(本文來(lái)自華為微信號(hào),本文作為轉(zhuǎn)載分享)
隨著AI時(shí)代成為當(dāng)下趨勢(shì)和熱點(diǎn)話題,我們?nèi)绾握J(rèn)識(shí)這個(gè)全新環(huán)境下的人才,以及如何培養(yǎng)人才,成為共同面對(duì)的時(shí)代主題。而作為這個(gè)時(shí)代的人才,我們的工作會(huì)不會(huì)為智能機(jī)器人所取代?如何才能讓我們的職業(yè)“方舟”揚(yáng)帆遠(yuǎn)航?
華為在金秋十月舉辦“AI時(shí)代人才發(fā)展觀”主題沙龍活動(dòng),一起探討時(shí)代話題,尋找時(shí)代答案。
發(fā)言嘉賓
黃衛(wèi)偉:中國(guó)人民大學(xué)商學(xué)院教授、華為資深管理顧問(wèn)
王 倩:脈脈商業(yè)戰(zhàn)略聯(lián)合創(chuàng)始人
呂 昊:依圖首席創(chuàng)新官
Ronald Van Loon:荷蘭媒體大V
主持人:大家下午好,今天我們會(huì)聊一下AI時(shí)代人才的管理。我們有四位嘉賓,王倩脈脈商業(yè)戰(zhàn)略聯(lián)合創(chuàng)始人,來(lái)自荷蘭的Ronald Van Loon,依圖科技的呂昊博士,還有華為的高級(jí)管理顧問(wèn)黃衛(wèi)偉教授。我們邀請(qǐng)各位嘉賓上臺(tái)演講之前先邀請(qǐng)華為企業(yè)溝通部總裁Joy Tan致辭。
Joy Tan
技術(shù)是未來(lái)智能世界的基礎(chǔ),人才是關(guān)鍵角色
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感謝各位來(lái)參加AI時(shí)代人才主題活動(dòng)!我們知道AI過(guò)去幾年是熱門話題,但是AI也不是一個(gè)新的概念。為什么AI經(jīng)歷了起起伏伏幾十年到現(xiàn)在非常受歡迎,這是因?yàn)锳I改變我們?nèi)粘I?,也改變企業(yè)和行業(yè),AI改變了我們的組織。這也是為什么今年我們選擇將AI作為華為上海全聯(lián)接大會(huì)的原因,一起探討接下來(lái)幾年的變化,AI對(duì)技術(shù)、對(duì)企業(yè)、對(duì)行業(yè)的影響。
最近我讀了一本書,書里面超級(jí)AI可以實(shí)現(xiàn)非常卓越的成就,在AI后面是充滿激情的科學(xué)家和發(fā)明家,我們相信技術(shù)一直都會(huì)是未來(lái)智能世界的基礎(chǔ),人才一直都是這其中關(guān)鍵的角色。
所以AI時(shí)代人才培養(yǎng)是至關(guān)重要,今天我們非常榮幸邀請(qǐng)到了各位嘉賓來(lái)跟我們一起探討這個(gè)話題,我們希望大家從中能夠獲得很多有價(jià)值的共鳴,謝謝各位!
脈脈王倩
AI時(shí)代人才需求趨勢(shì)正在發(fā)生哪些改變
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我來(lái)自脈脈商業(yè)職場(chǎng)社交平臺(tái),分享的是“人才戰(zhàn)略賦能商業(yè)價(jià)值”。
我們?cè)谡麄€(gè)中國(guó)人才遷移過(guò)程中洞察到很多時(shí)代人才不一樣的走向,人工智能人才在中國(guó)的分布和發(fā)展情況。
第一維度,我們的城市維度。中國(guó)人工智能人才分布北京是占比最大城市,基本上占到全國(guó)一半以上。第二梯隊(duì)是杭州、上海、深圳。
第二維度,中國(guó)高校。在人工智能培養(yǎng)方面,哈工大、北郵成為中國(guó)高校培養(yǎng)人工智能人才第一梯隊(duì)高校,接下來(lái)有科學(xué)院,中國(guó)科技大學(xué)、浙江大學(xué),這些學(xué)校都在為中國(guó)人工智能領(lǐng)域輸送和培養(yǎng)人才。
第三維度,人工智能領(lǐng)域薪酬。從中國(guó)1-3年,5-10年,10年以上時(shí)間維度看這個(gè)領(lǐng)域的人才價(jià)值。畢業(yè)這一類人才薪資12K以上,工作3年左右人工智能領(lǐng)域人才價(jià)值是25K,10年價(jià)值是50K。其實(shí)在中國(guó)BAT還有包括人工智能走得比較靠前企業(yè),他們?nèi)瞬判劫Y基本上最高是100-200萬(wàn)年薪量級(jí)。
企業(yè)的需求有什么變化?
