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工作重新设计
Josh Bersin谈为什么关于 AI 会毁掉工作和人类的恐慌被严重夸大
HRTech 概述：Josh Bersin驳斥了关于AI将摧毁就业、削弱人类价值的广泛担忧。他指出，尽管AI发展迅猛，但多数企业目前仍处在AI转型的初期阶段，仅10%不到的公司真正实现了深度集成。以Galileo平台为例，Bersin强调，AI实际上正在释放员工的创造力，催生所谓的“超级员工”（Superworker），提升个人与组织的生产力，而非简单替代工作。
文章列举了多个行业和场景中的AI应用情况，包括Chipotle、H&M和中东地区的大型航空公司，均处于流程重构与工具探索阶段。Bersin认为，AI的使用反而创造了更多管理与优化工作的机会，从而使人类在工作中向更高层次的创造与决策迈进。他还指出AI目前仍缺乏情感、同理心、历史理解与人类的复杂动机系统，未来的企业创新仍依赖于人类独有的智慧与精神力量。
他呼吁业界抛弃AI恐慌，聚焦于学习如何善用AI这项工具。AI不会毁掉工作，而是会重塑工作，为未来几十年的职业发展提供新的路径。
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Josh Bersin说自己常被那些盛行的夸张文章和评论惊讶——说 AI 会毁掉就业市场、网络或我们的生活。尤瓦尔·赫拉利（Yuval Noah Harari）认为这是对人类的“存在性”变革。马克·贝尼奥夫（Mark Benioff）宣称，Salesforce 30–50% 的运营现在由 AI 完成。媒体如 The Verge（Nilay Patel）担心所有谷歌的网页流量将消失。
虽然没有人能预测未来，但我每个月都与数百家公司对话，每周与至少 5 家软件厂商会面，所以对现状有较清晰了解。正如我在《超级员工的崛起》中所述，上述很多恐惧其实都没有根据。相反，我坚信 AI 工具和平台将激发个人创造力、业务增长与创新，并由此创造许多岗位、提高工资、改善我们的职场与企业运营。
第一，所谓白领工作将被全面淘汰，目前还没发生
确实，招聘有些疲软，但主要原因是 IT 预算上涨 62%，CEO 正推动业务领导“采用” AI。这种推动效应减缓了招聘速度，几乎所有公司都在思考如何通过自动化重组岗位与职责。
我每天与高级 HR 领导交流，得到的反馈一致：CEO 与 CFO 已下达命令，“别招人了，赶快上 AI”。因此，招聘预算被冻结。
这种推动虽有道理，但很多东西尚未落地，因为像 MS Copilot、SAP Joule、ChatGPT 这样的现成工具，还不够贴合业务流程。目前尚不明确哪些岗位将被改变、哪些常规工作可以被淘汰，也不知道该买或做什么 AI 产品。
以我的 AI 转型四阶段模型为例，我估计当前有 60% 的企业处于阶段 1，30% 处于阶段 2，仅有不到 10% 达到阶段 3（在各业务职能中差异较大）。例如 Chipotle 在招聘中应用 Paradox 到第 3 阶段，H&M 应用 Maki People 也如此，我们自己的 HR Academy 已通过 Galileo Learn 达到阶段 3。
但总体来看，销售自动化、潜在客户生成（我现在每天都会收到许多“Agent”发来的垃圾邮件）、合同管理、营销（我们的 HubSpot 系统并不像想象中智能）、采购、应收账款等领域，AI 还没成熟。这正在到来，但还远远不到成熟阶段。
我希望在贝尼奥夫下次财报电话会上，他能具体说明到底节省了多少钱，并列出那“50% 岗位”。我怀疑他会这样做。根据 LinkedIn 数据，Salesforce 的自然营收增长约 8%，员工人数增长 4%，看起来只是略微提高了效率，不像贝尼奥夫所言那样夸张。
所以，这些承诺确实在未来几年内会兑现，但当前企业级落地仍有 1–2 年的开发周期。
例如上周，我在中东与一家大型航空公司会面，他们的 HR 团队刚开始做流程再造。虽然愿景逐渐明朗，但他们意识到所需产品目前尚未到位。他们正在做设计，并寻找合适的 AI 解决方案。
