埃森哲：人工智慧將重新定義人才管理

未來十年，人工智慧（AI）將大舉進軍商界。過去，新技術主要對藍領和服務類崗位產生顛覆性影響；但如今，人工智慧將影響到企業人才管理的各個層級——從首席高管到一線管理者。

黃雪明 埃森哲大中華區管理諮詢主管，人才與組織董事總經理

本文由埃森哲授權機器人圈發布，禁止二次轉載

終結行政管理

管理者一半以上的工作時間都花在了協調和管控上，而這部分工作未來很可能會被人工智慧接管。諸如時間安排、資源分配、報告等，未來都將交由智能機器來完成。據我們的調查顯示，受訪者也認識到了即將發生的變革： 86%的受訪者表示，願意在監控和報告方面獲得人工智慧的支持；而45%則表示，如有可能，將實現此類工作的完全自動化。

事實上，利用人工智慧完成月度報告的夢想並非遙不可及。目前，一些領先的新聞機構和華爾街金融機構已經開始利用人工智慧報告生成器，藉助數據量化分析來撰寫新聞和分析報告。例如，美聯社在人工智慧軟體機器人的幫助下，將季度收益報告的發放範圍從300家企業擴大到近3,000家，這為記者節約了大量時間，可以集中於調查研究和深入報道。

全新分工

利用智能機器生成投資報表或管理報告看似無傷大雅，但智能機器的影響不僅限於行政事務。目前，人工智慧正慢慢滲透到專業的人力資源領域：它們可以對人類情感和個性特點進行評估並採取相應行動。例如，招聘網站Jobaline利用智能語音分析演算法，來評估求職者。該演算法會對求職者講話的副語進行分析，如語氣、語調的抑揚頓挫等，預測某種特定語音所反映的個人情緒，並據此確定該求職者可能勝任的工作類型。

如果人工智慧可以承擔並加速處理日常工作，並提供強大的分析支持，那麼新一代管理者的職責將發生怎樣變化？管理者還需掌握哪些技能？我們目前所熟知的管理者角色未來是否還存在？

人工智慧：接納or排斥?

人工智慧這一話題引發了人們的強烈反應：一些人認為人工智慧蘊藏著無限潛力，而一些人則將其視為毀滅的先兆。調查中，高達84%的受訪管理者認為，人工智慧有助於提升工作效率和趣味性，但仍有36%的受訪者表示出擔憂，認為人工智慧將對本職工作構成威脅。

高層樂觀，中下層存疑慮

雖然高層管理者期待將人工智慧納入日常工作中去，但中下層管理者對此卻並不樂觀。當被問及他們是否能坦然接受由人工智慧來監控和評估其工作時，42%的受訪高層管理者表示「強烈同意」，但僅有26%的受訪中層管理者和15%的基層管理者表現出同樣的積極性。在是否願意為智能機器的行為負責這一問題上，調查結果也基本相同：高層管理者的接受度最高，而基層管理者最低——表示「強烈同意」的受訪者比例分別為45%和17%。

同樣，在對待人工智慧的態度上，不同年齡層的管理者也表現出一定差異。當被問及在決策過程中是否信任人工智慧給出的建議時，33%的35歲及以下的管理者表示「強烈同意」，而50歲以上管理者中僅有13%持相同態度。

年長管理者接納人工智慧上的猶豫態度或許源於其對現狀的滿足感。例如，在回答「如果智能系統能幫助您節約大量工作時間，您怎樣分配這部分時間」時，35歲及以下的管理者提及最多的三項活動是「承擔新工作」、「開展新試驗」和「建立新協作」；36歲至50歲的管理者是「承擔新工作」、「開展新試驗」和「指導下屬並增進關係」；而51歲及以上的管理者則表示，會把時間用在「完成現有工作」、「指導同事」和「促進工作與生活平衡」等方面。由此可見，高年齡受訪者選擇的答案更關乎現狀而非未來，這表明他們缺乏參與或推進新工作的積極性。

新興經濟體積極擁抱人工智慧

在深入分析后，我們發現，管理層對人工智慧的接受程度還存在地域差異。具體而言，新興經濟體的管理者似乎更接納人工智慧。比如在被問及 「未來決策過程中是否信任智能機器給出的建議？」，新興經濟中46%的受訪者表示強烈同意，而發達經濟體中這一比例只有18%。同樣，在對待「自帶設備辦公」（BYOD）這一工作方式上，新興經濟體管理者熱衷於採用更具前瞻性的工具，來實現全球最佳實踐和跨越式發展，從而領先競爭者。

與此相反，在美國、北歐等高科技成熟市場，管理者在技術應用和應對相關挑戰方面經驗更豐富，或許也正因如此，他們對人工智慧的看法更客觀、冷靜，並且也更有能力引領人工智慧的具體應用。此外，在發達經濟體，隱私問題也會阻礙管理者積極接納人工智慧。比如，46%的新興市場管理者「能坦然接受人工智慧監督和評估自身工作」，但在發達經濟體，只有18%的受訪者持此態度。