我們洞察到了,在十年前企業(yè)訴求是工程師人才,這些人才可能需要了解信息、科技,需要機(jī)器上運(yùn)維。今天企業(yè)需求已經(jīng)變成了科學(xué)家人才,因?yàn)槠髽I(yè)里發(fā)展越來(lái)越需要這些人具備一些科技能力,需要有深度學(xué)習(xí)、人機(jī)交互、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算,企業(yè)整個(gè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型當(dāng)中這個(gè)人才技能是當(dāng)前的需求,搶占這個(gè)人才趨勢(shì)也成為企業(yè)戰(zhàn)略發(fā)展非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。
企業(yè)的需求趨勢(shì)在改變,對(duì)于人工智能領(lǐng)域人才也會(huì)帶來(lái)新挑戰(zhàn),中國(guó)高校還有研究院有很多人工智能培養(yǎng),但是這些人才出來(lái)以后,能否在企業(yè)里得到很好培養(yǎng)和應(yīng)用,所以我們走到人工智能的工業(yè)智能時(shí)代,我們其實(shí)是需要讓人才有多元知識(shí)結(jié)構(gòu),他不僅僅要把學(xué)校和實(shí)驗(yàn)室技術(shù)帶進(jìn)來(lái),同時(shí)這些人才要有很好環(huán)境去把他的知識(shí)應(yīng)用起來(lái),所以我們是需要企業(yè)創(chuàng)造一些工業(yè)場(chǎng)景。
依圖呂昊
AI時(shí)代到底是一個(gè)什么樣的時(shí)代
非常感謝華為給我這樣的機(jī)會(huì)來(lái)回顧一下我們?cè)贏I方面的洞察。首先,講一下AI時(shí)代到底是什么樣的時(shí)代,這個(gè)時(shí)代和以前有什么不同。從電腦PC時(shí)代走到AI時(shí)代,PC時(shí)代已經(jīng)離我們很遙遠(yuǎn)了,當(dāng)中一些改變是什么?
