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培養哪項能力,未來才不會被淘汰?AI 時代下你該有的認知

2019-11-18 14:58:58
Managertoday
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科技的進化,也自然會影響人們的工作模式,其中以管理者與領導者在工作職責上的改變幅度會特別大。可預期的是,許多我們原本從事的工作,都將會被機器所取代。

科技的進化,也自然會影響人們的工作模式,其中以管理者與領導者在工作職責上的改變幅度會特別大。

可預期的是,許多我們原本從事的工作,都將會被機器所取代。首先,我們先從總論來概觀人類未來還可能繼續從事的工作類別。

雖然關於這點仍眾說紛紜,在已具備一定程度系統化的著作 ──《下一個工作在這裡!:智慧科技時代,人機互助的 5 大決勝力》當中,就曾提到相關的概念。

湯瑪斯.達文波特(Thomas H. Davenport)等作者在書中指出,在 AI 進化的時代,仍然存在只有人類才能負責的五種工作,不用擔心被機器等未來科技所取代。具體而言如下:

1. 督導(Step Up)

比自動系統層級更高,建構、監督人類與機器之間合作系統的工作。

2. 成就(Step Aside)

機器所做不到的工作。需要足夠細心、富含創造力,能夠鼓舞他人的工作。

3. 介入(Step In)

將商務與技術結合的工作。

4. 專精(Step Narrowly)

無法自動化,具有專業性質的工作。其他人不熟悉,或是缺乏相關參考資料的工作。例如飼育北海道赤狐。

5. 創造(Step Forward)

建構新系統的工作、自發性追求新科技的工作。

在上述這五種工作當中,5 是需要相關技術素養的專業職,4 則包括各領域的專業工作,不過這兩者大多跟商務人士沒有太大的關聯性。一定程度有關的是 1 跟 3,這兩種工作內容都需要具備一定的科技知識,也必須對商務有所了解,可說是難度較高,人類得以發揮工作價值的部分。

與最多商務人士有關的大概就是 2 了。包括提出解決問題的新方法、解讀他人臉色、看出脈絡,以溝通或進一步影響他人,這方面的工作,目前還是機器所無從取代的。

在上述前提下,我們來了解管理者和領導者的工作內容可能會有什麼樣的變化。

解決問題的方法可能有所改變

管理者的工作,就是不斷解決工作上所遇到的問題。不只是處理出現大量瑕疵品與危機管理等顯而易見的業務類問題,也包括像「目標是超越去年,達到 120% 的營業額,但現在最多也只能到 110%,該如何填補這段差距?」這類介於「期望與現實」之間的落差。

簡單來說,管理者的工作內容就是設定課題並積極達成,以及解決過程中所遭遇到的問題。

在管理顧問業中,解決問題有個定型化的流程:
1. 「設定課題(Issue、What)」
2. 「找出哪裡出現問題、哪裡有改善的空間(Where)」
3. 「探討為何發生問題(Why)」
4. 「訂定對策(How)」

下面列舉實際的例子:
1. Issue、What:降低庫存到○○的標準
2. Where:△△產品的庫存過多,使整體庫存量增加
3. Why:△△產品設計不良,生產工時相當長
4. How:徹底檢討△△產品的設計

不過,這個流程隨著科技的進化,也可能產生大幅的改變。以某家美容沙龍的行銷策略為例,該企業在各大媒體大打廣告之後,就積極邀請目標客群參加說明會及座談會,還贈送了試用體驗課程,最後再請業務負責人寄出電子郵件,或以電話持續追蹤,這一切都是為了取得業績。

如果是人類的話,由於重視因果關係,很可能會以常識來判斷「這種類型的顧客,在某個時機點遞給他宣傳手冊,應該會很有宣傳效果。」

但 AI 可能透過數據分析給的提議是「這類型的顧客,在這個時候遞給他手冊就好」。即使人類無法理解其中的原因,卻仍有相當大的可能收得成效。

另外,立定假設之後,只要用機器運算,其實驗證過程花不了多少時間。舉例來說,如果要以 A/B 測試來分析比較網路廣告製作物的優劣,只要透過 AI 就能在短時間內完成測試,大幅縮短從中挑選出「相對較佳」的作品的時間。

