作者：商业评论
出版社：浙江出版集团数字传媒有限公司
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数字时代职场大逃杀(《商业评论》精粹)试读：
版权信息书名：数字时代职场大逃杀(《商业评论》精粹)作者：商业评论排版：红枫出版社：浙江出版集团数字传媒有限公司出版时间：2018-08-08本书由浙江出版集团数字传媒有限公司授权北京当当科文电子商务有限公司制作与发行。— · 版权所有 侵权必究 · —编者寄语数字时代职场大逃杀健身，戒烟，业务转型。一切有意义的改变，都始于一个简单的问题：我该从哪里开始？事实上，“从哪里开始”已成为现代商业中最常被问及的问题之一。当前关于数字化、人工智能和新型机器的辩论已经不再是它们会不会发生，而是何时发生的问题。还在为不知“从哪里开始”而犹豫不前，肯定会使你走向职业生涯的下坡路。如果你还不信，那么就请去和那些最近从福特（Ford）、通用电气（General Electric）、优步（Uber）或者百视达（Blockbuster）、雅虎（Yahoo!）、黑莓（Blackberry）等公司离职的前高管们聊一聊。他们正是由于未能达到数字经济的预期而惨遭淘汰……
当整个商业世界正在以谷歌的速度飞速前行，以摩尔定律的步伐飞速增长时，“从哪里开始”就成为关系到每个人存亡的问题。谁能正确解决这一问题，谁就抓住了时代机遇。幸运的是，那些在数字经济中抢占先机的成功者已经找到了合适的起步之道。（参见本期《数字时代怎么抢跑》）
对于很多组织来说，智能机器带来的自动化可能会推动下一轮大规模的工作同质化。简单地说，如果一份工作被视为同质化商品，那么它很快就会被自动化。无论你身处哪个领域，你都应该思考这个问题：你的工作是不是很普通而且高度重复，将能被机器取代？如果答案是肯定的，那么你现在就应该寻找或者创造一份同质化程度更低的工作了。（参见本期《如何跟AI抢饭碗》）
在工作中展示个人生活的某些方面，可能会影响到别人对你的尊重和好感，而这两项因素与工作积极性和团队参与度有直接关系，对未来应聘找工作、职务升迁也有间接影响。然而，根据宾夕法尼亚大学沃顿商学院David Pottruck管理学教席教授南希·罗思巴德（Nancy P. Rothbard）的研究，由于今天社交媒体已经模糊了工作与生活的边界，所以在工作环境下展示多少个人生活变得更加复杂。如果人们是被迫分享，或觉得无法完全掌控发布内容，那么他们的参与精神、工作积极性以及归属感都会打折扣。南希·罗思巴德在《当朋友圈和工作圈混在了一起》提出了几个关键步骤和应用策略，帮助人们在管理虚拟空间里生活与工作的边界时，能利用好社交媒体，趋利避害。
智能手机让我们的生活更方便，联系更紧密。但过度使用手机会影响人的认知能力，睡眠、社交质量和专心工作的能力。在一项针对153名组织行为和领导力课程的研究生开展的为期一天的实验项目中，要求他们暂停一天的联网行为，并把自身经历以日志形式记录下来。许多人觉得没有网络的一天比平时更漫长，有些无所事事，有些则把更多时间花在阅读、锻炼和面对面的交谈上。许多学生开始反思科技给人们生活带来的改变，认识到了适度节制的重要性……（参见本期《熬过没有手机的一天》）数字时代怎么抢跑保罗·勒里希（Paul Roehrig）身，戒烟，业务转型。一切有意义的改变，都始于一个简单健的问题：我该从哪里开始？
我们就如何利用数字化机器参与竞争，与世界各地的商业领袖展开了讨论，从中发现“从哪里开始”已成为现代商业中最常被问及的问题之一。
在这个“万物皆数字”的时代，你的工作中大概也是问题远比答案多。当机器几乎无所不能时，你自己又该何去何从？你的工作会被机器人抢走吗？你的公司会被“亚马逊化”吗？你的行业在五年之后会是什么样子？你的孩子过得会比你好吗？