AI技術——用之前先要學會適應

不同層級、不同年齡層和不同地域的管理者，對待人工智慧的態度迥異，企業應根據自身情況量身制定人工智慧應用戰略。讓各級管理者參與到人工智慧應用中來，這樣做至少能為企業帶來兩大好處。

首先，智能機器必須在特定環境中進行訓練。和人類一樣，在職培訓對智能機器同樣必要，因為它們最初只具備一些非常基本的功能。為充分發揮人工智慧的潛力，各級管理者都應參與到指導智能機器的工作中去。由此產生了第二大好處。我們調查顯示，管理者對人工智慧的信任度，取決於他對人工智慧系統運作方式的了解程度（61%的受訪者選擇此項）。讓管理者參與人工智慧訓練工作，可在學習過程中培育他們的主人翁意識，並逐步熟悉這些系統。最終，管理者會發現，人工智慧有利於擴展（而非遏制）人類潛力——並因此更願意接納該技術。

判斷性工作

未來，人工智慧能承擔越來越多的常規性工作，甚至輔助人們的決策，但它無法做到面面俱到——尤其無法開展 「判斷性工作」。「判斷性工作」是指，在無法獲得充分或可靠信息時，如何運用人類自身經驗和專業知識來作出關鍵的業務決策和實踐。為了深入理解判斷性工作，我們以大數據營銷和銷售分析為例。此類分析往往能為企業的促銷活動提供重要洞見——包括預測哪些活動會帶來預期的銷售成果。不過，越來越多的人開始擔心，這種分析驅動的短期業績會以犧牲企業的長期品牌為代價，因為企業的品牌建設無法簡單地通過數據分析來達成。企業如果不注重長期品牌建設，其未來收入和戰略地位可能也會受到影響。因此，為保持品牌長盛不衰，企業的市場營銷高管必須利用判斷力——將數據分析與自身及他人的真知灼見和經驗結合起來，妥善權衡短期和長期優先事項。  

在關鍵業務決策中運用人類經驗和專業知識，正是人類判斷力的真正價值所在。隨著人工智慧釋放了管理者更多的時間與腦力，管理者將關注三種形式的判斷性工作，即數據解讀、理念發展以及在決策過程中如何參考背景信息和歷史信息。

前文中，我們介紹了可用於評估求職者的人工智慧系統。雖然人工智慧可以捕捉求職者的面部表情、行為舉動和音調變化並做出解讀，但它們無法評估該求職者能否與企業現有員工和企業文化相容，而這些決策離不開對企業背景和文化有著深刻理解的管理者們的判斷。

武裝新技能

管理者即使沒有充分意識到判斷性工作這個概念，也會對判斷性工作涉及哪些事項有一定了解。調查中，管理者認為未來需要的新技能包括：數字能力、創造性思維和試驗、數據分析與解釋，以及戰略發展。雖然創造性、分析性和戰略性技能對判斷性工作極為重要，但數字能力有助於管理者與機器實現高效協作——機器不但能夠釋放更多的潛力，而且將成為人類的同事，而不僅是冷冰冰的設備。

判斷力是集體活動

許多管理者錯誤地將判斷性工作視為一種獨立工作，他們並沒有意識到，判斷力還涉及人際關係和組織行為。在更為複雜的環境中，判斷力通常是個人和團隊不同觀點、洞見及經驗之間激蕩、融合的結果。集體決策比個人決策更明智。

進行集體決策要求很高的人際交往技能，包括建立社會關係網路、員工發展與指導以及協作等。但我們調查發現，管理者對這些技能並未給予足夠重視。受訪者認為，「建立社會關係網路」、「指導」和「協作」沒有其他技能重要。在參與集體決策時，領導者必須認識到社會關係網路在企業中的價值——不僅要了解這些網路的運行方式，以及如何利用這些網路建立富有成效的關係，還要擅於聽取不同觀點。

有時，企業還通過機構設置為集體決策創造條件。比如，建立「影子顧問委員會」，敦促管理者和員工收集並綜合各種不同看法。

人類的優勢

未來，創造力和社交能力無疑將變得愈加重要。這兩項能力都是判斷力的有利支撐，使人類具備人工智慧所不具備的優勢——某種程度上，繼續讓電腦望塵莫及。即便機器試圖模仿人類的這些特質，永遠也不會模仿得那麼真切。因此，當人工智慧大舉進入企業管理領域並取代人力時，企業對創造力和社交能力的需求也將進一步加大。這將是勞動力市場的一種長期趨勢——即企業不斷強化對社交技能的需求，並給予優厚回報。同時，隨著對創造力需求的日益增加，管理者還需努力從企業內外收集各種想法與假設，並進行組合，針對企業急需解決的問題制定解決方案。