你的工作會消失嗎?AI時代職場求生術

更新於 2024/02/01閱讀時間約 5 分鐘
從生成圖像的Midjourney、Stable Diffusion,再到近期竄紅的ChatGPT,不論是圖像還是文字,都突破了人類的想像,也引發了不少人的擔憂。迎接AI來臨的時代,時常要問自己三個問題:假使你的職位沒了,你能做什麼?假設你所在的公司沒了,你能做什麼?假使你所在的行業沒了,你還能做什麼?
世界經濟論壇(World Economic Forum) 發布「2020 年就業前景報告」(The Future of Jobs Report 2020),預測未來 5 年內,哪些職位將朝不保夕、哪些技術將會更受重視,以及哪些職位會爆紅。

10 大職位逐漸沒落:不學新技能,恐將被淘汰

從需求減少的職位屬性來看,偏向行政類型,具備可量化、規則化、標準化或邏輯化的特性,例如工作報表、差勤紀錄、營運資料整理、盤點庫存、系統化組裝等例行性工作,因此這部分在未來可以交由人工智慧來執行,一個簡單的判斷方法,若你覺得自己的日常決策工作背後有些原則,可以完整寫出來或說出來,而且例外狀況不多,那通常就是人工智慧可替代的決策。

10 大職位興起:數據分析、AI 相關工作大量出現

李開復曾說:「AI 無法從事需要有高度原創性的工作,也沒辦法做需要人類溫度,有愛的工作。」從本質上來看需求增長的職位環繞在三個主軸「溝通、決策、創造」,呼應了他的論述。
  • 溝通:目前人工智慧無法真正理解人類使用的語言,而且沒有足夠的心智,來處理預期之外的對話與例外狀況,因此絕大部分的溝通工作,極難被人工智慧取代,比方説,在商場上的談判策略,產品開發的協作與跨團隊溝通,政治上遊說協商、企業公關事件的危機處理等
  • 決策:例如併購,因為一家公司的產品、員工、製造、研發及銷售能量很難量化,連資料都無法成形,因此人工智慧派不上用場;同樣的理由,創投與選商也不適合由人工智慧來做決策。另外像新市場的開發及新商品的定價,通常也有難以量化及樣本太少的問題,還是只能由人類來做決策。總結來說,決定要不要買、要不要賣、要不要合作、要不要投資等,都屬於決策範疇。
  • 創造:指的是無中生有的工作,對於「真正」的原創性工作,人工智慧或許可以幫忙整理、找資料或者提供線索,實際上很難取代人腦深度思考

行銷人必修!薪情 Value-UP 關鍵思維

身為行銷人的一份子,我認為AI應用早已導入行銷工作場景裡,協助行銷人提升產能與效率,這並不是什麼新鮮事(請見下表),歸根究底來看,行銷的決策最終取決於人類,AI僅能幫助行銷人員迅速完成並優化行銷計畫,現階段AI無法完全取代行銷人員,但確實大幅度提高行銷方向的準確度、轉化率和ROI。
Top 5 行銷科技已導入AI應用
我們真正要關注的議題是,當AI協助部分工作後,行銷人擁有更多餘裕的時間應快速提升自己的軟硬技能,我們可以從「數據分析」、「創意發想」、「制定策略」、「溝通與合作」等層面著手,增加職場競爭力與不可取代性,加速讓「薪」情飛升。
以老闆視角看待企業營運目標,往更高價值、創意、策略層面來思考全局
「營銷思維 = 營運(產品/服務)+銷售(業績)」
  1. 創意發想:行銷人員需要具備豐富的創意能力,能夠設計出吸引人的廣告和行銷活動,尤其要了解各種社群媒體平台的特點和用戶行為,依不同社群媒體制定對應的行銷策略,持續推陳出新,吸引受眾關注。例如PepsiCo 為吸引年輕族群關注品牌,他們在 TikTok 上推出了一個名為 #pepsiSavageChallenge 的挑戰活動,與明星合作搭配創意的舞蹈挑戰。
  2. 制定策略:數位廣告是品牌曝光的方式之一,行銷人員了解不同類型的數位廣告平台和廣告形式,制定相應的數位廣告策略。例如Amazon 的廣告平台提供多種廣告形式,包括搜尋廣告、品牌廣告和產品展示廣告等,行銷人員可以根據不同的商品和目標受眾選擇相應的廣告形式及預測分析,進行投放達成行銷目標。
  3. 溝通與合作:在複雜的商業世界,跨組織的協調與溝通很難由AI技術代勞,因為人類擁有情商、智能等特質,尤其對於情感、情緒和意圖的理解,得以創造更好的客戶體驗和人際關係,建立跨領域的溝通和合作,以促進AI技術的發展和應用。

未來強者特質:數位力、溝通力、決策力及創造力

無論AI問世與否,職場工作者都要具備成長型思維,觀察趨勢脈動與科技發展,定期審視自己的職場價值,持續因應就業市場及科技趨勢進行調整優化,進而發掘新機會,要是學不會管理自己、提升自己,你的未來就只能被AI管理了!
最後想和大家分享麥肯錫於 2022 年 6 月發布這份「定義公民在未來工作世界的所需能力」報告,調查來自15個國家1.8萬人,提出未來工作者須具備的技能,包含數位化能力、獨立思考與分析、人際關係如溝通和自我覺察,值得細細品味,檢視自身現況,思考未來想發展或精進的方向!

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「老闆說要數據驅動(Data Driven,想要什麼Data?怎麼Driven?」企業訂定績效目標前,首要釐清哪些指標是需要關注,蒐集有價值的資料,不能只觀測流量與用戶行為,更要從更高視角,將眼界提升至營運經營層級,數據驅動決策才有實現的機會。
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本篇參與的主題活動
文 / 葉丙成 原本要寫 2021 這一年的感言,但看到學生所寫的文章有感,我把時間都花在寫了這篇文章給他,也分享給大家。 從小到大,我對自己的要求,就是出手的東西一定要有99分、100分的水準才行。把一件事情做到完美才出手,這是我非常引以為傲的。而那些做事隨便的傢伙,總是讓我看不起、也看不慣。
【生涯規劃四要素】   在生涯規劃上,有四個要素可以協助個案釐清未來方向:第一個要素包括了「知己」與「知彼」,第二個要素是「抉擇」,第三個要素是「目標」,第四個要素是「行動」。第一個要素當中的「知己」包括了「興趣」、「能力」跟「價值觀」三個部分。
如果給你兩個選擇,選項A是在不喜歡的工作中撐到過完年,但你可以領到一筆可觀的年終獎金。選項B則是到你喜歡的工作就職,但會因此失去這筆可觀的年終。你會怎麼選呢? 這時,你又聽到這份喜歡的B工作,告訴你希望你能在年前到職,否則他們會考慮其他人選,你的想法甚至是決定會不會因此而改變了呢?
作為重回職場的公司新人,除了業務範圍,產業動態以及公司文化應該是我近期花最多時間研讀的主題了。雖然細節無法揭露過多,海量的閱讀當中,「韌性」卻是一個一直出現的關鍵詞。當然,每個公司都有自己對於職場韌性的解讀方法,由於敝司同時也附上不少科學研究,這些思維以及技巧上的轉換,也許會對各位讀者有所幫助。
員工想要離職時應該提早多久通知老闆?應該如何做好交接才能和公司好聚好散、安全下庄呢?如果沒有交接,可能有什麼後果? 以下,我基於個人執業經驗,彙整員工離職時應該遵守的流程和相關注意事項,希望能幫到即將離職的人,盡量避免產生勞資紛爭。
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