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环境推理
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当管理者信息掌握不全，无法做出周全的决策时，他们就会参考历史、文化和人际关系等背景信息来填补空缺。例如，成功的风险投资家运用对环境的认识，来巩固其投资计划。
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工业X.0：实现工业领域数字价值 [:1704031710]
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管理者须多做战略判断性工作
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当管理者从日常、低价值的活动中解放出来后，就有更多精力来管理想法、创意和人际关系，进而优化决策，助力企业成长。
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当然，许多管理者已在做着许多判断。但事实是有太多单调的职责束缚管理者充分发挥求知欲，使其无法专注于战略判断。
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智能机器就可改变这一现状。比如，智能机器能够分析求职者的特点，预测谁将离职，并推荐将其留住的策略。未来，智能机器将广泛接管此类日常工作。到时，这些协调和管控的工作将由机器来承担，管理者的某些职责将不可避免地消失，而某些职责则会扩大（见图7.5）。
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图7.5 企业领导急需判断力(15)
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新一代管理者
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与智能机器共事
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新一代的管理者将视智能机器为同事。然而，判断力仍是人类所特有的能力。智能机器的作用在于，可协助开展数据驱动型模拟以及探索与发现活动，从而促进人类的学习能力，提升其判断力。
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聚焦判断性工作
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某些决策所需的洞察是无法从数据中得出的。需要将经验与专业知识应用于关键的企业决策与实践中，这便是人类判断力的用武之地。
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“真正的”工作是否意味着将管理任务转嫁于人工智能？
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随着协调与管控的传统管理者角色逐渐淡化，甚至完全消失，管理者将把注意力转向“真正的”工作中去。他们将化身为引领企业的实践者，从事更多需要发挥创意、解决问题的工作，就像设计公司的艺术总监、医院的主刀医生、科学研究的首席研究员，或是管理咨询公司的项目经理。
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跨界限的数字化协作
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新一代管理者需具备过人的社交能力，能够与团队和社交关系网有效协作，梳理并整合多样化的观点、见解和经验，助力集体判断、复杂问题解决和创意激发。管理者还需运用数字技术，挖掘出合作伙伴、客户、外部利益相关者和其他行业楷模的认知和判断。
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像设计师一样工作
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管理者的创造力固然重要，但更重要的也许是懂得利用他人的创造力。如同设计师一般的管理者能娴熟地汇集各种创意，设计出综合、可行、有吸引力的解决方案。他们把设计思维融入到团队和组织实践中。智能机器可协助表征问题、制作数字与物理样机，以及实现数据与解决方案的可视化，从而让工作流程变得像做设计一样，并促进该流程的运行。
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工业X.0：实现工业领域数字价值 [:1704031711]
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不被重视的智能机器
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智能机器能促进员工的决策和学习能力，还能提升判断力。例如，分析工具和人工智能可加强管理者的社交能力以及解读他人情绪的能力。
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在具体应用中，智能机器能在与客户、员工交互时，分析出积极和消极的语言，并把反馈和建议报告给管理者。这样一来，管理者就可改善与同事以及其他决策者之间的关系。为了以相互协作的理念来做判断，这些人际交往能力是必不可缺的。
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管理者需要验证假设或进行探索发现，而智能机器可为上述活动提供便利，并降低风险与成本。对研发管理者来说，智能机器可提供数据模型，助其在开发新产品或新服务时做出正确判断。而对于营销管理者，智能机器的分析可帮助他们设计出数据驱动型的客户体验。
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遗憾的是现今许多管理者都无法看清一个事实，那就是智能机器可使管理者的判断更行之有效，进而激发组织的绩效、增长、灵活性和创造力。但随着深谙信息技术之道的千禧一代管理者不断涌现，这一现象即将改变。