现在，很多人清楚地认识到人工智能已经无所不在。事实上，人工智能已成为我们日常体验的核心。正是有了人工智能，我们才能在打车软件Lyft上订车，在Hotel Tonight上订酒店，以及通过Alexa智能音箱播放我们喜爱的音乐。
更重要的是，人工智能将进入包括理财、医疗、家庭保险和子女教育等重要领域。这一趋势方兴未艾。
正如我们在最近出版的新书《当机器无所不能，我们该何去何从》（What To Do When Machines Do Everything）中指出的那样，当前关于数字化、人工智能和新型机器的辩论已经不再是它们会不会发生，而是何时发生的问题。还在为不知“从哪里开始”而犹豫不前，肯定会使你走向职业生涯的下坡路。（磁带录像机、柯达胶卷等与时代脱节的例子依然历历在目）如果你还不信，那么就请去和那些最近从福特（Ford）、通用电气（General Electric）、优步（Uber）或者百视达（Blockbuster）、雅虎（Yahoo!）、黑莓（Blackberry）等公司离职的前高管们聊一聊。他们正是由于未能达到数字经济的预期而惨遭淘汰。
这听起来或许有些悲观，甚至有点危言耸听。然而用不着伤心难过，别忘了还有这条好消息：数字化也能带来增长。我们调查了2,000名来自零售、银行、保险（健康、财产及意外保险）、制造以及生命科学等不同行业的高管。这些企业的总营业收入是7.3万亿美元，而在2015年~2018年期间，数字化转型为这些行业带来的增长就高达20万亿美元。
当整个商业世界正在以谷歌的速度飞速前行，以摩尔定律的步伐飞速增长时，“从哪里开始”就成为关系到每个人存亡的问题。谁能正确解决这一问题，谁就抓住了时代机遇。幸运的是，那些在数字经济中抢占先机的成功者已经找到了合适的起步之道。以下是为了适应未来你立刻就能做的三件事。1.想数字化，就要关注人
这一点乍听上去似乎有点违背我们的直觉，但是当技术无所不在时，人类的比较优势将显得更加重要。在任何历史时期，分析、沟通和学习能力，以及理解他人感受的能力，对于在商业领域取得成功都至关重要。而在未来，这些人类特有的能力——人类与生俱来，而计算机举步维艰的工作——将会更加重要。数据也已清楚地表明，那些典型的人类工作技能（人际交往、领导团队、提问、推理以及解读能力）的重要性将大大提升。
你可能会想：“等等！我在有线电视新闻网（CNN）上亲眼看到一个会跳舞/唱歌/开车/摘草莓/等等的机器人！让机器人从事更多的人类工作会怎样？”机器确实会越来越强大，但是这些机器的开发者认为，对机器人一夜之间颠覆一切人类知识工作的担忧，只是每次重大科技突破时都会出现恐慌的一个缩影。（作为一个社会群体，我们一直对新技术的社会影响忧心忡忡。这可以追溯到文字的发明，甚至连苏格拉底都曾经反对使用书面文字）
判断力、好奇心、创造力，以及人情味，都是当前和近期的技术难以企及的。即使未来几年中新机器会更强大，这一趋势依然不会改变。2.用新机器提升你的劳动力
5,000年前，一个疲惫的美索不达米亚人开始使用轮子来减轻后背的疼痛。自那时起，科技就在不断地推动生产力发展。而近些年来，机器和软件在工厂中一直在辅助我们工作，为我们服务。
不同的是，现在基于人工智能和机器学习的软件机器人正变得越来越普遍，功能也越来越强大。当你在亚马逊（Amazon）购物，或者在奈飞（Netfix）接受推荐时，你就已经开始在日常生活中使用自动化技术和人工智能。同样的模型也被用于无数的业务流程当中。
当前人工智能威胁论的支持者担心机器人将会抢走人们的一切工作。有些工作毫无疑问会被抢走，但被抢走的数量并不像许多人想象得那么多，最常见的情形是员工在新科技的帮助下，工作效率显著提高。
当你下次走进办公室时，思考一下大家到底在干什么。（当然，是工作方面，不包括刷Facebook或者玩英雄联盟）接下来再想象一下，如果你的公司或者事务所中有50%的同事能够将工作效率提高50%，结果又会怎样。这听起来可能过于极端，但是如果你能够正确设定目标，并对某些日常任务做自动化的处理，还是有可能实现的。
