編者按:本文經授權轉載信任的見解該公司幫助營銷人員解決/實現收集數據和衡量數字營銷努力的問題。
不久前，我們介紹了另一個細分市場，機器，你可以閱讀全文在這裏．
現在我們需要探索你目前作為管理者和領導者的技能。隨著越來越多的自動化和機器學習，你可能會覺得需要重新開始。驚喜!你不。信不信由你，你的管理技能可以從人轉換到機器。聽起來很瘋狂嗎?不，讓我們打開行李吧。
我們常說，未來會有兩種工作，一種是管理機器的工作，一種是被機器管理的工作。想想你在管理團隊時培養的軟技能，你是如何學會處理困難的對話，如何激勵和激勵，以及如何幫助每個團隊成員成長和發展的。管理機器非常相似。
讓我們從“機器”這個詞開始。我們到底在說什麼?我們討論的是軟件、硬件、算法、數據庫和數學。這是否意味著你必須成為技術專家或數據科學家才能管理這些事情?排序的。你不需要有數據科學的博士學位，但了解這些係統是如何工作的，它們如何收集數據，以及它們如何代表你與公眾互動，對你的成功至關重要。
我最近參加了大會他是唯一一個非數據科學家。大多數聽眾也不是數據科學家，但談話不斷重申，為了管理這些技能和流程，您至少應該對正在發生的事情有一定的了解。
觀看視頻在這裏．
當你每天管理你的團隊時，你采用了哪些策略，它們是否轉化為管理機器?
你多聽少說
這對於理解你的團隊發生了什麼非常重要。如果你一直在說話，人們就不太可能向你敞開心扉，因為他們感覺自己的聲音沒有被傾聽。你要積極地傾聽，而不是等著輪到你說話。當將此應用於機器時，您後退一步，積極地關注係統告訴您的內容。
做決定/解決問題
作為一名經理，你經常被賦予打破僵局和做決定的任務。當你在解決衝突時，你首先要收集所有可用的信息，並提出更多的問題——你知道人們不喜歡告訴你整個故事，尤其是壞消息。一旦你收集了關於某個情況的所有信息，你就需要做出決定和/或排除障礙。
道德和公正的判斷
說到決策，作為經理，公平公正是你的工作。這需要收集盡可能多的信息，並根據數據做出決定，即使這是一個不受歡迎的決定。
這可能是管理機器時最關鍵的技能之一。機器會向人類學習，它們會根據我們的訓練方式來做出決定。如果我們讓偏見影響我們的判斷，那麼我們的決定就會有缺陷。這不是一門完美的科學，但對於決策和解決問題的技能來說，目標是從盡可能多的來源收集盡可能多的數據，以便做出公平、道德和公正的決定。
自信和以身作則
做出公平的決定往往會讓你的團隊感到憤怒或受傷(是的，這是一個專業術語)。作為管理者，你需要對自己的行動和決定充滿信心。你在教會你的團隊如何用邏輯來領導，而不是情緒化。管理機器也是如此。所有這些都聯係在一起，收集數據，確保你了解情況，然後支持你的決定。最終，這也是你想讓機器做的事情。
你代表的是整個團隊的最大利益，而不是你個人的利益
與好的決策和公平公正相關的是，你需要考慮當時的情況以及誰會受到這個決定的影響。當你訓練機器和模型時，你需要考慮這些類型的決策——它是自私自利，還是有益於更大的利益?
靈活性和適應性
作為一名經理，你最大的優勢之一就是你的靈活性。有一個可重複的過程是很好的，它是可預測的，但人不是機器，他們並不總是可預測的。
當我們教機器變得更像人類時，我們必須教它們條件邏輯和適應性。每一種情況都會有例外，我們需要考慮所有這些可能性。很少有“一刀切”的解決方案。為此，你可以有一個可重複的過程，90%的時間都是有效的——但是隨著技術的變化、優先級的變化和客戶行為的變化，你需要調整你的過程和解決方案，以適應情況的發展。
在本係列的下一篇文章中，我們將討論一些機器難以做到的事情，比如解釋語氣、情緒和諷刺。作為一名經理，能夠讀懂人和非語言的東西已經成功了一半。機器能做同樣的事情嗎?
凱蒂中生
凱蒂·羅伯特是Trust Insights的首席執行官和聯合創始人。