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榮耀標識AI能取代管理者么？
隨著AI越來越智能，能勝任各種類型的工作，人們也就越彷徨擔心自己會被AI替代；然而“管理者”這么綜合的崗位，也會被AI代替嗎？
自從阿爾法狗的圍棋技藝遠超人類，成為世界第一以來，我們對于人工智能（AI）的期望值越來越高。無人車、圖像識別、語音識別、游戲AI等等，各種應用紛紛出現。現在，已經有了AI律師、AI炒股專家、AI畫師。
有些人開始擔心：“還有什么是AI不能取代的？”
對不起，AI永遠無法取代管理者。
“你本來就是學管理的，當然會擔心AI搶你的生意。你和那些工業革命時期，沖進廠房，妄圖通過砸爛織布機，希望重新獲得工作的織布工人有什么區別？”
我們知道，即使在工業革命之后，工人也并沒有消失，只是工人從曾經的12小時工作制，變成了如今的8小時工作制。而工人也從手工制作者，變成了機械維護者，因為機械代替了那些重復的勞動，而工人負責處理機械故障等突發事件。
“那么你的意思是，管理者以后會坐在電腦面前，盯著AI的操作系統，然后讓AI發布指令。管理者就如同程序員一樣，負責維護AI系統的穩定？”
不是，正如工人可以被機械代替，但是高級工程師不能被機械代替一樣。鹵豆干認為，有些管理者確實應該被代替了，而且必須在未來被代替，他們只需要去進行AI維護工作即可。而另外一類管理者，則是不可能被代替的，因為他們可以去完成AI永遠完成不了的事情。
我們首先看看，能被AI代替的管理者有哪些類型：
一、能被AI替代的管理者
1. 空話套話型
前段時間，AI已經開始寫詩了。
先舉幾個例子：
樹蔭啼鳥雨復晴，沙地花草碧水凈。且喜公園屢快活，同歡滑板盡悠情。
水清著意群芳舞，草暖無垠云淡凝。穿花鶯歸深深見，新橋雛鳥款款驚。
草青街道笑歸去，小路無盡輕云浮。新晴悠揚花美外，樂題猶疑對竹疏。
你是不是有一種感覺：這些詩詞看起來像模像樣，但是仔細一想，這些詩詞好像可以套用到幾乎所有意境之中？不論是形容花朵、美景、娛樂、踏青等等，好像都可以用AI詩詞來形容。這也證明了，AI和一個剛剛學會平仄，只知道一味堆砌華麗辭藻的詩詞新手沒什么兩樣。
我們再看看一些管理者新手常常說的話：
我們將為未來解決方案的轉變進行準備。
我們致力于激發客戶的潛在洞察力。
我們希望利用平臺來打造良好的社交環境。
是不是和上面AI詩詞感覺很像？
這些管理者新手說的話，看似可以適用在所有的公司管理中。然而我們都知道，這種管理，對于公司來說沒什么用——因為員工根本都不懂在說什么。
我做了一個模版，對他們的造句方式做了一個類比，來證明他們的語言是多么的毫無內涵：
我們可以隨意組合這里面的一些例子（當然，加上幾個連接詞就行）：
為產品提供良好的解決方案。
為客戶提供新一代解決方案。
為未來打造公司的洞察力。
和合作伙伴一起創造良好的環境。
類似的例子還有很多，我們可以發現，這些管理者的思維邏輯，與AI是多么的相似。
那么，這種空話套話型的管理者，還有什么理由不被AI代替呢？
2. 數據羅列型
我們知道，其實神經網絡（AI的原理）早在1943年就被提出了，之后一直不溫不火。直到最幾年，才又一次成為了主流技術。
為什么？
因為大數據的出現。
AI和大數據是相輔相成的；大數據為AI提供參考，AI通過大數據進行判斷和預估。所以，AI可以很容易的通過當前的大數據推斷出未來的增長趨勢。
然而，還有不少的管理者，仍然喜歡單純的羅列數據；他們仍在做一些完全可以由AI代勞的事情，來證明自己的專業性。
他們喜歡說：
今年我們公司有5%的利潤提升。
我們增加了8%的良品率。
今年客戶總量達到140w。
我們可以舉個類似的例子，來證明為何這類管理者可以被代替：在電腦普及前，很多的建筑設計師都是手繪設計圖，而現在，隨著各類繪圖軟件的普及，已經很少有人再用手繪設計圖紙了。因為繪圖軟件所繪制的圖紙，更加的簡潔，準確與高效。
