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哈佛商業評論:2025 年及以后影響工作的 9 個趨勢

2025-01-24 09:50 性質:翻譯 作者:Mulan 來源:AGV網
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即使按照過去五年設定的標準,2025 年也可能帶來更多顛覆,對未來的工作產生重大影響。如今,高管們面臨著動蕩的商業環境,包括持續的人才短缺、快速的技術進步以及員工強烈的變革疲勞。這一切都...

即使按照過去五年設定的標準,2025 年也可能帶來更多顛覆,對未來的工作產生重大影響。

如今,高管們面臨著動蕩的商業環境,包括持續的人才短缺、快速的技術進步以及員工強烈的變革疲勞。這一切都發生在利益相關者敦促領導者削減開支以追求更快增長的同時。

Gartner 的研究指出了高管在 2025 年必須應對的三大關鍵挑戰:

●對未來勞動力的新需求

●管理者角色的演變

公司面臨的新興人才風險

領導者必須了解這些力量將如何塑造他們的公司,以及他們需要采取哪些行動來保持競爭力、吸引和留住頂尖人才,并實現預期的業務成果。針對這三大挑戰,Gartner 對 2025 年的人力資源領導者提出了九項預測。

對未來勞動力的新要求

(1)隨著退休人數激增和技術顛覆的持續,公司將遭受專業知識的流失。

在世界上最大的經濟體中,到 2025 年達到退休年齡的勞動力比例將比以往任何一年都要大,這將導致公司中最有經驗的員工加速流失。

與此同時,技術顛覆了各行各業專家和新手員工之間的關系。人工智能已經吸收了以前由實習生和支持團隊提供的許多功能,使初級員工失去了學習和積累專業知識所需的機會。公司領導者開始思考,當過去用于培養新手員工的任務現在由人工智能執行時,他們將如何培養未來的專家。

資深和初級員工都擔心缺乏實踐培訓,這也加劇了這種專業知識的流失。Gartner 于 2024 年 5 月對 3,375 名員工進行了一項調查,發現有六成員工表示,他們沒有得到支持核心工作技能所需的在職培訓。

為了應對這一緊迫的威脅,公司需要建立集體智慧,利用技術確保知識能夠在擁有技能的專家和需要技能的新手員工之間輕松流動。

一些公司已經建立了專門的知識管理團隊,直接從專家的工作流程中抓取信息(例如 Teams 頻道中的帖子、產品演示、發送的提供明確問題答案的電子郵件和問答環節),以確定內部專家采取的方法和行動。然后,他們將這些發現轉化為微學習,例如簡短的視頻、文章或教授單一任務或活動的活動,其他員工可以在自己的工作中利用這些微學習。領先公司使用的另一種方法是使用勞動力管理工具,告訴主管員工在不同任務中的執行情況,并建議他們可以向需要更多支持的員工推廣微學習。

(2)公司將進行重組,以利用人工智能和其他技術進行創新。

CEO 們關注的是 2025 年的增長,許多人認為技術(尤其是人工智能)是重要的推動因素。但人們普遍擔心,將公司帶到這一階段的相同結構不足以推動它們前進——而且當前的公司設計將阻礙技術創新的潛在影響。

決策權模糊、審批層級繁多、層級結構復雜、角色設計僵化等限制因素阻礙了 2024 年成為人工智能改變公司軌跡的一年。領導者擔心,如果不進行實質性變革,這些結構性障礙也會阻礙充分利用未來的創新。

今年,高管們將對公司的運作方式做出實質性改變——創建更扁平、更少等級的公司,集中公司職能以減少重復工作并創造一致性,并為跨職能團隊投資敏捷學習實踐。

(3)公司將采用“助推技術”來彌合日益擴大的合作差距

2024 年 Gartner 對近 18,000 名員工進行的一項調查顯示,只有 29% 的人對工作中的協作感到滿意,低于 2021 年的 36%。Gartner 進一步分析發現,對協作的滿意度對績效有著至關重要的影響;對協作感到滿意的員工平均表現更好。

為了恢復有效的協作和凝聚力,領先的公司將嘗試使用 nudgetech,這是一套新興的人工智能工具,可實現大規模個性化。例如,它可以提示員工根據特定同事的偏好進行交流(例如通過電子郵件而不是短信),提醒經理他們的直接下屬的工作風格,或生成自定義溝通技巧。Nudgetech 可以帶來雙重好處:改善溝通并促進行為改變。

管理者角色的演變

(4)追求公平,員工會更愿意接受機器人而不是老板。

研究發現,算法管理(將其用于排班、反饋、績效評估和晉升/招聘決策)可能會“疏遠”員工,并在工作場所產生社會成本。盡管如此,員工調查表明,他們發現算法比人類更公平。2024 年 6 月,Gartner 對 3,300 多名員工進行了一項調查,結果顯示,57% 的人認為,在做出薪酬決策時,人類比人工智能更有偏見。2024 年 10 月,Gartner 對近 3,500 名員工進行了一項調查,發現 87% 的員工認為算法現在可以比他們的經理給出更公平的反饋。

員工們開始接受這樣一種觀點:人工智能工具可以提高而不是削弱工作場所的公平性,并突出管理人員在更傳統的績效管理流程中可能忽略的貢獻。管理人員仍將最終做出重大決策,因為人類會驗證和確認機器人的建議。但對于更多的日常活動,例如即時績效反饋,機器人可能會承擔越來越多的管理人員的任務,尤其是那些基于數字、易于量化或由物聯網傳感器支持的工作。

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