Allison Bailey 馬丁·里維斯 Kevin Whitaker Rich Hutchinson

在風(fēng)云變幻的環(huán)境中，學(xué)習(xí)能力的重要性越發(fā)突出。但對于參與學(xué)習(xí)競爭的企業(yè)而言，僅僅采用人工智能是不夠的，因為人工智能只能在具體活動中加速學(xué)習(xí)。與以往的變革性技術(shù)一樣，要釋放人工智能和人類的全部潛能，企業(yè)需要進(jìn)行根本性的組織創(chuàng)新。換言之，要制勝下一個十年，領(lǐng)導(dǎo)者需要將企業(yè)改造成新一代的學(xué)習(xí)型組織。

制勝下一個十年的組織將與今天的組織大不相同：他們善于應(yīng)用不同的能力；運(yùn)營的速度和影響的范圍也不再相同；為了實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，他們將涵蓋不同的結(jié)構(gòu)與責(zé)任，采用不同的領(lǐng)導(dǎo)模式。因此，企業(yè)需要重新設(shè)計和打造新一代學(xué)習(xí)型組織，實(shí)現(xiàn)幾個關(guān)鍵功能：隨時學(xué)習(xí)；實(shí)現(xiàn)人機(jī)完美結(jié)合；整合經(jīng)濟(jì)活動，突破企業(yè)邊界；以及不斷推動組織發(fā)展。

然而，今天的組織是為更加穩(wěn)定的商業(yè)環(huán)境而設(shè)計，因此無法充分發(fā)揮上述功能。為了重塑組織以適應(yīng)下一個十年的發(fā)展，我們需要五大“必殺技”。

技能一：整合技術(shù)，實(shí)現(xiàn)無縫學(xué)習(xí)

如今的新興技術(shù)雖然無比強(qiáng)大，但如果只是用于簡化現(xiàn)有流程的各個步驟，帶來的不過是增量收益。組織的學(xué)習(xí)效率取決于根據(jù)新洞察采取行動的能力。傳統(tǒng)的組織因依賴人類的決策和等級制度而行動緩慢。

為真正將學(xué)習(xí)速度提升到算法級別，組織不僅需要實(shí)現(xiàn)自動化，還需要實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)業(yè)務(wù)的“自主”。在傳統(tǒng)的自動化進(jìn)程中，機(jī)器只是反復(fù)執(zhí)行預(yù)先設(shè)定好的程序。而在“自主”過程中，機(jī)器突破人為干預(yù)的瓶頸，可針對持續(xù)的反饋進(jìn)行自主響應(yīng)、學(xué)習(xí)，以及自適應(yīng)。

自主系統(tǒng)可以結(jié)合多種技術(shù)，形成完整的學(xué)習(xí)循環(huán)。數(shù)字平臺的數(shù)據(jù)自動流入人工智能算法，算法會實(shí)時挖掘信息，生成新的洞察和決策。上述流程直接對接行動系統(tǒng)，在不斷變化的條件下持續(xù)優(yōu)化結(jié)果。這些操作可以產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)，循環(huán)反饋，然后結(jié)束循環(huán)，從而使組織能夠以算法的速度進(jìn)行學(xué)習(xí)。

實(shí)際上，一些組織已經(jīng)開始采用自主學(xué)習(xí)系統(tǒng)。例如，亞馬遜的定價與產(chǎn)品推薦引擎，以及其他幾十種功能都是由人工智能系統(tǒng)來操作，他們隨著新信息的產(chǎn)生不斷進(jìn)行學(xué)習(xí)和適應(yīng)。這些系統(tǒng)相互連接，因此來自企業(yè)某一部分的新數(shù)據(jù)或新洞察可以運(yùn)用到其他職能部門，并做出相應(yīng)的反應(yīng)。

相比之下，固定的規(guī)則或逐級決策流程等傳統(tǒng)組織方法，可能會阻礙企業(yè)利用技術(shù)釋放快速學(xué)習(xí)的潛力。BCG對智能簡化的研究表明，今天的組織為了合作順暢，面臨著減少官僚作風(fēng)和復(fù)雜性的要求。隨著人工智能和其他新技術(shù)的引入，領(lǐng)導(dǎo)者需要加倍努力簡化組織，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)以及人與人之間更高效的協(xié)作。

技能二：推動人類認(rèn)知向更高層次的新活動發(fā)展

自主學(xué)習(xí)機(jī)器的廣泛應(yīng)用會引出一個問題——在未來組織中，人類工作者將扮演何種角色。今天，人們普遍擔(dān)心技術(shù)會迅速顛覆未來的工作。為塑造未來并使組織學(xué)習(xí)能力最大化，企業(yè)需要將人類認(rèn)知集中到獨(dú)特的優(yōu)勢上。

