2030年的IT工作会变成什么样？
麦肯锡的一项研究报告称“未来十到十五年，自动化和人工智能技术将改变很多人的工作，人们越来越多地与智能设备进行互动；对创造力、批判性思维、决策制定和复杂信息处理等高级认知技能的需求将持续到2030年。”
随着工作者和管理者体会到自动化对他们岗位引发的变革，几乎每个人都认为数据处理和机械性录入等工作将会被机器取代。预测者提供了一种更乐观的观点，即人类将次要的工作转移到机器上，这些机器通过算法进行决策，但还不具备人类的情商、解决问题的能力。
IT未来主义者是如何看待未来十年IT工作的演变的
独立临时团队的崛起
在展望IT未来愿景的人群中，研究公司Gartner发布了几份关于到2035年IT将如何演变的报告。其中主要结论之一，就是大多数工作将由独立的临时团队完成，脱离自上而下的方法来实现业务需求。
在Gartner关于2028年职场的报告中，描述了由多元化技能的高绩效者组成的服务团体。Gartner分析师认为这些群体根据需要不断增长和缩小，应对工作量、时间和“频繁的信息交流与协调”。这种模块化、及时、可扩展的工作团队方法是否具备云服务器负载这样的可用性，还有待观察，但它确实强调了IT向跨职能团队转变是业务成功的秘诀。
中层管理的衰败
也许Gartner最引人注目的，并且与其独立团队观点相关的预测，是未来对算法的依赖，这将极大地减少中层管理人员的数量– 将更有限的责任留给其他人。
“首先，这将在许多工作环境中成为提高效率和降低成本的一种方式，”Gartner研究副总裁Helen Poitevin表示，他专注于人力资本管理。“我认为在零售业的某些场景，如物流、供应链和仓储的自动化程度已经将管理者推向了另一种角色。对于那些高度创造性场景同样是这样，中层管理人员监督的职能过重会妨碍团队的创造力和借助企业其他部门跨学科专业知识的能力。“
接受来自硅谷的领导
如果你认为由机器替代管理者这种想法很牵强，那么想想数百万优步和Lyft司机已经被算法管理的事实。2015年，一群研究卡内基梅隆人机交互的计算机科学家探索了当计算机而不是中层管理人员分配工作，设定价格和评估绩效时员工的反应。
研究人员惊讶地发现，员工们很容易接受算法的指示，以及他们快速适应与机器配合来使他们的工作更易于管理。例如，司机会关闭App以控制他们工作的时间和地点，或者在长时间工作后进行有效的休息。
卡内基梅隆大学计算机科学副教授，也是该研究的撰稿人Laura Dabbish表示，司机似乎并不介意缺乏选择。他们无法选择工作的某些方面，例如设置特定的接送地点，或从可用的列表中选择他们喜欢的用车请求。“这可能是因为他们的自由弥补了控制的缺乏，”Dabbish说。“这也可能是因为一些司机缺乏使用其他系统的经验，比如人工的出租车调度员。”
随着司机对App的熟练程度越来越高，他们继续调整自己的工作策略。“我们认为算法，或者普遍的技术，将优化人类行为，但却忽视了人们在面对技术时调整和适应行为的程度，”她说。
在决策和执行方面与AI合作
硅谷的投资人和顾问Zorawar Biri Singh表示，未来十年的IT将成为一个“共享认知的时代”，这是由于认知技术的日益普及，对人类注意力不足的持续担忧，以及尚未发掘的对于仲裁者的需求。
“我们正处于下一阶段，主要是人类将与机器、算法、认知系统以及人类认知和训练系统合作，以便减少大量工作，”他说。
Singh描述了他认为IT演变的六个阶段，从大型机开始，转向PC和网络，然后是网络和服务器，虚拟化，移动和云，在未来十年或更长时间内进一步发展的阶段则是人工智能、机器人、物联网和边缘计算。
Forrester最近的一份报告还强调了未来十年人类和计算机在工作中的融合，而不仅仅是因自动化导致的人员流失。
报告称，“我们工作的方式已发生了重大变化”。“未来的差异是，以往用几十年来衡量的变化将变得更短。工作将依赖于人与机器之间的共生关系。这不是一个以人主导机器的结构; 相反，它将匹配机器人和人类的领导力、决策和执行任务，从而最好地实现预期的结果。“