由於能夠迅速推行「看似有效的手段」,對於改善作業效率、提升整體效果也有相當大的助益。

人類的附加價值,就在於「任務設定」

雖說如此,管理者的工作當然不可能被取代。無論科技再怎麼進步(至少到 2030 年左右),任務設定仍是只有人類才能勝任的工作。

舉例來說,現在要為某間補習班的考生制定指導方針,任務設定的方向可能是:

  • 「要考上 A 大學」
  • 「為了之後的職涯規畫,得先穩固基礎學力才行」

各式方針設定上的價值判斷,取決於人類的經驗與價值觀,很難使用機器來衡量與計算。

訂立的任務具體而言要到什麼樣程度,也是個大問題。以健身中心為例,教練對顧客設定的任務,如果是「強化身體健康」,那未免也太模糊。

  • 「在○○之前要讓體重降到 65 公斤」
  • 「在○○之前要將血糖、血壓、血脂的指標,降低到醫師協會推薦的標準值」

在思考上述各項任務的可能性時,也同時能篩選出其中最具體也最有實質效果的選項。

主題雖然是任務設定,不過更進一步來說,在初步實行且並產生結果時,判斷往後在經營面上是否應當繼續執行,或者是否具有意義,目前還是只有人類能夠勝任這樣的工作。

舉個實例來說,如果設定的任務是「透過廣告效果讓民眾的認知度達到 80%,第一個想到的品牌占 25%」;那麼在實際操作後,認知度只達到 76%,但民眾第一個想到的品牌占 26%,這樣的結果該視為成功或失敗呢?

在組織經營的環節中,常一口氣解決多元化的課題,例如面臨行銷任務與提升組織向心力的任務必須同時並行的狀況。

在這種狀況下,往往難以進行單純的比較。實際操作之後的評價,除了有一定的困難度之外,也會影響之後任務設定的方向,因此還是必須交由人類來權衡其中的利弊得失。

提供資料的方式與設定框架,要借助人類的力量

剛才提到「Where-Why-How」的過程可以透過機器來計算,即使因果關係不明,也能揀選出「相對較佳」的結果。只不過,這也是有條件的。

前提就是輸入適當的資訊。由於 IoT 技術日漸進化,感測器傳來的資訊,以及用戶的網路使用習慣等等,幾乎都能正確掌握。

只不過,要提供機器什麼樣的資訊,就涉及任務設定的主旨,而且會反映出設定者本身的程度高下,畢竟機器不可能自己判斷「我需要這樣的資訊」。

換句話說,機器還是必須透過人類所設定的框架以及資訊中尋求解答。

舉個例子來說,近年 HR Tech(人力資源管理科技)大幅進化,從過去為員工評定考績,到要分配員工什麼樣的業務,或是該給予什麼能力開發的機會等,都可以藉由科技之力獲得某程度的建議,這樣的技術未來想必也將加速發展。

但如果給予的任務是人事的配置與教育訓練,最後顯示的結果就會被限制在這兩個領域當中,機器頂多會給出「解雇那位員工比較好」的建議。

也就是說,在這種狀況下,不可能得到「應該改善組織本身的人事制度」或是「應該終止這項事業」這類超越機器框架的解答。

「創造力」是人類的特權?

談到這個話題,就會論及機器是否能夠勝任「創造類工作」的議題。以商業取向為例,無論讓機器再怎麼分析過去的電風扇,也不可能因此出現 Dyson 的「無扇葉電風扇」;不管怎麼分析以前的隨身聽,也不可能產生「iPod」這項產品。

前面提到,「Where-Why-How」的過程可以透過機器強化效率,甚至快速獲得「相對較佳」的解答,但再怎麼說都只會是「相對較佳」,不會是「最好」或「最創新」的結果。

能以不受拘束的想法嘗試各種組合,獲得「不存在於過去延長線上的解答」,現階段仍是人類專屬的神聖領域。

未來的必備技能

在前面的內容當中,我們了解到設定任務、框架的能力、創造力將愈來愈受到重視。

因此在未來,商務人士所必須具備的,會是邏輯思考力,以及不受常識及既定框架所限制、從零開始的思考方式。

此外,對於他人的洞察力,以及尋找出課題的對話力(交談能力),在解決商務問題以及人際關係經營上也極為重要。建立在這些基礎上,對他人的體貼、共感力,還有對文字脈絡的閱讀力等等,對於商務人士而言也都是不可或缺的。

(本文整理、摘錄自《IT 知識,就是你的競爭力》,商業周刊出版)