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1776年，亚当·斯密的《国富论》出版，书中阐述了著名的劳动分工论，指出劳动分工将是未来数百年经济发展的核心驱动因素这一。
将工作不断细分为一项项更小的任务，交给越来越专业化的工作者去完成，从而提升劳动和产率，这在很大程度上造就了当今世界的繁荣。今天，由于知识工作和通信技术的兴起，这种劳动再分工已经发展到了一个临界点——量变即将引发质变。我们正在进入一个“超级专业化”的时代，一个与过去截然不同、尚未被人们广泛了解的工作时代。
看到如今极为复杂的供应链，你或许会认为我们的专业分工已经做到了极致。例如，波音公司建造787梦幻客机的计划被认为是分包模式的典范——但后来证明事与愿违，因为专业分工过细，零部件无法实现预期中的无缝组装，造成了工期延误。在该计划的一个网页上，虽然仅仅列出了“主要”零部件供应商，但这些零部件的接口就多达379处。不过，飞机归根结底是一个有形产品。如果公司生产的是无形的知识产品，而且涉及的信息能够在瞬间以几乎零成本的方式传送到世界任何地方，可以想象劳动分工的精细化程度会高出多少。
正如人们在工业化初期看到单个工作（如制针者的工作）被细分为许多工作那样（亚当·斯密在一家制针厂观察到18道不同的工序），我们将会看到销售人员、秘书和工程师等知识工作者的工作也将进行细分，从而形成错综复杂的人员网络，这些人员分布于世界各地，完成高度专业化的任务。甚至，现在的一些工作头衔不久也会让我们感到很古怪。比如，“软件开发员”这个职衔已经让我们看不清这样的事实：在一个软件项目中，通常由不同的专业人员负责设计、编码和测试。而这还是最简单的情形。如果位于康涅狄格州的软件业新创公司TopCoder来开发，同一款软件可能会由数十人共同完成。
TopCoder公司将客户的信息技术项目分割成许多个小块，提供给世界各地从事软件开发的自由职业者，让他们在挑战中相互竞争（给他们提供成为“顶级编码员”的机会）。例如，在某个项目初期，公司可能开展一场竞赛活动，以便产生新软件产品的最佳创意。随后，公司可能举办第二轮竞赛，提供详细描述的项目目标，鼓励开发人员写出最能体现这些目标的详尽系统要求。（TopCoder公司会主持一个网上论坛，开发人员可以通过这个平台向公司的客户询问更多的细节，而所有参赛者都能看到这些信息）在这一轮竞赛中胜出的系统规格说明文件，可能会成为下一轮竞赛的基础，这时其他开发人员会展开竞争，去设计系统的架构，并详细说明需要哪些软件以及它们之间如何对接。在接下来的竞赛中，开发人员将分别开发每个软件，然后整合到一起。最后，还会有其他编程人员进行竞争，努力从系统的各个组成部分中找出缺陷，并进行修补。
TopCoder公司的模式很有趣，尤其是它充分利用了一个遍及200多个国家、由将近30万名开发人员组成的庞大网络。因为该公司汇聚了对特定工作的大量需求，所以它能够让特别擅长某项工作——如设计用户界面——的开发人员将大部分时间都花在做这项工作上。的确，TopCoder的开发人员正变得越来越专业化。一些人致力于编写像小图形模块那样的软件，一些人发现自己善于整合其他人编写的软件组件，还有些人则专于修补其他人的程序代码中的缺陷。
◎观点概要
随着知识型工作的增多以及通信技术的发展，劳动分工的速度加快了。
知识工作者的超级专业化也许不可避免，因为它不仅有助于企业提高工作质量，加快工作进度和降低成本，也使个人能够灵活安排时间，完成自己选择的工作。
