聖彼得堡燃放煙花紀念衛國戰爭勝利74周年

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部分企業對人才的需求趨向於短期化、階段性與年輕化之所以如此，還在於當前從傳統企業到互聯網科技新興企業的組織架構來看，對人才的需求趨向於短期化、階段性與年輕化。當前中國的互聯網發展越來越快，各種新的移動互聯網產品的研發引進、各種商業模式崛起，平台跨地域連接線上線下的能力不亞於美國，移動互聯網的普及、許多擁有數億用戶的互聯網平台在數據開放性與觸達供需兩端、連接海量粉絲與用戶平台體量基礎已在。

IBM建立的“開放人才市場”就是一個典型案例。之所以說自由職業者是一種更輕模式的創業，在於自由職業本身就是一個人走通了從產品到專業能力品牌包裝、定價、品牌傳播、產品或內容出售的全產業鏈。這個世界的許多領域將由壟斷走向開放羅納德.科斯曾經對企業的價值進行過解釋：在一個完全開放的勞動市場，人們可以互簽合約，出賣自己的勞動力，同時購買他人的勞動。這種階段性的裁員潮對應著當前互聯網企業對於人才的需求：許多崗位與人才需求其實是偏向階段性的與短期的，很多狼性企業也表示不養閑人，當然，在許多核心崗位上的人才的需求依然是長期與持續性的。

另一方麵許多傳統行業都在麵臨新興科技行業的顛覆，人們在思考：假如這個行業衰落或者企業倒閉了，我還可以去哪兒?我的價值如何獲得提升?年輕化與裁員潮：中年專業人士離開組織成為自由人或成為趨勢另一方麵我們看到，當前許多企業與行業尤其是科技互聯網行業的員工普遍是趨向年輕化，百度平均年齡大致是27歲，阿裏與騰訊平均年齡28左右，我們不禁要思考，未來那些上了年紀但是依然不是在公司中高層管理層或者企業骨幹專家一列的人才，未來很可能會陷入一種留或者不留的兩難困境。而互聯網平台的共享與連接效應恰好可以打破地域的限製，依賴平台輸送的方式連接供需兩方。這也在某種程度上推動著企業製度變革，驅動經濟運行的效率提升。在當前的互聯網IT行業，焦慮無處不在，這種焦慮一方麵源於高房價，而另一方麵，存在於職場升遷渠道僵化之後，收入與期望之間的落差，以及內部競爭不平衡導致的一種求之而不得的痛苦，一種是不確定性的裁員與淘汰危機，人們希望改變現狀。

各種傳出的裁員消息從滴滴彌漫到樂視、蘑菇街、暴風魔鏡等企業，今年再到華為、貝貝網等企業。企業可以借助共享經濟服務交易平台、知識付費平台、內容生產平台等找到這部分專業人士與消費者對接，讓供求雙方更自由的選擇，滿足企業發展過程中的短期與階段性需求，或者與自由職業者建立一種更為高效的合作關係，打破既有行業與企業的禁錮，以一種近乎完全競爭的市場模式，激發組織創新活力。

互聯網連接效應：以自身的能力擁抱這種更自由的職業模式有更好的反脆弱性而在過去傳統時代裏，人必須依附於一個特定的機構或者組織之中才能生存，因為組織和機構就是資源配置的方法，但由於信息不對稱人才與企業需求匹配難以達到更高效的狀態，導致龐大的資源剩餘和龐大的需求無法得到滿足，因此導致合適的資源的與人才的各自流失浪費。自由職業英文是self-employed(自雇者)。

這樣一來，未來可能驅使企業組織結構的更加彈性化，突破地域、行業或者專業等因素的限製，更加靈活的獲取所取的專業人才，因為更多專業性的外腦智慧可以幫助企業獲取更多的優質資源甚至突破某個固有瓶頸與短板。在未來，自由職業者更多的依賴平台打造專業性圈養粉絲提升個人價碼繼而向廣告主與企業尋求商業模式變現通道，在組織弱化，個人凸顯的時代，IP化將是職場或者自由人甚至創業者都需要考慮的方向以及要走的路。所以我們看到互聯網行業幾乎每年都會出現裁員潮。總的來說，在未來，自由職業者更多的依賴平台打造專業性圈養粉絲提升個人價碼繼而向廣告主與企業尋求商業模式變現通道，在組織弱化，個人凸顯的時代，IP化將是職場或者自由人甚至創業者都需要考慮的方向以及要走的路。通過互聯網內容平台、知識付費平台或者共享平台，你可以靈活地出售時間、技能和金錢，獲取收益與打造自身的圈子人脈、個人品牌與影響力的機會。中國當前的環境也具備共享經濟生存和發展的土壤根據統計數據顯示，2025年全球共享經濟的市場規模將達到3,350億美金，年均複合增長率達到36%。

有數據顯示，在美國，不在特定場所去工作的人們已經占到了整個美國工作人口的三分之一，並且每年以10%的速度增長著。時代變化的不確定性讓自由職業者選擇的這條路是一條充滿希望但又看不到遠方終點的荊棘之路。

其實說到底，自由職業者本身是一種創業，隻不過更加低成本化與輕模式化。“開放人才市場”會發布公司短期任務式的需求，一些任務僅招募內部員工，另一些隻對通過驗證的自由工作者開放。

加之經濟下行、缺乏保障，加之裁員潮頻頻出現，對於企業來說，裁員更多是源自外界的競爭壓力與狼性文化的機製效應，但對於企業中的個體而言，加深了人們對於未來不確定性的焦慮，人們需要更多的收入模式來確保安全感。這種短期與階段性以及項目型的人才需求也完全可以由企業搭建平台來解決。

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不過雖然數據分析在醫療的應用存在一些抑製因素，但相比過去的診療方式，我們可以看到大數據在當今診療過程中的意義。但2011年隻能實現10~20%，也即產生300~600億美元的價值。

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這可以由人工智能驅動的臨床決策支持係統來完成，人工智能係統可以通過梳理數百萬患者病曆、基因組序列以及其他健康行為數據來確定對個體最有效的治療方案。在麥肯錫發布的報告《大數據的下一個前沿：創新、競爭和生產力》中，它看好5大應用領域，分別是歐洲公共領域、美國健康醫療、製造業、美國零售業以及基於地理位置的服務。

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除此之外，個性化醫療其實可以改變整個健康醫療大係統。大多數患者的現狀是，隻有當他們已經患病時才會主動進入醫療機構接受診療。

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