发令枪已响，以后的管理思路，要变了...

财经

2023-04-02 03:04

4月2日晚20:00，来刘润直播间，听侯小强老师分享：如何成为人群中的前5%。欢迎点击下方按钮预约。

观点 / 琳达·格拉顿主笔 / 尤安责编 / 李桑

这是刘润公众号的第1855篇原创文章

刚刚过去的3月，真是疯狂。

一颗颗关于人工智能的重磅新闻，扎堆在这个月引爆。

转眼进入4月，OpenAI的GPT-4、百度的文心一言、微软的Copilot…都已经谈不上是新闻了。

它们，是实实在在的发令枪。枪声落下，真正的效率革命，才刚刚开始。

不知道你有没有感觉，但我的身边很明显，越来越多的创业者、管理人，都已经开始行动起来了。

不是打听，不是转发，不是闲聊，而是行动。开会讨论、注册账号、测试prompt…一边摸索一边调整，在自己的业务里用人工智能提高效率。

有同学问我，面对这种颠覆性的变化，作为管理者，该如何适应和应对？有没有什么变化可以预判，早早准备起来？

《经济学人》的主编丹尼尔·富兰克林，在他的《超级技术》里，曾联合众多科学家、企业家等，对未来的技术变化带来的影响，做出预判和应对建议。

虽然，没人拥有水晶球，没有谁能绝对准确地预测未来，但这些站在科技最前沿、商业最中心的思考者，确实带来了很多已被时间证实的推理，和深刻又接地气的建议。

比如，人工智能会为企业管理带来什么颠覆？未来的企业管理者，需要面对哪些和今天截然不同的挑战？又该如何应对？

书中有些观点，非常有意思。今天，也挑出来分享给你，希望对你有启发。

晋升的路，变“横”了

回忆一下，你目前常见的那些职业发展路径，是不是很多都像金字塔？

专员、经理、总监…

程序员、项目组长、总监…

住院医师、主治医师、主任医师…

越往上，越需要经验。

经验怎么来呢？学几年、练几年，直到经验越来越足，职位越来越高。

现在，再看一眼这个自下而上，垂直分布的晋升路径吧。

以后，可能会不一样了。

为什么？因为这条晋升路上，多了一位新同事——人工智能。

当这样一位“同事”进入职场，过去的职业晋升路径，会被彻底改变：

很多传统的中层，会被人工智能这位“新同事”替代。

为什么？先看看过去这个月，ChatGPT通过的很多考试。

当程序员，它能通过年薪18万美金的Google程序员面试。当律师，它的司法考试成绩，也能超过90%的人类考生。

这位“新同事”，最擅长的，就是学习。

我们的“学几年，练几年”，在他那儿，可能就是打个响指的事。

所以，这位“新同事”最不缺的，就是很多中层最核心的：经验。

偏偏，它需要的“工资”，还大概率会比一位工作多年的中层员工低得多。

那，底层和高层员工呢？受的冲击，可能还相对小些。

为什么？举个例子，医院。

以前，一份肺结节的报告，可能需要一个有5-10年经验的主治医生才能完成读片和诊断。

但现在，一个刚入职一年的医师，也能在人工智能的帮助下完成了。

而院长，还是那个判断业务，协调资源的院长。

你说，谁会最先被优化？

不过，中层受的冲击大，并不意味着只有中层需要改变。

因为，当中层消失，原来的垂直向上的晋升路线，也断了。

事实上，从初级的专员到高级的管理者，也都会听到一句来自科技的残酷提示音：“路线已为您重新规划”。

初级岗位的人想要晋升，不再能靠熟练或经验，而是必须找到能“跳过中层，一步到顶”的晋升通道。

比如，走一条“横向”的职业发展路径。

对于初级员工来说，这个路径意味着，要多跳槽，多历练一些项目，积累更多的资源和眼界。

而对于高级管理者来说，这个路径则意味着，原来的“企业忠诚度”甚至都不那么重要了，必要的时候，甚至还要鼓励员工离开公司，去外面历练，积累多元化的技能和认知。

未来的企业领导者，很可能需要的是一位合格的引路人。帮助员工了解需要掌握哪些方面的技能，并鼓励和指导他们去历练和积累。

但是，注意，还有一群人，会选择跳出这个路径，走一条不一样的路。

与自由职业者协作

那些去外面历练的员工，不一定会回来。

事实上，当职业晋升的路变“横”，一个职业发展的选项会变得更为常见：

成为自由职业者。

来看2个数据：

1，中国互联网络信息中心的《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2022年6月，我国在线办公软件用户规模达到了4.61亿，占整体网民的43.8%。
2，国家统计局发布的数据显示，截止2021年底，我国的灵活就业人员就已经达到了2亿人。