PC時(shí)代是一人一機(jī),后來(lái)有了互聯(lián)網(wǎng),所有的電腦連接起來(lái),后來(lái)有了社交這樣的元素,人與人之間也有連接,現(xiàn)在人的設(shè)備越來(lái)越多,連接的設(shè)備也是越來(lái)越多,復(fù)雜性越來(lái)越大。
人工智能又是一個(gè)完全不同的景象,它的范圍非常不同,它可以讓我們有很多不同智能操作,不止有一個(gè)人有一臺(tái)機(jī)而且有多個(gè)機(jī),這些設(shè)備也會(huì)越來(lái)越聰明,越來(lái)越智能。這個(gè)發(fā)展曲線很長(zhǎng),過(guò)去我們需要在工程、固件、備件創(chuàng)造方面做好把控,建立了很多工具,并且進(jìn)行解耦和簡(jiǎn)化工作。但是在AI世界非常不一樣。
因此,人工智能首先范疇更大,數(shù)據(jù)量更大,機(jī)會(huì)和機(jī)器學(xué)習(xí)錯(cuò)誤容忍越來(lái)越小。講到智能我們會(huì)知道需要有機(jī)器學(xué)習(xí)方面,有了機(jī)器學(xué)習(xí)就必須要編碼,但是編碼工作跟以前很不一樣,有了機(jī)器學(xué)習(xí)我們可以獲取數(shù)據(jù),并且把數(shù)據(jù)作為產(chǎn)生編碼的工具,這個(gè)工作現(xiàn)在非常普遍,每一個(gè)公司會(huì)把這個(gè)工程團(tuán)隊(duì)進(jìn)行重組。
以前的時(shí)代每一個(gè)人,每一個(gè)員工只需要知道自己工作范圍,了解自己工作就可以,不需要了解流程其他部分,但是我們工作當(dāng)中我們必須了解其他人做什么,我們要知道這個(gè)模型什么時(shí)候發(fā)布,或者是發(fā)布之后性能如何,如何進(jìn)行詮釋,還有流程過(guò)程當(dāng)中會(huì)有更多復(fù)雜度和更多元素。
Ronald Van Loon
從五個(gè)關(guān)鍵元素構(gòu)建智能組織
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大家下午好!2020年的時(shí)候企業(yè)與個(gè)人之間互動(dòng)有85%是數(shù)字化,不需要人工介入,公司如何做才能夠存活下來(lái),才能夠培養(yǎng)人才,在世界競(jìng)爭(zhēng)當(dāng)中獲得很大優(yōu)勢(shì)。
如何培養(yǎng)人才,如何發(fā)展組織,在智能企業(yè)時(shí)代存活,需具備競(jìng)爭(zhēng)力五大要素。第一,愿景。更好理解客戶,理解客戶細(xì)節(jié),轉(zhuǎn)化成他們需要什么數(shù)據(jù),他們希望獲取最好數(shù)據(jù),有愿景,知道使用什么樣分析方法,使用什么數(shù)據(jù)平臺(tái)。人工作是需要有一個(gè)目標(biāo),我們是誰(shuí),為什么在這里,這是很重要的問(wèn)題,而且我們需要有道德準(zhǔn)則,我們通過(guò)道德來(lái)指引還是通過(guò)規(guī)則來(lái)指導(dǎo)員工,大多數(shù)公司都選擇道德準(zhǔn)則。
一個(gè)智能駕駛汽車如果前面遇到小孩子要怎么做,是撞到樹(shù)上還是撞到孩子,這是道德準(zhǔn)則來(lái)定義的。
第三,獲取數(shù)據(jù)。比如提供很好數(shù)據(jù)獲取,也要看人們?nèi)绾问褂脭?shù)據(jù),要有很好進(jìn)行數(shù)據(jù)治理,管理數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)安全,你需要最好的數(shù)據(jù)集才能夠?qū)崿F(xiàn)。
第四,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)文化。人人想獲得很好數(shù)據(jù),每一個(gè)團(tuán)隊(duì)他們都想獲得更多數(shù)據(jù),因?yàn)橛懈鄶?shù)據(jù)就可以更加準(zhǔn)確,更加準(zhǔn)確就可以更好服務(wù)客戶。
