不应该把自动化看成是与人类作对的。人类更倾向于利用自动化来发现新的做事方式。我们作为一个物种已经这样做了几千年。

作者:Paul Heltzel是一名作家和编辑,曾在《新闻探索》、《国家地理》、NPR和《个人计算机世界》杂志上发表过文章。

编译:Charles

原文网址:https://www.cio.com/article/3410344/what-it-work-will-look-like-in-2030.html

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