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幾年後，你的工作還能一樣穩定嗎？經濟合作暨發展組織（OECD）2018 年統計，46% 的工作將「大幅改變」，尤其當人工智慧（AI）、機器人流程自動化（RPA，把繁瑣的作業流程交給機器人）的技術愈趨成熟，機器能完成的任務也會愈來愈多。另一方面，企業徵才方向也出現變化。研究顯示，美國的軟體相關工作成長率，每年增加 6.5%，是一般工作的兩倍；在歐洲，明年預計有 50 萬個職缺，需要高科技能力，例如電信業、資訊業、電子產品製造業要求資訊通訊技術（ICT）人才。換句話說，為因應重複性高的庶務性工作將逐漸減少，職缺往軟體和高科技產業移動，資誠聯合會計師事務所（PwC）盧森堡合夥人勞倫特．普羅布斯特（Laurent Probst）建議，不論產業為何，領導者都應趁早幫助員工「升級技能」。一般的企業培訓，指的是較短期、熟悉既有能力的鍛鍊，偏向複習、精進同一件事，像是優化外包廠商的維修技術，減少失誤率，也就是「再次訓練」（reskilling）。但就算基本能力到達天花板，畢竟只是「基本功」，也沒辦法使待遇躍升。比如，有員工負責社群行銷，他學習大數據（Big Data）知識後，能提升個人價值，勝任更困難的任務。也因為培訓的複雜度高，領導者應依照職位找出最佳的培訓內容，也要投入較多資源。普羅布斯特舉例，幫助一名中級會計師成為數據分析師，至少需要 9 周，其中必須考量訓練期間，如何顧及日常工作（像是雇用兼職幫手）、培訓完後是否要提撥預算，確保新工作的薪資水準。企業可以運用 IT 系統、機器學習演算法（machine learning algorithm），量化關鍵職位的技能需求，比對員工現有的能力，告訴他們「只要學習某項核心技術，就有望挑戰更難的職位。」如此，不但能開拓人才庫，也更吸引員工參與升級技能。最後，普羅布斯特表示，培訓能否成功，仰賴領導者與員工的雙向對話，你可以建立量化指標，像是「習得某技能後，在公司的留任率增加 70%」；或質化目標如「我學習的技術未來有什麼職涯發展的機會」，以激勵員工熱情。資料來源／Strategy+Business延伸閱讀 \