Узнайте, как учиться
Ничто не будет таким постоянным в нашей карьере, как необходимость приобретать новые навыки. И ничего более важного.
Квалификация, которая нам нужна для текущей вакансии, не будет такой же, как через 5 лет. Это означает, что даже та же самая должность в том же отделе той же компании всего через пару лет потребует новой формы мастерства для выполнения задачи и создания ценности.
Понимание этой концепции позволит нам осознать, что наша истинная цель состоит не только в том, чтобы овладеть определенными способностями, но и в том, чтобы научиться учиться, что позволит нам продолжать совершенствовать свои навыки и расширять набор инструментов. Признание того, что мы должны постоянно осваивать новые компетенции, чтобы работать и создавать ценность, само по себе является мастерством.
Эта реальность верна для недавних выпускников колледжей, бэби-бумеров и всех, кто находится между ними. Люди, которые не могут адаптироваться и не имеют достаточных ресурсов, как правило, больше всего страдают.
Почему это происходит?
Одна из причин заключается в том, что технологии автоматизировали, есть и будут продолжать автоматизировать любую задачу, результат которой легко измерить и часто выполнять.
Институт глобальных рынков Goldman Sachs подготовил отчет, в котором отмечается существующий сегодня разрыв между типами рабочих мест, которые нужны людям, и теми, которые действительно доступны. Люди, которых вытесняет автоматизация, не очень подходят для этих новых рабочих мест. Вдобавок ко всему, большинство этих новых рабочих мест не обязательно даже в том же городе, что и люди, теряющие работу. Такие работники всю жизнь накапливали социальный капитал и опыт в своих областях, и теперь им говорят изменить направление и освоить другой набор навыков после многих десятилетий работы. Это смещение является дорогостоящим переключением и эмоционально истощающим опытом.
Однако автоматизация задач не является новой концепцией. Технологии меняют занятость уже очень давно. Например, работа фермера сегодня кардинально отличается от той, что была в начале 1900-х годов, и вы можете сделать то же самое для многих других отраслей. Подумайте о том, как центры выполнения Amazon соответствуют этому явлению.
По сравнению с прошлым технологии меняются быстрее, влияя на занятость больше, чем когда-либо прежде. Рабочие места, которые раньше были недоступны для машин и роботов, теперь становятся доступными для автоматизации. И не думайте, что это явление не влияет на рабочие места на Уолл-стрит. Попрощайтесь с Торговой площадкой.
Примечание
В частности, индустрия недвижимости еще не ощутила такой же уровень разрушения технологий, но это скоро изменится. Поскольку задачи в отрасли становятся автоматическими, игрокам в мире недвижимости придется сделать шаг назад и выяснить, где и как они создают ценность.
Это игра: создание ценности. И если вы не можете этого сделать, технологии съедят ваш бизнес. Через несколько десятилетий вы больше не увидите фирм, процветающих без чего-то взамен. Например, технология улучшит прозрачность и эффективность до такой степени, что фирмам будет трудно повышать цены или требовать комиссионные, не создавая реальной ценности для своих клиентов.
Так в чем же задача человека?
Технологии заменяют большую часть человеческой работы, выполняемой в массовом масштабе. Склады теперь могут управлять собой, машины вспахивают поля, а алгоритмы подбирают запасы. Обратите внимание, что во всех этих примерах работник склада, фермер и биржевой маклер по-прежнему имеют одну и ту же должность!
Что теперь делает рабочий? В этих случаях человеческая работа перешла от выполнения задачи к управлению машиной.
Помимо управления машиной, многие задачи по-прежнему требуют участия человека. Коммерческое электронное письмо и бизнес-план должны быть персонализированы, и такая настройка может быть выполнена только человеком. Таким образом, в положительном смысле технологии позволили нам перераспределить человеческие усилия с повторяющихся задач на более интересные задачи, такие как управление машинами и настройка выходных данных.
Технологии автоматизировали, есть и будут автоматизировать любую задачу, результат которой легко измерить и часто выполнять.
Вы говорите им
Винод Хосла известен тем, что высказывает свое мнение, и он высказал свое мнение о видении будущего здравоохранения во время своего выступления в Стэнфордской высшей школе бизнеса:
30: Я выступил с докладом в Стэнфордской медицинской школе и сказал, что если бы я хотел стать хорошим врачом через 15-20 лет, я бы не пошел в медицинскую школу. Если бы я хотел быть хорошим врачом, то пошел бы на «математический факультет. Почти наверняка все, что они узнают о медицине, устареет через 15 лет».
50: «И я бы не пошел в Стэнфордскую медицинскую школу, чтобы получить лучших врачей. Я бы пошел в киношколу Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, потому что человеческий фактор важен, и актерское мастерство становится важным. И именно отсюда через 15 лет придет большинство наших врачей, которые будут заботиться о человеческом факторе».
Кино + Математика = Доктор будущего?
Пища для размышлений
На данный момент машины могут делать то, что можно воспроизвести, но люди по-прежнему отвечают за новое и беспрецедентное. Машины берут на себя работу, которая была проделана тысячи раз, а люди по-прежнему несут ответственность за новую. Тем не менее, футуристическое видение машинного обучения начнет охватывать и захватывать некоторые из настраиваемых и творческих работ от людей, которые современные технологии не могут выполнять сами по себе.
В 1959 году Артур Сэмюэл определил машинное обучение как «область исследования, которая дает компьютерам возможность обучаться без явного программирования».
Это означает, что однажды машины извлекут уроки из предоставленной информации и примут решения. Некоторые называют это искусственным интеллектом (ИИ).
Ранние примеры интеллектуального машинного обучения включают самоуправляемые автомобили, 70-процентную точность распознавания речи, эффективный веб-поиск и улучшенное понимание генома человека. Есть шанс, что однажды машины тоже будут управлять романом, творческим и беспрецедентным.
Стоит отметить, что профессор Дэвид Гелернтер утверждает, что машины никогда не будут иметь сознания и, следовательно, никогда не будут думать или действовать как человек. Ведь у машин нет разума. Фу!
Некоторые советы
Если бы я мог вернуться в прошлое и поговорить с самим собой в Бостонском университете, я бы сказал: «Да, Дэйв! Вы должны изучить определенный набор навыков, а затем попытаться получить работу с этим. Но что действительно важно, так это то, что вы тратите свое время на то, чтобы научиться учиться. Потому что в вашей карьере нет ничего более вечного, чем необходимость приобретать новые навыки и адаптироваться, даже если вы будете работать в одной компании десятилетиями».
Неудивительно, что технологии будут продолжать изменять человеческую ценность на рабочем месте. Проще говоря, работа современного человека состоит в том, чтобы адаптироваться и изучать сегодняшние потребности, какими бы они ни были.
Сделайте себе одолжение и создайте мышление роста. Преследовать и зависеть от способности учиться. Это, безусловно, поможет вам оставаться актуальным на работе и даст вам возможность делать то, что вы в настоящее время не можете сделать.
