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如果要在一個商業(yè)模式被網(wǎng)絡(luò)翻轉(zhuǎn)的產(chǎn)業(yè)探索生涯,馬列特的方法確實奏效。不過這場變革的特性在于,它會導(dǎo)致某些類型的工作和技能徹底過時。當(dāng)服裝業(yè)逐漸變成軟件業(yè),馬列特有能力調(diào)整工作方式去調(diào)節(jié),但萬一軟件也能熟練地設(shè)計襯衫、西裝外套和套服,馬列特的做法顯然不會有太大用處。當(dāng)電腦日漸變得更有能智、機(jī)器人更為靈巧,如果你希望在這個時代建立長久且成功的生涯,該怎么做?
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曼尼卡(James Manyika)花費多年時間思考這個問題。他是麥肯錫的合伙人,專門研究職場工作的未來趨勢;同時他也是一位父親,不久之后他正值青少年的小孩就要開始探索這世界。曼尼卡在「麥肯錫全球研究院」(McKinsey Global Institute)所領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊,主要負(fù)責(zé)研究不同類型工作需要的能力條件,希望借此了解哪些工作最容易被機(jī)器取代,哪些工作相對有保障。
一家名為O*NET的研究機(jī)構(gòu)多年來觀察數(shù)百種工作,并逐一列出每份工作需要的特定行為。舉例而言,零售店店長看起來是簡單的工作,但是O*NET重新拆解零售店店長的工作內(nèi)容,其中包括有21種需要執(zhí)行的任務(wù)、24種應(yīng)具備的技術(shù)能力、23種不同的工作活動。任何你能想像得到的工作,他們都會分解出更精細(xì)的項目。此外,曼尼卡在麥肯錫帶領(lǐng)的團(tuán)隊也會逐一交叉比對兩千種不同任務(wù),測試現(xiàn)在以及在可見的未來電腦可以多有效率地執(zhí)行每項工作任務(wù)。最后他們會完成一份工作地圖,顯示哪種類型的工作最有可能被數(shù)位科技取代,哪些類型的工作相對有保障。
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令人驚訝的是,他們得出的結(jié)論不只是簡單描述「高技能工作是安全的,低技能工作是危險的」。事實上,所有的工作都會受到影響。因為真正重要的是工作組成要素,而非涉及的整體技能程度。
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「就以會計專員與園藝師作為對照,」曼尼卡說,「第一個問題純粹是技術(shù)性問題。會計專員需要完成的工作活動是否容易被自動化?園藝師呢?他們會分析數(shù)據(jù)、進(jìn)行解讀。園藝師必須有能力辨認(rèn)目標(biāo)、然后挑選出來,再用正確的方式親手修剪玫瑰。你需要設(shè)計精密的機(jī)器人,才有辦法在無人指引的情況下,讓機(jī)器人在它從未見過的花園中四處穿梭。當(dāng)你提出以上的問題,你會得出以下的結(jié)論:會計專員的工作比園藝師更容易自動化?!?/span>
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當(dāng)你分析自動化的經(jīng)濟(jì)效益之后,就會更加認(rèn)同上述的結(jié)論?!敢詴媽T而言,多數(shù)可被自動化的工作都是透過標(biāo)準(zhǔn)化系統(tǒng)平臺以及軟件完成,成本也會隨之降低。但是園藝師的情況不同,即使你解決了技術(shù)性問題,還是得建造一臺由大量復(fù)雜零件組成的實體機(jī)器?!勾送?,會計專員的薪資通常高于園藝師,因此就經(jīng)濟(jì)學(xué)角度而言,園藝師處于較有利的位置,且更為專業(yè),所以雇主更難找到合適的人選。最后一項因素是「社會接受度」(social acceptance),沒有人真正知道或在意一家公司在臺面下如何管理帳務(wù),但是如果鄰居的大型園藝機(jī)器人不小心修剪到自家的樹籬,恐怕會因此感到氣急敗壞。
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當(dāng)你在選擇學(xué)歷要求以及獎酬金額相近的工作時,也可采取類似的比較方式。在醫(yī)學(xué)界,你可以比較急診室醫(yī)生以及整天研究X光片的放射科醫(yī)生的工作內(nèi)容。急診室醫(yī)生比較像是園藝師,必須針對不穩(wěn)定或持續(xù)變動的環(huán)境及時做出回應(yīng),臨場緊急處理傷病,可能前一分鐘還在治療斷腿,下一分鐘就得急救心臟病患者,或得在瞬間決定病患的疾病屬于心理層面或是生理層面。在可預(yù)見的未來,沒有機(jī)器人能做到這些(但這并不是說新的數(shù)位技術(shù)無法提升急診室醫(yī)師的工作效率);放射科醫(yī)師則比較像是會計專員,以結(jié)構(gòu)化的方式應(yīng)用知識,因此容易被更智能的軟件所取代。
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在法律界,在法官面前代表客戶的法庭律師,可能比成天負(fù)責(zé)審查合約、確認(rèn)所有細(xì)節(jié)的律師更有保障。重要的關(guān)鍵在于,那些有可能被完全取代的工作類型都有共通點,相對安全的工作類型也是。因此,當(dāng)你要決定未來的生涯方向時,有兩種選擇。一是專注于不太可能因為自動化而消失的領(lǐng)域,因為他們的需求很難被電腦和機(jī)器人取代,相當(dāng)于你所屬產(chǎn)業(yè)的園藝師。
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當(dāng)然,另一個選擇就是成為主導(dǎo)自動化的人,而非被自動化的人。也就是成為設(shè)計算法、引導(dǎo)電腦執(zhí)行工作的人,而非從事會計專員、放射科醫(yī)師或是處理例行性合約的律師。你必須遵循前面幾章內(nèi)容提到的帕雷托最適員工的做法—在會計與軟件工程、醫(yī)療與圖像科技,或是合約法律與自然語言處理等領(lǐng)域,同時具備深度的專業(yè)知識。這并不容易做到,但是如果你要在人工智能與機(jī)器人應(yīng)用愈來愈普及的世界成功,這確實是一條清晰的路徑。
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