这将迫使管理人员掌握一套新的技能：将工作任务划分为可分配的细小任务；吸引专业人员完成这些任务；确保工作质量；并且将完工的许多小任务整合为完整的解决方案。公司将需要学习如何利用新型中介机构——从亚马逊土耳其机器人之类的小型任务经纪公司到InnoCentive之类的复杂难题发布网站等。
超级专业化也会带来新的社会问题，比如：雇主因为很快能找到最廉价的工作者有可能进行剥削；雇主因为工作者无法看出所付出的努力最终是为了什么，有可能进行欺骗。这可能要求我们制定新的全球标准或规范。同时，类似行业协会的组织也许可以满足知识工作者的需要：不断提高技能，并获得一种社区感。
这种超级专业化延续了劳动分工的伟大传统，裨益良多。TopCoder公司为客户完成的开发工作，在质量上往往能与传统方式下的开发工作相媲美，而成本可缩减75%。与此同时，广大代码编写人员获得的报酬很高，对工作感到满意。正如我们下面将要讨论的，由于在质量、速度和成本上具有潜在优势，这种模式无疑会得到进一步推广。不过，这种模式带来的将是纯粹的好处吗？为了确保超级专业化真正受人欢迎，我们必须睁大双眼，留意它可能带来的危险。
快速、低廉、可控
尽管借助于相同的技术，但“超级专业化”这个术语并不等同于将工作外包给其他公司，或者分散到其他地方（如离岸外包）。超级专业化指的是，将过去由一人完成的工作进行更专业化的细分，交由多人完成。不论细分后的工作是否外包或分散出去，往往都有助于提高工作质量，加快工作进度，并且降低成本。
超级专业化能使你大幅提升工作质量，因为你不用再做与自己专业知识不相关以及并不特别擅长的工作，从而节省下大量时间。就像从前的工匠一样，知识工作者从事着各种各样非核心的业务活动，如果将这些工作交给其他人（尤其是其他专门做这些工作的人）去做，也许效果更好，或者成本更低。例如，项目经理花费大量时间准备幻灯片，尽管他们中几乎无人拥有做好这件事所需的软件工具和设计才能。有些人能够将这项工作委派他人去做，这至少可以节省成本。但是想象一下，如果TopCoder提供服务，它马上就可以联系到很多制作幻灯片的高手，而且，其中有些远程工作者还善于制作图表，有些是眼光锐利的校对员，还有一些则是撰写各类演示文稿的专家（例如，有人可能专门撰写办公用品销售演示文稿，还有人则可能专门为医药行业的内部项目评审会撰写文稿）。此外，如果有一位颇具灵感的图形设计师相助，毫无疑问演示将会增色不少。
当更多的工作都由行家去做时，最终完成的产品质量就会提高。如果像TopCoder公司的项目那样，让擅长工作的人相互竞争，质量会有更大的提升。这正是在线“开放性创新市场”InnoCentive的威力所在：它使得方案寻求者（主要是面临科技挑战的企业）与可能拥有新颖方案的问题解决者建立起联系。每天都会有成千上万的科学家、工程师、学生和其他人士流连于InnoCentive的网站，寻找令他们感兴趣的挑战。他们知道，如果自己构想出最有效的解决方案，就可以领取网站告示所说的奖金——其数额有时超过10万美元。
对于方案寻求者来说，InnoCentive的吸引力主要在于它能产生高质量的解决方案。通过如此大范围地撒网，InnoCentive常常能够找到这样的解决者：专业经验非常丰富，能够使难倒了内部专家的问题迎刃而解。例如，商业作家朱利安·伯金肖和斯图亚特·克雷纳曾经说过这样一件事：对于通过自动化学分析仪的临床样本，罗氏制药公司想找到一个测量其数量和质量的更好方法。2008年，罗氏公司在InnoCentive的网站上举办了一次竞赛活动。两个月后，罗氏公司收到子来自世界各地问题解决者的113份提案。时任罗氏诊断事业部技术管理总监的托德·贝迪利翁，惊奇地从中发现了一个新颖的方案，这一方案是罗氏公司15年来一直没有想到的。
