人的潜力

工人如何在由AI主导的世界中保持相关？

就像地球上的生活一样，几个世纪以来，职场也在发生着变化。大多数时候，这种变化是如此的微小、渐进和缓慢，以至于在它形成我们能够掌握的形状之前，我们都没有意识到，直到我们开始“看到”这种演变。

但每隔一段时间，在这片土地上，就会突然出现“寒武纪大爆发”——这是一个相对较短的地质时期，在此期间，新生命形式迅速出现多样性——这需要我们的关注，更重要的是，需要我们的独创性去适应它。金属工具的出现、电的发现、机器的普及以及计算机的发展——每一次的飞跃都要求我们适应作为工人的生活，学习新事物，学习提高生产力的新方法并获得回报。

今天我们站在另一个戏剧性变化的边缘，出现人工智能（AI）:由软件驱动的机器，已经学会了有意义地处理非结构化信息，直到最近我们还认为这是人类独有的领域。想想看，就在大约10年前，无人驾驶汽车要与不可预知的人类一起安全行驶，在我们的城市风景中蜿蜒的道路上是多么不可能的事。今天，人工智能的普及几乎没有什么值得大惊小怪的，以至于我们越来越适应没有管理员的商店、没有家教的教室、没有银行家的交易，甚至没有医生的手术。

所以，作为企业和企业，我们现在对我们的人做了什么？我们都需要学习和教学，以便为我们的人民提供持续存在的技能，以便在世界上刚刚迎来另一个寒武纪爆炸的世界中仍然相关？

没有现成的答案。但聪明、灵活的适配器有自己的计划。

注意技能差距

为了成为未来的准备，很明显，随着组织，我们必须了解AI的新兴地区和其他可以创造竞争优势和产生价值的其他先进技术。并且这必须在特定的个体上下文中映射，因此我们可以创建自己的框架，以评估我们需要加强和深化我们专业知识所需的哪些技能。这是最好的互补技能预测模型，以产生可以帮助准备人才计划的技能，供应动态的估计，然后为每个技能做出建立vs购买决策。

培养专家多面手

作为一种文化，我们必须欢迎、欣赏和奖励专家型通才，这样他们才能开始在我们的劳动力大军中占据更大的比例。这些人在许多领域广泛学习，然后将其应用到多个专业领域。他们是高度可训练的，自愿接受挑战性和多样化的项目任务，发现看似不相关的概念之间的联系，对新的经验和未知领域充满好奇心和开放的态度。从在一个领域有深度的专业知识和广泛的知识- t型轮廓-我们的劳动力在未来必须由这些专家-通才，他们有一个更梳型轮廓-一个广泛的兴趣基础和多个专业领域。

为这些梳子长出更多的牙齿

为了帮助员工从t型转变为梳型，我们必须创建结构化的学习路径，然后奖励沿着这些路径取得的进步。与学习相关的技能必须成为职业发展的必要标准，技能水平必须根据产生的影响进行积极衡量。客户反馈、行业认可、专利、研究论文、培训他人的能力以及相互交流想法的实例都是熟练度的良好指标。把学习融入工作中

许多有价值的新兴技能无法在课堂上轻松传授，更不用说在网上传授了。让学习成为所有过程中不可或缺的一部分，并鼓励员工分享这种学习可能会更好;可以把它看作是建立一个“学习银行”，由劳动者集体创建。这样学习就可以是自主的、小规模的、持续的。大规模开放网络课程(mooc)和开放教育资源是帮助这一过程的强大工具。结合实习项目和实习机会，人们可以将他们的新技能应用到实际工作中。

让他们搬

人才流动大大加速了技能发展。我们需要建立项目、支持系统、奖励和工具，帮助人们在我们的生态系统内从一个工作换到另一个工作。一些最初的步骤可以很简单:

• 确保所有的工作机会首先向内部人才开放
• 用内部人才和“再技能培训”来奖励那些完成招聘任务的经理
• 当员工在横向角色中表现出色时，予以认可

寒武纪大爆发是一个5600万年的时期，在这段时期里，新物种的形成出现了前所未有的增长。一种可能的解释是眼睛的进化。发现机会的能力——以及发现危险的能力——可能是新生命形式大爆发的原因。

它是我们所有人都可以看到和成功。和学习 - 连续和深度 - 可以帮助我们看到我们今天的超越，并将前进的方向铺设到明天，我们持续的相关性将使我们更有目的地。