By Tracy Wang 埃森哲諮詢大中華區管理諮詢總監
在4月20日的中國人力資源科技峰會年度峰會上，Tracy Wang女士發表了題為“人工智能重塑未來勞動力”的主題演講，分享了埃森哲公司的最新報告，向大家展現了人工智能將如何改變未來勞動力。
以下是Tracy Wang女士在本次峰會的發言內容：
大家好，我是Tracy，非常高興今天有這個機會站在這裡。我主要想和大家分享一下埃森哲公司發佈的最新調查報告，報告的名字叫做“人工智能重塑未來勞動力”。這份報告包含了今年一月份埃森哲公司在瑞士的達沃斯世界論壇上發佈的最新調查研究，其中應用了一些經濟學的模型，預測了未來AI為企業帶來的一些經濟效益，並且強調了AI是如何重塑未來勞動力的。
說到這兒，其實有一個小插曲，因為我們的研究是全球性的，所以調查報告本來只有英文版。但在座的大家都是中國人，我過來分享肯定得用中文版的材料。市場部的同事和我說，自己翻譯太浪費時間了，如果交給我們的翻譯人員翻譯成中文，大概一週的時間就可以好。我想一週的時間肯定是來不及了，我還是自己翻吧。於是我就打開了谷歌翻譯，花了一兩個小時就翻好了，結果我發現谷歌翻譯的精準度基本達到了90%以上，剩下的一些語法錯誤，只需要我再稍微做一些語言潤色。這個事情說明什麼，在翻譯這個領域，AI已經顛覆了很多從業人員的職業生涯，很多人已經面臨失業或者說轉型的風險。
迴歸到今天的主題，當人工智能重塑未來勞動力的時候，你準備好應對競爭了嗎？這個問題留給大家在今天的演講過程中思考。AI現在這麼火，大多數的企業在人工智能大致處於什麼樣的階段呢？其實一般來說，企業在採用新技術的時候，大致分為三個階段：第一個就是教育和學習階段；第二個階段就是建模和實驗階段；第三個階段才是大規模應用的階段。
埃森哲的觀點是，現在大多數企業實際上還是處於第二個階段，就是建模階段和實驗階段。他們在業務的某些領域，可以說已經成功實施了AI技術或者說人工智能技術，並且把它們用於提高生產效能，但是當他們需要更高的增長率的時候，他們必須以更加創新的方式應用人工智能。人機協作在這個時候就扮演著非常重要的角色，人機協作就是人和智能機器以不同的方式協同工作，發揮各自的優勢。很多情況下，AI可以代替人力，從事過去人們需要做的一些煩瑣工作，節省大家的時間，讓人們可以在更高價值的工作上花更多的時間。以客戶服務為例，AI的價值在於能夠理解並且迅速響應大量的客戶請求。AI可以自動處理一些低級別的事件，把高級別的事件交給人類處理，人類就可以花多一點的時間在高優先級的事情上面，更好的改善客戶關係。
還有另外一個模式，人和人工智能可以在某些生產流程中進行無縫銜接，比如說寶馬工廠首創的協同機器人模式，把人和人工智能在工業生產過程當中，一步一步交織在一起，第一步是機器人完成，第二步第三步交給人類來完成，這個過程當中實現了生產效率的提升。另外一個例子就是設計領域。現在出現了很多新的設計軟件，可以通過機器學習的方式可以自動生成設計理念，設計專業人員通過調整或者不斷地設置設計參數來優化算法，從而完成一些更加優美的設計，更加符合人類的審美觀。
我們為什麼覺得人機協作可以產生更大的效果或者說價值？以AI醫療為例，經過我們的研究發現：在哈佛的病理學家，他們利用AI的技術能夠更精準預測乳腺癌的細胞。不能說預測，是識別，基於圖象識別的原理。他們發現AI識別的精準率達到了92%，但是人類病理學家的精準率超過了機器，達到了96%的精準率。但令人驚喜的是，如果把人類病理學家和機器AI結合在一起工作，最後得出來的精準率達到了99.5%，可見人機協作的結果超過了單獨任何一方的結果。
總體來說，如果大多數企業在AI方面的投入，或者說人機協作方面的投入，能夠達到世界領先水平的話，將會在未來五年增加38%的收入，而且就業率會提高大約10%。現在越來越多的企業認識到AI的價值，並且投資AI領域。
