編譯 | Rik R
作者 | Sam Schechner
來源 | 華爾街日報
俄亥俄州埃文代爾市，通用電氣航空工廠中的一隻機械手臂。現在，軟體也開始承擔起長期由人類處理的管理任務
Uber 和其它所謂的「零工經濟」先驅者們，使用 app 和演算法將一些任務分配給一批個體工人的方式，成為了世界上最有價值的私營公司之一。
現在，像殼牌和通用電氣這樣的老牌公司也在採用這種模式來處理全職員工的人力資源管理任務。
這些公司稱，新工具可以使他們更有效率，並且為員工創造了更多全新的工作機會。
但是，軟體也開始承擔起一些長期由人類處理的管理任務，比如排程和指導戰略專案。研究人員說，這種轉變可能會導致一些經理級別的崗位需求變小，同時取代其他一些人的工作。
當殼牌希望幫助評估汽車維修部門的數字商業模型時，執行人員將該專案匯入到了一個演算法中，該演算法會掃描並篩選出那些擁有適配技能與工作時間的殼牌員工，然後輕輕點選一下即將任務分配了他們。殼牌採用的機器學習軟體是由波士頓公司 Catalant 設計的，用來匹配員工和專案。該程式會跟蹤並評估專案的進展情況，以便完善下一輪匹配。
殼牌公司表示，他們於今年早些時候開始對該系統進行測試，並將於今年一月在其擁有 8000 名員工的 B2B 營銷部門上下推出這個「殼牌工作集散地」系統。
「我們想知道如何才能有效地掌握利用殼牌的多樣化人才，」殼牌負責這一專案的總經理 Caroline Missen 說。
將人工智慧應用於招聘和其它人力資源工作是大勢所趨，這些管理工具是這一轉變的一部分。
據研究公司 Gartner 統計，人力資源和勞力管理軟體市場規模在過去兩年中增長了 23%，在今年達到 115 億美元，預計將於 2020 年再增長 25%。
有證據表明，計算機可能比人們更適合於處理某些管理任務。人類易受認知陷阱的影響，比如確認偏誤（confirmation bias）。根據新英格蘭大學於 2015 年發表的一項心理學研究分析，使用直覺的人往往會做出糟糕的決定，卻自認為表現更好。在日益量化的商業世界中，管理者被要求提供更多以資料驅動的決策，而這正是機器所擅長的。
「經理的主要工作內容是識別機會、組建團隊、分配任務、衡量績效並提供反饋。一般來說，人類並不擅長處理這些任務，」Tomas Chamorro Premuzic 說，他是倫敦大學學院的一位商業心理學教授。「總有一天，我們可能不再需要經理了。」
其他研究人員認為，人工智慧也會落入決策陷阱。人工智慧系統通常是透過查詢歷史資料的相似性來被訓練做決策的。倫敦大學學院的機器學習研究員 Michael Veale 說，但這會使它不擅長預測罕見事件，而員工卻能勝任他們以前從未遇到過的任務。
「今年讓你成為銷售明星的因素，不一定適用於明年，」Veale 先生說道。
勞力管理軟體的製造商和使用者承認這些問題確實存在，但同時表示，機器並不是為了人類判斷和管理人際關係能力的替代品。相反，他們說他們的軟體提高了行政工作的效率，並使用資料來幫助人類管理員對本來僅憑直覺和經驗做出的決策進行改進。
「我們的目標是最佳化管理者的時間，」Kronos 公司全球產品管理副總裁 Bill Bartow 說到，該公司在本月早些時候釋出了一款軟體，可以在無需人工干預的情況下評估休假請求，並且基於員工喜好和資質來分配任務。該公司的早期客戶包括專業零售商 Brookstone 公司和科羅拉多大學博爾德分校。
2016 年 7 月，匹茲堡。卡內基科學中心的機器人名人堂正在展出的一個玩具機器人藏品
一些初創公司和老牌企業正在提供自動最佳化工具來分配輪班工作和作業任務，可以讓一個人比之前管理更多的員工。
英國公司 Insiris 是一家人力資源管理軟體製造商，使用機器學習來排程歐洲某個主要港口的 100 名河道領航員，該軟體囊括了幾十個變數，比如每個船舶的吃水深度和各名領航員的過往業績等。
「如果你的工作是分配任務，那麼計算機會比你更有效率，」Insiris 的聯合創始人兼總經理 Matthew Summers 說。
其他公司則側重於更復雜的管理形式。位於芝加哥的 Nexus A.I. 公司使用其演算法來搜尋員工簡歷和背景資料，來確定哪些成員可以親密合作以完美適配特定的專案。它還可以自動評審工作情況。
總部設在紐約的網站設計公司 B12 建立了一個名為「管絃樂隊（Orchestra）」的系統，負責組合並管理由全職員工及自由職業者組成的「游擊隊」的工作流程。B12 使用 Orchestra 來建立網站，並免費提供給其他公司。
B12 的聯合創始人和技術長 Adam Marcus 說，Orchestra 使用一個自動化系統 StaffBot 來分配專案角色，找出工作時間和技能最為匹配的人才。另一個系統使用預測分析來確定哪些人的工作將從專家評審中受益最大，並據此構造工作流。Marcus 先生說：「如果不匹配，我們可以再做一次。」
Catalant 是一個 B2C 線上平臺，於五年前創立，該市場可以幫助企業為手頭任務尋求擁有適配經驗和技能的外部顧問，吸引到了寶潔、輝瑞、通用電氣等客戶。
最近，通用電氣和其他客戶建議 Catalant 使用軟體來篩選現有員工。現在，該工具的一個新版本可以收集並掃描員工的工作歷史，以及員工及其管理者輸入的其他資訊，以便其與內部專案相匹配。
通用電氣以採用員工輪崗形式來傳播專業知識而聞名，現在公司開始嘗試使用 Catalant 來為公司的風投旗下的創業者們挑選內部專案，吸引了眾多企業家資源來幫助他們發現投資機會。一位發言人說，通用電氣計劃於 2018 年在更多部門推出試點。
通用電氣首席創新官 Sue Siegel 說，她不排除有朝一日人類會為一臺機器工作的可能性。「如果機器人也會有自己的個性和幽默感，並且能理解人類的處境，」她說，「嘿，誰知道呢？」