随着互联网技术的发展，远程的协同效率也在攀升。自由职业，已经越来越有土壤。

在人工智能对企业晋升机制的影响下，那些初级岗位的员工，如果不想“反复横跳”，或者不能“一步升天”，也大可以转而选择自由职业。

未来，自由职业者，可能会越来越多。

对于很多看到这个趋势的企业管理者来说，这意味着：

企业需要形成一套新的人才观。

以前，企业的做法，更多是一群人一起，坐在同一个办公室做事，管理者管好这群人就好。

以后，玩法可能会变成，不同背景的自由职业者，在一个项目里远程合作，项目结束就分开。下一个项目，再按照需求，重新配置一批合作者。

这种玩法下，企业的管理，还能只关注办公室里的这一群人吗？

传统的招聘流程，得变。

自由职业者更自由，更分散，要找到他们，不再能只依赖传统的招聘渠道。

管理者得做足功课：

你的人才需求到底是什么？

能满足这些需求的人才会在哪里？

他们想要的到底是什么？

如何才能准确、高效地找到或者吸引这些外部人才？

传统的人才管理，也得变。

不在一个屋檐下工作，意味着很多过去的管理经验，也可能不再有用。

未来的企业管理者，必须追问自己一个问题：

怎么做才能更好地去激励和驱动千里之外的自由职业者？

这题怎么回答？一千个管理者，有一千种办法。

但书中，伦敦商学院管理实践学教授琳达·格拉顿，帮未来的管理者们更深刻地审了这道题：

放弃“雇佣”。

如果你还停留在“雇佣”的思维里，那你的解题思路注定会受限。

什么？不“雇佣”？那公司和员工还能有什么关系？

变成“联盟”。

未来，有别于“我雇你”，“我们组个联盟吧”会成为公司和员工合作的新趋势。

“雇佣”和“联盟”的区别就在于，后者更长期，更灵活。

作为公司，我不在乎你有没有忠诚度、准不准时打卡，我只在乎你的能力，可不可以帮到我。

作为自由职业者，我也不在乎你有没有给我稳定的晋升路径、完善的技能培训，我只在乎你当下的这个项目和报酬，我感不感兴趣。

以上的这些变革，都是关于公司与外部的自由职业者的合作。

那，公司与内部员工的合作方式，会有变化吗？

当然。

更“小”的培训

书里提到，未来的企业管理者，可能还会有一个新的KPI：

帮助企业内部的员工，形成终身学习的能力。

为什么？书里提到了2个消息。

一个坏消息：技术的变革，可能会让很多原来的工作技能，再也没用了。

举个例子，当人工智能发展得越来越快，很可能会出现这么一种情况：

你刚学会一项技能，没两年，就被人工智能取代了。

相信现在很多的基础写作、软件绘图、编程等从业者，已经开始感受到了这种压力。

那，怎么办呢？员工在当前的工作上遇到问题，还需要学习吗？

当然需要。因为技术从开发和迭代，到真正能应用，也需要时间。

在这个时间差里，你要是能快速学会，快速应用，就依然还有价值和优势。

那，用着用着没两年，我学的这个技能，又被人工智能追上了，又能取代我了，怎么办？

答案是：继续学。

这，就是未来企业可能要应对的新局面。企业和员工，都要适应一种新的学习模式：终身学习。

终身？听起来好像很沉重。

那不妨再看看书里提到的一个好消息：

终身学习，或者说企业需要为员工的持续提升打造的培训机制，恰恰可以是一种更轻松的培训制度：模块化。

什么意思？

回想一下以前，一个员工的学习模式，可能是前期的学校教育，和后期的技能培训。

比如，一个计算机专业的大学生，大学读了4年，学了C语言，工作时发现Python又流行了，又买了个课，花2个月学了Python。