盡管人工智能充滿力量與潛能，但其在認(rèn)知范圍內(nèi)仍存在固有的局限性。面對規(guī)模龐大且錯綜復(fù)雜的數(shù)據(jù)，人工智能可以用極快的速度進(jìn)行相關(guān)性分析（查明“是什么情況”），但卻無法在更高的層次進(jìn)行推理，如進(jìn)行因果推理（理解“為什么是這種情況”），或進(jìn)行反事實(shí)思考（設(shè)想“如果不是這種情況，可能是什么樣”）。

人類應(yīng)該將更多的精力投入到更高層次的活動中。例如，雖然相關(guān)性分析通常足以學(xué)習(xí)快節(jié)奏的重復(fù)行為，但對于政治、社會、經(jīng)濟(jì)趨勢等變化較為遲滯的因素卻無能為力。這些變化因歷史背景與發(fā)展軌跡的獨(dú)特性而各不相同。也就是說，這些活動中沒有重復(fù)數(shù)據(jù)集，無規(guī)律可循。人類的能力，比如理解因果關(guān)系并從有限的數(shù)據(jù)中進(jìn)行歸納，是解碼這些力量并相應(yīng)調(diào)整組織的必要條件。

反事實(shí)思維也至關(guān)重要，因為企業(yè)越來越需要在想象力上展開競爭?，F(xiàn)有的商業(yè)模式正在加速枯竭，長期增長趨勢放緩，這意味著企業(yè)必須不斷產(chǎn)生新想法，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。但是，今天的企業(yè)通常是為了效率和短期投資收益最大化而設(shè)計的，無益于想象力的培養(yǎng)。組織需要促進(jìn)個人與集體想象力的迸發(fā)。

蘋果公司是一個很有預(yù)見性的例子。1997年，史蒂夫·喬布斯（ Steve Jobs）回歸蘋果擔(dān)任CEO后，把設(shè)計作為公司的核心文化，改變了公司一直以來對工程與金融等職能的關(guān)注。通過專注于設(shè)計，利用人的創(chuàng)造力和想象力產(chǎn)生新的想法，蘋果公司能夠生產(chǎn)出包括iPhone在內(nèi)的新產(chǎn)品，并最終成為世界上最有價值的公司。

除了想象力和理解非重復(fù)性事件之外，人類還有很多優(yōu)勢，比如組織設(shè)計、算法治理、設(shè)定道德標(biāo)準(zhǔn)和目標(biāo)等。在這些人類主導(dǎo)的領(lǐng)域內(nèi)，組織需要更有效地促進(jìn)動態(tài)合作，充分發(fā)揮團(tuán)隊潛能。企業(yè)需要創(chuàng)建一種鼓勵靈活決策和學(xué)習(xí)的環(huán)境來強(qiáng)調(diào)自我組織和實(shí)驗，而非單純依靠指令行事。

最后，組織需要認(rèn)識到，這些新活動對認(rèn)知能力要求很高，這在郵箱爆滿、無休止會議、信息無處不在的時代，尤其具有挑戰(zhàn)性。組織需要培養(yǎng)人們的反思能力，避免認(rèn)知過載。

技能三：重新設(shè)計人機(jī)關(guān)系

在混合型組織中，人類與機(jī)器需要以更有效的新方式展開合作。比如同時考慮多個層次或多重時間段的工作，以及需要社交互動的工作（在這方面，人類的作用遠(yuǎn)超機(jī)器）。因此，組織需要重新設(shè)計人機(jī)關(guān)系，使二者相得益彰，實(shí)現(xiàn)最大化的協(xié)同效應(yīng)。

當(dāng)然，不同類型的工作與任務(wù)需要不同類型的人機(jī)關(guān)系：

在優(yōu)化或模式識別的工作中，特別是對速度和規(guī)模要求很高時，人類很可能要讓位于機(jī)器。例如，許多由零售貸款承銷商完成的工作可以由人工智能完成，這種情況下，人類需要將注意力轉(zhuǎn)移到更高層次的新任務(wù)中，以增加價值。

對需要社交互動的工作而言，機(jī)器可以負(fù)責(zé)優(yōu)化工作，但人類擁有同情心和憐憫心，在信息傳遞方面仍然至關(guān)重要。例如，麻省理工學(xué)院（MIT）開發(fā)了一款機(jī)器人，可以根據(jù)病人的病史、日程限制以及過往的經(jīng)驗，將護(hù)士與病人進(jìn)行匹配，并有效分配產(chǎn)科病房內(nèi)的稀缺資源。這樣一來，護(hù)士與醫(yī)生可以有更多的時間與病人進(jìn)行直接互動，提供精神安慰與個性化看護(hù)。

