自从阿尔法狗的围棋技艺远超人类，成为天下第一以来，我们对付人工智能（AI）的期望值越来越高。
无人车、图像识别、语音识别、游戏AI等等，各种运用纷纭涌现。
现在，已经有了AI状师、AI炒股专家、AI画师。

有些人开始担心：“还有什么是AI不能取代的？”

对不起，AI永久无法取代管理者。

“你本来便是学管理的，当然会担心AI抢你的买卖。
你和那些工业革命期间，冲进厂房，梦想通过砸烂织布机，希望重新得到事情的织布工人有什么差异？”

我们知道，纵然在工业革命之后，工人也并没有消逝，只是工人从曾经的12小时事情制，变成了如今的8小时事情制。
而工人也从手工制作者，变成了机器掩护者，由于机器代替了那些重复的劳动，而工人卖力处理机器故障等突发事宜。

“那么你的意思是，管理者往后会坐在电脑面前，盯着AI的操作系统，然后让AI发布指令。
管理者就犹如程序员一样，卖力掩护AI系统的稳定？”

不是，正如工人可以被机器代替，但是高等工程师不能被机器代替一样。
卤豆干认为，有些管理者确实该当被代替了，而且必须在未来被代替，他们只须要去进行AI掩护事情即可。
而其余一类管理者，则是不可能被代替的，由于他们可以去完成AI永久完成不了的事情。

我们首先看看，能被AI代替的管理者有哪些类型：

一、能被AI替代的管理者1. 空话套话型

前段韶光，AI已经开始写诗了。

先举几个例子：

树荫啼鸟雨复晴，沙地花草碧水净。
且喜公园屡快活，同欢滑板尽悠情。

水清着意群芳舞，草暖无垠云淡凝。
穿花莺归深深见，新桥雏鸟款款惊。

草青街道笑归去，小路无尽轻云浮。
新晴悠扬花美外，乐题犹疑对竹疏。

你是不是有一种觉得：这些诗词看起来像模像样，但是仔细一想，这些诗词彷佛可以套用到险些所故意境之中？不论是形容花朵、美景、娱乐、踏青等等，彷佛都可以用AI诗词来形容。
这也证明了，AI和一个刚刚学会平仄，只知道一味堆砌华美辞藻的诗词新手没什么两样。

我们再看看一些管理者新手常常说的话：

我们将为未来办理方案的转变进行准备。

我们致力于引发客户的潜在洞察力。

我们希望利用平台来打造良好的社友谊况。

是不是和上面AI诗词觉得很像？

这些管理者新手说的话，看似可以适用在所有的公司管理中。
然而我们都知道，这种管理，对付公司来说没什么用——由于员工根本都不懂在说什么。

我做了一个模版，对他们的造句办法做了一个类比，来证明他们的措辞是多么的毫无内涵：

我们可以随意组合这里面的一些例子（当然，加上几个连接词就行）：

为产品供应良好的办理方案。

为客户供应新一代办理方案。

为未来打造公司的洞察力。

和互助伙伴一起创造良好的环境。

类似的例子还有很多，我们可以创造，这些管理者的思维逻辑，与AI是多么的相似。

那么，这种空话套话型的管理者，还有什么情由不被AI代替呢？

2. 数据罗列型

我们知道，实在神经网络（AI的事理）早在1943年就被提出了，之后一贯不温不火。
直到最几年，才又一次成为了主流技能。

为什么？

由于大数据的涌现。

AI和大数据是相辅相成的；大数据为AI供应参考，AI通过大数据进行判断和预估。
以是，AI可以很随意马虎的通过当前的大数据推断出未来的增长趋势。

然而，还有不少的管理者，仍旧喜好纯挚的罗列数据；他们仍在做一些完备可以由AI代劳的事情，来证明自己的专业性。

他们喜好说：

今年我们公司有5%的利润提升。

我们增加了8%的良品率。

今年客户总量达到140w。

我们可以举个类似的例子，来证明为何这类管理者可以被代替：在电脑遍及前，很多的建筑设计师都是手绘设计图，而现在，随着各种绘图软件的遍及，已经很少有人再用手绘设计图纸了。
由于绘图软件所绘制的图纸，更加的简洁，准确与高效。

