我們處在的時代中一再被告知人工智能和自動化將會破壞人類的工作。與此同時，大部分西方世界卻面對極低的生產(chǎn)力水平而努力掙扎。

斯坦福大學(xué)最近的一項(xiàng)研究表明，人工智能投資難以實(shí)現(xiàn)更高的生產(chǎn)力，可能要?dú)w結(jié)為公司獲取數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)模型。這表明，我們免費(fèi)輸送給Google、Facebook數(shù)據(jù)但是卻沒有得到回報，這往往會導(dǎo)致質(zhì)量較差的數(shù)據(jù)，因此難以從中獲得有用的價值。我們都希望實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)變現(xiàn)的愿望，但目前來說，很難看到有哪些因素可以鼓勵我們在Facebook上分享更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。

埃森哲最近的一篇文章提供了另一種說法。文章稱，越來越多的角色將需要我們與人工智能有效地展開合作，而不是被人工智能取代。

與以前的工作一樣，報告預(yù)測將出現(xiàn)一系列新的工作，包括與基于人工智能的工具密切合作。他們將這些角色分為三種主要類型：

培訓(xùn)師 - 幫助電腦學(xué)習(xí)，變得更聰明。

解釋者 - 解釋計算機(jī)產(chǎn)生的結(jié)果，以提高決策的透明度和問責(zé)性。

維持者 - 確保人工智能系統(tǒng)保持原來的目的，不會陷入不道德的境地。

采取系統(tǒng)化的方法

該報告還稱，企業(yè)組織需要采取系統(tǒng)性的方法來確保人與機(jī)器之間的交互是順利的。"原則是，在讓員工準(zhǔn)備必要的技能之前，把焦點(diǎn)從工作崗位轉(zhuǎn)移到工作本質(zhì)上。"

他們主張通過三個主要步驟來做到這一點(diǎn)：

1、評估任務(wù)和技能：企業(yè)組織通常可以很好地理解內(nèi)部的工作角色，但是他們很少理解這些工作中的各項(xiàng)任務(wù)和所需技能。這是至關(guān)重要的，因?yàn)槲磥硇枰獔?zhí)行新的任務(wù)來充分發(fā)揮人工智能的作用。

2、創(chuàng)建新的角色：隨著人工智能的發(fā)展，它將讓員工去承擔(dān)更高價值的工作。這將需要新的角色，更多的是洞察力和策略，而不是單一的技能、重復(fù)性的工作。工作也有可能會變得更加專業(yè)化，因?yàn)槲覀兿胍瓶卮髷?shù)據(jù)，這項(xiàng)能力讓我們坑購為客戶提供個性化的服務(wù)。

3、將技能映射到新角色：最后一步是將企業(yè)組織所需的新技能，與上一步中創(chuàng)建的新定義角色映射到組織擁有的技能。有時這個技能差距可以通過短期承包商來解決，有時則需要向員工提供培訓(xùn)計劃。

"然而，越來越清楚的是，隨著人們和智能機(jī)器以全新的方式展開合作，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者將不得不一次又一次的重新調(diào)整自己的員工隊(duì)伍。第二次、同時也是真正變革性的轉(zhuǎn)變可能不到十年時間就會發(fā)生。同時，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者必須更加直接地發(fā)揮重要作用，充分利用人機(jī)協(xié)作帶來的機(jī)遇，為未來全新的發(fā)展機(jī)遇和市場動蕩創(chuàng)造跳板。"該報告總結(jié)說。

新的技能

記者之前寫過關(guān)于幫助人們發(fā)展與自主工具共同進(jìn)步所需的技能時存在的固有挑戰(zhàn)，在新平臺試圖接近那些最受益的群體時，雇主也在減少培訓(xùn)支出。

埃森哲呼吁各企業(yè)組織重新強(qiáng)調(diào)培訓(xùn)的重要性，以彌補(bǔ)差距，只有3％的公司管理人員計劃增加培訓(xùn)支出，盡管其中大約一半的受訪者面臨技能短缺的問題。

他們主張?jiān)谙惹斑M(jìn)行的"技能審計"基礎(chǔ)上確定特定技能的優(yōu)先級，然后針對不同的技能水平和不同層次的人員進(jìn)行有針對性的培訓(xùn)。

公司對工作的未來以及人工智能對人類工作的影響大體上持樂觀態(tài)度。雖然這項(xiàng)技術(shù)將從根本上改變價值創(chuàng)造的本質(zhì)，但是當(dāng)人們接受培訓(xùn)，與機(jī)器配合高效工作的時候，它將會發(fā)揮最大作用。事實(shí)上，這篇論文稱，在交談中大多數(shù)員工都非常期待有新的人工智能驅(qū)動工具來幫助他們更有效地完成工作。