“放牛班的秘密花园”原创出品
作者：John Sviokla, Adam J. Gustein
译者：Sail2008
今天的年轻专业人士是在一个令人难以想象的技术变革时代中成长起来的。他们见证了互联网的增长，智能手机的出现，和机器学习系统的发展。这些进步全都指向了我们生活的完全自动化，包括我们的工作方式和做生意的方式。这样一来，年轻人对自己在就业市场的竞争力感到焦虑就不足为奇了。
作为毕生致力于对各种组织的数字技术进行评估和执行的企业高管，我们常常被他们问道：“现在我应当学什么才能在未来找到一份工作？”
ＮＯＷ现在行动！
在接下来的内容里我们将分享七项技能，它们不仅使你无法被自动化所替代，而且不管未来是什么样子，你都不愁没工作。
在当今社会，美国成年人平均每天的媒体使用时间将近12小时，因此沟通技巧对于吸引人们注意并让他们采取行动至关重要。
最基本的沟通方式是构建一个引人入胜而又令人信服的故事。从竞争的角度来看有个好消息，那就是大多数人都把自己的头脑交给了糟糕的软件，结果导致大家再熟悉不过的“夺命PPT”的通病。
别再只是罗列事实了，引人入胜的故事讲述者不仅使用软数据，还要使用硬数据。
的确如此，不管说话者是阿尔伯特·爱因斯坦——他把自己想象成正在一列速度接近光速的火车上来解释相对论，还是约翰·肯尼迪总统——他引用约翰·温斯洛普的名言“我们必须常常设想我们将成为一座山巅之城，所有人的目光都注视着我们。”
在有效的沟通里，故事与事实、修辞学与科学相互交织，从而调动他人的情绪来对某个话题和倡议采取行动。
尽管人们早就尝试创造机器人作者，同时机器人对虚假新闻和回音室效应的影响之大也是不争的事实，但有说服力的沟通技巧永远都有极高的需求，并且很难自动化。
当然，沟通必须围绕着一个特定主题来进行。
如果你对某个领域非常了解，那么你就有了丰富的基础来对此善加利用。
再者，如果你熟知该领域动态，你就有了一些仅靠Google搜索永远无法复制的才能。
再深入一点，如果你在某个领域声誉卓著，由于你的业内人士身份，它会反哺自身，赋予你新知识和新信息的优先获取权。
在专业服务领域，专家能有自己的主见。以本文作者之一Adam所在公司普华永道的负责人和国家税收政策服务负责人Rohit Kumar为例。Kumar在美国国会和全球税务专家中享有盛名，他在该课题领域知识渊博，能准确把握现在和未来的政策走向。
再说一遍，只有那些既有专业特长，又能推动新知识发展的人，才能跑在机器人的前面。
自动化系统在识别环境背景方面的表现通常都非常糟糕。
举个例子，最初的Google自动驾驶汽车就无法对它所行驶的环境背景进行计算。于是激光距离探测器作为计算/感知系统的物理扩展被加了进来。
扩展人工智能的自动推理以理解其决策环境背景的问题非常复杂，是富有创造力的创新，它与Google所做的事情一样，是推动工作向前发展经常需要的。
同样的，理解客户或雇主的背景、商业模式、竞争和领导力，使你对内容的理解更加有用。
举个例子，如果你建议通用电气削减成本和重组资产负债表，而活跃投资者Nelson Peltz拥有这家公司的主要股权，而他是对冲基金Trian基金管理公司的创始人之一，你的游说就和在新闻集团进行游说意义完全不同，在新闻集团，鲁伯特·默多克仍然有效地掌控着该公司。
这种对环境背景的理解力表明你了解一家公司的动态变化，这种技能哪怕是最好的机器人也很难理解。
即便拥有像亚马逊的Alexa这类人工智能产品的先进性能，机器对人、会议或公司的情绪基调的理解能力是非常基本、非常粗浅的。
然而，正如神经学家Antonio Damasio在《笛卡尔的错误》一书中所指出，我们的选项集或许是由理性塑造，但却是情绪让我们行动起来。
此外，我们发现，行政决策的关键特征是它没有正确的答案，这些选项都充满了情绪上的后果：谁将飞黄腾达？谁将很受伤？谁将得到晋升？谁将失去工作？
