“工作的未来”。它承诺了很多，但我担心它实现的可能很少。这个问题是一个古老的问题，自技术时代诞生以来就一直存在。我们陷入了应用 而不是 让我们以电子邮件为例。是的，它是一种令人难以置信的工具，它改变了沟通方式（更快、更大、更便宜是最明显的成功指标），但它未能复制人类与实体邮件的互动方式。 计算机科学 脑科学的循环中。 当我们收到一堆信件（纸质电子邮件）时，我们会本能地根据直接相关性对其进行分类，为账单、私人信件或紧急事项创建动态堆。这是一个流畅且自适应的过程，由堆外复杂的背景驱动。它与我们的大脑完美契合，我们的大脑天生就能够理解空间关系。然而，电子邮件深深植根于计算机科学，需要我们预先定义类别、分配标签，并浏览与我们的认知过程不相符的僵化结构。 管理数字内容的科学 有一本很棒的书，名为 作者是 Ofer Bergman 和 Steve Whittaker，书中深入探讨了我们的大脑如何处理信息。它强调了传统计算机科学如何忽视了我们的进化倾向。例如，在管理数字文档时，我们经常难以理解预定义的文件夹结构和命名约定。相比之下，我们的大脑擅长根据物理项目的直接重要性自发地组织它们。 《管理数字内容的科学》， 这种差异凸显了我们的计算环境需要更直观、更适合大脑的设计。这些想法与 Cal Newport 的“过度活跃的蜂巢思维”工作流程概念相呼应；这一观察完美地概括了由设计不佳的数字工具驱动的现代工作的混乱、碎片化本质。 大脑就是计算机，而不是计算机就是大脑 我们与计算机的交互经常感觉脱节，因为当今的桌面界面在设计时并非以人类生产力为主要重点；相反，它们源于解决计算机科学问题的需要，例如如何让多个程序同时运行并在单个屏幕上流畅交互。虽然这种方法通过使计算机更加用户友好来提高生产力，但从人的角度看，它们仍然难以操作。在我看来，工作的未来取决于将脑科学融入我们的计算环境。如果我们从一开始就优先考虑最大限度地提高人类的能力，我们的数字工具将会大不相同，实现无缝协作并有效支持多人工作模式。 以情境意识为例。在数字环境中，情境意识对于个人和企业生产力都至关重要。现代软件可以通知我们有关新消息或文档更改的信息，但它无法理解这些更新对我们为何重要，即使智能过滤器尽最大努力履行这一职责。这迫使我们筛选通知并决定哪些是相关的，这往往导致信息过载。根据 Stripe 和 Harris Poll 的一项研究，知识型员工 而不是他们被雇来从事的技术劳动。我们的大脑在进化过程中对空间关系的理解远比抽象的标签或文件夹要好得多，因此，我们必须设计出符合我们本能的排序和优先排序方式的工具。   大约 60% 的时间都花在 与工作有关的工作上， 释放有意义的工作的价值 用脑科学原理重新设计我们的计算环境的直接价值是什么？它超越了任务级别的增量收益，可以释放个人和组织的潜力。例如，人类认知过程和数字工具之间更好地协调可以减少浪费的努力，并最大限度地减少错误工作带来的混乱。这可以使第一次工作更准确，加速项目完成，并形成良性生产力循环。我经常看到团队集体朝着错误的方向努力；效率和低效。这也会带来巨大的价值损失。如果你更喜欢数字，那么请考虑一下 IDC 的一份报告估计——仅针对财富 500 强公司—— 每年因生产效率低下而造成的成本超过300亿美元。 基于脑科学的计算环境将从根本上改变企业的运营方式。虽然传统的任务级改进会带来渐进式收益，但协调人类和计算机理解将有望大幅提高生产力。适当的协调可确保人们做正确的任务，减少浪费的精力，并创造更高效、更具创新性的工作环境。 未来的工作不应该是为了获得“优势”，而应该是为了打开生产力鸿沟。重新思考如何将脑科学与计算相结合，这是一个巨大的、尚未开发的机会。通过关注这些领域，我们可以在工作环境中释放前所未有的生产力和创造力，打造一支更投入、更高效、更具创新性的劳动力队伍，实现真正的卓越运营。

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