随着远程办公的不断普及,企业要做的自然不仅仅是引进更多数字化转型工具——相反,文化与流程层面的转变才是2021年工作重点。
本月初,《经济学人》杂志的数字化领导者与高层管理人员一致认为,新冠疫情掀起的这波远程办公在成效上远超预期。用户们正快速转往线上,数字化转型不断加速,生产力也基本有所保障。在回避了令人头痛的通勤难题之后,员工们越来越适应这种新的工作方式,就连倍受质疑的远程销售也有着不同的表现。几乎可以肯定,新冠疫情本身虽然给整个人类社会带来浩劫,但却也为灵活工作模式打开了大门。
混合工作的未来会是何种面貌?
疫情之后的工作形态也在行业之间达成了基本共识。部分企业已经部分或全部适应了疫情影响。根据斯坦福大学经济政策研究所高级研究员、经济学教授Nicholas Bloom提供的数据,约有27%的员工愿意每周五天尽数选择居家办公。
虽然部分企业和员工仍希望把大部分时间用在办公室里,但不少人已经意识到混合工作模式正在生根发芽——每周在家工作一到四天都是不错的选择,平均计算相当于每周居家两天。
不过总体来看,各方对于远程办公基本保持乐观态度,只是部分成员强调了混合模型面临的挑战。BT Enterprise首席创新合伙人兼BTIO Nicola Millard博士表示,“这种混合模式确实让我感到焦虑,届时可能只有半数人在办公室内,另一半则远程参与会议。”她又补充道,“这时每个人都只是屏幕上的一个小方块,只有数字化功能才是最好的协调器。如果没有数字化的支持,混合办公根本不可能实现。”
Standard Life Aberdeen全球首席运营官Mike Tumilty对此深表赞同,并认为“混合办公离不开数字优化策略。”
我们还能顺畅协作吗?
我们先来看看目前哪些工作还没法以远程方式高效处理。答案似乎非常明确:密切合作、偶尔沟通、团队信任以及社区建设都在此列。
Zappos公司CEO Kedar Deshpande提到,线上平台的用户“没法眼神交流、没法近距离接触。在线上平台上建立团队信任与良好的人际关系,仍是我们需要不懈追求的目标。”AMD全球市场、人力资源与投资者关系高级副总裁Ruth Cotter指出,远程办公“已经拉长了新员工的入职周期……我们很难快速让新人适应并接受企业文化。”
此外,Cotter还提到“随时对话非常重要,甚至是一种强制性需求。”GitLab公司联合创始人兼CEO Sid Sijbrandij也强调过类似的观点,“非正式的交互往往会带来奇效。边喝咖啡边聊几句天,就能创造出这种神奇的时刻。”
办公室的意义在于协作,而非保障生产力
总的来说,大多数领导者的期望是重新设计办公环境,着重凸显团队会议与协作的优势。
GitHub COO Erica Brescia指出,“办公室不再是生产力中心,未来的用法和结构也将有所区别。办公环境会成为我们碰头交流的地方。”Index Ventures合伙人Sarah Cannon则表示,“如果员工们每周只需要到办公室工作两天,就会在这里专注处理居家时无法完成的工作。例如,办公环境中协作与会议的占用比例将显著上升。”
但这一切不可能单靠工具解决,数字化转型还不足以处理员工之间的全部需求。虽然各方对沉浸式空间、虚拟现实等工具进行了一些讨论,但总体共识是物理区域将更多用于满足协作及社区发展中的会面需求。
知名远程厂商Basecamp CEO兼联合创始人David Heinemeier Hansson也提到,该公司每年会组织两次为期一周的全体员工碰头大会。Google Cloud欧洲、非洲与中东(EMEA)业务总裁Chris Ciauri表示,“在初步规划中,我们打算把办公室理解成相互联系、协作并组织头脑风暴的平台。”
跨职能与异步工作的价值
Hanson还告诫,没必要尝试远程重构办公环境;相反,应该利用远程办公的特点发挥其他优势。例如,他观察到“办公室实际不太适合跨团队开展交流。远程平台能帮助员工在公司范围之内灵活建立联系,而不再将接触范围限制在团队内部。”
Hanson还强调,“这时候写作能力的重要性就凸显了出来。我们能不能以前所未有的方式实现传统会议的讨论效果?这对员工的文字表达能力提出了新的要求。”清晰明确的书面表达,将成为异步工作的基本前提。
疫情在客观上加快了变革的节奏,而且直接在一部分员工当中得到突出体现。正如Sarah Cannon所言,“新冠疫情直接把次世代工作方式空降到了我们身上。”如今的我们已经掌握着十年前无法想象的技术储备。在这样的历史节点下,谁能攻克文化与流程层面的樊篱、谁就将率先步入混合工作模式的新时代。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。