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刚刚过去的 3 月，可谓是精彩纷呈，一颗颗关于人工智能的重磅新闻，扎堆在这个月引爆。转眼间进入 4 月，OpenAI 的 GPT-4、百度的文心一言、微软的 Copilot…这些都已不再是新闻，而是实实在在的发令枪。枪声落下，真正的效率革命，才刚刚拉开帷幕。
不知道你是否留意到，身边越来越多的创业者、管理人，都已经开始行动起来。他们不再是打听、转发或闲聊，而是积极地开会讨论、注册账号、测试 prompt…一边摸索一边调整，试图在自己的业务里运用人工智能提高效率。
有同学曾问我，面对这种颠覆性的变化，作为管理者，该如何适应和应对？又有哪些变化可以预判，以便早早做好准备？
《经济学人》的主编丹尼尔·富兰克林，在他的《超级技术》中，联合众多科学家、企业家等，对未来技术变化带来的影响，做出了预判并给出应对建议。虽然没人能绝对准确地预测未来，但这些站在科技前沿、商业中心的思考者，确实带来了许多经时间证实的推理，以及深刻又接地气的建议。比如，人工智能会给企业管理带来怎样的颠覆？未来的企业管理者将面临哪些与如今截然不同的挑战？又该如何应对？书中有些观点，十分有趣，今天挑选出来与你分享，希望能对你有所启发。
晋升的路，变“横”了
回忆一下，你常见的职业发展路径，是不是很多都呈金字塔状？比如专员、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。经验从何而来？需经过数年学习与实践，直至经验积累足够，职位方能提升。
然而现在，这条自下而上、垂直分布的晋升路径或许将有所不同。因为人工智能这位“新同事”加入了职场，它将彻底改变过去的职业晋升路径，许多传统中层岗位会被其替代。
为何如此？看看过去这个月 ChatGPT 通过的众多考试便知。它能通过年薪 18 万美金的 Google 程序员面试，司法考试成绩也能超过 90% 的人类考生。这位“新同事”最擅长学习，我们需要数年积累的经验，对它而言可能只是瞬间之事。所以，这位“新同事”最不缺的就是经验，而其所需的“工资”大概率比工作多年的中层员工低得多。
那么，底层和高层员工呢？他们受到的冲击相对较小。以医院为例，以前一份肺结节报告可能需要一位有 5 – 10 年经验的主治医生才能完成读片和诊断，如今刚入职一年的医师在人工智能帮助下也能完成。而院长依然是判断业务、协调资源的角色。你说，谁会最先被优化？
中层受冲击大，并不意味着只有中层需要改变。当中层消失，原来垂直向上的晋升路线也将中断。事实上，从初级专员到高级管理者，都会听到科技传来的残酷提示音：“路线已为您重新规划”。
初级岗位的人想要晋升，不能再依靠熟练或经验，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，这意味着要多跳槽，参与更多项目，积累更多资源和拓宽眼界。而对于高级管理者来说，原来的“企业忠诚度”或许不再那么重要，必要时甚至要鼓励员工离开公司去外面历练，积累多元化技能和认知。未来的企业领导者很可能需要成为合格的引路人，帮助员工了解所需掌握的技能，并鼓励和指导他们去历练和积累。
与自由职业者协作
那些去外面历练的员工，不一定会回到公司。事实上，当职业晋升的路变“横”，成为自由职业者将成为更为常见的职业发展选项。
来看两组数据：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 4.61 亿，占整体网民的 43.8%；国家统计局发布的数据显示，截止 2021 年底，我国灵活就业人员已达 2 亿人。随着互联网技术发展，远程协同效率不断提高，自由职业的土壤越来越肥沃。
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”，或者无法“一步升天”，可以选择成为自由职业者。未来，自由职业者可能会越来越多。
对于许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。以前企业通常是一群人在同一个办公室工作，管理者管好这群人即可。以后的玩法可能变为不同背景的自由职业者在一个项目里远程合作，项目结束后便分开，下一个项目再根据需求重新配置合作者。
这种玩法下，企业管理不能再只关注办公室里的员工。传统招聘流程需要改变，自由职业者更自由、更分散，不能仅依赖传统招聘渠道找到他们。管理者需要做好功课，明确人才需求是什么，能满足这些需求的人才在哪里，他们想要什么，以及如何准确、高效地找到或吸引这些外部人才。传统人才管理也需变革，不在一个屋檐下工作，许多过去的管理经验可能不再适用。未来的企业管理者必须思考：怎么做才能更好地激励和驱动千里之外的自由职业者？