在更需要創(chuàng)造力而非優(yōu)化的工作中，智能機(jī)器可以協(xié)助人類提升創(chuàng)造力與想象力。例如，創(chuàng)新和技術(shù)專家莫里斯·孔蒂（Maurice Conti）提出了“生成式設(shè)計工具”，可以根據(jù)一組預(yù)先設(shè)定的參數(shù)自動創(chuàng)建新的可能性，從而激發(fā)人類設(shè)計師的創(chuàng)造力。

在既需創(chuàng)造力亦需社交互動的工作中，人類將承擔(dān)許多與今天相同的核心責(zé)任，有針對性的人工智能應(yīng)用程序可以幫助人類將技能發(fā)揮到極致。例如，谷歌與一家由谷歌前員工領(lǐng)導(dǎo)的初創(chuàng)公司合作開發(fā)了一款微引擎，運(yùn)用人工智能為員工或經(jīng)理提供個性化建議，從而提高他們的工作效率。

為了使這些新型的人機(jī)關(guān)系獲得成功，組織需要開發(fā)有效的人機(jī)交互界面，實(shí)現(xiàn)無縫合作。現(xiàn)今的人工智能模型多為“暗箱”操作，設(shè)計的初衷并非是讓外界了解運(yùn)行細(xì)節(jié)，因此很有可能削弱人類對機(jī)器的信任。組織需要通過開發(fā)和設(shè)計交互界面來克服這些障礙，這些交互界面將人工智能的決策過程透明化，讓人類可以理解并驗證機(jī)器的行為。同樣，在帶寬和復(fù)雜性方面，人類和算法很少匹配。此時，為人機(jī)交流選擇恰當(dāng)?shù)某橄笈c壓縮程度至關(guān)重要：過度壓縮會潛移默化地抑制機(jī)器對人類創(chuàng)新的輔助，但壓縮不足則會導(dǎo)致機(jī)器脫離人類的控制。

技能四：培育更廣泛的生態(tài)系統(tǒng)

在傳統(tǒng)的生產(chǎn)模式中，企業(yè)以線性價值鏈的方式運(yùn)營，產(chǎn)品的生產(chǎn)范圍很窄。經(jīng)濟(jì)活動越來越多地在生態(tài)系統(tǒng)中進(jìn)行，而生態(tài)系統(tǒng)由復(fù)雜、半流動的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)組成，跨越了傳統(tǒng)的行業(yè)界限。

生態(tài)系統(tǒng)融合了各方參與者的信息和能力，增強(qiáng)了他們探索新路徑與認(rèn)識市場的綜合能力，使企業(yè)能夠抓住前所未有的新機(jī)遇并快速開發(fā)新產(chǎn)品。在未來，更加復(fù)雜難測的商業(yè)環(huán)境中，這些優(yōu)勢必不可少。

然而，實(shí)現(xiàn)這些優(yōu)勢需要一種全新的組織邏輯。細(xì)致入微的規(guī)劃和管理無法使生態(tài)系統(tǒng)取得成功。相反，組織需要具有適應(yīng)能力，靈活應(yīng)對生態(tài)系統(tǒng)發(fā)出的信號，例如采用靈活響應(yīng)的內(nèi)部流程。組織還需要開發(fā)塑造能力，間接影響生態(tài)系統(tǒng)朝著對自己更有利的方向發(fā)展，例如通過設(shè)計平臺激勵其他利益相關(guān)者以特定的方式行動。

生態(tài)系統(tǒng)不僅是一種開發(fā)與交付產(chǎn)品的新方式，還可以為組織的“后臺”提供新機(jī)遇。“零工經(jīng)濟(jì)”（gig economy）越發(fā)重要，企業(yè)能夠大規(guī)模聘用外部自由職業(yè)者，從而增強(qiáng)靈活性，獲得更廣泛的技能。但是人力資源共享平臺同樣需要采用間接的管理模式，而不是傳統(tǒng)的命令與控制式管理。

例如，荷蘭技術(shù)公司飛利浦將生態(tài)系統(tǒng)融入到很多業(yè)務(wù)中。在生產(chǎn)方面，其醫(yī)療保健部門參與了生態(tài)系統(tǒng)的幾個價值創(chuàng)造階段，包括結(jié)合學(xué)術(shù)實(shí)驗室、機(jī)器人企業(yè)與初創(chuàng)企業(yè)于一身的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)；以及一個基于遠(yuǎn)程醫(yī)療應(yīng)用的銷售和服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)，連接了很多數(shù)字醫(yī)療合作伙伴。該公司還開創(chuàng)了一個人力資源共享平臺——飛利浦人才庫（Philips Talent Pool），積累了一批熟悉公司情況的自由職業(yè)者，還可以監(jiān)督他們的工作質(zhì)量。