情绪胜任力的最基本层次是能够在分析与行动背景下识别起作用的情绪。
而下一个层次是当人们受到伤害或感到不确定的时候，成功干预复杂情绪状况的能力。
在最高层次上，情绪胜任力包括通过唤起情绪来说服个人或群体（而同时又能察觉有些团队成员并不相信你所说的）。
机器对教育质量的提高和教育的普及做出了重大贡献，从大规模开放式在线课程MOOC到模拟（仿真）教学，再到可汗学院的在线课程。
然而，在商业公司，教学需要对组织内部个人发展的背景相当了解，这就让经理人和职场教练出类拔萃起来。
举个例子，当Ben Horowitz担任Netscape产品管理总监时，他面临一个问题：他团队中的许多经理人都感觉自己劳累过度，而他们的努力并没有转化为其所负责产品的成功传播。他写了一篇题为《好产品经理/坏产品经理》的短文，用它来培训他的团队理解他的基本期待。
接下来发生的事让他震惊不已：“我的团队的表现立刻得到了改善。以前我认为毫无希望的产品经理迸发出惊人的效能。很快我就管理着全公司绩效最高的团队了。”
Horowitz 或许感到意外，但我们可一点儿也不意外。
在任何公司，人都是一项关键投资，在我们的经验中，教学对于确保人们的成功至关重要。
和任何投资一样，人们总会有一定程度的风险。你不是从一个人的过去表现来得知他会在你的公司干得怎么样。
你可能雇用过某个纸面上看起来不错，但在雇用后却没有多少贡献的人，或者某个在自己岗位上干得不错，却没有展示出晋升所需技能的人。在这两种情形下你的投资都是不成功的，或许甚至是赔本买卖。而如果你在对人的投资上乏善可陈，那么你的商业回报很可能也是失败的。
你该如何在你的业务中催化突破性的表现呢？
先从你的人开始。找出他们在知识与技能上的空白，亲自和他们一起工作来填补这些空白。这就是机器人永远无法有效从事的工作。
1973年，Mark Granovetter和Harrison White发表的一篇论文阐述了弱连接的强大力量。他们认为，每个人都有强连接：家庭，朋友，同事，等等。
但是，那些既有强连接又有一个庞大的弱连接网络的人，才能够在多个组织之间自如穿行。位列高管层的人与实际的CEO之间的关键区别，就是CEO往往在多个领域里拥有更多的弱连接。
尽管社交媒体使创建并跨越人际网络变得更容易，但人类仍然掌管着这些关系的形状和基调。况且别忘了所谓的朋友悖论，它认为你的朋友比你拥有更多的朋友。
少数人有很多很多的关系，而大多数人则只有很少数量的关系。如果你是交际达人的一员，那么你还好啦。如果你不是，那么你就应当跟一位交际达人交上朋友，免费搭上他的关系网络的顺风车，人们通常还是愿意和你分享的。
随着计算机的性能日益强大，企业高管开始意识到，在应用人工智能领域，伦理和道德判断能力有多重要。
然而，道德判断的本质是没有一种简单算法可以实现“价值”最大化，因此在涉及这种判断的情形下，依赖于算法的系统是远远不够的。
机器人驾驶员的典型案例证明了这一点，它在下面两种情形之间陷入挣扎：要么撞上一辆迎面而来的公共汽车并撞死车上乘客，要么在人行道上转弯以避免乘客的死亡，却撞死一群小学生。
我们使用机器开发利用的人类才能越多，拥有合适的领导者就越发重要，他们不仅要认识到并且要接受组织所面对的巨大道德困境。
世界将日益控制在缺乏道德罗盘的机器手里，这一事实突显了在我们未来的劳动大军中，具有强烈道德价值观的人的重要性。
现在，你明白了吧：这就是机器人所没有并且在看得见的未来也不会具备的七项技能。诚然，机器人将帮助人类开发这类技能，但掌握它们的是一个人，没准儿就是你。
综上所述，不管你决定加入一家公司，还是在零工经济下谋生，或是创建自己的公司，我们清单上的这些要素都能让你获得商业上的独立。
本文编译自《哈佛商业评论》，喜欢就分享转发给更多的人吧。
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