第五,技術(shù)。前面四個(gè)不是關(guān)于技術(shù),最后一個(gè)關(guān)于技術(shù),就是有一個(gè)端到端平臺(tái)來(lái)收集數(shù)據(jù),收集來(lái)自所有源頭數(shù)據(jù),保證數(shù)據(jù)質(zhì)量,很好治理數(shù)據(jù),管理好原數(shù)據(jù),管理好數(shù)據(jù)安全,這樣才可以給人們提供好數(shù)據(jù)做分析,并且進(jìn)一步應(yīng)用數(shù)據(jù),通過(guò)數(shù)據(jù)采取行動(dòng),通過(guò)AI算法實(shí)現(xiàn)。
黃衛(wèi)偉
“帕累托”曲線下的人才“方舟”
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我和大家交流的主題是“華為在即將到來(lái)AI時(shí)代人才觀和人才戰(zhàn)略”,華為對(duì)AI時(shí)代觀點(diǎn)我想引用任正非先生觀點(diǎn)。任總強(qiáng)調(diào)華為不做AI大架構(gòu)規(guī)劃,而是鼓勵(lì)單點(diǎn)突破,各個(gè)領(lǐng)域單點(diǎn)突破,橫向拉通。AI在華為,特別是正在實(shí)施數(shù)字化變革,其實(shí)是未來(lái)分三步走,第一步單點(diǎn)突破,第二步橫向拉通,第三步建立真正產(chǎn)業(yè)平臺(tái),開(kāi)放給客戶,開(kāi)放給合作伙伴,開(kāi)放給開(kāi)發(fā)者,開(kāi)發(fā)給競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,讓產(chǎn)業(yè),讓社會(huì)都用起來(lái),這才是真正可以創(chuàng)造出巨大價(jià)值的做法。
任總強(qiáng)調(diào)注重從外部吸引吸收高端AI人才,特別是算法方面人才,這個(gè)方面不光成功的高端人才,包括失敗的算法人才都可以吸引來(lái)。他們的失敗不一定是能力上問(wèn)題,而是原來(lái)依托的企業(yè)平臺(tái)太小,很難實(shí)現(xiàn)大成就。到了華為大平臺(tái)之后,有可能做出更顯著成績(jī)來(lái),所以華為對(duì)于外部人才吸引的視野是很開(kāi)闊的。
華為人才觀是從價(jià)值創(chuàng)造角度來(lái)看,相比于工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代價(jià)值創(chuàng)造,價(jià)值貢獻(xiàn)它的分布曲線,工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代價(jià)值分布曲線主要是來(lái)自于基層員工和中基層管理者,AI時(shí)代價(jià)值創(chuàng)造分布曲線更呈現(xiàn)出帕累托曲線特征,一個(gè)很小比例的高端AI人才,它創(chuàng)造價(jià)值幾乎占到整個(gè)全部?jī)r(jià)值甚至是90%,帕累托曲線經(jīng)典分布是20%、80%準(zhǔn)則,20%人才創(chuàng)造80%價(jià)值。在AI時(shí)代這條曲線更陡峭。
華為人力資源方面,一個(gè)是仍然堅(jiān)持華為一貫的策略,人力資本增值目標(biāo)優(yōu)先于財(cái)務(wù)資本增值目標(biāo)。華為歷來(lái)人力資源都是這樣,在華為來(lái)講價(jià)值主要是人才,所以面臨未來(lái)巨大機(jī)會(huì),首先是要在人才上先期投入,這是人力資本增值目標(biāo),這種先期投入會(huì)從當(dāng)期財(cái)務(wù)結(jié)果來(lái)看,會(huì)減少當(dāng)期利潤(rùn),但是長(zhǎng)期來(lái)看這種戰(zhàn)略投入一定會(huì)獲得更大收益和增長(zhǎng)。
策略二,破解高薪酬和低成本矛盾。這些人才不僅僅沖薪酬和待遇來(lái),他們還要求企業(yè)有吸引力的課題,更充足的資源投入和研究條件保障,更寬松的氛圍,這個(gè)薪酬和待遇是必要條件。所以會(huì)帶動(dòng)整個(gè)公司薪酬水平上升,華為目前人均員工年薪酬水平已經(jīng)是業(yè)界最佳公司水平。
