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未來勞動力的十大關鍵能力

2022-12-21
分類 : 專欄
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VR 賦能生涯發展(7)

工作是人類賴以為生的有償活動,在 VUCA 時代,機會並不總是存在也並未完全消失,如何儲備未來職場的十大關鍵能力,有助於迎向明日工作的新形態。

文/郭安定


郭安定
90年代 IT 老兵,資深電腦玩家,電子工程及未來學雙碩士,長期投身金融、傳媒和計算機等領域,2004年獲微軟 MVP Best Trainer 殊榮。專長為企業業務數據自動化和前瞻策略思考,終身學習踐行者,探索虛擬實境領域多年,目前為生涯發展教練、VR 課程設計總監及授課指導。

今日,由於電腦算力大幅增加,過去難以想像或不可能發生的情節,在現代資訊社會都已變為可能;電腦在人機對弈中,碾壓人類的自負僅僅只是其中之一,如果停下腳步覺察周遭環境,不難發現不少工作都已改變原有的形態和樣貌。

生活的快速步調,推得人們必須不斷學習和調整,才能適應工作與生活的變革。未來研究所(Institute for the Future,IFTF)研究未來工作趨勢曾提出未來勞動力所需的十大關鍵能力:

  1. 虛擬協作(virtual collaboration)
  2. 社會智力(social intelligence)
  3. 創新思考力(novel & adaptive thinking)
  4. 跨文化能力(cross-cultural competency)
  5. 運算思維(computational thinking)
  6. 新媒體素養(new-media literacy)
  7. 跨學科整合力(transdiciplinarity)
  8. 設計思維(design mindset)
  9. 認知負荷管理(congnitive load management)
  10. 意義建構(sense-making)

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▲ 圖一 未來勞動力的優勢技能分類。(點圖可放大)

2016 年,IFTF 更新報告時,對這十大技能進行了分類(圖一)。檢視這十大技能,不難發現都圍繞一個概念:VUCA。

VUCA 一詞早在 1987 年美國陸軍戰爭學院秋季課程開發材料就曾引用,借鑒 Warren Bennis 和 Burt Nanus 的領導理論,預言未來將是充滿動盪、不確定、複雜和模糊,簡稱 VUCA 的世界。1992 年出版的美國陸軍戰爭學院研究專案,將戰略領導力環境的特點概括為:波動性(Volatility)、不確定(Uncertainty)、複雜性(Complexity)和模糊性(Ambiguity)。

及至 2007 年,未來研究所研究員 Bob Johansen 提出應對 VUCA 的四個策略:

  • 願景(Vision)克服波動性
  • 理解(Understending)減少不確定
  • 清晰(Clarity)對抗複雜性
  • 敏捷(Agility)解決模糊性

但 2016 年起,發生英國脫歐、川普當選以及來自恐怖分子和網路犯罪分子的威脅、氣候變化等一連串事件後,哈佛商學院 Bill George 教授有感於傳統管理方法難以應對大量變化,企業領導人需要新的領導方式,便用願景(Vision)、溝通了解(Understanding)、勇氣(Courage)和適應性(Adaptability)詮釋了 VUCA 2.0。

本文將回顧更新報告中十大關鍵能力加以並補充說明,對原報告感興趣的,可參考文後的資料連結。

內容目錄 隱藏
VR 賦能生涯發展(7)
職場復原力
跨文化能力
社會智力
虛擬協作
創新思考力
認知負荷管理
意義建構
新媒體素養
設計思維
跨學科整合力
運算思維
後語和下一個十年

職場復原力

根據美國心理學會(APA)定義,復原力是指人在經歷創傷之後反彈的能力。而職場復原力則是人在逆境中,透過調適力來克服壓力的動態過程,也可視為人在職場遭遇挫折或困頓下,重新出發的能力。影響職場復原力有內在個人特質因素,也有外在工作環境因素。

今天無論「職務再設計」或「僱員再培訓」,職場復原力都代表更強適應能力和良好心理韌性。

跨文化能力

英國人類學之父泰勒(B. E. Taylor)在1871年發表《原始文化》一書中,把文化定義為「一個複雜的總體,包括知識、信仰、藝術、道德、法律、風俗以及人類在社會裡所有一切的能力與習慣」。而跨文化可視為在具有兩種及其以上不同文化背景的群體之間的交互作用。

未來勞動力市場將面對更鮮明的多元職涯常態;不僅從嬰兒潮世代到 Z 世代,更有不同的生活認知和工作價值觀(圖二),由於網路發達和超結構組織的出現,許多工種正轉為網路形式,需要常駐當地的工作也在減少,變成網路上人人皆可外派,如何適應不同國家職場文化和禁忌,跨時區、跨文化進行協作的調整能力也將變成必要能力。

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▲ 圖二 代際縱覽,資料參考:2020 領英人才趨勢報告。(點圖可放大)

社會智力

社會智力(Social Intelligence)在職場可概括為以下四個方面:

  • 有效傾聽:亦即聽出對方的言外之意。
  • 對話技巧:能快速與人友好溝通的狀態。
  • 形象管理:優化和有效呈現自我形象。
  • 包容差異:能換位思考,具有同理心。