4年。2个月。这些，都是以前的速度。

未来，这种速度，可能会变成几周，甚至几天。

那怎么学得会呢？

这，就是“模块化”的重点所在：不追求大而全，全盘弄懂，而是追求小而美，快速上手。

当工作中出现一个需求时，缺哪一小块，马上学，几周内就上手能用。

这种模块化的好处，就是能在人类能做到的基础上，更务实高效地和时代赛跑。

那，这种模块化的培训机制怎么做呢？

未来的企业管理者可以从两个方面入手：

一方面，与专业的在线教育、培训机构合作，购买甚至定制精准的模块化培训课程。

这些课程可以根据实际的业务需求来打造，并且拆分成模块。

比如，国外有些教育网站，就有开发“纳米学位”。

这类培训，会先和合作企业沟通，了解员工最欠缺的技能，再专门为他们打造可以快速上手，即学即用的培训课程。

并且，购买这些课程的成本也不高，有些甚至能免费。

另一方面，企业还可以通过弹性工作制，或设置专门的“学习假”，来进一步鼓励员工定期、模块化地完成学习，提升自己的技能。

听起来很卷啊。我们只能这么与人工智能对立，互相追赶吗？

与人工智能合作

取代工作、威胁人类……关于人工智能对人的“威胁”的讨论，我们已经看到过太多了。

但是，作为带领团队打胜仗的管理者，管理者需要同时看到另一面：人工智能对人的“赋能”。

只有这样，才能更大程度地想到人机合作的各种可能，以及这种合作可以创造出什么新的岗位和新的工作。

并且，马上配置，马上尝试。

比如，最近我们已经聊了太多次，但又觉得聊多少次都不为过的ChatGPT，就是一个很典型的案例。

短短几个月内，从北上广的大公司，到县城的办公室，ChatGPT已经开始成为越来越多人的超级助手。

这确实对很多人的就业带来了冲击。但，这也确实让很多企业的生产效率带来了跃升。并且，是革命性的跃升。

管理者需要适应。在思考中适应。

人工智能，可以怎么用到我的业务里？

员工和人工智能，怎样才能更好地协作？

哪些是人工智能可以做得更好的？哪些是人工可以专注的？

在人工智能的帮助下，会创造哪些新工作，带来哪些新可能呢？

……

一定要保持思考。

因为，每一次思考，都可能带来更多效率跃升的机会。

因为，效率革命的发令枪，已经打响。

最后的话

未来已来。不会回头。

科技的变革，带给未来企业的变化，会是颠覆性的。

作为管理者，需要意识到，未来有4种变化，可能会发生，值得思考，让企业在未来能够适应得更从容：

1，传统的阶梯型晋升模式，可能会被颠覆。

管理者可以做向导、做教练，鼓励员工获得更多历练。

2，自由职业者，可能越来越多。

要想好，怎么找到他们，激励他们，跟他们协作。

3，模块化的终身学习，会成为必备的能力。

去建立，一个更灵活，更务实的培训制度。

4，人工智能，会是新的“同事”

思考 “赋能”，思考协作，思考新的机会。

书中提到的这4点，只是推测。可以作为参考，支持你的思考。

但人工智能，已经真的来了。听懂发令枪的人，已经开跑，得到时代的红利。而只把变革当热点新闻的人，在被迫退场时，甚至不会收到时代的通知。

整个世界在悄悄地剧变，一定要有所行动。

硅谷著名科技观察家，曾写出《失控》、《必然》的凯文·凯利，曾在他的那本《科技是什么？》里，总结了3种人类面对剧变时的行动：

激烈抗争，迟缓接受，正面拥抱。

不同的行动背后，是不同的命运。

企业的命运、人的命运。

你怎么选？

祝福。