更强的元技能将如何让团队为持续学习的AI时代做好准备

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  • 在技能迅速过时或被淘汰的时代,元技能代表着获取新能力的总体能力。

  • 元技能由认知技能和社交技能共同构成,是快速适应和提升技能组合的关键。

  • 组织可以设计元技能培训,包括通过能够增强领导力的高管教育来实现。

我们通常将技能理解为自身具备的能力,例如谈判、营销和财务建模。这些技能体现在简历中,可以被认证、评估和比较。从这一角度看,组织的能力取决于是否雇用到足够多的熟练人才,并为他们分配合适的任务。

这种逻辑在稳定的环境中尚可适用。但在现代数字技术所创造的环境中,它便失效了:任务变化的速度快于岗位描述,技术发展的速度快于培训课程。

在这种不稳定的情境中,领导者不应只关注员工是否具备当前任务所需的技能,而应思考他们能以多快的速度、多好的质量获取未来所需的技能。这种视角的转换凸显了另一类能力:元技能。

关键不在于你知道什么,而在于你如何知道。

元技能不会直接产生成果。它们也不完全等同于解决问题或沟通等软技能。元技能的主要作用不在于任务执行的表现,而在于新技能获取的效率如何。元技能不仅或不一定只是让你更胜任当前工作;它们更让你善于成为未来工作所需的人才。

元技能不以领域、难度或声望来界定。它们由对技能组合产生的影响来界定:即在任务变化时,潜在技能如何被激活,转化为可部署的技能。

元技能的构成

学习领域的研究指出,元技能背后有两组重要的机制。

1. 认知技能

一些元技能能提升人们自主学习的速度和深度,包括高阶思维,它包括批判性评估、严谨的实验以及在不确定条件下的决策。这种技能帮助人们完善心智模型,而不仅仅是积累事实。

另一些元技能使人们能够跨任务和领域整合知识。类比推理是其中的核心工具。它使你能够识别两个表面特征不同的问题实际上具有相同的内在结构,因而可以运用相似的原理加以解决。这也是为什么你在某一领域的经验有时能帮助你在另一领域解决问题。

元认知调节的作用则更为微妙。它使我们能够监控自身的理解程度,察觉学习策略何时失效,并据此及时调整方法。

2. 社交技能

一些元技能与社会互动相关,而非个人问题解决。它们涉及理解并“洞察”他人心理、进行协商以及建立信任的能力。

具备这些社交技能的个体能够更快地从新任务中学习并作出调整。毕竟,组织中的大多数任务是相互依存的,而同事是重要的学习来源。

具备这些社交技能的个体组成的团队,彼此之间更可能建立信任并共同学习。分歧成为推动进步的力量,而非导致停滞的障碍;错误会被及时暴露,但不会受到惩罚。这样的团队,表现可能优于那些孤立学习、技能更为传统的个体群体。

除认知技能和社交技能外,情绪韧性和成长型思维也有助于我们在旧技能过时时迅速掌握新技能。

人工智能技能的学习速度可能比你想象的要快。
人工智能技能的学习速度可能比你想象的要快。
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如何衡量元技能

大多数技能会将努力直接转化为即时产出。元技能则将经验转化为未来的能力。具备强大元技能的人,往往看起来效率不高。他们会提出看似幼稚的问题,并检验不完美的假设,而其他人则自信地执行任务。但当条件发生变化时,他们可能比其他人更快地适应。然而,到那时,组织或许早已认定谁是“高潜力人才”。

认识并培育这种动态的人类能力,符合商界和政府领导者的利益。传统管理智慧认为,无法衡量的东西便无法管理。那么,该如何衡量元技能?有三项指标至关重要:

  • 学习轨迹:具备强大元技能的人能更快地获取新技能,以更少的重复练习达到胜任水平,并在任务变化时更迅速地适应。

  • 迁移表现:当人们将在一种情境中学到的原理,应用于结构相似但陌生的问题时,元技能便会显现。

  • 过程行为: 元技能可以从人们的工作方式中看出。这可能表现为策略调整、自我解释和类比比较,以及他们与他人协作的方式。

元技能是否可以培养?

支撑元技能的认知和社交机制并非固定特质,而是已知在年轻人和成年人身上都具有可塑性。高阶思维、元认知调节、类比推理和社交协调,都能通过结构化练习、反馈以及具有适度挑战性的环境得到提升。当人们面对新颖而复杂的任务、获得及时反馈并进行相互依存的协作时,元技能的提升通常最为可靠。

这也是高管教育可能有所帮助的原因之一。高管教育的目的并非仅仅向领导者更新行业趋势或传授新框架,而是强化认知和社交机制,使他们能够适应未来的任何变化。高管教育通常涵盖战略、财务或领导力等内容。然而,其更深层的价值可能在于通过案例研究、小组合作、模拟演练和问题解决来培养元技能,从而使领导者及其组织能够适应一个不会停止变化的世界。

这也是为什么学习编程可能仍然有用。根据我的经验,编程对元技能的认知组成部分的提升,效果胜过许多其他方式。

磨练元技能,为未来做好准备

这让我想到我们对AI的依赖日益加深。使用AI或许能帮助我们撰写更好的报告和更优质的代码,但它可能导致包括元技能在内的各种技能逐渐萎缩,从长远来看降低我们的就业能力。可以将任务与技能的关系比作树叶与树根的关系。任务是树叶,技能是树根。每片树叶由许多树根滋养,每条树根又供养许多树叶。移除一片树叶(即将任务交由AI处理)可能导致其背后的技能(树根)萎缩,进而可能影响我们仍需亲自完成的其他任务的表现。

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