书中，伦敦商学院管理实践学教授琳达·格拉顿为未来管理者更深刻地审视了这道题：放弃“雇佣”。若停留在“雇佣”思维，解题思路必然受限。那该怎么做？答案是变成“联盟”。未来，“我们组个联盟吧”将成为公司和员工合作的新趋势，取代“我雇你”。“雇佣”和“联盟”的区别在于，后者更长期、更灵活。作为公司，不在乎员工有无忠诚度、是否准时打卡，只在乎其能力能否帮助公司；作为自由职业者，也不在乎公司有无稳定晋升路径、完善技能培训，只在乎当下项目和报酬是否感兴趣。
更“小”的培训
书中提到，未来企业管理者可能会有一个新的 KPI：帮助企业内部员工形成终身学习的能力。
为何如此？书中提到两个消息，一个坏消息是技术变革可能使许多原来的工作技能变得无用。例如，随着人工智能快速发展，可能出现刚学会一项技能，没过两年就被人工智能取代的情况。相信现在很多基础写作、软件绘图、编程等从业者已感受到这种压力。
那该怎么办？员工在当前工作中遇到问题仍需学习，因为技术从开发、迭代到实际应用需要时间，在这个时间差里，能快速学会并应用就依然有价值和优势。但如果学的技能用了没两年又被人工智能追上并取代，又该如何？答案是继续学。这就是未来企业可能要面对的新局面，企业和员工都要适应新的学习模式：终身学习。
终身学习听起来似乎有些沉重，不过书中还提到一个好消息：终身学习，或者说企业为员工持续提升打造的培训机制，可以是一种更轻松的培训制度：模块化。
什么是模块化？回想以前员工的学习模式，可能是前期学校教育和后期技能培训。比如计算机专业大学生大学读 4 年学 C 语言，工作后发现 Python 流行又花 2 个月学习。这是以前的学习速度，未来可能变为几周甚至几天。
那如何学得会？这就是“模块化”的关键所在：不追求大而全、全盘弄懂，而是追求小而美、快速上手。当工作中出现需求时，缺哪块就学哪块，几周内就能上手使用。
这种模块化的好处是能在人类能力范围内更务实高效地与时代赛跑。那么，如何建立这种模块化培训机制？未来企业管理者可从两方面入手：一方面，与专业在线教育、培训机构合作，购买甚至定制精准的模块化培训课程。这些课程可根据实际业务需求打造并拆分成模块，如国外有些教育网站开发的“纳米学位”。这类培训先与合作企业沟通，了解员工欠缺的技能，再专门打造快速上手、即学即用的培训课程，且购买成本不高，有些甚至免费。另一方面，企业可通过弹性工作制或设置专门的“学习假”，鼓励员工定期、模块化地完成学习，提升技能。
与人工智能合作
关于人工智能对人的“威胁”的讨论，我们已屡见不鲜。但作为带领团队打胜仗的管理者，需同时看到另一面：人工智能对人的“赋能”。只有这样，才能更大程度地设想人机合作的各种可能，以及这种合作能创造出哪些新岗位和新工作，并立即配置、尝试。
比如 ChatGPT，短短几个月内，从北上广的大公司到县城的办公室，它已成为越来越多人的超级助手。这确实给很多人的就业带来冲击，但也让许多企业的生产效率实现了革命性跃升。管理者需要适应这种变化，不断思考：人工智能如何应用到我的业务中？员工和人工智能怎样更好地协作？哪些工作人工智能能做得更好？哪些工作人工可以专注？在人工智能帮助下会创造哪些新工作，带来哪些新可能？
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。毕竟，效率革命的发令枪已经打响。
未来已来，科技变革将给未来企业带来颠覆性变化。作为管理者，需意识到未来可能发生的 4 种变化并思考，以使企业在未来能更从容地适应：一是传统的阶梯型晋升模式可能被颠覆，管理者可做向导、教练，鼓励员工获得更多历练；二是自由职业者可能增多，要思考如何找到、激励并与他们协作；三是模块化的终身学习将成为必备能力，需建立更灵活、务实的培训制度；四是人工智能将成为新“同事”，要思考“赋能”、协作及新机会。
书中提到的这 4 点只是推测，可作为参考支持你的思考。但人工智能已真正到来，听懂发令枪的人已经起跑，能获得时代红利；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。整个世界在悄然剧变，我们必须有所行动。
硅谷著名科技观察家，曾写出《失控》《必然》的凯文·凯利，在他的《科技是什么？》里总结了人类面对剧变时的 3 种行动：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，你会如何选择？