人类仍将提供的独特价值
无论计算机是否消除了大量的低认知工作，例如常规数据处理和例行的中间管理功能，大家对留给人工的工作存有广泛一致的意见。
“有很多管理的方面机器智能还无法实现，”卡内基梅隆的Dabbish说。“与工作汇报、激励和处理困难的情况还需要管理层情感和心里沟通解决。与员工交谈，了解他们的工作方式、他们感兴趣的事情，并向他们提供有关工作的反馈需要情商。技术在感知人类情绪状态，理解自然人类语言以及进行某种形式的对话方面变得越来越好，但我们仍不能取代管理层的很多关系方面的能力。来自机器人的奖励和称赞并不能形成真实有效的作用。“
Singh指出，无论机器的计算能力如何，深度认知工作是人类在未来职场仍然受到重视的地方。而且他指出，大多数企业都没有资源和数据集来消除中层管理。
“在过去一年半的时间里，我所谈到的每一家大型企业都有大型数据科学项目来建立自己的机器学习能力，” Singh说。“谷歌、亚马逊、Facebook和微软这样的大平台，可以访问大规模计算集群、海量数据，才有能力构建这个平台；但是，普通企业在短期内不会处理这种规模的数据。'“
Dabbish指出了无法量化或衡量的工作要素。她回顾了优步和Lyft的例子，电脑可以轻松管理评级系统，但在评估一个人如何处理工作时还有很多不足之处。
“这些服务质量的数字指标并没有描述司机擅长的工作要素，也没有为他们提供有助于他们如何改进的反馈，”Dabbish说。“在我们的研究中，司机在维持评级上感到很大的压力，不良评级可能对他们的整体评分有着不成比例地影响，他们对此会有负面情绪。”
Citrix的CTO Christian Reilly说：“正如我们过去多次看到的那样，技术可增强，但并非完全取代人类。这是一种我们将继续看到的趋势，因为软件机器人接管了低价值、重复性的任务，释放人力资本来处理当前AI无法做得好的事情，例如深层推理或战略思考。工作的概念将继续被重新定义为计算资源可用性、成本下降和机器学习商品化以提高效率的结合。下一代全球业务将由新类型应用及其相关数据的推动，能够捕获和识别数据趋势的企业才能获得市场优势。
技术引起的压力
Gartner的另一项预测是，对技术的依赖程度越高，工人的压力就会越来越大。这种紧张不断推动对最新技术的掌握。该公司还表示：“为了推动我们的技能提升并接受更广泛的任务，我们将承担更多的工作，我们会觉得好像我们全年无休的在工作。“
Forrester的报告指出，如今的职场人士已经开始关注未来职场中的自动化和机器人技术，以及如何为自己创造一个不会被自动化替代的角色。“尽管公司必须成为学习机构，员工也必须成为学习者，学习核心技能，适应新的工作模式，并了解如何为未来做好准备。员工们已经在努力应对变化，需要不断重新评估和学习新技能，以便跟上市场的变化。“
根据麦肯锡的报告，“到2030年，在美国使用高科技技术的时间将增加50％，在欧洲增加41％。我们预计对高级IT和编程技能的需求增长最快，2016年至2030年期间可能会增长90％。拥有这些技能的人将不可避免地成为少数。但是，每个人都需要为新的自动化时代掌握基本的数字技能。“
那么，我们将如何应对这些技术驱动的连接性和不断提升的压力？Gartner的Poitevin建议我们以更广扩的视角看待新技，以评估其带来的影响。
“首先，关注适应性，”Poitevin说。“人类作为一个物种具有很强的适应性。这种素质和学习能力很重要。其次，在评估技术的影响时，我们需要从大局出发。我们应设计用例，找到使用技术来改善我们的生活的方法，而不是给我们的生活带来危险。例如，塑料在医疗保健、残疾人、食物获取等方面对人类的影响并不全是负面的。但是，我们没有充分考虑到环境影响并且没有针对塑料产品的整个生命周期，包括重复使用建立足够的基础设施。这就是我所说的，我们不应将自动化看作对抗人类的东西。人们希望自动化可以带来新的做事方式。
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