这就是为什么我认为大部分企业的 AI 转型将主要依赖内部构建，并联动供应商。我们已无法再用“买 Workday 然后启动”的方式实现自动化——AI agent 将高度可配置，公司必须清晰知道自己需要什么。
它会来……但现在还根本没到那一步。
第二，每一个 AI Agent 都创造了大量新工作
例如我们 Galileo 的 Agent 已有超过 4,000 人启用，它们发现自己有更多“新工作”需要做（如数据查找、流程清理等），因为那些重复、枯燥的工作被 AI 接管了。这就是“超级员工”效应。
就像买电吹风：叶子不会消失，你也不会扔掉扫帚。它只是让你吹叶子的速度快了 10 倍，但接下来你还得收拾、打包、放上路边回收。现在回收公司获得了更多叶子，你还可以修剪灌木（另一个机器人岗位），电吹风公司也赚更多钱。
换句话说，自动化一个任务，会推动我们从事更高价值的事情；越来越多时间会被用于管理这些工具（学习 prompt、找到高质量数据、不断迭代、培训、确保安全）。
本周我看到一个新的 AI 工具，它做 FP&A（财务、预算、计划与管理），每家公司都需要这种工具。旧系统人工处理简直是噩梦。这个新系统将其财务、CRM、HRMS 数据合在一起，自动发现利润缺口、进度滞后和预算超支。原来这要我和 CFO 手动处理几个小时。
这种超级员工效应正在进行中：美国目前失业率仍很低（4.2%），正如我在上一篇关于初级岗位的文章里说明的，工作市场虽有波动，但白领工作将在几十年内继续存在。我们只处在转型期。
我猜想当初互联网兴起（1998 年左右），人们预测“书本”会消失、零售门店会消失。但现实恰恰相反：作家和零售者进化为使用和借助网络。27 年后，我们建立了 Substack、混合电子商务、移动点餐等商业模式，推动图书出版反而繁荣。
写书依然值得，但很多作者更愿透过 Substack 建立受众，而不是被亚马逊“绑架”。超现实吧？这就是“超级员工”效应。一旦你意识到你会看到它无处不在。
这种关于我们工作、职业、生活的“创造性重塑”只会加速。我告诉客户：你们都是开发者！只要用英语（或本语）学习如何“编程与自动化”你的工作、生活与企业。
第三，AI 并不像 AI 工程师认为的那般“智能”
虽说大家痴迷于 AI 超智能和通用人工智能（GAI），但人类基因组比 AI 的高级数学复杂 1,000 倍。我们的基因组是数百万年进化的产物，因此人类擅长“感知、创造、情感与不可预测性”。
70 万亿种蛋白质组成为我们 DNA，每个细胞类型不同。这些 DNA 编码了千万年的学习、进化、环境与经验，有些科学家认为它近乎无限。拜托 Nvidia，不要拿它跟人比。
人类的这些“人类技能”：感知力、同理心、创造力、雄心、激情、毅力、创新力，在 AI 中都找不到。但 AI 是个非常强大的分析引擎，肯定会从经验中学习。
比如 Meta 刚宣布“超级智能实验室”，说到底是为了卖广告（也许还想做“恋爱机器人”）。它的业务由广告驱动，我懒得相信它会彻底改变我们的行业。除了让广告更精准（比如“焦虑中年女性”的广告），我没看到它能改变商业。
另一方面，我对“物理 AI”非常感兴趣——涉及物理、光、动量等方面，比如自动车辆、类人机器人和军用用途。我在中东看到了 Boston Dynamics 的一组爬行机器人网络，用于监测与保障石化厂的安全——非常让人毛骨悚然。
今天我在健身时跟教练聊起那些可以清理 100 磅杠铃的机器人。早年我在炼厂工作时，有一年硫化物泄漏杀死了一名操作工，那次惨剧绝对值得投资数百万来部署机器人监测系统。我猜现在很多化工厂、核电厂都在用这种机器人。我曾在核电站实习时，电厂工作人员总说“别靠那个阀门太近，因为那里有辐射”，但你看不见、感觉不到东西！
所以 AI 有成千上万惊人的用途，但这并不意味着自动驾驶汽车或炼厂机器人可以“感知”或“理解”道路、工厂或天气中的微妙差异。当然随着时间编码这些信号，但人类适应能力更强，我们将始终“超越”这些机器。
第四，是人类创造了新思想、新业务与新工业
再强调：是人类想出新的商业模式、创新、产品与服务，将价值带给世界。如果 AI 这么“聪明”，它为何不会自己成立公司？🙂
每一个突破性产品、科学发现、企业或创意，都是来自人的智慧。我们从出生起就是“学习动物”，具备生存、本能、恐惧、学习、ego、同理心、耐心、宽恕与胜利等复杂能力，正是这些特质造就了 Apple、Microsoft、Nike、Disney 等公司。每一个伟大的企业背后都有一个（或几个人）的主意，他们填补了市场空白。