適應(yīng)AI時(shí)代人才結(jié)構(gòu)演變趨勢(shì),工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代我們講到價(jià)值貢獻(xiàn)分布曲線,更偏重于正態(tài)分布特征,它的主體大量是在金字塔中基層。在AI時(shí)代創(chuàng)造價(jià)值主體是越來(lái)越往上走,真正主體是在中間這一層,頂層這些領(lǐng)導(dǎo)和高端專家、管理者他們是具有突破作用,是價(jià)值實(shí)現(xiàn)和創(chuàng)造是在中間這一層。
最后,AI高端人才更重視機(jī)會(huì),是你這個(gè)企業(yè)要讓他們做什么,給他們創(chuàng)造什么條件,給他們提供什么樣的薪酬待遇使他們沒(méi)有后顧之憂。所以華為這方面就是未來(lái)繼續(xù)加大研究方面投入,從目前已經(jīng)達(dá)到水平,華為去年整個(gè)研發(fā)R&D投入138億美元,其中用于研究投入占到20%左右,未來(lái)這個(gè)投入會(huì)繼續(xù)加大到30%。
關(guān)注人才對(duì)工作意義的追求,特別是高端人才。從華為2017年員工調(diào)查來(lái)看,90后員工他們的第一位訴求是自身發(fā)展,第二位訴求是工作意義和價(jià)值,第三位訴求是得到認(rèn)可,第四位訴求才是薪酬和待遇。所以看到人性本質(zhì)上沒(méi)有發(fā)生變化,但是他的優(yōu)先次序,以及對(duì)于高端需求層次重視程度在發(fā)生變化。他們?cè)谶@個(gè)組織中做改變世界的工作,享受創(chuàng)造性工作本身帶來(lái)的成就感、興趣、樂(lè)趣。
主持人:感謝四位嘉賓的精彩發(fā)言!AI時(shí)代,大家都在討論一個(gè)話題,是不是擔(dān)心AI搶掉我們的工作?我們聽(tīng)聽(tīng)四位嘉賓怎么講?
王倩:工業(yè)時(shí)代的時(shí)候機(jī)器會(huì)取代部分工人一樣,我相信信息時(shí)代我們的PC、電腦也取代很多工種。今天人工智能時(shí)代我覺(jué)得可能會(huì)取代一些職能,工種會(huì)有一些調(diào)整。但我覺(jué)得不變是,因?yàn)槲覀內(nèi)祟惓擞心X子還有心,會(huì)有一些工種替代,但也會(huì)創(chuàng)造很多新的機(jī)會(huì)。
黃衛(wèi)偉:整個(gè)社會(huì)發(fā)展如果被人才制約住,一定會(huì)產(chǎn)生巨大需求來(lái)加大人才供給,還有就是AI時(shí)代缺少是高端研究性人才,這些能夠突破產(chǎn)生巨大創(chuàng)新人才。對(duì)于應(yīng)用人才其實(shí)沒(méi)有擔(dān)心,可以從相關(guān)專業(yè)轉(zhuǎn)到AI上面,學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)、物理、自動(dòng)化都可能轉(zhuǎn)過(guò)去。真正擔(dān)心其實(shí)在我來(lái)看,特別對(duì)于中國(guó)來(lái)說(shuō)還是教育。
Ronald Van Loon:我有一部分是同意的,我覺(jué)得AI確實(shí)可以創(chuàng)造一些工作,AI可以讓我們的能力更強(qiáng)大,所以我們應(yīng)該發(fā)展和開(kāi)發(fā)我們的創(chuàng)新能力,談?wù)凙I如何輔助我們的工作。醫(yī)生、律師這種知識(shí)技能和工作可能是我們可以開(kāi)發(fā)的,還有像創(chuàng)新工作這方面。
呂昊:AI現(xiàn)在處于初級(jí)階段,這個(gè)速度也在加快,有很多不可預(yù)測(cè)性,有一些人可能會(huì)覺(jué)得比較擔(dān)憂,但是我不覺(jué)得很多工作都會(huì)被取代,因?yàn)槿耸怯凶约旱闹悄?。我之前看了一個(gè)博客,如果十年前沒(méi)有選擇互聯(lián)網(wǎng)、金融或者是其他行業(yè),就意味著你入錯(cuò)了行,我覺(jué)得現(xiàn)在我們可以說(shuō)對(duì)于每一個(gè)行業(yè)人都要開(kāi)始思考如何實(shí)現(xiàn)跨學(xué)科,如何把AI應(yīng)用到自己行業(yè),這個(gè)可能是我們面向未來(lái)一種方式,這樣才能夠更具有競(jìng)爭(zhēng)力。
評(píng)論
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