在網路資訊社會,各種強弱關係的連接,正隨著各類社交工具得以建立。然而,社交需要交互練習的對象,是少數無法在家自學完成的工作技能,需要先完善網路身份的識別並做好連接的建立和維繫,才能為社會智力鋪路。

虛擬協作

協作的要務在於「隨時隨地知道團隊成員的進度和狀態,同時也讓成員知道自己的進度和狀態,以便即時互動或支援」。虛擬協作平台已不再是之前的傳統網站,而是雲端運算或 VR 虛擬空間,協作對象也不再限於同事,很可能是 AI 或機器人。

要培養虛擬團隊協作技能,首先,要對虛擬協作平台熟悉,過去操作電腦,滑鼠不過左右鍵加滾輪,然而,現在 VR 設備的兩個手柄加搖桿就超過十個按鍵,不同應用對按鍵的定義又有差異,現在又有手勢識別操作,提前熟悉和適應才能實現虛擬協作並發揮其生產力。

創新思考力

創新思維是可貴的,難在敢於和他人不同的勇氣,這種勇氣不是為反對而反對的標新立異,而是跳脫固有思維僵化的策略行動。

培養創新思考力的基礎或許是哲學思考訓練,哲學是看清事物本質和脈絡的學問,可以幫助我們在遭遇問題時,分析問題,衍生出新概念和不同角度,使得對問題有較新全面的理解。

在功利的浮躁社會,哲學曾被視為是無意義的空想和沒有出路的學問,這是與生活脫節了,創新思考力實際上是「哲學+」,也就是在所有困局上再加上哲學的思考。

認知負荷管理

澳洲心理學家 John Sweller 認為人類的認知來自類似大自然的演化,並以此為基礎在 80 年代提出認知負荷理論(cognitive load theory), 認為人在工作記憶運作過程中,會產生三種認知負荷類型,分別是:取決於學習標的物難易度的內在認知負荷、取決於不同呈現方法學習效率的外在認知負荷以及和學習認知過程額外活動有關的增生認知負荷。

身處瞬息萬變的資訊社會,要學的東西和觀念和過去已經非常不同,每天都有新概念和新變化,要降低認知負荷獲得快速學習效果,除了積累豐富先備經驗或知識外,更要有系統的學習脈絡,也就是學習的先後次序,多向有經驗的「過來人」取經,養成學習規劃的習慣,有助於做好認知負荷管理。

意義建構

意義建構(sense-making)是當代傳播、資訊處理、圖書科學、哲學等領域重要議題。用通俗易懂的觀點,意義建構或許可以解釋為轉念和詮釋因果的敘事能力。

不同的人建構的意義可能不同,常言道「決定我們命運的並非際遇,而是我們對際遇的看法。」,身處 VUCA 多變和不確定性年代,職涯發展很難盡如人意,當遭遇不尋常的情況,如何賦予當前事件特殊的意義,會影響後續的未來發展。

但意義建構與阿 Q 式的自我安慰不同,意念建構包含明確的框架、對過去的理解和對現在的解釋,同時從各種歸因中,探索未來可能的圖像,接著需要採取行動和產生結果。

合作式意義建構是指一群人針對相同議題進行意義建構,並相互促進、理解他人的意義建構後,完成共同意義建構。畢竟每個成員獲得的資訊都未必完整,加上容許處理資訊的時間有限,因此合作式意義建構帶來的積極意義就是:凝聚向心力、採取一致行動。

新媒體素養

過去,傳統媒體訊息是受管制的,然而,隨著網路的興起,新媒體已成為美國連線(Wired)雜誌的定義:「所有人對所有人的傳播。」。身處這樣的環境,善用新媒體平台,進行商務溝通與形象表達的能力極其關鍵,只是在眼球經濟推動下,每個人每天都暴露在媒體資訊的狂轟濫炸。在真實與虛假消息傳播同樣迅速的情況下,並非每個人都能做到對所聞所見有足夠警惕性。

因此,身為 21 世紀公民需要具備新媒體素養,在善用網路社交平台及新媒體進行溝通及宣傳的同時,也要對所傳遞的訊息,保留獨立、客觀、公正的思辨力,做到至少不造謠、不信謠、不傳謠,否則全盤接收媒體建構出來的敘事不加以檢視,就容易忽略事件背後的真相與全貌,助長偏狹觀點,讓假新聞和網路暴力對受害者造成二度霸凌甚至難以彌補的傷害。

要培養新媒體素養要做到幾件事:首先,注意資訊是否來自有公信力的平台,有些平台網文既不署名也沒有日期,可信度就很低。

其次,要分析資訊來源及內容是否真實、準確和可靠,同樣,要防止他人隨意捏造假消息的攻擊傷害,建議要有公開澄清聲明的管道,而不是完全置之不理。

再者,即使事情是真實的記錄,也要留意資訊內容或價值觀的解讀有沒有問題?是否適合進行分享和再次傳播?

