Gartner~預見未來十年全球職場工作十大變遷
Gartner~預見未來十年全球職場工作十大變遷

過去廿年來全球面貌變化甚鉅,職場工作的界線更是已然模糊。知名研究機構Gartner近日便預言,2020年以前職場工作本質將經歷十大變遷,而由於未來環境將日益混亂且超乎企業所能控制,業者必須預先規劃以適應新潮流。

Gartner副總裁Tom Austin指出,未來職場中例行性工作將會減少,取而代之的是多樣性、超高速連結(hyperconnected)、「群集合作」(swarming)等特點,而2010年企業內部工作僅25%為非例行性性質,到了2015年比重將增至40%以上。

Austin還表示,未來工作型態將以群集合作為主,單打獨鬥逐漸式微,企業員工須與平日少有連結的他人合作,團隊成員也將擴及公司外部人員,此外由於擬真(simulation)、視覺化、協同合作(unification)、超高速運算等技術崛起,未來職場也將日益重視知覺能力(perceptual skills)。

企業必須在下列未來職場十大趨勢中,鎖定可能影響自家營運的項目,以評估是否應該採用新科技或改變管理模式:

  1. 非例行性工作大增

    人類對職場的核心價值在於無法以自動化取代,亦即一些屬於非例行性工作的過程,像是創新、團隊合作、領導、銷售與學習等工作,都具有人類獨有的分析與互動特質。非例行性工作無法以自動化取代,例如我們無法以自動化向難纏的顧客銷售人壽保單,卻可利用自動化工具來提升整個銷售過程。

  2. 群集合作

    所謂群集合作,就是由所有可能對該項工作有所貢獻的人集體合作。Gartner將集體合作分為兩種:團體合作(teaming)未來將廣受重視且更為普遍,不過目前還有一種新的團隊合作型態逐漸崛起,Gartner稱之為「群集合作」以與傳統的團隊合作型態有所區分。傳統的團隊合作,乃由過去曾經合作並彼此熟識的人員所組成,且多半屬於同公司,由同一位主管領導。群集合作組成的速度更快,面對問題或商機時能快速鎖定目標並找出對策。現代職場中突發狀況越來越多,而群集合作就是此一趨勢下應運而生的工作型態。

  3. 弱聯帶

在群集合作當中,如果每個人都互相熟識,就沒有所謂的弱聯帶(weak links)。所謂弱聯帶,就是由他人處得知共事者之個人資訊,因此不但屬於間接指標,也必須仰賴外界對此人之了解。如果能掌握自身私人、職場或社交的網絡,便有助於開發與運用個人的強聯帶與弱聯帶,進而透過群集合作達成商業利益。

  1. 集體團隊合作

    職場中有一些不受企業直接控制的非正式工作團隊,但對企業成敗仍就攸關重大。這些因共同利益、潮流或歷史偶然而結合的工作團隊,Gartner稱之為「集體團隊」(the collective)。優秀的企業主管,知道如何在無法控制或只能發揮影響的商業生態中生存,而在這發揮影響的過程中,必須了解可能會影響組織本身的集體團隊,以及外部團隊的主要人員。透過集體團隊收集市場情報相當重要,此外業者也必須思考,如何利用集體團隊來定義產業類別、市場、產品與各種商業策略。

  2. 工作初始架構

    大多數非例行程序亦將變得非常不正式。各組織過去做決定時皆試圖取得標準程序,但至少在目前Gartner並不預期非例行程序會遵循有意義的標準模式。我們相信假以時日逐漸增加的非例行工作之工作模式將會形成,證明可用較為謹慎細心的方式來蒐集活動資訊的簡易方法,不過實質的投資效益需要等上數年才會顯現。在此之際,大多數非例行程序的處理模式仍將僅是初始架構,隨時因應需求所產生的。

  3. 自動自發的工作

    Gartner說明群集工作時也提到這點。自動自發指的不只是反應活動,如新型態的出現,亦包含積極主動的工作,如尋找新的機會和創造新的設計和模式。

  4. 模擬與實驗

    實際使用類似電影關鍵報告中所描繪的模擬環境(虛擬環境),將取代在空白表格程式中的格式化設定。這代表利用N次元虛擬狀況來代表各類資料。虛擬環境的內容將由代理技術所組成。根據人類使用虛擬環境內容的情況,代理科技可決定將哪種物質放在一塊。人類將與資料互動並積極操作不同的因素來重整他們目前所看到的世界。

  5. 模式敏感度

Gartner 出版了大一系列有關模式策略的研究報告,指出商界的變化越來越大,讓人們可不用再根據歷史表現的線性模式來工作,因此對未來的能見度也相對更低。Gartner預期設有以下團隊的組織數目將大幅成長,包括專為偵測各類不同新興型態、評估新興型態、發展不同情境來找出破壞型態的因素,並提供資深管理者新方法來善用他們目前較敏感的變化(或避免組織遭遇變化)等團隊。

  1. 超高速連結

    超高速連結是大多數組織的特色,存在於龐大網路之下的各網路之內,各網路很難被完全控制。當主要的供應鏈因素,如可能「受到合約限制」時,就無法保證各網路能有正常表現,即使是網路內部的供應鏈也一樣。超高速連結將帶來更多跨企業正式與非正式關係的工作,這意味著人類的工作型態、IT技術支援將受到影響,以及工作量也將增加。

  2. 工作地點

    有鑑於會議朝向跨時區與跨組織發展,以及彼此幾乎互不認識的參與者共同解決群集合作衝擊下迅速衍生的問題等因素,工作地點也變得越來越虛擬化。不過員工仍會有工作地點。許多人不見得會有公司所提供的實質辦公室或是辦公桌,而他們的工作時間也增加至一週七天24小時的工作。在此工作環境下,介於公私、社會和家庭及組織相關事務間的界線都會消失殆盡。個人需要管理因需求重疊所延伸出的複雜問題,無論來自新的工作環境或是外在(非工作相關)現象。那些無法管理預期內和擾人過量工作的人,將因工作表現欠佳而受到影響,因為這些過量的工作迫使人隨時處於過度刺激(資訊超載)的狀態。

關鍵字: #Gartner #職場
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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