这个例子表明，超级专业化还有另外一大好处：速度。在罗氏公司的案例中，把问题单独拿出来，并围绕问题开展竞赛活动，这大大加快了发现解决方案的速度。一般说来，超级专业化能够节省时间，是因为你可以把相关任务委派给不同人员，由他们同时而非依次完成。个中的道理很简单，那就是人多办事快。例如，一家名叫CastingWords的公司将音频文件转化为文字的速度相当惊人，有时甚至比录音本身所花的时间还要短。这是如何做到的呢？其实，这并不复杂：CastingWords公司只不过将音频文件分割为很多小片段，然后通过亚马逊公司的土耳其机器人网站联系到能提供服务的远程工作者，把小片段交给他们同时转化为文字。公司建立了自动化流程，对各个片段中的重复内容进行核对，找出差错（比较不同人员对相同短语的处理），并将这些片段合并成一份完整的最终文件。公司通过检查质量，还可以发现哪些远程工作者值得信赖，未来可以续用。“在我看来，CastingWords就像变魔术。”一位名叫默林·曼的用户在公司网站上如此评论道，“我喋喋不休地说了一个小时，制作成MP3文件上传到网站，不知他们用什么方法竟然转成了一段段文字。差不多就用了一天时间。真是太疯狂了。就像把美女瞬间变没了那样神奇。”
像这样能够把用计算机完成的任务分发给许许多多的工作者，不仅可加快工作进度，还能完成许多时间紧迫的新型任务。搜救著名计算机科学家吉姆·格雷的行动就是一例。2007年，他驾驶着自己的小帆船在海上失踪。当消息传到他的同事们那里时，他们觉得格雷的帆船可能还漂浮在那片海域，而搜索这片面积达30,000平方英里的海域并非不可能完成的任务。随后几天，近乎实时的卫星影像资料通过土耳其机器人网站传送给成千上万的远程工作者和志愿者仔细辨识。如此大规模的行动在过去是无法想象的。同时，这也表明其他许多工作也可能通过这一方式完成：扫描一栋办公楼的一整夜录像去查找可疑活动，将总部的通信信息同时翻译成多种语言，迅速应对潜在客户对提案的繁琐要求，等等。
加快工作进度是超级专业化能够降低成本的原因之一。贝迪利翁在谈及自己在InnoCentive的体验时说道：“如果没有InnoCentive，要把10个人从各地召集到一个房间开头脑风暴会或者为期两天的研讨会，所有差旅费加在一起可不是个小数目。而且，我得到的将是几百张记事贴，而不是一本有113个详细提案的完整笔记本。”
对于大多数公司来说，超级专业化有助于更好地利用员工的时间，这可能是最大的成本节省。由于超级专业化使得知识工作者的部分工作可以交由远程专业人士更高效地完成，这些知识工作者马上就从繁忙中解放出来，把时间用于只有他们才能完成的价值更高的工作。例如，在任何B2B销售流程中，人们都必须收集潜在客户的准确联系信息。尽管这项工作非常重要，但一位高效的销售代表却不应该花时间做这件事。如果聘请微专业人员——如旧金山非营利组织Samasource公司招募的工作人员——来做，就要好得多。Samasource将这类数据输入工作提供给发展中国家的工作者，由他们通过网络搜索与直接打电话相结合的方式，核实商业网站地址、电话号码、电子邮件地址，以及邓白氏编码（DUNS）。
当公司能够求助于一位专家，而不必重走别人走过的路时，超级专业化会极大地降低成本。比如，在美国各地的律师事务所，初级法律顾问们要花费大量时间（成本高昂）反复研究同类案子的判例。相比之下，如果一家事务所能够利用一个专家网络——其中每位专家都精通法律的某个细微领域——那会多么富有价值。比方说，某家事务所可能突然需要了解有关美国反垄断案诉讼时效的详细规定和法律判例，或者德州谋杀案审理的举证规则。即使向这方面的一位法律专家支付初级法律顾问的五倍时薪，最终仍然能够节省大量成本。
在任何一家公司，超级专业化都可能在许多方面改变组织，包括从宏观层面到微观层面的任务分派。