AI 时代，我们终将迎来一套自动化 agent。买一个机器人，开启它，用它完成日常工作听上去挺诱人（我们用了几天就自动化了编辑与转录流程）。但推动我们的业务转向“智能 HR 与人才体系”的想法，是人类的主意，是我脑海中孕育的概念，是由我们的管理团队与合作伙伴策划打造的。
在压力之下，人类智慧大放异彩：看看乌克兰军队的创造力；看看我们如何迅速应对疫情；看看慢性病或某些残疾患者如何学会应对。这种人类智慧中蕴含神秘，我们拥有历史智能、道德标准。正如英国首席拉比 Jonathan Sacks 在他的经典著作中所言。这就是我所谓的“人类精神之不灭力量”。
每当我在客户面前讲述此类故事时，我感受到人类的创造力如何被激发。AI 并没有这种历史智能或时间因果关系。就如我与 Galileo 合作伙伴 Sana 的 CTO 探讨，他也认可 AI 不具备对历史及因果变化的真正理解。我会进一步与科学家们交流，但仍相信人类在学习与适应上远远领先于任何数据系统。
底线：我们的工作与生活是安全的
最后的结论是，也是我想传达的核心：AI 是工具。我们可以构建它，也可以教它做我们想要的事。如果我们不加控制，它或许会伤害我们（正如割草机或电锯），但是否使用取决于我们这群高级智慧人类。学习它、理解它、驾驭它，用它改善我们的工作、企业与生活——那就没错了。
生活会继续，经济仍由情感驱动，商业仍由人类的灵感、激情、毅力与努力推动。
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工作重新设计
围绕人工智能重新设计工作：工作智能工具问世
让我提出一个重要的问题：如果您的 CEO 或 CFO 要求您使用人工智能来提高生产力，您会怎么做？
你会采用“电锯”效率模型并裁掉 10% 的员工吗？还是会深思熟虑地围绕人工智能重新设计工作岗位？
本周我与数十家公司讨论了这个话题，所以我想分享我们所学到的知识。
公司为何变得官僚主义
让我们从原因开始：官僚主义是如何产生的。其实很简单：随着组织的发展，管理人员不断招聘新员工，通常是支持或行政职位。突然你醒来，发现公司里到处都是“项目经理”、“分析师”和“项目经理”。
我们最近研究了一家大型科技公司的职位结构，其中近三分之一的职位似乎是员工职位、分析师或项目经理。虽然我确信这些人很忙，但管理层很清楚，其中许多职位可以集中、共享、自动化或取消。
我们正在与一家大型媒体公司合作，他们一直在分析“媒体经理”的工作。该职位有近 7,000 名员工，这些人执行的任务和活动数量之多令人震惊。他们的核心工作是为客户购买广告空间，但实际上他们从事创意设计、账户管理、分析，还必须跟上人工智能的发展。
我认为这份工作是一个“关键角色”（能够带来巨大价值的角色），但在今天之前并没有标准化，而团队现在知道他们的新人工智能平台可以改变这一功能。
我们如何重新设计工作：蓝图
工作设计已经进行了几十年，其中很大一部分始于“工作任务分析”。在人工智能（以及 Reejig、Draup 和 Gloat 等工具）出现之前，我们会进行调查，了解人们在做什么，然后找出重叠、效率低下或自动化潜力的领域。
但在人工智能时代，这可能还不够。如今，人工智能实现了从招聘到需求分析再到内容开发等所有工作的自动化，理想情况下，我们应该采取更广泛的方法。而这正是我看到公司所面临的困境。
考虑以下蓝图，这种方法可以防止您将 AI 用作“寻找问题的解决方案”。
首先，你要对公司进行基准测试，看看哪些地方效率低下。Reejig 和 Draup 等工具可以让你轻松完成这项工作，它们可以让你全面了解工程、销售、营销或个人角色，看看哪些地方人员过多。
我上面提到的媒体公司的收入和利润率都在下降，因此他们把重点放在面向客户的角色上，目标是提高增长。
IBM 在过去十年中一直使用人工智能来自动化公司中的许多人才和绩效流程，现在拥有一个充当人力资源业务合作伙伴的代理。人工智能决定薪酬范围以保持薪酬公平，还为管理人员提供绩效评估的深入数据。结果是增加了信任度，减少了偏见，并提升了人力资源团队的设计作用。
