通過從技能識別轉向工作重新設計，化被動為主動。
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盡管人才智能平臺（TIPs）在識別技能方面發揮了重要作用，但其本質存在局限性，且從未試圖回答一個根本問題：工作本身是如何構建的？它正在發生哪些變化？
人工智能（AI）極大地放大了這些固有局限，并加速了其影響。它不僅在制造新的技能缺口——更是在從根本上重新定義工作。然而，大多數企業仍停留在2020年的思維，試圖用舊方法追蹤技能。
未來幾十年，AI預計將改變全球各行業高達70%的工作任務——不僅僅是替代工作，而是徹底重塑工作方式、執行者以及其創造的價值。
過去的技術變革需要數十年才能完成，而如今具有自主能力的AI正在幾個月內重塑整個行業。
工作智能是下一階段的進化：這是一種戰略性的、系統級的方法，它超越技能層面，解碼工作本身如何被重構——從任務到角色，再到整個組織。
為什么人才智能平臺從未成為完整解決方案
許多公司投資了TIPs——這類系統通過分析招聘信息生成“動態技能分類”，為人才管理提供參考。雖然作為第一代解決方案很有價值，但TIPs存在一個根本缺陷：它們本質上是被動的。
通過分析現有招聘信息并預測趨勢，TIPs始終存在時間滯后性。當企業識別、培養并部署這些技能時，市場早已發生變化。在AI改寫工作內容的速度遠超企業更新人才策略的當下，組織需要超越當前技能，理解工作本身如何被重新定義。
技能變化的根源在于工作的變化
技能的快速演變并非核心挑戰——它只是更深層問題的表象。AI將這一問題推至臺前：工作本身正在改變。
技能培養仍然重要，但必須基于對工作變革的深刻理解。企業此前在技能項目上的投入并未浪費，但需要升級方法，將其與工作重新設計相結合。否則，在AI重塑的格局中，再完善的技能計劃也無法持續創造價值。
忽視工作變革將導致：
盲目的人力決策
招聘即將消失的崗位
為明年就過時的技能進行培訓
忽略AI對工作設計的根本性影響
工作智能是應對AI顛覆的更優解
工作智能始于對工作本身的全面理解——包括驅動業務價值的成果、任務、流程和角色。
先進的工作智能系統可以跨行業分析工作，建立一套與現有組織結構融合的“通用工作語言”。這種深度認知使企業領導者能夠：
消除角色冗余：整合重疊職責，減少協作成本，同時創造更有意義的工作。
識別AI自動化機會：精準定位適合自動化的任務，匹配工具，并重新分配剩余人力工作。
優化端到端流程：通過分析完整工作流，重新設計流程以結合AI與人類優勢。例如在客服領域，自動化初步接觸環節并將復雜問題轉給專家，可能減少30%的流程步驟。
戰略性人才發展：工作智能能在變革實施前預判新興角色與技能，使人才培養與工作重新設計同步推進。企業可提前構建與未來工作匹配的學習路徑，確保投資于能創造價值的領域，同時為員工做好準備。
工作設計的未來
這種方法將塑造一個全新的人才生態——角色、技能與能力會隨優化后的工作流程自然進化。當競爭對手還在孤立地推進AI項目或設定籠統的自動化目標時，掌握工作智能的領導者已能精準決策技術與人力投資的配比。
為AI時代重新設計工作
企業面臨的不僅是技能問題，更是由AI加速的根本性人力能力挑戰。
最成功的組織——那些以未來視角重構工作的企業——將能回答以下關鍵問題：
哪些工作應由人類完成，哪些交給AI？
如何圍繞新能力重組角色與流程？
我們應培養員工哪些真正的人類優勢？
如何建立隨技術持續進化的系統？
用工作智能推動組織變革
不要坐等AI顛覆你的團隊。主動重新設計工作的企業與被動應對變化的企業之間，競爭優勢的差距正在迅速擴大。
以下是開啟工作智能轉型的步驟：
評估：利用工作智能工具快速分析當前工作設計，識別高價值轉型機會。
試點：選擇一個高影響力流程，基于工作智能原則重新設計。
路線圖：制定分階段實施計劃，確保與企業戰略一致。
能力建設：為領導者配備工作智能思維與工具，引領轉型。
未來的市場領軍者不會只是適應AI顛覆——他們將主動駕馭它，重塑工作、創造價值，并設計能最大化人類潛力的有意義角色。
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