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虽然有人说,人的一生中唯一确定的事情就是死亡和税收,但是为了适应工业4.0而迅速采取行动的组织也必须认识到,不确定性和复杂性现在也是确定的。

技术进步对于机器时代的发展至关重要,例如人工智能、机器学习、机器人自动化。

然而,关于组织适用性的对话还必须认识到区块链等新交易方法的影响,新商业模式的出现以及可变的组织结构。

即使是工作的本质也受到审查和改变。通过检查组织有效进入工业4.0的能力的中心点是管理能力的适应性和传统领导实践的有效性。虽然这些技术可能是新技术,但关于组织领导和管理效率的问题并非如此。

数据中心行业通常被认为是一种“偶然”的职业,因为大多数人已经通过其他职业或工业途径找到了进入数据中心的途径。同样,一些数据中心管理人员通过同样的途径无意识地进入了高级领导的角色。

行业调研机构最近进行的一项研究表明,许多数据中心管理人员已很少或根本没有管理专业发展或培训。虽然管理人员在技术角色方面具有很强的能力,但与领导和管理实践相关的技能和能力却是不同的、专业化的,并且变化很快。

虽然目前的重点可能采用自动化进行决策和日常管理任务,但很明显,领导力的未来不在于管理事物或流程或财务的能力,而在于管理复杂性和激励员工。

支持人们在混乱的业务环境中发展创新所需的创造力,这对于管理者的能力和领导力有效性至关重要。

麦肯锡公司的研究表明,全球各经济体中约50%的工作活动可以将现有技术实现自动化。这种调查表明,到2030年,可能有多达3.75亿人需要更换工作。而在如此短的时间内,对这么多人进行再培训和重新部署的复杂性十分惊人。

鉴于数据中心部门是促进这种向批发自动化转移的机制的一部分,因此,有理由认为它不会免受采用这种技术可能带来的管理挑战。

在劳动力中寻找和保留技术熟练的人才以及整合人机界面的过程只是一个挑战。技能和劳动力短缺往往被视为一个问题,其后果将在今后感受到。

然而现实情况是,劳动力市场问题很复杂,每个不同的因素(技能短缺、资格不匹配、人才流动、劳动力短缺)需要即时的不同反应。

为劳动力转移寻找具有必要技能的人才是困难的,但是当这些挑战与充分就业同时出现时,而寻找人才就成为当务之急。

在向自动化、高度流动的劳动力转变的同时,保持增长的能力需要具有“机器时代”的管理思维。

那么,企业的管理者和领导者就会审视传统的做法,这些做法不再有利于行为、价值观和能力,更适合于不稳定、不确定,复杂和模糊的商业环境。

数据中心部门正面临着技术进步、全球快速增长、收购兼并、劳动力短缺、劳动力老龄化、多元化挑战的完美风暴。大多数部门都以这种或那种方式经历这些机遇和挑战。然而,数据中心行业作为一个相对较新的工业参与者已经落后于曲线。

但与大多数行业一样,数据中心现行的主要是传统的管理范式。可悲的是,在这样的环境中,迅速有效地应对劳动力市场挑战的能力正在减弱。

那么该怎么办?

企业的领导应该很好地认识到,组织结构、商业模式、劳动过程的传统概念不一定适合工业4.0。技术人员和机器人一起管理的方式由具有高价值和不断流动的员工组成,这变得更加复杂。员工从一个组织跳槽到另一个组织的代价很低,而获得的溢价可能很高。

而在这样的环境中,企业的管理人员要具备良好的方式管理和领导的能力,不仅能完成工作,而且能激励员工在公司更长久地工作,这一点非常重要。

领导和管理的人为因素很难用机器和大数据复制。而管理人员现在必须具有创造力,促进创新并处理破坏性因素。对工作的人为因素和支持它们的系统的关键认识是管理有效性的关键因素。

这种新的管理范式的核心是事实,即专门的技术技能在数据中心部门可能具有相对短的“保质期”,但是与员工相互关联和管理人员的能力仍然是必须的。而这些能力,就像技能一样,不是一蹴而就的,也不是凭空创造出来的。而是在实践中学习而获得的。

在数据中心领域的快速变化和增长表明,必须培养非传统技能,同时认识到这些技能不会保持不变。

对于管理人员来说,学习领导和管理的新方法是关键。大约五年前,当cnet公司在开发数据中心领导和管理硕士学位时,就意识到了这一点。

行业机构将针对领导力的职业轨道的高级管理人员专业计划,围绕传统方法的审查学习中心,以期重新确立与领导和高级管理相关的角色、性质和能力。

技术技能是对当代人员管理、企业社会责任和领导价值观的考察新思维的次要因素。

这向企业管理者提出了挑战,要求他们超越硬件和软件的范畴去思考更大的问题——全球数据中心的前景。如今,对于数据中心管理者的要求已经改变,领导者的期望也比以往任何时候都高。

中断、技术和人机界面与工作的实用性现在是不变的要求。如果所有这一切的结果是有益的,那么企业只有通过重新审查传统的数据中心领导和管理能力集才能实现这一目标。

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