超级专业化时代的管理
在任何一家公司，超级专业化都可能在许多方面改变组织，包括从宏观层面到微观层面的任务分派。某个岗位的部分工作可能会被分离出来，或许整个工作类别或流程都会被颠覆。管理人员可能会专注于附加值较低的工作，正如Samasource公司的客户所做的那样——它们将数据输入的工作外包出去。或者，他们也许会看到，利用世界一流专家完成高端任务具有更大的价值。例如，商务人才集团和YourEncore公司都拥有专家网络，这些专家都是自由职业者，他们为客户提供短期咨询，收取高昂的费用，但咨询服务的价值也更高。不管是哪个层次的工作，管理人员想要利用超级专业化，都需要新的技能和关注点。首先，管理人员需要学会如何以最好的方式将知识工作分解成独立的、便于分配的任务。其次，他们必须招募专业人员，并与他们确立工作条款。第三，他们必须确保工作质量。最后，他们还必须把已经完成的各项任务整合起来。
把工作进行细分要了解超级专业化何以能够改变一项知识型工作，我们不妨先对人们目前所做的工作绘制一幅工作图。从图中，我们可能马上就看出哪些任务或子任务如果交由专业人员完成，质量会更高，速度会更快，或者成本会更低。2008年，制药业巨头辉瑞公司推出了一项名为“prizerWorks”的计划，着手开展这方面的工作。他们的任务图显示，辉瑞公司大部分技能高超的知识工作者将20%至40%的时间花在数据输入、网络搜索、基本的电子数据表格分析以及幻灯片制作之类的事情上。为此，该公司建立了一项流程，将这些任务先外包给两家印度离岸公司，后来还外包给一家俄亥俄州的公司。
细分知识型工作的关键是，了解各项任务之间的依赖关系，确定如果将这些任务交由不同的人员完成，是否能够进行良好的管理。举个简单的例子。一家跨国公司最近重组了行政人员，考虑将安排高管出差的工作分派给一群挑选出来的行政助理。以后，这些行政助理将成为出差安排方面的专家。不过，在实施了这一举措后，高管们的出差行程安排与其他会议（以及他们的家庭生日聚会和周年纪念活动）的日程安排严重冲突。为了提高效率，该公司最终还是决定将这项工作交给高管人员的直属行政助理。
招募工人与分派任务要完成超级专业化的任务，公司既可以依靠内部员工，也可以与外部供应商建立专门的关系，还可以利用把客户与专业人员网络联系起来的中介公司。美国的一家大型科技公司，在尝试对内部软件开发流程采用超级专业化方式时，依靠的就是自己的员工。辉瑞公司的pfizerWorks计划依靠的是少数几家专业外包公司。T恤衫生产商无线公司则创建了自己的专业人员社区，负责设计和评判公司的产品。
对于大多数管理人员来说，要采用超级专业化方式，他们必须学会与各类专门的中介机构合作，以便获得大量的熟练劳动力。近年来，这类中介机构如雨后春笋般涌现。（参见副栏“新型的工作中介公司”）正如“云计算”服务使你能即时获得计算能力和存储空间一样，这些公司提供“群计算”服务——帮助你即时获得大量合适的专业化人员。
中介机构能够帮助客户完成大大小小的各种工作。在土耳其机器人和Samasource网站，工作者只需几秒钟或几分钟就可完成任务，报酬从几美分到几美元不等。Elance和oDesk之类的项目网站能够帮助客户完成许多领域的中型项目，包括网站开发、图形设计、撰稿和商业分析等，报酬从数百美元到数千美元不等。InnoCentive公司和TopCoder公司承担软件开发和科学发现等复杂工作，获得的报酬能够达到六位数，甚或七位数。
