奠定員工現在和未來工作方式的基礎，是現今許多 IT 領導者可能忽略的事情。適當策略性地實施這些技術，將有助於確保長期的成功。
文／Isaac Sacolick‧譯／Christy
最近，我一直在問許多資訊長和 IT 領導者這個問題：「在你的組織中，誰應該負責並監督員工體驗和未來工作的方向？」然而，從隨後的對話中，通常會揭示出一種顯著的脫節現象，資訊長應該解決這個問題，以維護公司的健康狀態 。
大部分的 IT 領導者在回答這個問題前都會稍作停頓。有些人會繼續描述混合工作計劃，這是未來工作的一個方面，但並不是全部。為了達成術語上的一致性，我會分享 Gartner 的定義，即「未來工作描述的是在未來十年內，受到技術、世代和社會轉變影響下，工作將會如何被完成的變化」，然後要求他們重新考慮這個更廣泛的範圍。
在停頓片刻後，有些人會表示在這個議程中沒有明確的負責人。其他人則表示，人力資源負責企業的未來工作考量，而部門負責人則負責其團隊的議程。這可能是事實，但這不是確保長期組織成功的方法。
CIO 作為推動未來工作的關鍵推手
許多資訊長會說他們的 IT 部門參與了為公司未來工作打下基礎的工作，但通常是在支援的角色下進行。幫助部門實現自動化是資訊長認為 IT 能扮演重要角色的一個領域。或者，當部門採購新技術時，需要 IT 協助實施，或者進行整合時，也需要 IT的協助。
然而，僅以管家的角色進行組織未來工作的使命，並等待商業驅動力的出現，這些做法可能是短視的。 資訊長應該扮演更具領導力的角色，特別是當未來的工作倡議可以成為數位轉型的倍增器時。
資訊長們有機會透過藍天思考（blue-sky thinking）來提高組織競爭力、促進創新能力和引領文化變革，並思考技術改革將如何改變員工的責任和體驗。以下是資訊長應專注的三個技術領域。
一、利用生成式 AI 轉型知識管理
ChatGPT 和其他形式的生成式 AI 引起了消費者的濃厚興趣，這種趨勢也影響到企業界。許多行銷部門採用內容生成、圖像創建和影片編輯等方法來擴展他們的工作流程，同時微軟也在其辦公套件中新增了 ChatGPT 功能，而 Google 則正在 Workspace 中新增生成式 AI 工具。
Meaning 的執行長 Yishay Carmiel 表示：「生成式 AI 正在重新構想未來的工作，從我們所撰寫的內容、使用的創意，到我們彼此的對話的方式都受到其影響。儘管早期的精準度和可信度方面還存在一些挑戰，但對於生產內容和快速大規模地發現有價值的資訊，生成技術仍然能為企業帶來寶貴的幫助。」
我認為生成式 AI 將會對未來工作中的知識管理和企業搜尋體驗產生重大影響。隨著生成式和對話式 AI 技術的不斷提升，我預計在未來的十年將會看到搜尋和知識管理逐漸走向消費化的趨勢。
現今，大部分企業會透過各式各樣的工具來建立、儲存和搜尋內容，包括客戶關係管理系統（CRM）、內容管理系統（CMS）、電子商務平台、辦公套件和協作工具等。然而，員工們通常使用簡單的關鍵字搜尋框來尋找內容，而不是利用自然語言處理和對話式 AI 技術。這些技術具有轉型的潛力，而 AI 搜尋更是能夠集中資訊存取、解決部落知識風險，並打造個人化員工體驗，成為倍增器。
二、運用無程式碼技術來推動自助式功能
早在二十多年前，第一批用於建立網路應用程式的無程式碼工具便已經面市。現今，大多數的組織都採用低程式碼和無程式碼的混合工具來建構應用程式，並且支援由非 IT 員工進行的公民開發（citizen development）。
無程式碼不僅只是用來開發應用程式的工具，許多組織也使用無程式碼自助式商業智能工具，例如 Power BI 和 Tableau，以實現以資料為導向的組織，並減少對操作性試算表的依賴。此外，市場行銷、營運和財務團隊也使用無程式碼的資料準備、自動化和整合工具，他們擁有實施技術解決方案的員工和技能，幾乎不需要 IT 的協助。
資訊長應該將無程式碼和公民開發視為未來工作策略的重點。因為現實情況是， IT 部門總是人手不足，而許多進入職場的人都有足夠的技術能力來使用無程式碼技術。
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當資訊長推動此計畫並由 IT 部門提供支援服務時，讓員工使用無程式碼技術可以推動企業文化的轉型。這樣各部門都可以使用技術來推動他們的議程，而不是只能等待 IT 部門的協助或是被 IT 部門拒絕。
如何推動自助式的功能呢？資訊長應該制定一個公民開發的治理模式，並管控公民資料科學，以免今天開發的無程式碼應用程式和儀表板成為明天的技術債。無論應用程式是使用程式、低程式碼還是無程式碼開發的，都需要遵守許多規範，例如識別需求、版本化應用程式、測試功能、建立安全訪問角色、記錄發佈、重複使用能力和定義標準等規範都很重要。
三、透過超自動化和即時分析來加速決策制定
如果自助式商業智慧和資料目錄有助於資料民主化，那麼超自動化和即時分析將使資訊長能夠加速做出更明智的決策。
大型企業已經從批次資料處理轉型為更即時的分析，讓組織高層可以在每周和每月更頻繁地檢視報告。此外，資訊長已經超越了僅應用於任務和工作流程的機器人流程自動化 (RPA)，現在專注於超自動化，即整合自動化、低程式碼和機器學習能力，以實現更明智的決策。
這些技術和能力已成為主流，越來越多的中小型企業（SMBs）已經無法承擔在推動智能自動化方面落後的風險。
Hourly.io 的聯合創辦人兼執行長 Tom Sagi 表示：「隨著美聯儲繼續提高利率，中小型企業今年將持續尋求節省開支的方法。中小型企業的未來工作將取決於他們採用自動化和即時分析等新技術的能力，這將成為專注於節省時間和金錢的中小型企業創新的主要驅動力。」
在這裡，可以透過提供即時分析能力來強化財務組織，或者使用超自動化技術改善現場操作的資源排程，這些都是機會所在。
對於資訊長而言，最關鍵的機會是利用這些技術作為基石，藉由提出問題的方式，例如：「如何透過整合自動化、即時分析、機器學習以及低程式碼能力，重新設計工作流 X？」，來實現工作流程的再造。
資訊長應該成為未來工作的推動者，從藍天思考開始，實現完全重新設計的工作流程，並專注於提升員工體驗。
(本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan)
