◎ 创新国际 SERIES
人工智能在人们几不可查的情况下迅速而全面、深入地蔓延到生活、工作的方方面面。
人们在享受智能化带来的便利的同时，也对人工智能的替代显得忐忑不安。其实无论人工智能技术在多么广的领域和大范围的应用，人始终将处于主控地位，人机协作将成为未来的共赢选择。 近年来随着市场需求的日益增长，机器人可以胜任越来越多的工作岗位，但在同时它也在创造着很多的新职业，可以说在人工智能浪潮下催生的新职业一方面体现了它的价值，另一方面也化解了一些“人工智能取代人类工作”“人工智能导致失业”这些话题引起的焦虑。
8月30日，亚太劳动效能研究院（后简称“劳研院”）联合安永战略及运营咨询（后简称“安永”），发布《决胜劳动力U时代—2019中国智能制造劳动力管理调研报告》，聚焦汽车、装备制造、资讯家电（3C）、医药四大核心产业劳动力结构重塑，直言劳动力“U时代”已经来临，而“人机新生态”下劳动力管理模式将面临挑战。 劳动力数量变化“U”型曲线报告认为，大规模运用智能技术已经成为一个显而易见的趋势。这必然导致对部分岗位的替代，同时也会为适应人机协作而诞生一些新的岗位需求。劳动力呈现数量大减小增、先减后增的U型曲线，劳动力“U时代”来临。
具体到岗位职能细分，报告认为机械性体力劳动受智能技术的影响*大，团队管理受技术的影响最小。四类岗位受智能技术影响程度从大到小依次为劳动密集型、职能分析型、技术密集型、沟通管理型。
而在智能技术的影响下，四大岗位类型增减情况也分别不同。劳动密集型、职能分析型以及沟通管理型均存在岗位数量减少的趋势，分别为-53%、-26%及-18%。
劳动力管理开启新模式 ：人机协作下的“人机新生态”已然开始，劳动力“U时代”也造就了劳动力结构重塑，这就给新时代劳动力管理带来了挑战。管理者需要思考的是，智能化进程中劳动力将如何被重构？劳动力管理模式将迎来怎样的变革？智能技术将与劳动力管理如何产生融合？ 调研发现，在所有这些企业需要积极去面对并解决的难题当中，受访高管普遍认为新人才招聘、劳动力再培训以及劳动力绩效管理是他们未来将要直面的核心挑战。
面对智能影响潮下的人岗匹配到“人、机、岗”匹配和评判，传统的劳动力管理必然随着被管理者的变化而变化。具体到这些劳动力管理各环节，又各有各的核心问题。 新人才招聘面临的挑战主要在于两个方面：如何准确定义智能技术下工作岗位所需的能力素质；如何准确匹配最佳的受聘人群，尤其是跨行业人才招聘。
劳动力再培训的难点在于如何开发智能技术所需的培训和考核内容，以及为员工匹配个性化的课程与发展路径。
劳动力绩效管理面临的主要挑战为：
1）人机新生态下的能效分析数据匮乏；
2）个性化的评估与奖惩以提升人岗匹配程度。
面对劳动力“U时代”的来临，企业HR作为劳动力管理核心且唯一的部门，随着人机新生态发展的深入，需要同步升级，更加理解“业务”、“人”与“技术”。并在数据这个有力工具加持下，走向战略决策“第三极”，将人才的激励、发展和企业文化建设作为HR工作的重中之重。
人们在享受智能化带来的便利的同时，也对人工智能的替代显得忐忑不安。其实无论人工智能技术在多么广的领域和大范围的应用，人始终将处于主控地位，人机协作将成为未来的共赢选择。 近年来随着市场需求的日益增长，机器人可以胜任越来越多的工作岗位，但在同时它也在创造着很多的新职业，可以说在人工智能浪潮下催生的新职业一方面体现了它的价值，另一方面也化解了一些“人工智能取代人类工作”“人工智能导致失业”这些话题引起的焦虑。
8月30日，亚太劳动效能研究院（后简称“劳研院”）联合安永战略及运营咨询（后简称“安永”），发布《决胜劳动力U时代—2019中国智能制造劳动力管理调研报告》，聚焦汽车、装备制造、资讯家电（3C）、医药四大核心产业劳动力结构重塑，直言劳动力“U时代”已经来临，而“人机新生态”下劳动力管理模式将面临挑战。 劳动力数量变化“U”型曲线报告认为，大规模运用智能技术已经成为一个显而易见的趋势。这必然导致对部分岗位的替代，同时也会为适应人机协作而诞生一些新的岗位需求。劳动力呈现数量大减小增、先减后增的U型曲线，劳动力“U时代”来临。
具体到岗位职能细分，报告认为机械性体力劳动受智能技术的影响*大，团队管理受技术的影响最小。四类岗位受智能技术影响程度从大到小依次为劳动密集型、职能分析型、技术密集型、沟通管理型。
而在智能技术的影响下，四大岗位类型增减情况也分别不同。劳动密集型、职能分析型以及沟通管理型均存在岗位数量减少的趋势，分别为-53%、-26%及-18%。
劳动力管理开启新模式 ：人机协作下的“人机新生态”已然开始，劳动力“U时代”也造就了劳动力结构重塑，这就给新时代劳动力管理带来了挑战。管理者需要思考的是，智能化进程中劳动力将如何被重构？劳动力管理模式将迎来怎样的变革？智能技术将与劳动力管理如何产生融合？ 调研发现，在所有这些企业需要积极去面对并解决的难题当中，受访高管普遍认为新人才招聘、劳动力再培训以及劳动力绩效管理是他们未来将要直面的核心挑战。
面对智能影响潮下的人岗匹配到“人、机、岗”匹配和评判，传统的劳动力管理必然随着被管理者的变化而变化。具体到这些劳动力管理各环节，又各有各的核心问题。 新人才招聘面临的挑战主要在于两个方面：如何准确定义智能技术下工作岗位所需的能力素质；如何准确匹配最佳的受聘人群，尤其是跨行业人才招聘。
劳动力再培训的难点在于如何开发智能技术所需的培训和考核内容，以及为员工匹配个性化的课程与发展路径。
劳动力绩效管理面临的主要挑战为：
1）人机新生态下的能效分析数据匮乏；
2）个性化的评估与奖惩以提升人岗匹配程度。
面对劳动力“U时代”的来临，企业HR作为劳动力管理核心且唯一的部门，随着人机新生态发展的深入，需要同步升级，更加理解“业务”、“人”与“技术”。并在数据这个有力工具加持下，走向战略决策“第三极”，将人才的激励、发展和企业文化建设作为HR工作的重中之重。
