工作的未来:AI和人类能否在劳动力中共存?

时间:2019-03-14 21:44:27 阅读:42次

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  关键点1:人工智能正在迅速成为重复,程序,数据驱动和大规模任务的标准做法。

   “到2022年,根据本报告调查公司的投资意向,85%的受访者可能或很可能已经扩大了对用户和实体大数据分析的采用。”

  自第一份报告于2016年1月发布以来,工作场所的转型一直在加速,并将在未来四年内进一步加速。企业正在利用新兴技术,包括机器学习和人工智能,以提高效率,拓展新市场,并争夺由数字原生代组成的全球消费者群体。到2022年,73%的公司将利用机器学习。该报告列出了许多将在未来几年内下降的工作,包括数据录入员,商业服务和行政经理,会计师和审计员,电话推销员,收银员,簿记和工资单职员,运营经理和邮政服务员。所有这些角色的共同特征是他们的任务是重复的,程序性的,数据驱动的和大规模的。该报告描述了使用技术增加人员的必要性,以便“他们不再需要执行常规,重复的任务,并且能够更好地利用他们独特的人才。”

  

要点2:人类角色将变得更加专注于人类的沟通,同理心,常识和创造力。

   “本报告的结果表明需要全面的“增强战略”,一种企业希望利用某些工作任务的自动化来补充和增强其人力劳动力的比较优势,最终使员工能够充分发挥其潜力的方法。

  正如人们所期望的那样,在技术变革期间,熟练掌握新技术的员工需求很高,包括分析思维,技术设计,编程,推理,问题解决和系统分析等技术技能。关键技术角色包括数据分析师,数据科学家,软件和应用程序开发人员以及电子商务和社交媒体专家。但技术角色只是需求增长的一部分,因为人类的技能,如创造力,原创性和主动性,批判性思维,说服力和谈判将增加其价值。情绪智力,领导力和社会影响力以及服务导向都会看到需求的增加。

  报告的调查结果表明需要一个全面的“增强战略”,在这个战略中,企业希望通过技术来提高员工的人力资源,使员工能够充分发挥其潜力。受调查的雇主对报告的回应提供了支持这种增强战略有效性的证据。

  这些报告的结果对DataRobot来说并不奇怪,因为我们一直认为AI会增强我们,而不是取代我们。

  

要点3:企业需要投资结构变革以保持竞争力,包括采用人工智能和重组人类角色以利用人的优势。

   “本报告认为劳动力转型加速,积极管理这一变革的机会之窗正在快速关闭,企业,政府和工人必须主动规划和实施新愿景。“

  为了防止出现不良的双输局面 - 伴随人才短缺,大规模失业和经济停滞的技术变革 - 企业在结构变革方面发挥积极作用至关重要。到2022年,59%接受调查的雇主希望通过改变其价值链的构成,对他们的生产和分销方式进行重大修改。我们在关键点1中看到,企业需要采用机器学习和人工智能才能保持竞争力。但是,所需的战略包括通过重新训练和提高技能来支持他们现有的劳动力。战略应该考虑到人类工作者可以实现的更广泛的价值创造活动,而不是狭隘地关注基于自动化的劳动力成本节约,而这通常是对技术的补充。

  到2022年,38%的受访企业希望将员工队伍扩展到新的提高生产力的角色,超过四分之一的企业希望自动化能够在他们的企业中创建新的角色。该报告预计将创造1.33亿个新的就业岗位,从而导致就业人数净增长。

  

要点4:为了提高工作安全性,员工应培养他们的人际交往能力:沟通,同理心,销售,解决问题,常识等,因为这些需求和重要性会增加,尤其是面向客户的角色。

   “对于工人来说,毫无疑问需要为自己的终身学习和职业发展承担个人责任。”

  新兴角色的技能要求经常与下降角色的技能要求大不相同。寻求在新经济中茁壮成长的员工需要采取行动进行重新培训,并培养他们的个人能力,以瞄准1.33亿新工作所需的技能。到2022年,不少于54%的员工需要大量的重新培训和提高技能,他们并不总是能够依靠政府和雇主来帮助他们完成这一过渡。

  研究表明,客户希望与人员打交道。当银行将客户从使用银行分行的柜员转移到使用ATM和网上银行时,客户满意度降低了。该报告预计,角色的增长会利用独特的“人”技能,例如客户服务人员,销售和营销专业人员,培训和发展,人员和文化,组织发展专家以及创新经理。

   “人类的技能,如创造力,原创性和主动性,批判性思维,说服力和谈判,同样会保留或增加其价值,同时注重细节,适应力,灵活性和复杂的问题解决。情绪智力,领导能力和社会影响力以及服务导向,相对于他们目前的突出地位,需求也会大幅增加。“

  该报告列出了主动学习,创造力,原创性和主动性,批判性思维,领导力和社会影响力以及情商的趋势技巧。通过加强这些固有的人力技能,员工将更好地适应就业机会的增长。

  

结论

  尽管媒体上有一些引人注目的头条新闻,但该报告对人类可能产生的结果有了积极的看法。企业需要进行重组以保持竞争力,但要真正具有竞争力,他们将使用人工智能和机器学习来增加人员,而不是替换它们。

  您可以在此下载该报告的副本。

  

  

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