通過重新設(shè)計組織的內(nèi)外部工作機(jī)制，建立靈活創(chuàng)新的生態(tài)系統(tǒng)，企業(yè)可以更加富有活力，在更復(fù)雜的挑戰(zhàn)面前游刃有余。組織的各方面都要適應(yīng)市場，才能學(xué)習(xí)和適應(yīng)新機(jī)遇。組織還需要內(nèi)部系統(tǒng)自動適應(yīng)新信息，以算法速度進(jìn)行學(xué)習(xí)與資源的重新分配。如果將這些能力結(jié)合起來，就可以創(chuàng)建一個“自適應(yīng)企業(yè)”，根據(jù)外部環(huán)境不斷學(xué)習(xí)和發(fā)展。

技能五：重新思考管理與領(lǐng)導(dǎo)力

上述技能指向了截然不同的組織設(shè)計與運(yùn)營方式，將會顯著改變領(lǐng)導(dǎo)力的角色。但是，管理者和領(lǐng)導(dǎo)者還需要關(guān)注幾個新的挑戰(zhàn)。

1.制定人工智能和自主機(jī)器的治理原則。隨著機(jī)器對學(xué)習(xí)和行動的影響越來越大，領(lǐng)導(dǎo)力在設(shè)定行為邊界與優(yōu)先級過程中的重要性不斷提升。十年前，科技企業(yè)可以回避這些話題，因為新技術(shù)的前景與潛力使他們可以快速行動。隨著社會加強(qiáng)對技術(shù)的審查，有關(guān)治理、信任和道德規(guī)范的問題正成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。一些組織已經(jīng)開始著手解決這些問題。例如，微軟公司設(shè)立了新的領(lǐng)導(dǎo)崗位，幫助企業(yè)學(xué)習(xí)如何在應(yīng)用人工智能系統(tǒng)時遵循道德準(zhǔn)則，包括公平性、問責(zé)制、透明性。

2.解鎖可持續(xù)的人類學(xué)習(xí)能力。隨著人類越來越關(guān)注高層次的思維，他們需要學(xué)習(xí)和實(shí)踐新的技能。這種轉(zhuǎn)變不是“一次性”學(xué)習(xí)，而是一種持續(xù)進(jìn)化的能力。因此，學(xué)習(xí)需要融入到工作流程中，以應(yīng)對不斷變化的需求，而非在職業(yè)生涯的開始階段一次性完成。組織還需要適當(dāng)投入，與員工簽訂“學(xué)習(xí)合同”，致力于不斷發(fā)掘雙方的新技能、新角色。

3.引領(lǐng)生態(tài)系統(tǒng)。隨著組織向更廣泛的生態(tài)系統(tǒng)擴(kuò)展，領(lǐng)導(dǎo)者需要采用新的領(lǐng)導(dǎo)方式——采用“生物學(xué)”思維模式，認(rèn)識到企業(yè)處于不可預(yù)測的復(fù)雜系統(tǒng)之中，需要嘗試新的管理方式，了解和適應(yīng)環(huán)境，不能假設(shè)現(xiàn)有的知識已足夠應(yīng)付未來的變化。同時，企業(yè)還要優(yōu)先考慮培養(yǎng)適應(yīng)力，為難以預(yù)測的結(jié)果做好準(zhǔn)備。

4.協(xié)調(diào)適應(yīng)性組織。同樣，運(yùn)營自適應(yīng)企業(yè)需要從不同的角度看待組織領(lǐng)導(dǎo)力。領(lǐng)導(dǎo)者不應(yīng)控制團(tuán)隊，或直接干預(yù)運(yùn)營，而應(yīng)重組管理模式，設(shè)計一個復(fù)雜多變的人機(jī)系統(tǒng)，引導(dǎo)其取得豐碩成果。正如BCG前任首席執(zhí)行官John Clarkeson在1990年預(yù)測的那樣，這一過程可以理解為是領(lǐng)導(dǎo)者思維從“古典樂指揮家”向“即興爵士樂隊隊長”轉(zhuǎn)變的延伸。

管理者的日常工作將有所變化。傳統(tǒng)的直接決策式管理將會減少，因為組織中實(shí)際可被管理的方面正在減少。相反，管理者需要將自己視為教練而非決策者，把活動向更高層次轉(zhuǎn)移，例如塑造企業(yè)條件與環(huán)境。

本文作者Allison Bailey是波士頓咨詢公司（BCG）資深合伙人兼董事總經(jīng)理，BCG組織與人才專項全球負(fù)責(zé)人。馬丁·里維斯（Martin Reeves）是波士頓咨詢公司（BCG）資深合伙人兼董事總經(jīng)理，BCG亨德森智庫全球負(fù)責(zé)人。Kevin Whitaker是BCG亨德森智庫經(jīng)濟(jì)學(xué)家。Rich Hutchinson是波士頓咨詢公司（BCG）資深合伙人兼董事總經(jīng)理，BCG營銷、銷售和定價專項全球負(fù)責(zé)人。