采用了超级专业化方式的公司，已经为自己的人才社区建立了各种创新型的激励机制。大多数公司支付报酬，但许多公司还依靠其他方式。例如，TopCoder公司会把详细的个人业绩统计数据张贴出来，让整个社区都看得见，因此社区成员常常竭尽全力，争取跻身杰出贡献者榜单。对于许多知识工人来说，另一项关键的激励因素是能够自由选择任务。TopCoder公司创始人杰克·休斯认为，这是自己公司的社区生产率很高的一个主要原因。
随着超级专业化的日益普及，吸引最杰出的人才为自己工作将成为许多公司获得成功的一个关键因素。而且，这将越来越类似于销售和营销组织现在吸引客户的方式：了解人们的需求，弄清如何满足他们的需求，以及学会如何让他们敬业。事实上，培育知识工人社区，有可能成为21世纪商业的关键原则之一。
质量控制 要确保超级专业化工作的质量，一种方法是进行资质核查，就像大多数公司在聘用员工之前所做的那样。有些项目型中介机构，包括oDesk和Guru.com，仍然依赖这种方法。但是，在最近十年里出现了好几种新方法。
根据结果付酬就是其中的一种方法。比如，在InnoCentive网站上举办一次竞赛活动，客户要等到问题有了解决方案才会支付报酬。同样，如果工作质量达不到可接受的水平，土耳其机器人网站的用户也不会支付报酬。另一种方法是，让多人完成同一任务，最后只采用完全相同的结果。与此相关的一种方法是，把真正的任务与已知正确答案的测试任务混在一起发出去。中介机构CrowdFlower公司就采取了这一做法，测试任务做错的人，其完成的任务不予考虑。另外还有一种方法，那就是让一群人完成任务，让另一组人负责评估其结果。
整合 超级专业化带来的最后一项管理挑战是，需要把分别完成的各项子任务整合为前后一致的解决方案。这意味着需要管理好三种依赖关系，即马隆等人在《管理科学》杂志1999年3月号上，所描述的“流程依赖”、“共享依赖”和“适应依赖”。要做到这一点，一个显而易见的方法是指派一位权威人士指挥整个过程。在TopCoder社区，一些经验丰富的成员成为“副驾驶”，帮助客户确定竞赛活动，并帮助开发人员获得有效参与竞赛所需的信息。从根本上来说，副驾驶们非常善于协调其他专业人员的工作。当然，其他整合方法往往也同样奏效。
以流程依赖为例。各项任务需依次完成，后面的任务依赖于前面任务的完成结果。一些软件工具常常能够管理好流程依赖，因为它们可以帮助公司跟踪任务进度，自动把工作从一个阶段推进到下一个阶段。CastingWords公司就使用了专门的软件工具，首先将分割好的音频片段分发给不同的人去转化为文字，然后检查并修改不一致的地方，最后将全部转化好的文字片段合并为一份完整的文件。
◎新型的工作中介公司
随着工作的不断变化，我们看到新型的中介机构正在大量涌现。它们把需要完成任务的公司与超级专业化知识工人的社区连接起来。
这类公司几乎都依靠一种成本加成的简单商业模式，即在付给知识工作者的报酬之上再向客户收取一笔额外费用。它们之间的区别在于承接的任务范围不同：亚马逊土耳其机器人网站承接的是一些细小的工作，报酬可能只有几美分，而TopCoder公司能够承揽大型信息技术项目及相关服务，如知识产权的转让。
如果这些缝隙市场上的新创公司能够扩大规模，成为更受人信赖的工作提供者，超级专业化将会成为主流。通过不断地把工作者与客户连接起来，确保工作者有充足的项目可以选择，而客户有足够的人才可以使用，这些中介组织将发展壮大。其中的领先者将是这样的公司：它们将在安全性、项目管理和质量控制方面提供最大的保证。
Guru.com，成立于1997年，注册会员据称超过100万，能够针对220种技能服务类别进行人才搜索。
LiveOps，成立于2000年，雇用了20,000多名在家工作的坐席人员，提供按分钟计费的即时呼叫中心服务。
Elance，成立于1998年，为小型企业提供图形设计，计算机编程、网站开发，以及写作帮助等服务。到2000年9月，它从行业顶级投资者那里获得了5,000多万美元的资金。