我们要明白一点：每一项知识型工作都由不同的任务构成。可能你恨之入骨的那部分任务可以放心地交给人工智能来完成。当你选对了自动化的任务对象，对经济的影响可能是颠覆性的——因为新机器在提高工作效率的同时，还可以解放我们这些工作者，推动我们去做更多更有价值的工作。这意味着生产率也将提高，而这正是我们的目标。
例如，机器人流程自动化软件Blue Prism将人工智能应用于风险管理、欺诈识别和索赔处理等领域，帮助很多公司每年节省数百万英镑。医疗保健IT服务商TriZetto则帮助医疗保险客户引入流程自动化，实现了提速、增效、降成本的目的。这种例子不胜枚举，而且随着在工作中采用人工智能成为必备条件，这一趋势还将不断增强。
那么我们应该从哪里开始？第一步，同样也是最重要的一步，就是找准切入点。虽然各行业的情况不同，但是有一些共同的主题。（如果你真的想走捷径的话，不妨找一下有大量员工在一遍又一遍重复劳动的办公小隔间）
软件机器人永不会疲倦，所以就从高度重复性、劳动力密集的工作开始吧。（因为你总想获得立竿见影的效果）机器人擅长计算，所以那些涉及固定流程和大量数据的工作非常适合自动化处理。不要试图将自动化应用于那些复杂、模糊、需要直觉、同理心、好奇心、洞察力或判断力的工作。不要管那些科幻作品的痴人说梦，这类工作最好还是继续留给我们人类吧。
再说一遍：找准切入点至关重要。在某些乏味的任务中引入人工智能，然后将自动化解放出来的时间和精力投入更有价值的工作。比起一遍又一遍地填表格，总在事后撰写支出报告，制订一团乱麻的计划时间表，以及处理如海啸般冲来、令人发狂的电子邮件，这些高价值工作才是我们更青睐的工作。3.让一切成为代码生成器
有些科技笑话虽“冷”，却能引人深思。“我家的冰箱会对自动喷水灭火系统说什么？”“我家的报警系统被黑客入侵了，要我给他一个比特币才能把它关掉。”这非但不好笑，反而蕴含了无限商机。现在，每件物品都能成为代码生成器。手表、家电、服饰、灯泡、汽车和医疗设备上都能装上传感器，而且很多公司正在基于这些数据开发新产品和新服务。
那么应该从哪里开始装备呢？与其思考这个问题，还不如思考“哪里不应该装备”。你从事的是房产买卖和租赁，可以在住房里安装传感器来避免常见的损坏；你从事的是零售业，可以使用传感器更好地追踪并管理客户行走路线和商品摆放位置；你从事的是保健业，可以在重症监护室安装传感器以达到更好的保健效果；你从事的是制造业，那可以让每一台机器不断地发送数据，以优化生产效率和运行时间。
由于芯片和传感器的价格在不断下降，任何物品都可以产生能被你的业务或你的公司加以利用的宝贵数据。唯一能限制你的，只有你的创造力和创新意愿。
一旦你可以从灯泡、衬衣、风车或者宠物项圈中获得数据，你会如何利用呢？数据背后潜藏着怎样的联系？如何从你的餐桌或汽车所产生的数据中获利？这还不限于实实在在的物品，因为你的物流过程、呼叫中心和索赔过程同样会源源不断地产生数据。
很多商业领袖对此不知所措，因为他们并没有充分认识到数据只是手段不是目的，只是原材料不是商业结果。正是由于这个原因，你需要一个分析团队来帮你从这些“数据原料”中提炼真正的价值。
数据科学和算法开发并不是炼金术或黑魔法，它们只是一套工具，可以帮助好奇的人从数据中提炼出有意义、有启示的信息。然而，你像很多管理者一样身边没有熟练运用这些工具的人，那么快速赶上形势的重要方法之一就是建立一个协作网络，帮助你从数据中寻找意义和商业价值。接下来，你的业务团队就要在你的观点基础上开发新的商业模式、客户体验和产品了。4.寄自未来的明信片
老话常说：知易行难。如果想在接下来的几个季度、几年中取得成功，我们就要像养成健康饮食和健身的习惯一样，养成数字化习惯。
在五年之内，商业领域会发生天翻地覆的改变。新兴公司将横空出世，令人尊重的公司会轰然倒塌，超乎想象的技术将投入应用。任何人如果过于确信未来将发生什么，都是自欺欺人。但是，我们对未来已经有基本的了解，可以出发，而且也必须出发。
