推进自动化意味着人需要接受终身学习值此AI接任多项作业认知功能时,

当人们谈论自动化时,我们大半人可能想象工厂装配线上机器人臂并在过去几十年的大部分时间里,这是思考自动化的合理方法, 因为它侧重于用机器替换人工

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但图像越来越过时人造智能技术的进步 自动化仍然取代人 只发生在认知空间和物理空间

也不是远程未来愿景时美财政部长史蒂文姆努琴今年早些时候表示AI是甚至在雷达屏幕上都没有并补充道,他认为这将是“50到100年”, 人类开始失去AI工作前,

举个例子 我们看到AI技术公司 定点替换估计达50%现职员工金融行业未来10年数年前我们本会从自动化中考虑这些类型工作“安全性”。

牛津大学研究人员表示47%的工人可能冒失自动化工作的风险,尤其是中技能零售工作,以及收银员和电话营销员等办公员工。A级最近的McKinsey报告预测较小百分比的工作有被机器完全替换的危险,但指出大多数工作会看到自动化取代部分任务

换句话说,我们都会以某种方式感受到AI的影响和我们的技能不 步调

多家现代公司已经需要的软技能正在爆炸同时,技能人接听仍然与短短时间相关AI只加速这一趋势超时技能过期比单生短

消息:人们需要比任何时候都快速适应这可能带来巨大后果, 包括大规模失业 和破坏性干扰 部分全球经济

一种容易想象的假想:在美国,大约有350万卡车驱动.假设卡车公司可以变换一辆卡车三万元建成可靠安全自主车这将是一次性费用,费用将低于卡车司机的年薪。万一出现这种情况,该行业很可能极快地大修机队

350万前卡车司机会怎么做今日计程车司机Uber和Lyft驱动完全有可能街上仍然有计程车驱动者抗议Uber,Uber驱动者走上街上开始抗议自治车

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好消息是前技术革命证明这些变化还创造新机会和全新工作类型世界需要更多人能做AI无法做的工作成功时,我们需要“机器人防伪”我们的员工

重构教育技能开发

实现机器人验证,我们需要一种支持持续学习并灵活参与的教育和培训方法 -- -- 一种适合各类人需求的方法。

不幸的是,我们目前的教育模式主要面向培训青年创业,学习即全时职业模型大都围绕 sit time概念构建:如果你需要40分毕业,你需要在课堂上花数小时监听教授好,如果你有很多时间花时间正快速成为稀有商品

替代方法长得像什么

方向之一可能是改变什叶派人学习人能增加的值越来越多地来源于创新和创造力:视觉连接看似无关的东西跨学科知识可增强这些创举关联支持这个目标, 有些大学已经在实体化职业领域调整本系方向, 而不是狭隘学术学科

例例:亚利桑那州立大学创建了一系列面向职业的部门,例如它 "地球空间探索学院整合地球科学、天体物理和环境工程

我们还需要移位 归宿学习幼小时父母负责教育后任职责转移给我们的老师取而代之的是,我们需要模型支持个人承担责任自定义终身教育,甚至在毕业后公司需要承担责任 持续为员工提供开发机会

需要提高高等教育与劳动力市场之间的联系学院通过注重真正需求技能可解决这一需求这部分可以通过公司和高校间更多伙伴关系实现。也可以通过创造更多机会整合工作学习实现-例如更多更好的实习程序

获取信用你所知道

提高高等教育很重要,但我们大多数人期望我们毕业后将不断提高技能非传统学生 -- -- 接受中学后非全日教育的成人学习者 -- -- 已经成为大专院中增长最快的部分之一。

满足这些非传统学生的需要, 教育组织应该完全接受认证 聚焦于掌握和显示能力, 而不是座次时间使用这种方法,学生会得到信用 实战知识, 而不是他们花多少时间课堂

总而言之学习不能以毕业告终公司需要自己站出来提供教育机会,同时鼓励自面向学习,这样公司就可以确保工人随着老工过时而持续获取新技能。

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现代能力学习方法不仅会向雇员提供保持相关性所需的技能,而且还会向雇员提供提高员工满意度帮助公司招聘和保留