共享依赖是指多人使用同一资源。要管理这种依赖关系，一种常见的方法是建立各种形式的市场，并开展各类竞标活动。例如，TopCoder建立了一个软件组件库，公司的编程员常常为这个库贡献软件模块，并且也会反复使用库中的软件模块。当其他人使用了库中的组件时，其编写者将获得使用费。潜在工作者的时间是另一项重要的共享资源。上文列举的所有中介机构也都通过固定价格或竞标市场去管理这种依赖关系。
当分别完成的工作结果必须整合为一个整体时，就会产生适应依赖关系。在管理这种关系时，采用模块化结构和标准会非常有效。TopCoder公司在项目初期阶段会设计总体结构，明确界定各软件模块之间的接口。一旦总体结构设计完毕，各个模块就能同时开发，加快了整个项目进程。
在管理适应依赖关系方面，一个令人意想不到的例子来自一个名叫CrowdForge的原型系统，这个由卡内基梅隆大学研究人员开发的系统，解决了某些人认为难以置信的一个问题：一篇高质量的文章能够由多人独立撰写部分内容，最后再组合起来吗？CrowdForge系统通过利用土耳其机器人网站上的工作者撰写百科全书中的文章，给出了答案。首先，它请一些人撰写文章提纲。然后，它让其他人为提纲的不同部分收集事实。另外一些人则根据这些事实撰写每一部分中的段落。最后，该系统根据最初的提纲，自动将各个段落连接起来。独立评审人发现，在花费相同的情况下，与一个人撰写的文章相比，这样写出来的文章质量更高。
当然，就撰稿而言，我们不知道超级专业化能走多远。但是，在未来的某一天，商业报告、提案和其他文件的撰写工作将很少由一人完成，这就像现在的手工制衣和手工制作家具极为罕见一样。
好消息，坏消息
无论对于公司、个人还是整个社会，超级专业化都会带来显著的优势。但是，它也有潜在的阴暗面，必须加以克服。尽管其中的许多利弊也是外包和劳动分工所共有的，但是它们产生的方式具有特殊性。
希望 与传统的雇佣方式相比，超级专业化为知识工人和公司双方带来了更大的灵活性。个人常常能够选择工作时间和地点。以提供呼叫中心外包服务的LiveOps公司为例，其坐席人员就觉得这种灵活性非常有吸引力，因为他们可以在家办公，更容易平衡工作与个人生活。而且，当人们能够自己选择任务时便获得了自主感，这种自主感也有很强的吸引力。对公司来说，超级专业化使得它们能够非常迅速地扩大产能和缩小产能。在卡特里娜飓风爆发后，有许多人拨打红十字会的热线电话，表示希望捐款捐物或担当志愿者。由于来电太多，应接不暇，红十字会迅速聘请了300名LiveOps公司的坐席人员，他们在随后的几天共接听了17,000多个电话。
InnoCentive，成立于2001年，是第一个致力于开放式创新的全球网络社区。它举办竞赛活动，由“问题解决者”帮助“方案寻求者”解决科技难题。
oDesk，成立于2003年。据报道，2009年其网站服务收入超过1亿美元。它主要从美国境外聘用工作者。
CastingWords，成立于2005年，将音频文件分割为片段交给网上录入员，从而为客户公司提供音频转文字服务。
Samasource，成立于2008年，向世界各地贫困人群提供用电脑完成的工作。
TopCoder，于2001年开始主办编程竞赛，让编码员展示自己的才华。随着时间推移，它开始应客户公司委托，更多地举办设计与开发竞赛。
土耳其机器人网站，于2005年开通，最初用来为亚马逊公司分派自己的任务，现在也为需要靠人力完成细小工作的客户提供服务。
CrowdFlower，自2007年开始根据客户要求提供信息核实和影像分类服务。
超级专业化带来的益处
知识工作者可以自己选择工作时间和内容。