正如建筑設計師有電腦后，不再需要利用手繪一樣。隨著AI和大數據分析的普及，這類僅僅羅列數據的管理者，也將被AI替代。
3. 任務傳遞型
有些管理者，在公司中只是上級對下級的傳聲筒。他們只負責傳達上級的命令，至于如何做，怎么做，有什么問題，都不在他們的考慮范圍之內。
我認為，這種管理者，普通的電腦軟件或者管理方法，就能代替他們，根本都不需要麻煩AI。
正如日本豐田汽車公司，利用了看板管理模式，將本來應該由管理者監督的物料運輸，額外材料需求，生產流程檢查等等，替換為員工自己來填寫看板卡片。增加了員工的積極性的同時，也減少了不必要管理者的數量。
而現在，我們利用手機，電腦就可以將任務直接傳達到生產部門。這種任務傳遞型管理者，就更沒有存在的必要性了。
以上這些管理者，都是我們如今很常見的，但是未來會被AI代替的管理者。那么，哪一些管理者，會在未來占據主導地位呢？
二、無法被AI取代的管理者
1. 員工關懷型
AI有道德準則么？
至少現在沒有；因為AI的本質是決策，他的本身并不帶任何感情。
正如計算機科學家Knuth所說：AI已經在幾乎所有需要思考的領域超過了人類，但是在那些人類和動物不需要思考就能完成的事情上，還差的很遠。
AI很難判斷出“喜悅的笑容”和“強撐的假笑”的區別，因此也很難去發現某些員工可能潛在的心理問題。而作為合格的管理者，對于員工的關懷與關心，是不可能被AI替代的特點。
2. 逆向思考型
如何讓AI將香蕉識別成面包機？
很簡單，在圖片里面放一個特殊的小貼紙，AI就會識別錯誤。而且不僅僅是香蕉，只要將這個貼紙放在任意一張圖上，AI都會將圖片中的物體識別成為面包機。
為什么每個人都能看出這個是香蕉，但是AI卻不行？
我之前說過，管理是反直覺的；而AI的最大缺點，就是僅僅依靠直覺系統來思考。正如上圖的香蕉一樣，AI的直覺告訴它，圖中最顯眼的物體是那個貼紙，于是它忽略了香蕉，直接去判斷貼紙的含義。在AI看來，貼紙包含了面包機的各種特點，所以最后AI會將圖片識別為——面包機。
AI是利用大數據，即以前的數據來進行預估和判斷；那么，如果之前的數據是錯誤的，AI也就無法給予正確的判斷結果。而沒有一個成功的管理者，是單純依靠直覺來進行管理的。
舉個例子：如果公司遭遇經濟不景氣，財政困難，應該怎么做？
我相信AI根據之前的歷史數據，給出的方案一定是：裁員。減少員工開銷，最大化利用公司現有成本來維持公司運作。
而通用公司的老總不是這么想的。他的選擇是：保留所有的員工，照常發工資。這種反直覺的做法，讓公司員工的忠誠度得到了巨大的提升。最后，員工的強烈積極性，帶領公司度過了難關。
優秀的管理者，不會一味的依照之前的經驗來管理公司。有時候，我們需要人為的，反直覺的管理模式。
3. 深入挖掘型
前段時間，Google AI爆出一個問題，它會將女性自動從管理者招聘名單中剔除。這是因為，AI觀察之前的管理者大數據，發現絕大多數優秀的管理者都是男性。因此，AI認定“男性是成為管理者的必要條件”，從而剔除了所有非男性簡歷。而實際上，當時Google AI的CEO，就是一名女性。
我們可以發現：盡管數據是正確的，AI依然給出了錯誤的判斷。我相信，任何一個HR都不會單純的依照性別來判斷應聘者是否勝任管理職位，而是依靠更加深層次的原因——專業知識，項目完成數量，團隊管理經驗，等等。
而AI，僅僅依靠標簽將每個人進行分類，就是一種不專業的表層思考模式。
所以，一個擅長于深入思考的管理者，是無法被AI所代替的。
總結一下：
會被AI代替的管理者：
- 空話套話型
- 數據羅列型
- 任務傳遞型
不會被AI代替的管理者：
- 員工關懷型
- 逆向思考型
- 深入挖掘型
#專欄作家#
鹵豆干，微信公眾號：鹵豆干，人人都是產品經理專欄作家。90后英國博士在讀。讓我們用科學的手段，找到合適你的商業模式。
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題圖來自 Unsplash，基于CC0協議。
制作AI機器的也無法被替代