我们也清楚，时钟正在滴答滴答地转动。（电子钟并不会真的发出滴答声，但是意思没错）先下手为强，后下手遭殃。
在过去几年里，我们接触了很多致力于建立人工智能系统的人，留给我们印象最深的就是他们的乐观主义。他们并不像儿童小说中的波莉安娜那样盲目乐观、天真幼稚。他们是努力工作为客户服务、为公司服务的商界成功人士。你或许就像他们一样。
总而言之，第四次工业革命的胜利者绝不会在发令枪响时睡着。他们意识到等待是最大的风险，确定自己必须采取行动，不会被前方的困难吓退，采用本文提出的这些步骤为未来的工作做好准备。翻译：徐永 徐之篁如何跟AI抢饭碗托马斯·达文波特（Thomas H. Davenport）
重复度高的工作将来都会被人工智能取代，你现在就要未雨绸缪。们通常不会把自己的工作视为同质化商品，因为《韦氏词典》（The Merriam-Webster Dictionary）对“同质化商品”我（commodity）一词的解释是“量产的、无特殊性的产品”，但我们中大多数人都认为自己的工作是特别的，或者是有区别的。我们常常觉得，与其他从事相同工作的人相比，我们的工作方式有所不同，而且工作质量更高。我们甚至可能认为，没有人和我们在做完全相同的工作——要么是工作内容稍有不同，要么是我们的工作方式稍有差异。
我们这些想法也许都没有错，但是商界和管理界未必认同。在他们眼中，工作的区别正日益缩小，而且可以在人和机器之间相互替换，而这正符合同质化商品的定义。对于许多公司来说，外包（用外部员工，经常是海外员工，来代替内部员工）正是向工作同质化迈出的一大步。许多招聘过程也日趋同质化，例如自动筛选简历。你也许认为自己独一无二，但是无论你的特长是编写Python程序，还是管理金融资产，公司只是把你看作拥有相关技能的众多人员之一而已。
商品价值有高有低，同质化的工作同样也有价值高低之分。例如，沙子是一种低价值商品，而在快餐店做服务员也是一种低价值的同质化工作；黄金是一种高价值商品，而金融交易正逐渐成为一种高价值的同质化工作。很多工作的价值主要取决于市场需求，而非其内在价值。《彭博商业周刊》（Bloomberg Businessweek）最近的可视化分析显示，在2017年头四个月中，与2016年同期相比，消失比例最大的职业有很多并不是败给了自动化，它们被淘汰是因为愿意购买这些产品和服务的消费者越来越少了。这些行业包括有线通信、百货商店和印刷业等。
对于很多组织来说，智能机器带来的自动化可能会推动下一轮大规模的工作同质化。简单地说，如果一份工作被视为同质化商品，那么它很快就会被自动化。我在基于人工智能或认知技术的自动化研究中发现，如果某项基本属于常规性任务的工作可以被外包，那么这项工作的很多内容也许就可以被自动化——哪怕是通过“较笨”的技术，比如机器人流程自动化。因此，很多在全球范围内进行业务外包的公司都在全力以赴地开发自己的自动化技术，以便用机器承担人的工作。
金融服务就是一个成熟的自动化领域，因为该领域的很多工作相对比较结构化，而且产品差异性也较低（都和钱有关）。这一行业中的同质化工作也存在价值高低之分，其中一些低价值的工作，例如银行出纳，已出现消亡的迹象，虽然过程还比较缓慢。
然而，一些高价值的金融服务工作也出现了同质化的迹象，例如复杂的算法已经开始取代金融交易员以及对冲基金经理。根据对冲基金研究公司（Hedge Fund Research Inc.）的资料 ，有大约三分之一的对冲基金资产正是采取这种管理方式。作为一种为客户推荐投资产品的机器，“机器人顾问”已经开始取代人工金融顾问。当客户选择共同基金、交易所交易基金（exchange-traded funds, ETF），或者其他被动投资产品时，为他们确定合适的投资组合，根据资产配置偏好进行重新平衡，以及实施避税等都变得更为简单，所有这些工作都可以在几乎没有或者完全没有人类干预的情况下完成。
试读结束[说明：试读内容隐藏了图片]