隨著人工智能和機器人技術(shù)的進步，許多人擔(dān)心人類的工作機會將被機器人搶走。從歷史上看，自動化和技術(shù)進步已經(jīng)導(dǎo)致很多舊行業(yè)被新行業(yè)所取代，不過從就業(yè)的角度來看，以往主要是許多原來從事農(nóng)業(yè)和制造業(yè)的就業(yè)機會被轉(zhuǎn)移到了服務(wù)業(yè)。但專家們認為這一次的改變將與以往不同，因為即使像司機之類的服務(wù)崗位也有可能會被機器人取代，更有甚者，哪怕是律師、醫(yī)生之類的專業(yè)工作也會受到前所未有的沖擊。

由于高度自動化而引起的失業(yè)，其實并不是一個經(jīng)濟問題。這可以被視為一件好事，因為只需要少量高技能創(chuàng)新工作者每周上班3天，就可以確保在其余人口不工作的情況下，依然維持原先社會在商品和服務(wù)方面的供給水平。這種失業(yè)更大程度上還是社會問題，因為大多數(shù)人會感到自己似乎是多余的；同時也是一個政治問題，因為大多數(shù)選民將不再是納稅人。我們應(yīng)該把這種問題稱為“休閑過剩”而不是失業(yè)。但即使這種情況出現(xiàn)的可能性也不大，因為在短期內(nèi)，服務(wù)行業(yè)將會產(chǎn)生很多工作機會；從長遠來看，即使大部分的日常工作可以被人工智能取代，未來仍會有許多與創(chuàng)新有關(guān)的工作機會屬于人類。

首先，當前機器人技術(shù)水平還遠遠達不到完全代替人類從事服務(wù)行業(yè)的程度。電腦可以在棋類項目擊敗人類，但機械手仍遠遠不及人類的雙手靈巧。我估計，機器人要勝任簡單的房屋清潔工作或航空乘務(wù)員的工作，至少需要30年的時間；甚至因為涉及到法律問題的緣故，無人駕駛汽車的普及也將至少需要10年時間。所以在不遠的將來，服務(wù)業(yè)的工作機會將繼續(xù)快速增長，足以抵消制造業(yè)就業(yè)機會的減少。

其次，即使電腦能夠幫助專業(yè)人員（例如記者、股票分析師，甚至律師和醫(yī)生）做一些分析工作，但電腦主要還是讓專業(yè)人員變得更有效率，而不是直接取代專業(yè)人員。很難想象，一個機器人律師能夠出庭為被告進行慷慨激昂的辯護，因為仍然需要一位有血有肉的律師，在法庭上針對人類組成的陪審團進行道德和價值觀上的說服。在此過程中，人工智能所能做的只是幫助完成案例分析。

在數(shù)字化浪潮下，人工智能成為企業(yè)實現(xiàn)降本增效的有效途徑。

例如，工業(yè)生產(chǎn)制造企業(yè)中產(chǎn)品的質(zhì)檢工作通常依賴人力完成，作為商品出廠前的最后一道工序，要求質(zhì)檢人員具備高度的專業(yè)性與專注度。借助人工智能的力量，將計算機視覺與機械臂相結(jié)合，打造瑕疵智能識別+殘品自動分揀的解決方案，有效減輕了一線質(zhì)檢人員的壓力。然而，傳統(tǒng)意義上的人工智能轉(zhuǎn)型，不僅需要海量數(shù)據(jù)的積累，對企業(yè)算法人員的技術(shù)水平、業(yè)務(wù)理解能力等多個方面也往往有較高的要求。因此，AI應(yīng)用的高門檻與高成本，讓大批中小型企業(yè)與初創(chuàng)企業(yè)的AI轉(zhuǎn)型之路難上加難。

人工智能時代已經(jīng)來臨，對各個領(lǐng)域的企業(yè)都將產(chǎn)生深遠的影響。

人工智能（AI）正在成為跨行業(yè)的游戲規(guī)則改變者。的確，對于C級高管來說，問題不再是AI是否適合其業(yè)務(wù)，而是他們?nèi)绾尾拍苤匦露ㄎ黄浣M織，使其成為以人工智能為中心的組織，并充分利用人工智能的轉(zhuǎn)型價值。

對于許多組織而言，充分利用AI的潛力通常始于對一些用例的探索，這些用例可以提供快速但有價值的見解，從而為邁向以AI為中心的組織邁進。這些組織正在構(gòu)建嵌入有AI功能的解決方案，這些解決方案是實現(xiàn)業(yè)務(wù)流程自動化和增強客戶體驗的關(guān)鍵。未在業(yè)務(wù)和客戶交互流程中加入AI的組織可能難以滲透新市場并吸引新客戶。此外，這些組織可能無法快速創(chuàng)新并無法有效地管理成本。

為了從AI中獲得價值，業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)部署AI解決方案以實現(xiàn)戰(zhàn)略目標，而不是使用AI來解決日常業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)。重要的是要了解如何利用AI來驅(qū)動戰(zhàn)略目標和加速已知機會。

人工智能機器人改變了我們思考和互動的方式。它之所以能夠做到這一點，是因為它具有某些功能，使其能夠在數(shù)字工作空間中得到利用，為企業(yè)提供更多價值。自從云和移動技術(shù)被引入以來，人工智能被視為下一個復(fù)雜的技術(shù)工具。它允許機器像人類一樣思考和學(xué)習(xí)。我們生活在“大數(shù)據(jù)”時代--一個有潛力收集個人難以處理的海量信息的時代。

綜上所述，人工智能機器人的使用在幾個行業(yè)使用算法取得了相當豐碩的成果。我們可以將人工智能分為兩個關(guān)鍵類別，即應(yīng)用型和通用型。應(yīng)用人工智能更具體、更常見--股票和股票交易工具等專門的流程就屬于這一類。廣義人工智能不那么具體，因為它們可以處理任何任務(wù)。隨著組織不斷積累海量數(shù)據(jù)，越來越多的數(shù)據(jù)沒有得到處理。手動處理數(shù)據(jù)可能既費力又耗時；因此，許多組織最終只處理了他們的一小部分數(shù)據(jù)，從而在大量“未處理的數(shù)據(jù)”中留下了寶貴的見解可供浪費。這就是ML發(fā)揮作用的地方，因為它為組織提供了從大量數(shù)據(jù)中收集有價值的見解的機會，否則這些數(shù)據(jù)將一直處于未處理和被忽略的狀態(tài)。

審核編輯 黃昊宇