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哈佛商业评论:2025 年及以后影响工作的 9 个趋势

2025-01-24 09:50 性质:翻译 作者:Mulan 来源:AGV网
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即使按照过去五年设定的标准,2025 年也可能带来更多颠覆,对未来的工作产生重大影响。如今,高管们面临着动荡的商业环境,包括持续的人才短缺、快速的技术进步以及员工强烈的变革疲劳。这一切都...

即使按照过去五年设定的标准,2025 年也可能带来更多颠覆,对未来的工作产生重大影响。

如今,高管们面临着动荡的商业环境,包括持续的人才短缺、快速的技术进步以及员工强烈的变革疲劳。这一切都发生在利益相关者敦促领导者削减开支以追求更快增长的同时。

Gartner 的研究指出了高管在 2025 年必须应对的三大关键挑战:

●对未来劳动力的新需求

●管理者角色的演变

公司面临的新兴人才风险

领导者必须了解这些力量将如何塑造他们的公司,以及他们需要采取哪些行动来保持竞争力、吸引和留住顶尖人才,并实现预期的业务成果。针对这三大挑战,Gartner 对 2025 年的人力资源领导者提出了九项预测。

对未来劳动力的新要求

(1)随着退休人数激增和技术颠覆的持续,公司将遭受专业知识的流失。

在世界上最大的经济体中,到 2025 年达到退休年龄的劳动力比例将比以往任何一年都要大,这将导致公司中最有经验的员工加速流失。

与此同时,技术颠覆了各行各业专家和新手员工之间的关系。人工智能已经吸收了以前由实习生和支持团队提供的许多功能,使初级员工失去了学习和积累专业知识所需的机会。公司领导者开始思考,当过去用于培养新手员工的任务现在由人工智能执行时,他们将如何培养未来的专家。

资深和初级员工都担心缺乏实践培训,这也加剧了这种专业知识的流失。Gartner 于 2024 年 5 月对 3,375 名员工进行了一项调查,发现有六成员工表示,他们没有得到支持核心工作技能所需的在职培训。

为了应对这一紧迫的威胁,公司需要建立集体智慧,利用技术确保知识能够在拥有技能的专家和需要技能的新手员工之间轻松流动。

一些公司已经建立了专门的知识管理团队,直接从专家的工作流程中抓取信息(例如 Teams 频道中的帖子、产品演示、发送的提供明确问题答案的电子邮件和问答环节),以确定内部专家采取的方法和行动。然后,他们将这些发现转化为微学习,例如简短的视频、文章或教授单一任务或活动的活动,其他员工可以在自己的工作中利用这些微学习。领先公司使用的另一种方法是使用劳动力管理工具,告诉主管员工在不同任务中的执行情况,并建议他们可以向需要更多支持的员工推广微学习。

(2)公司将进行重组,以利用人工智能和其他技术进行创新。

CEO 们关注的是 2025 年的增长,许多人认为技术(尤其是人工智能)是重要的推动因素。但人们普遍担心,将公司带到这一阶段的相同结构不足以推动它们前进——而且当前的公司设计将阻碍技术创新的潜在影响。

决策权模糊、审批层级繁多、层级结构复杂、角色设计僵化等限制因素阻碍了 2024 年成为人工智能改变公司轨迹的一年。领导者担心,如果不进行实质性变革,这些结构性障碍也会阻碍充分利用未来的创新。

今年,高管们将对公司的运作方式做出实质性改变——创建更扁平、更少等级的公司,集中公司职能以减少重复工作并创造一致性,并为跨职能团队投资敏捷学习实践。

(3)公司将采用“助推技术”来弥合日益扩大的合作差距

2024 年 Gartner 对近 18,000 名员工进行的一项调查显示,只有 29% 的人对工作中的协作感到满意,低于 2021 年的 36%。Gartner 进一步分析发现,对协作的满意度对绩效有着至关重要的影响;对协作感到满意的员工平均表现更好。

为了恢复有效的协作和凝聚力,领先的公司将尝试使用 nudgetech,这是一套新兴的人工智能工具,可实现大规模个性化。例如,它可以提示员工根据特定同事的偏好进行交流(例如通过电子邮件而不是短信),提醒经理他们的直接下属的工作风格,或生成自定义沟通技巧。Nudgetech 可以带来双重好处:改善沟通并促进行为改变。

管理者角色的演变

(4)追求公平,员工会更愿意接受机器人而不是老板。

研究发现,算法管理(将其用于排班、反馈、绩效评估和晋升/招聘决策)可能会“疏远”员工,并在工作场所产生社会成本。尽管如此,员工调查表明,他们发现算法比人类更公平。2024 年 6 月,Gartner 对 3,300 多名员工进行了一项调查,结果显示,57% 的人认为,在做出薪酬决策时,人类比人工智能更有偏见。2024 年 10 月,Gartner 对近 3,500 名员工进行了一项调查,发现 87% 的员工认为算法现在可以比他们的经理给出更公平的反馈。

员工们开始接受这样一种观点:人工智能工具可以提高而不是削弱工作场所的公平性,并突出管理人员在更传统的绩效管理流程中可能忽略的贡献。管理人员仍将最终做出重大决策,因为人类会验证和确认机器人的建议。但对于更多的日常活动,例如即时绩效反馈,机器人可能会承担越来越多的管理人员的任务,尤其是那些基于数字、易于量化或由物联网传感器支持的工作。

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