核心观点与关键数据
未来工作（FoW）现状与挑战
过去三年，新冠疫情加速了远程办公和业务转型，但多数企业仍面临数字化转型困境。麦肯锡调查显示，58%的企业未达预期效果；新维特分析显示，仅不到一半企业能通过数据驱动创新。同时，员工与领导层在生产力认知上存在偏差（Microsoft调研显示90%员工高生产力，85%领导认为混合办公效率低下）。国际冲突加剧了供应链和经济压力，迫使企业调整组织设计。
任务挖掘（Task Mining）解决方案
作为AI技术，任务挖掘通过记录用户操作（点击、按键、数据输入）、OCR识别任务上下文、分组相似任务、匹配活动与绩效指标，实现流程透明化。其功能包括：
- 记录用户活动以理解职责
- 识别OCR文本提取任务信息
- 分组相似任务并评估绩效
- 与业务KPI交叉验证
组织盲点与风险
- 员工留存问题：Microsoft调研显示21%离职员工因缺乏灵活工作选择，疫情后员工流动率上升20%。
- 管理实践滞后：麦肯锡指出，70%高管时间被低效决策占用，而每周高管级汇报可提升转型成功率至200%。
任务挖掘的应对策略
- 颗粒度洞察：提供比传统工具更详细的数据，识别耗时任务、冗余环节（Deloitte调研49%企业使用分析驱动决策）。
- 流程优化：发现瓶颈并自动化重复任务，实现持续流程转型。
- 员工赋能：通过实时数据帮助员工提升效率，增强对工作环境的自主选择权。
敏捷性与业务韧性
企业需通过敏捷行为（如知识共享、绩效评估）应对FoW变化。任务挖掘通过减少冗余、快速响应报告/预测、自动化手动任务，增强企业灵活性。麦肯锡早期调研显示，敏捷企业更易在疫情期间保持财务表现。
案例研究
美国某电信巨头部署Discover Work Insights后，实现：
- 无中断数据采集
- 生成任务地图与活动报告
- 代理生产力提升20%
- 智能洞察应用使用与业务流程优化
结论
企业需主动投资任务挖掘等解决方案，否则将面临：
- 流程与数字化转型失败
- 员工流失加剧
- 落后于技术驱动型竞争者
任务挖掘通过优化流程与提升员工效率，双重促进企业韧性，帮助应对FoW带来的不确定性。