最後,使用或創造資訊時會帶來什麼影響?網路雖然具有便利性和即時性,但絕不是法外之地。

設計思維

設計思維是一種以人為本,解決複雜問題的方法,下面用個例子解釋什麼是設計思維以及 IDEO 的創始人 David Kelly 提出的設計思考的五步驟。

1997 年,我在微軟技術大會展示過某電影台的自動輔助排片系統,過去,諸如排課、排班等自動排程議題,一直是人工智慧有待攻克的難題,幾十年來,也有各種不同演算法的討論,然而,傳統設計方式是如何撰寫程式完成排程系統,而設計思維是跳出框框看待問題和需求,採用不一樣的 Office 自動化解決方案,設計師更像個解決方案提供者,而不是什麼程式設計師。

● 第一個階段:同理心 / 共情

站在使用者立場找痛點,用什麼技術解決不重要,解決什麼問題比較重要。

● 第二個階段:定義問題

將複雜的自動排程問題分解,判斷哪些是最浪費時間的?哪些是無法透過電腦自動化的?

● 第三個階段:概念創意

思考只能透過傳統的方式做嗎?有沒有其他的可能?然後提出解決問題的想法。

● 第四個階段:原型製作

所有的想法都要落實到雛型(Prototype)並與使用者溝通,否則只是不切實際的空想。

● 第五個階段:協作測試

提供並觀察使用者的使用情形,討論並進行敏捷式的快速疊代調整。

這五個步驟各自有各自的難點,對未曾體驗過設計思考的人來說,最難的或許是第三步驟,因為跳脫不出既有的思維框框,尋找另類的解決方案。

設計思維(Design Mindset)並不只是換個做法,為創新創新,而是新的做法或思路可以克服舊方法沒有辦法解決的難題,它也許不像設計思考(Design thinking)牽涉具體實踐步驟,但核心都是以需求為出發,一切皆有可能地進行發散思考,而不是糾結方法的實施,才能抓住使用者真正的痛點和需求。

跨學科整合力

跨科際或跨學科研究(transdisciplinarity),是指透過多種學科相互融合,實現一個整體目標的研究策略,在多變和複雜的不確定環境,知識必須快速回應現實問題,傳統以學科為基礎的教育和知識生產型式,越來越難解決職場面臨的複雜問題,跨科際人才在未來具有絕對競爭優勢,因此跨科際人才的培訓計劃,在世界先進國家早已重視並成為教育革新發展趨勢。

培養跨科際的能力最有效的方法或許是打破傳統學科教育認知,鼓勵多多修習不同學位,然而讀書需要花錢、花時間,政府或許可以制定政策鼓勵成年人修習第二甚至第三學位,一方面解決學校面臨少子化的困境,再者也可以為未來培育更多跨科際人才。

運算思維

運算思維(Computational Thinking)是美國卡內基·梅隆大學周以真教授在 2006 年所提出的概念,意指運算思維不只限於計算機或電腦程式,而是要將算法和邏輯解決問題的習慣應用到日常生活的方方面面,以培養運算思維的能力。

當使用運算思維解決問題時,至少應包含四個步驟:問題拆解、找出規律、歸納與抽象化和設計算法。何謂算法?算法即判斷,算法即智慧,並不一定非要包含複雜的數學才叫算法,但數學的確可以將算法提升到更高等的文明層次。

[ 閱讀郭安定所有文章 ]

以前常聽人說學數學沒什麼用或生活數學只要用到加減乘除四則運算就夠了,但是隨著電腦算力的大幅提升和無處不在的計算設備,人類將進入一個計算無處不在的理性客觀時代。

如何培養運算思維的能力?首先,是對數學產生興趣和不排斥:這個可以靠慎選學習的對象和教材補救,從數學的歷史脈絡出發,探索每個理論背後的需求對應;其次,是對數學基礎知識的理解:對已經離開學校多年的在職者,可以透過開放課程平台,根據自身程度系統性學習數學知識;接著,培養數學建模的習慣:數學建模有其意義、方法和步驟,這個可以觀摩各種數學建模能力競賽得到啟發;最後,可視化展現資料的結果,尤其是智慧型手機現已成為現代人隨身攜帶的計算設備,未來隨著科技進展,植入式計算設備也將大行其道。

後語和下一個十年

其實這十大技能的每一項背後都包含很多值得深入探討思考和學習的東西。未來是個持續變化的過程,而非靜止不動的存在,前文提過的 Bob Johansen 也在他的新書《全譜思維(Full Spectrum Thinking)》揭示了下一個十年應對未來要做好的心理準備和技能,其中有兩項是:沉浸式學習、自願恐懼和遊戲式參與(Immersive learning, voluntary fear, and gameful engagement)以及身臨其境(Being there without being there)都和 VR 有關,未來我會就這個部分再展開討論說明。


【參考資料】

‧Who first originated the term VUCA?

‧Future Skills: Update + Literature Review

‧Reframing VUCA: What will it take for leaders to thrive in the next decade?


(本文授權非營利轉載,請註明出處:CIO Taiwan)

標籤: VRVUCA元宇宙
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