未来工作：人工智能无法取代的技能。

疑虑阶段已经结束。到2026年，全球企业界的讨论焦点将不再是人工智能（AI）是否会重塑就业市场，而是企业如何将这种信念转化为真正的运营执行能力。

随着由专业人员和智能系统直接协作组成的所谓“混合团队”在巴西公司中建立起来，一个根本性的问题出现了： 在这种新的力量安排中，人类的真正角色是什么？

为了回答这个问题，并消除人们对机器大规模取代人类的恐惧， MIT Technology Review Brazil与Skyone合作，根据《新的混合型劳动力》和《人工智能在工作中：关于混合团队的 20 个见解》这两项研究，开发了一期特别版。

数据令人鼓舞，并指明了清晰的战略方向：计算机代理的进步并不会削弱人类的作用；相反，它使人类的作用更加重要，并使其更加专注于不可替代的技能。因此， “优化人类”。

自动化的悖论：当一切看起来都一样时，反而是人来区分。

正如Skyone市场总监Felipe Wasserman在接受MIT Technology Review Brazil采访时指出的那样，人工智能在运营核心领域带来的首要影响是规模化。所有操作性、重复性且基于可预测模式的工作，如今都能以惊人的速度执行。过去需要数月人工才能完成的任务，现在只需几分钟即可完成。

然而，这种大规模生产的效率也给品牌带来了一种看不见的风险：标准化和创意上的自满。.

专业 优化的人才 。人工智能接管了繁琐的体力劳动和行政工作，而人类人才则被重新定位到价值链的顶端，从事那些需要敏锐的洞察力、精准的判断力和批判性思维的工作。

技术无法取代的三项技能

根据 MIT TR Brazil 和 Skyone 合作开展的分析，当今市场上最受重视的技能不一定是新颖的技术能力，而是几十年来在机械操作中未得到充分利用的人类固有能力。.

1. 透彻理解上下文和细微差别。

当前的编程语言在处理海量数据方面表现出色，但它们缺乏理解真实商业环境复杂性的必要经验。未来的专业人士需要精通环境分析，能够解读客户的组织文化，捕捉尚未被明确表达的痛点，并根据具体实际情况调整技术交付成果。.

2. 提问的艺术（引导和推理）

人工智能响应的质量与其接收到的提示质量成正比。历史上，教育和企业体系一直训练人们提供预先准备好的答案。然而，在机器能够完美响应模式的世界里，价值转移到了那些懂得如何构建问题、提出原创假设并引导工具沿着非显而易见的路径前进的人身上。.

3. 讲故事和情感上的人际关系

只有将算法生成的数据和报告包装成引人入胜的故事，才能转化为企业变革。而如何调动员工积极性、建立信任以及开展“建设性分歧”——这些对于防止算法偏见扼杀创新至关重要——仍然是人类才能的专属领域。.

执行的挑战：意图与行动之间的差距。

尽管“优化人力资源”和混合团队的概念在企业高管的讨论中被广泛接受，但研究表明，巴西公司在将这些概念付诸实践方面仍然面临着严重的基建和管理障碍。.

• 共识目标： 高达 99% 的公司 认为人工智能代理在未来三年内对其业务至关重要。
• 技术和预算瓶颈： 另一方面， 57% 的企业没有专门的 技术预算， 59% 的企业仍然使用不充分或不完整的数据基础设施，这限制了它们的治理和可扩展性能力。
• 孤立效率的错误： 调查显示， 46% 的公司投资人工智能，但只关注边际生产力提升，而很少有公司利用这项技术重新设计决策流程或创造新的收入来源。

正如报告所指出的，这场变革的赢家并非那些最常重复人工智能必然性论调的公司，而是那些能够将技术与实际工作相结合、构建数据结构并赋能团队以负责任的方式引领这一转型的公司。.

让您的公司为混合办公模式的未来做好准备。

为了使生产力提升不再是孤立事件（例如分析师使用代码助手），而是成为组织的结构性收益，领导者需要在三个紧迫的方面采取行动：

1. 人工智能素养（技能提升）： 将团队和管理人员的培训视为公司数字化基础设施的一部分。如果员工缺乏必要的技能和信心，他们不仅无法发挥最大潜能，反而会抗拒变革。
2. 打破业务和 IT 之间的壁垒： 整合这些领域，使真正的业务规则指导算法，避免创建“永久试点项目”，这些项目充当创新实验室，但永远不会进入运营的真正决策流程。
3. 数据库治理与现代化： 将分散在电子表格或传统系统中的信息集中化。高级人工智能模型需要准确且集成的输入才能持续、安全地创造价值。

向真正智能协作的工作环境转型，始于算法选择之前。它涉及云基础设施的搭建、数据管理，以及强化任何时代最重要的资本：人力资本。.

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作者： Skyone