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还在担忧机器人会抢工作?三大建议来相助!
2024-06-25 18:22    9305    中华厨具网

据国外媒体报道,随着包括机器人、人工智能、机器学习等在内的技术改变工作性质,员工们将需要新的技能来适应角色转换。市场研究公司gartner就预测,定期更新技能和投资新培训的员工将比那些有经验或有终身任期的员工更受重视,但这并不容易。

世界经济论坛(world economic forum)的《2018年就业前景》(future of jobs 2018)报告估计,到2022年,超过一半(54%)的员工将需要进行重大技能更新或再培训。超过三分之一(35%)的人需要大约6个月的时间才能适应新形势,而近五分之一的人需要一年或更长时间的额外培训。

雇主们可能也帮不上什么忙。市场咨询公司德勤(deloitte) 2019年对全球雇主进行的一项调查发现,86%的受访者认为培训与发展 “重要”或“非常重要”。但只有10%的人觉得自己“非常愿意”满足这一需求。由于数字转型影响了如此多的企业,gartner 2018年的一份报告发现,只有20%的员工拥有他们现在和未来工作所需的技能。

对于那些关心如何保持市场竞争力的员工来说,这就提出了他们应该把精力投入到哪里的问题。

gartner驻弗吉尼亚州阿灵顿(arlington人力资源研究主管布赖恩?克鲁普(brian kropp)表示:“几乎在每一份工作中,你都需要一套与五年前不同的技能,而且这一年限会越来越短。”想要保持市场竞争力的员工自身必须要迎合市场的需求。

找到重点

马萨诸塞州马尔伯勒(marlborough)求职网站ob-hunt出版人、人力资源专家苏珊·p·乔伊斯(susan p. joyce)说,要想根据新出现的需求来发现自己的技能,可以从了解招聘广告开始。她表示,随着某些工具和技术在特定领域得到更广泛的应用,使用这些工具和技术所需的技能将被列为某些职位的要求。她说:“如果现在需要的东西和一年前完全不同,那就是一个征兆。”

同样,观察你所在行业技术供应商的新发展也能帮助你保持领先地位。例如,如果你在人力资源部门工作,关注绩效管理平台或求职者跟踪系统的变化可能会帮助你发现需要提高技能的地方。

总部位于伦敦的保险和咨询公司willis towers watson全球主管、特雷西?马尔科姆(tracey malcolm)表示,其中许多技能将出现在数字领域。因此除了要适应科技带来的环境变化外,你还需要熟练掌握相关新技能。

世界经济论坛的报告说,对技术设计和编程的需求越来越大。但是马尔科姆指出,并不是每个人都必须是数据科学家或程序员。你完全可以在现有软件或基于云的平台上运行功能强大的人工智能工具,从而帮助自己识别生产力改进或自动化的机会。她说,你需要熟练使用这些工具并与之互动,然后阅读、理解和应用它们提供的数据。

她说:“当我们希望用不同形式的技术来提高我们的职业能力时,这将要求我们以非常前瞻性的方式进行思考。”

熟悉数据并不仅仅是查看分析结果或电子表格。马尔科姆补充道,你需要对与你工作相关的数据足够熟悉,这样才能考虑各种假设和情景规划。例如,当您看到自己的生产力降低或者没有达到其他指标时,需要能够考虑可能影响结果的数据来源和环境变化,然后考虑各种变化会如何改进结果。

软技能也很重要

除了对技术和数据保持敏锐之外,软件技能也将越来越受欢迎。爱荷华州格林内尔学院(grinnell college)社会学教授、劳动人种学家卡拉?埃里克森(karla erickson)指出,随着工作环境的节奏不断加快,计算机为工作增添了更直接更实际的元素,与他人进行有效沟通、合作并工作的能力将是必不可少的。

埃里克森说:“作为一名团队成员,能够在出现意外情况时进行合理预测、并顺利地处理复杂性,这些都是我认为人们应该努力的方向。”

除了适应以技术为基础的“合作”,员工还需要灵活适应工作场所,包括有更多的承包商和临时员工。

世界经济论坛的报告预测,到2022年对诸如创造力、原创性和主动性、批判性思维、说服力和谈判能力等人类技能的需求将非常大。而情商、复杂的问题解决能力和灵活性也很重要。研讨会、培训、指导和其他形式的技能开发不应忽视这些领域。

准备好成长

克鲁普和他的团队估计,到2024年诸如填写费用报告、监控数据变化等典型管理任务中的64%将实现自动化。成功的员工会利用新的空闲时间专注于高价值活动。毕竟这种技术将工人从僵化的任务中解放出来。但克鲁普表示,员工们必须明智地利用这段时间。

“那么,你想要看你做什么能够在工作实际上产生新的洞察力,生成新的想法,新的方法,新的解决方案;你需要问自己,我可以如何借助技能,能力,知识来专注于更有见解的事情,而不仅仅局限于应付任务?” 克鲁普说。当你能明确回答这个问题时,你就会发现那些最不可能被科技所淘汰的领域。(辰辰)

转载:中国机器人网(原始来源:评论:0)

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