另一个例子是，在人工智能组织中，需要将数学逻辑技能与人类思维知识结合起来的候选人，以提高所有行业的服务质量和速度。它的核心是，推动投资回报和促进创新一直是——而且将继续是由人来驱动的。
根据埃森哲最近发布的《2016年技术展望》报告，优秀员工的资历正在发生变化。就在几年前，“对手头的特定任务有深厚的专业技能”还被IT和业务高管列为最重要的招聘因素之一。今天，这只是对员工要求的第五大最重要的特征。今天，快速学习的能力，多任务处理的能力，以及接受改变的意愿。这强烈表明，首席执行官和首席信息官们非常看重那些他们认为会随公司业务发展、并有快速学习能力的候选人。这只有通过适当的教育和培训才能实现。
在这种自动化扩张的情况下，企业领导人如何才能赢得员工的信任?
杜布说:在组织中建立信任包括员工变化的透明度，以及为当前和未来的员工提供成功的正确工具。领导人必须做好今天的准备，就像明天已经到来一样。会有什么工作?在认知时代，企业的需求是什么?为了在员工之间建立信任，向他们展示未来的角色不会被人工智能取代。
例如，现在开发自动化工程师的角色，而不是传统的系统工程师。通过这样做，你的工程师可以成为推动向更高效的生态系统转型的一部分。当您的整个组织都在拥抱变革时，它提供了一条通往未来的更平稳的道路，并且减少了对未知的恐惧。
在这个过渡时期，有远见的公司会做些什么来缓解不确定性呢?
杜布说:有效促进变革有两个核心要素:教育和奖励。成功的领导将包括教育员工，让他们了解自动化和改革现有的运营模式如何能产生更愉快、更具战略性和创造性的工作角色，以及人与机器合作将如何带来更高的生产率和更高的收入。
一旦采用了正确的技术，就必须激励员工协助顺利地进行过渡。激励可能有多种形式，包括经济奖励、提供额外的培训或在组织内担任更好的职位。这需要从最高层进行沟通，并在整个员工队伍中进行过滤。除了激励措施，还必须给予员工成功的工具——无论是资金、时间、技术还是管理支持。
CIO.com:在制定政策以确保这些变化对工人产生长期的积极影响时，伦理方面的考虑是什么?公司有什么责任培训他们的员工以适应不同的角色?
杜布说:所有利益相关者都可以发挥作用。除了组织投资于技能发展之外，地方和中央政府机构还需要考虑他们能够提供的政策和激励措施，以加速再培训。毫无疑问，作为个体，我们每个人都有责任去适应和寻找自己的方法，去学习更多我们需要的新技能，从而在这个新世界中繁荣——而不仅仅是生存——。适应劳动力的灵活性将是整个经济体重新定位以在这个智能机器世界繁荣发展的一个主要因素。激励所有利益攸关方积极合作是前进的唯一途径。
在帮助专业人士完成这一转变方面，什么样的政策和流程会更有效?
杜布说:通过雇佣那些有快速学习能力的员工，领导者可以通过为这些快速学习者提供正确的工具来推动成长，从而建立一个适应性更强的劳动力队伍。
尽管技术是驱动这种颠覆的因素，但它也是创建解决方案以减轻这些风险的核心。这包括面向企业、可扩展的大规模在线开放课程(mooc)。此外，促进团队思考和解决问题的内部协作工具也将建立一个更有效的劳动力。
但这种教育也必须超越办公室的四面墙。对于企业来说，这是一个很好的机会，可以将他们的企业社会责任倡议与STEM教育(努力)结合起来，将未来的技术融入我们年轻人的教育中，让他们更好地为未来做好准备。这包括让他们在更年轻的时候接触机器人和人工智能，并给他们机会试验新兴技术。随着人工智能已经进入工作场所，我们必须让下一代劳动力做好准备，让他们作为合作伙伴与这些技术无缝合作，而不是把它们视为威胁。
这个故事，“如何让IT工作者为自动化的影响做好准备”最初是由首席信息官 。