世界經濟論壇(WorldEconomicForum)的《2018年就業(yè)前景》(FutureofJobs2018)報告估計，到2022年，超過一半(54%)的員工將需要進行重大技能更新或再培訓。超過三分之一(35%)的人需要大約6個月的時間才能適應新形勢，而近五分之一的人需要一年或更長時間的額外培訓。
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　　雇主們可能也幫不上什么忙。市場咨詢公司德勤(Deloitte)2019年對全球雇主進行的一項調查發(fā)現(xiàn)，86%的受訪者認為培訓與發(fā)展“重要”或“非常重要”。但只有10%的人覺得自己“非常愿意”滿足這一需求。由于數字轉型影響了如此多的企業(yè)，Gartner2018年的一份報告發(fā)現(xiàn)，只有20%的員工擁有他們現(xiàn)在和未來工作所需的技能。
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　　對于那些關心如何保持市場競爭力的員工來說，這就提出了他們應該把精力投入到哪里的問題。
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　　Gartner駐弗吉尼亞州阿靈頓(Arlington人力資源研究主管布賴恩·克魯普(BrianKropp)表示：“幾乎在每一份工作中，你都需要一套與五年前不同的技能，而且這一年限會越來越短?！毕胍３质袌龈偁幜Φ膯T工自身必須要迎合市場的需求。
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　　找到重點
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　　馬薩諸塞州馬爾伯勒(Marlborough)求職網站ob-Hunt出版人、人力資源專家蘇珊·P·喬伊斯(SusanP.Joyce)說，要想根據新出現(xiàn)的需求來發(fā)現(xiàn)自己的技能，可以從了解招聘廣告開始。她表示，隨著某些工具和技術在特定領域得到更廣泛的應用，使用這些工具和技術所需的技能將被列為某些職位的要求。她說：“如果現(xiàn)在需要的東西和一年前完全不同，那就是一個征兆?！?/span>
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　　同樣，觀察你所在行業(yè)技術供應商的新發(fā)展也能幫助你保持領先地位。例如，如果你在人力資源部門工作，關注績效管理平臺或求職者跟蹤系統(tǒng)的變化可能會幫助你發(fā)現(xiàn)需要提高技能的地方。
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　　總部位于倫敦的保險和咨詢公司WillisTowersWatson全球主管、特雷西·馬爾科姆(TraceyMalcolm)表示，其中許多技能將出現(xiàn)在數字領域。因此除了要適應科技帶來的環(huán)境變化外，你還需要熟練掌握相關新技能。
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　　世界經濟論壇的報告說，對技術設計和編程的需求越來越大。但是馬爾科姆指出，并不是每個人都必須是數據科學家或程序員。你完全可以在現(xiàn)有軟件或基于云的平臺上運行功能強大的人工智能工具，從而幫助自己識別生產力改進或自動化的機會。她說，你需要熟練使用這些工具并與之互動，然后閱讀、理解和應用它們提供的數據。
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　　她說：“當我們希望用不同形式的技術來提高我們的職業(yè)能力時，這將要求我們以非常前瞻性的方式進行思考?！?/span>
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　　熟悉數據并不僅僅是查看分析結果或電子表格。馬爾科姆補充道，你需要對與你工作相關的數據足夠熟悉，這樣才能考慮各種假設和情景規(guī)劃。例如，當您看到自己的生產力降低或者沒有達到其他指標時，需要能夠考慮可能影響結果的數據來源和環(huán)境變化，然后考慮各種變化會如何改進結果。
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　　軟技能也很重要
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　　除了對技術和數據保持敏銳之外，軟件技能也將越來越受歡迎。愛荷華州格林內爾學院(GrinnellCollege)社會學教授、勞動人種學家卡拉·埃里克森(KarlaErickson)指出，隨著工作環(huán)境的節(jié)奏不斷加快，計算機為工作增添了更直接更實際的元素，與他人進行有效溝通、合作并工作的能力將是必不可少的。
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　　埃里克森說：“作為一名團隊成員，能夠在出現(xiàn)意外情況時進行合理預測、并順利地處理復雜性，這些都是我認為人們應該努力的方向?！?/span>
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　　除了適應以技術為基礎的“合作”，員工還需要靈活適應工作場所，包括有更多的承包商和臨時員工。
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　　世界經濟論壇的報告預測，到2022年對諸如創(chuàng)造力、原創(chuàng)性和主動性、批判性思維、說服力和談判能力等人類技能的需求將非常大。而情商、復雜的問題解決能力和靈活性也很重要。研討會、培訓、指導和其他形式的技能開發(fā)不應忽視這些領域。
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　　準備好成長
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　　克魯普和他的團隊估計，到2024年諸如填寫費用報告、監(jiān)控數據變化等典型管理任務中的64%將實現(xiàn)自動化。成功的員工會利用新的空閑時間專注于高價值活動。畢竟這種技術將工人從僵化的任務中解放出來。但克魯普表示，員工們必須明智地利用這段時間。
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　　“那么，你想要看你做什么能夠在工作實際上產生新的洞察力，生成新的想法，新的方法，新的解決方案；你需要問自己，我可以如何借助技能，能力，知識來專注于更有見解的事情，而不僅僅局限于應付任務？”克魯普說。當你能明確回答這個問題時，你就會發(fā)現(xiàn)那些最不可能被科技所淘汰的領域。
智能制造網?