公司可以快速扩大和减小产能。
公司可以把技能要求较低的工作外包出去。
求职者可以跨越传统的职业市场壁垒。
发展中国家的工作者可以借助网络为发达国家的公司工作。
许多国家的劳动力市场都受到技能失配问题的困扰，超级专业化也能改善这一现象。即使在失业率高企的今天，世界各地的公司仍然发现越来越难招募到某些关键的员工，如销售代表、工程师和会计师等。重新界定工作，有可能缓解这种短缺现象。比如，让技能娴熟的会计师去协调超级专业化人员的工作，后者从事的是技能要求较低的任务。
在传统就业市场面临障碍的人也可能从超级专业化中受益。在基于网络的中介机构，判断知识工人的标准往往是他们的工作成效，而不是简历、过去的经验或推荐信。无论是渴望找到第一份工作的年轻人，还是希望与职场保持联系的资深人士，抑或是在面对面的工作场所中有可能受到歧视的人士，这可能都是一个福音。位于俄亥俄州的珀尔互动网络公司承接了辉瑞公司pfizerWorks计划的外包工作，主要招募的就是残疾人。
超级专业化还为生活在发展中国家的人们提供了虚拟劳动力移动性。发达国家的工资水平可能是某些新兴国家的八倍。如果非洲和南亚一些国家的工作者有能力完成Samasource和txteagle等网站提供的一些小型任务，可大大改善自身的经济状况。
危险超级专业化的未来前景笼罩着一层乌云：它有可能促成哈佛法学院法学教授乔纳森·齐特雷恩所说的“数字血汗工厂”，使知识工作者受到剥削，拿着微薄的工资。导致这种低工资的部分原因是劳动力市场的套利。在发达国家被视为血汗工厂工资的薪资水平，可能对发展中国家的工人很有吸引力。但是，随着未来几十年全球经济不断发展，劳动力市场套利的机会将会减少，至少某些工资差距可能会缩小。当然，剥削工作者的行为并不局限于网络。哈佛大学伯克曼互联网与社会研究中心一位研究员最近开展的一项调查表明，许多工作者认为，与一般的线下雇主相比，土耳其机器人网站上的雇主更加公道。
另一种担忧是，工作过度细化使不道德者得以掩盖工作的真实目的。这样，工作者可能不知不觉地从事了违背个人信念的工作。最近针对土耳其机器人网站的一项研究表明，该网站上超过40%的任务可能与创建垃圾信息或“草根营销”（在“草根运动”的幌子下设计政治主张或公司主张）有关。这凸显了一个相关问题：土耳其机器人网站等小型任务中介机构的出现，使利用互联网变得更加容易。
当工作被细分为一项项小任务之后，可能会变得枯燥乏味和毫无意义，甚至可能对从事这项工作的人员产生负面的心理影响。亚当·斯密本人就曾告诫说劳动分工不可过细，因为他注意到，当一个人的工作被缩减为“几项很简单的操作”，将会产生有害的结果。
另外两个潜在的问题是：越来越多的工作要靠运气才能拿到报酬（也就是说，工作报酬没有保障）；网络上的工作者受到更多的监视。这两个问题都不是超级专业化所独有的，比如在图形设计和撰稿等领域，前一个问题早已司空见惯，而工厂对工人进行严密监视仍然是很普遍的做法。不过，与一般自由职业者签订工作协议相比，由于某些中介组织采取基于竞赛的商业模式，参赛者要获得回报更要凭借运气。而且，其他一些中介组织大肆推行电子监视，这在许多人看来已经到了难以忍受的程度。
最后，从长期的角度看，超级专业化可能导致某些类别的工作遭到淘汰，就像工业革命淘汰了某些传统手艺一样。在工业时代，管理就业的社会机制最终形成，但整个转变过程很痛苦。要进入超级专业化时代，可能会同样痛苦。
未来之路 我们该如何解决超级专业化的某些不利问题呢？目前，形形色色的工作规章制度——超级细分的工作也涵盖在内——主要是为工业时代而设计的。各个国家或地区都有自己的规章制度。如果各国通过颁布达成一致的公司准则或者实施政府新规，采用大致相同的规章制度，就能减少过度剥削或欺骗行为，同时减少公司和工作者个人面临的不确定性。最终目的是创建一个相当于“自由贸易区”的东西，使工作者的利益得到保障，公司的工作得以完成，政府征收到合理的税。
