虽然有人说道，人的一生中唯一确认的事情就是丧生和税收，但是为了适应环境工业4．0而很快采取行动的的组织也必需认识到，不确定性和复杂性现在也是确认的。技术变革对于机器时代的发展至关重要，例如人工智能、机器学习、机器人自动化。然而，关于的组织适用性的对话还必需认识到区块链等新的交易方法的影响，新的商业模式的经常出现以及星型的的组织结构。即使是工作的本质也受到审查和转变。

通过检查的组织有效地转入工业4．0的能力的中心点是管理能力的适应性和传统领导实践中的有效性。虽然这些技术有可能是新技术，但关于的组织领导和管理效率的问题并非如此。

数据中心行业一般来说被指出是一种“无意间”的职业，因为大多数人早已通过其他职业或工业途径寻找了转入数据中心的途径。某种程度，一些数据中心管理人员通过某种程度的途径无意识地转入了高级领导的角色。

行业调研机构最近展开的一项研究指出，许多数据中心管理人员已很少或显然没管理专业发展或培训。虽然管理人员在技术角色方面具备很强的能力，但与领导和管理实践中涉及的技能和能力毕竟有所不同的、专业化的，并且变化迅速。虽然目前的重点有可能使用自动化展开决策和日常管理任务，但很显著，领导力的未来不在于管理事物或流程或财务的能力，而在于管理复杂性和鼓舞员工。

反对人们在恐慌的业务环境中发展创意所需的创造力，这对于管理者的能力和领导力有效性至关重要。麦肯锡公司的研究指出，全球各经济体中约50％的工作活动可以将现有技术构建自动化。

这种调查指出，到2030年，有可能有多达3．75亿人必须替换工作。而在如此较短的时间内，对这么多人展开再行培训和重新部署的复杂性十分难以置信。鉴于数据中心部门是增进这种向杂货自动化移往的机制的一部分，因此，有理由指出它会免遭使用这种技术有可能带给的管理挑战。

在劳动力中找寻和保有技术娴熟的人才以及统合人机界面的过程只是一个挑战。技能和劳动力紧缺往往被视作一个问题，其后果将在今后感受到。

然而现实情况是，劳动力市场问题很简单，每个有所不同的因素（技能紧缺、资格不给定、人才流动、劳动力紧缺）必须即时的有所不同反应。为劳动力移往找寻具备适当技能的人才是艰难的，但是当这些挑战与充分就业同时经常出现时，而找寻人才就沦为当务之急。在向自动化、高度流动的劳动力改变的同时，维持快速增长的能力必须具备“机器时代”的管理思维。

那么，企业的管理者和领导者就不会检视传统的作法，这些作法仍然不利于不道德、价值观和能力，更加适合于不平稳、不确认，简单和模糊不清的商业环境。数据中心部门于是以面对着技术变革、全球快速增长、并购吞并、劳动力紧缺、劳动力老龄化、多元化挑战的极致风暴。

大多数部门都以这种或那种方式经历这些机遇和挑战。然而，数据中心行业作为一个比较较新的工业参与者早已领先于曲线。

但与大多数行业一样，数据中心现行的主要是传统的管理范式。真是的是，在这样的环境中，很快有效地应付劳动力市场挑战的能力正在弱化。那么该怎么办？企业的领导应当很好地认识到，的组织结构、商业模式、劳动过程的传统概念不一定合适工业4．0。

技术人员和机器人一起管理的方式由具备低价值和大大流动的员工构成，这显得更为简单。员工从一个的组织跳槽到另一个的组织的代价很低，而取得的溢价有可能很高。

而在这样的环境中，企业的管理人员要不具备较好的方式管理和领导的能力，不仅能已完成工作，而且能鼓舞员工在公司更加持久地工作，这一点十分最重要。领导和管理的人为因素很难用机器和大数据拷贝。而管理人员现在必需具备创造力，增进创意并处置破坏性因素。

对工作的人为因素和反对它们的系统的关键了解是管理有效性的关键因素。这种新的管理范式的核心是事实，即专门的技术技能在数据中心部门有可能具备比较较短的“保质期”，但是与员工互相关联和管理人员的能力依然是必需的。而这些能力，就像技能一样，不是一蹴而就的，也不是凭空建构出来的。

而是在实践中自学而取得的。在数据中心领域的较慢变化和快速增长指出，必需培育非传统技能，同时认识到这些技能会维持恒定。对于管理人员来说，自学领导和管理的新方法是关键。

约五年前，当CNet公司在研发数据中心领导和管理硕士学位时，就意识到了这一点。行业机构将针对领导力的职业轨道的高级管理人员专业计划，环绕传统方法的审查自学中心，以期新的奠定与领导和高级管理涉及的角色、性质和能力。技术技能是对当代人员管理、企业社会责任和领导价值观的实地考察新思维的次要因素。

这向企业管理者明确提出了挑战，拒绝他们打破硬件和软件的范畴去思维更大的问题——全球数据中心的前景。如今，对于数据中心管理者的拒绝早已转变，领导者的希望也比以往任何时候都低。中断、技术和人机界面与工作的实用性现在是恒定的拒绝。

如果所有这一切的结果是有益的，那么企业只有通过新的审查传统的数据中心领导和管理能力集才能构建这一目标。

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