正如建筑设计师有电脑后，不再须要利用手绘一样。
随着AI和大数据剖析的遍及，这类仅仅罗列数据的管理者，也将被AI替代。

3. 任务通报型

有些管理者，在公司中只是上级对下级的传声筒。
他们只卖力传达上级的命令，至于如何做，怎么做，有什么问题，都不在他们的考虑范围之内。

我认为，这种管理者，普通的电脑软件或者管理方法，就能代替他们，根本都不须要麻烦AI。

正如日本丰田汽车公司，利用了看板管理模式，将本来该当由管理者监督的物料运输，额外材料需求，生产流程检讨等等，更换为员工自己来填写看板卡片。
增加了员工的积极性的同时，也减少了不必要管理者的数量。

而现在，我们利用手机，电脑就可以将任务直接传达莅临盆部门。
这种任务通报型管理者，就更没有存在的必要性了。

以上这些管理者，都是我们如今很常见的，但是未来会被AI代替的管理者。
那么，哪一些管理者，会在未来霸占主导地位呢？

二、无法被AI取代的管理者1. 员工关怀型

AI有道德准则么？

至少现在没有；由于AI的实质是决策，他的本身并不带任何感情。

正如打算机科学家Knuth所说：AI已经在险些所有须要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和动物不须要思考就能完成的事情上，还差的很远。

AI很难判断出“喜悦的笑颜”和“强撑的假笑”的差异，因此也很难去创造某些员工可能潜在的生理问题。
而作为合格的管理者，对付员工的关怀与关心，是不可能被AI替代的特点。

2. 逆向思考型

如何让AI将喷鼻香蕉识别成面包机？

很大略，在图片里面放一个分外的小贴纸，AI就会识别缺点。
而且不仅仅是喷鼻香蕉，只要将这个贴纸放在任意一张图上，AI都会将图片中的物体识别成为面包机。

为什么每个人都能看出这个是喷鼻香蕉，但是AI却弗成？

我之前说过，管理是反直觉的；而AI的最大缺陷，便是仅仅依赖直觉系统来思考。
正如上图的喷鼻香蕉一样，AI的直觉见告它，图中最显眼的物体是那个贴纸，于是它忽略了喷鼻香蕉，直接去判断贴纸的含义。
在AI看来，贴纸包含了面包机的各种特点，以是末了AI会将图片识别为——面包机。

AI是利用大数据，即以前的数据来进行预估和判断；那么，如果之前的数据是缺点的，AI也就无法给予精确的判断结果。
而没有一个成功的管理者，是纯挚依赖直觉来进行管理的。

举个例子：如果公司遭遇经济不景气，财政困难，该当怎么做？

我相信AI根据之前的历史数据，给出的方案一定是：裁员。
减少员工开销，最大化利用公司现有成本来坚持公司运作。

而通用公司的老总不是这么想的。
他的选择是：保留所有的员工，照常发人为。
这种反直觉的做法，让公司员工的忠实度得到了巨大的提升。
末了，员工的强烈积极性，带领公司度过了难关。

精良的管理者，不会一味的依照之前的履历来管理公司。
有时候，我们须要人为的，反直觉的管理模式。

3. 深入挖掘型

前段韶光，Google AI爆出一个问题，它会将女性自动从管理者招聘名单中剔除。
这是由于，AI不雅观察之前的管理者大数据，创造绝大多数精良的管理者都是男性。
因此，AI认定“男性是成为管理者的必要条件”，从而剔除了所有非男性简历。
而实际上，当时Google AI的CEO，便是一名女性。

我们可以创造：只管数据是精确的，AI依然给出了缺点的判断。
我相信，任何一个HR都不会纯挚的依照性别来判断应聘者是否胜任管理职位，而是依赖更加深层次的缘故原由——专业知识，项目完成数量，团队管理履历，等等。

而AI，仅仅依赖标签将每个人进行分类，便是一种不专业的表层思考模式。

以是，一个善于于深入思考的管理者，是无法被AI所代替的。

总结一下：

会被AI代替的管理者：

不会被AI代替的管理者：

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