创建管理超级专业化的全球规则和实践，可能是一个巨大的挑战。一方面，超级专业化的理念与许多国家的劳动规章制度格格不入，这一点在欧盟尤为突出。另一方面，某些发展中国家很可能抵制任何规则或准则，担心这将抑制其增长。我们或许可以将通过网络完成的知识工作视为一种国际贸易活动。这样，在全球范围内制定的知识工作交换规则，也许会创造一个共赢的局面——就像二战后，贸易限制的放松（首先是在关贸总协定下，然后是在世界贸易组织的框架内）极大地推动了商品贸易的极大增长。
超级专业化带来的危险
“数字血汗工厂”可能会出现。
任务的目的可能是为了创建垃圾信息或进行草根营销。
工作可能变得沉闷乏味和毫无意义。
更多的工作可能难以保证获得报酬。
知识工作者可能受到更多电子监视。
我们需要建立各种机制，让超级专业化工作者能够长期发展技能，并且能够把自己的工作档案从一个中介机构转给另一个机构。那些通过网络在家办公的人士可能还希望与同行建立联系，分享一些战争故事，或仅仅宣泄一下情绪。鉴于21世纪数字化时代的工作者具有办公分散的特点，我们曾撰文呼吁建立一种新型的行业协会，为他们提供职业发展和一种社区感。位于纽约的自由职业者联盟以及其他独立的工作者组织已应运而生，帮助填补了这一空白。超级专业化中介机构也可以采取同样的做法。
工作的高度细分并不一定导致工作失去意义。例如，专业医师往往专注于医疗保健领域里非常狭窄的方面，但总是感到自己的工作是非常值得的。与工厂中整日做着相同工作的专业化工人不同，数字时代的超级专业化人员能够轻松构建个人的任务组合。例如，一名工程师也许将一天的部分时间用于为InnoCentive解决一个疑难问题，然后在土耳其机器人网站上做一些较为轻松的工作。
不断推进的新疆域
在讨论知识工作的未来发展时，我们不应该忽视人工智能；借助于人工智能，计算机可以完成过去由人完成的工作。最近的一个例子是，人们开发出新一代软件工具，用于分析海量文本信息。在诉讼调查阶段，有了这款软件，律师事务所的初级法律顾问就无须再像过去那样费力地翻阅一箱又一箱的文件。未来，人们最初推出的某些超级专业化举措将有望实现完全自动化。在其他许多领域，人工智能通过实现某些任务的自动化或管理部分流程，将推动或强化超级专业化。鉴于技术的不断进步，希望借助超级专业化谋求发展的公司，应该时刻关注使某些知识工作完全自动化的潜在机会。
随着过去数十年来企业可使用各种信息技术工具，超级专业化便应运而生。以计算机技术为例，仅仅购买和部署计算机技术是不够的，因为只有根据组织创新和员工管理实践巧妙运用这些新工具的公司，才赢得了优势。超级专业化也提供了同样的机会。公司如何利用超级专业化，将决定它们能否取得竞争优势。
人们在超级专业化方面最初的许多尝试都依赖于中介机构，如土耳其机器人网站和TopCoder公司等。但是，随着超级专业化渐趋盛行，许多公司很可能也将尝试借助于超级专业化方式组织自己的内部活动。而且，可能会有新型的中介机构参与进来——例如，希望为民众创造就业机会的政府机构，或代表工作者利益的组织机构。
我们可以预见，将会出现一个丰富的生态系统——营利性企业、来自许多国家的政府机构，以及非营利性组织，它们都将遵循全球性的规则和标准——为超级专业化提供支持。这种生态系统会很像今天的网络，只不过它不是促进信息和商品的交换，而是在全球范围内推动知识工作的流动。
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