麦格理银行的规模在过去六年中扩大了一倍，因此他们正在合理化大量面向客户的职位。利用 Reejig，他们发现了数十个集中、自动化或重新设计工作流程的机会，以实现规模化。
安联多年来一直在优化其理赔流程。他们了解这项工作在盈利能力方面发挥的关键作用，现在他们已经构建了一个“数字孪生”，以实现大部分工作的自动化和标准化。
正如你所见，这些项目可能不是“自下而上”的，而是“自上而下”的。在很多情况下，比如当 CEO 想要裁员时，这就是要走的路。
其次，你现在必须“分解工作”来弄清楚人工智能可以发挥什么作用。在某些情况下，你会看一看 SeekOut Spot 或 Paradox（最先进的招聘代理）等工具，然后“实施”并重新考虑工作。但这会造成很多恐惧和阻力，所以系统化工作往往更好。
分析任务（或活动）
想象一下，你在医院工作，负责清洁地板：你的“技能”从“扫地”变成了“操作清洁设备”。如果你是一名软件工程师，你的技能将从“编码”转变为“使用 Github Copilot”。营销专业人士正在从“创建活动”转变为“操作 AI 创意平台”。教学设计师正在从“构建课程”转变为“提示 AI 和策划内容”。
一旦我们知道这些“任务”或“活动”是什么，我们就可以预测或决定要实施多少自动化。在我们讨论的每个案例中，这分为四个步骤。
首先，这个团队效率低下是因为他们正在开发我们根本不想做的产品、销售流程或其他计划吗？我曾在许多效率低下的销售团队工作过，问题在于没人想买的产品，而不是销售流程本身。
第二，这些工作任务是否常规且易于外包？我们能把它们集中起来吗？他们的易用平台是否已经到位？
第三，如果我们找到一个可用的人工智能工具，那么构建、优化和训练它会有多难？可能有一些现成的产品已经准备好了，但在某些情况下，你可能需要 IT 支持来构建所需的系统。
第四，如果我们确实将这些任务外包或自动化，人们需要学习哪些新的增值功能？例如，如果营销专业人员突然被 CRM 工具取代，他或她是否准备好成为一名战略家并在此基础上增加价值？
再回到媒体公司。您的员工会制作创意活动、购买广告空间并管理电子商务和活动指标，以不断提高客户的品牌和销售业绩。这涉及数百项“任务”，包括从客户管理到活动管理再到各种形式的创意工作、管理活动、进行 SEO 分析等等。
随着“代理”的出现，您的代理机构不想落后，因为您的竞争对手之一可能会突然以低于您的出价在客户方面胜过您。因此，您会对“我们可以自动化哪些任务和活动？”非常感兴趣。
现在最大的问题是：我们是否有工具可以帮助我们将工作分解为任务并找出需要重新设计的内容？是的，这就是接下来要做的事情。
Reejig、Gloat、Draup 等推出的全新工作智能平台
如果你回头思考这个问题，你会发现这也是一个“大数据”机会。如果我开发一个工具，扫描世界上的每一份招聘信息，寻找“任务”而不仅仅是“技能”，然后将这些“任务”与职位描述进行匹配，我实际上就会拥有一个巨大的“工作任务库”，可以实时更新。这就是Reejig所做的。
你可以使用Reejig 平台查看公司中的职位，它会为你提供“人们正在执行哪些任务”的准确信息。微软、麦格理集团和 WPP 现在都在这样做，他们都告诉我，准确度令人惊叹。换句话说，虽然你的公司与其他公司并不完全相同，但人们在每个业务领域所做的实际工作却惊人地相似。
我从自己的职业生涯中了解到这一点。在我的职业生涯的六个主要阶段，我从事过销售、营销、产品管理、业务开发和行政工作。每次我去一家新公司，我都会发现他们做的事情和其他公司完全一样，但有些事情被忽略了。这是因为我们还没有人工智能驱动的任务分析工具，所以我们根据经验“弥补”我们需要做的事情。
2000 年代我在 Sybase 工作时，我们根据地点和公司规模进行营销。我们利用直邮和活动来接触人们。并不是每个营销经理都完全了解“受众分析”这一步骤。
如果您有一个平台，可以基于这个庞大的 AI 数据库将“活动策划”一词分解为步骤（活动），会怎么样？它会将您的计划分解为一组 10 或 15 个步骤，并确保不会忘记任何事情。然后，一旦确定了这些步骤，系统就可以向您展示每个步骤所需的技能，甚至可以找到公司中擅长这些事情的人！这就是Gloat 的新 Mosaic平台所做的。
我第一次看到 Mosaic 时惊呆了。多年来，我一直从事销售、营销和研究，依靠自己的经验来了解该做什么。Gloat 可以告诉我需要考虑的每一个步骤。如果我对其中某个步骤不熟悉，Gloat 可以帮我找到一个具备所需技能的人。
这是一件大事。虽然我们公司的每个业务流程看起来都很相似（例如“订单到现金”或“销售线索到销售”），但这些流程中的细节一直在变化。想想保险公司处理索赔的复杂流程。你能想象当你的房子被烧毁，他们想给你寄一张支票时，他们需要多少验证步骤、基准测试、质量检查和欺诈检测流程吗？Travellers 的员工告诉我，他们有“模拟房屋”，他们实际上用火烧毁厨房，以确定在火灾中他们应该承担哪些承包商、供应品和费用。
我们在商业中所做的一切都是由任务和活动组成的，这些“工作步骤”正在以光速实现自动化。因此，这些新的“工作智能”工具在未来的世界将非常有用和重要。
从很多方面来看，Reejig、Gloat、Draup等工具都是我们需要的新型工作智能工具，取代了我们过去所做的大部分“工作任务分析”。
如何使用这些新的工作智能平台？
那么现在最大的问题是：这些工具是万能药吗？或者它们只是“咨询加速器”。
这些都是突破性的新产品。
Reejig 是一个人工智能驱动的工作任务分析平台，它可以显示重点关注的地方。Gloat Mosaic 帮助管理人员分解工作、寻找有才华的员工并确定平台和技能。而 Draup 可以对您的生产力进行基准测试并确定您拥有的平台（以及您的竞争对手使用的平台），以便您评估您的技术成熟度。
这是一个新市场，而且才刚刚起步。未来会有更多此类工具出现。
最后的想法：思考业务重新设计，而不仅仅是工作重新设计
“超级员工的崛起”计划既是一个商业项目，也是一个工作设计项目：我们正在将多个工作职能整合到数据驱动的代理中。
例如，我们的一个客户最近来找我们，说“我们觉得我们的员工太多了，我们想在不雇佣任何新员工的情况下将公司规模扩大一倍。”（“人才密度”策略。）
我们查看了基准（每位员工的收入等），发现他们可能人手过多了 10-15%。但在我们深入研究职位结构之前，首席人力资源官提到“我认为我们的销售人员太多了，因为我们向错误的客户销售产品。我们的许多小客户都没有续约。”无论多少职位重新设计都无法解决这个问题！
换句话说，工作重新设计既是自上而下的工作，也是自下而上的自动化项目。因此，请记住蓝图并考虑以下四件事：
是否有一些产品、市场和客户群体需要我们削减、改进或重新考虑？我们是否在打造正确的产品并服务正确的市场？
我们是否可以通过培训、共享服务或组织整合来解决技能和“错位”问题？
是否有可重复、常规、低价值的任务我们可以立即实现自动化和简化？我们能否使用现有平台快速实现自动化或简化？
当我们转向自动化代理时，是否存在跨职能的机会来同时改善多个角色？
如果您考虑招聘，您可以轻松找到用于构建职位描述的工具。但如果您考虑整个流程，多功能代理可以帮助进行职位分析、职位描述、采购、评估和入职。（Paradox、Maki People、Eightfold 目前正在这样做。）
不要让人工智能成为寻找问题的解决方案
我参加会议后得出的最后一个想法是，一些公司对人工智能如此着迷，以至于他们感觉自己就像一个在寻找问题的解决方案。
新的自动化解决方案需要时间来实施，因此请慢慢来，并确保专注于高回报领域。这样，您将获得资金和 IT 支持。
最后一个故事。
客户是一家拥有全球人力资源组织的大型科技公司。他们拥有出色的人力资源技术，生产率已经很高。他们追求的“问题”是随着业务转向全人工智能产品模式，如何能够超强地促进员工增长，他们希望 HRBP 能够领导这项工作。
人力资源团队以这一重点为中心，检查了这些业务合作伙伴的询问、互动、任务和活动。果然，通过 Reejig 的分析，他们发现多达 40% 的时间都花在了管理上。现在，为了实现高水平的目标，该团队正在研究自动化（包括Galileo）来自动执行这些任务。
将工作设计工作重点放在业务目标上。Gloat（将工作分解为项目、任务、技能和才能）、Reejig（任务分析和组织任务基准测试）和 Draup（企业范围基准测试、工作量分析和技术平台基准测试）等新工具可帮助您加快工作速度。
我们不要为了人工智能而迷恋它，从一开始就要务实。当今的经济现实要求我们这样做。
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