世界經濟論壇和埃森哲的另一份獨立研究報告指出，實際上過去的一年裡，也就是2017年，企業在AI領域的投資增長了59.1%，這個數字是比較驚人的。根據我們的這份研究，有69%的企業領導人相信他們的行業將會被AI所顛覆，72%的企業領導人認為是否採用AI在競爭中能否能夠脫穎而出至關重要。74%的高管認為，他們的公司將會在未來三年內，很大程度上實現任務和流程的自動化，97%的人認為他們會用AI來提升工作人員的工作效率。現在大多數企業還是利用AI實現自動化，來提升企業效率，但是我們發現我們的觀點就是說人機協作是帶來更高增長的一個關鍵因素。報告指出，54%的領導人認為，人機協作對於實現其戰略重點至關重要。61%的企業領導人預計在未來三年需要和AI合作的崗位比例將有所增加。
埃森哲的經濟模型相當於是預測了AI對於企業帶來的一些經濟效益，跨行業來講，剛才說到的這個數據，因為AI的投入會增加大約38%的收入，增加10%的就業率。從行業的角度講，對於零售行業、銷售品行業衝擊是最大的。應用了AI技術後，這兩個行業的收入增長到了51%，其次就是醫療和電信行業，分別是49%、46%。這是這些行業的就業率數據，紅色的這些數據，大家可以看到，AI不但沒有降低就業率，相反在各個行業都有所提升，這其實就是因為很多工作將會面臨轉型，而且一些新的工作需求，或者說對個人技能需求的提升。
報告指出，46%的高管說，隨著機器承擔例行任務，傳統的工作會過時，人們會轉向基於項目制的工作。所有的領導人幾乎都表示說他們已經在一定程度上重新設置了公司的工作。29%的人表示，他們已經對公司的工作做出了大量的改變，工作的重新設計和改變也是驚人的。AI最大的任務就是重新設計工作，原來一些操作性的崗位會被AI替代，人類會集中在洞察性的崗位。而傳統的技術型的崗位，也會被創新型的崗位所替代。
這就是一些簡單的例子，經過我們的調查研究，採訪了很多AI技術相關行業的從業者，他們向我們講述了一些故事，他們的工作是怎樣被AI所影響的，比如說鑽井技術員，以前他們需要鑽多個測試口，知道石油在哪，然後手動去準備鑽頭，輸入正確的壓力和鑽頭的速度。現在AI可以直接告訴人員石油的沉積，並且可以自動計算速度壓力和深度。藥劑學科學家也是這樣的。
以前他們要梳理大量文件，以評估與藥物有關的安全問題。現在AI可以自動評估風險係數，這樣的話藥劑學科學家可以花很多的時間在高風險的病例工作。軟件開發者，每週花費時間來識別新的垃圾郵件標誌，並且編寫垃圾郵件檢測規則。現在AI可以自動識別垃圾郵件的檢測規則，並且能夠自動更新檢測規則。這樣的話，軟件開發者實際上就可以花更多的時間在新的軟件開發上。航天工程師也是一樣的，原來他們自己手動設計飛機組件，尋找抗壓性更好、更加輕便的設計。
現在AI採用生成性設計模仿大自然的進化方式，考慮數百萬種可能的設計，挑選出抗壓性更好，更輕便的設計。還有長途運輸駕駛員，自動駕駛的出現使得駕駛員更多從事監控和優化路線方面的工作。
我們通過調查發現，非常多的員工已經迫不及待和人工智能合作。67%的員工表示，在未來的三到五年，去發展他們與AI合作的技能是非常重要的。62%的員工表示，智能技術會對他們的工作產生影響。45%的員工相信，AI會幫助他們更有效地去完成他們的工作。
但是與此同時，其實企業僱主對於這一結果可能會產生一些偏差。實際上員工對於AI的擁抱程度，可能已經超出了企業的預期。根據我們的調查發現，實際上四分之一的高管都會認為他們的公司員工實際上對AI有牴觸情緒，比如可能擔心工作丟失等等，員工的牴觸情緒是AI在應用的一大阻礙。而只有3%的高管計劃在未來的三年內，大幅增加對員工AI技能相關的一些提升，其餘的97%的高管在預算上基本是持平的，或者說稍微有一些增長。
順應人機協作或者說AI的趨勢，作為企業的領導者，最重要的三個工作是什麼呢？
第一個是重新定義工作；
第二個是引導員工向新的價值領域方向遷移，比如從員工思維和能力上引導；
第三是培養新技能，一會兒我會闡述哪些是未來會出現的新技能。
剛才我講了很多工作是怎麼被重新設計的，這個過程裡面，創建新的崗位說明，Job Design是非常重要的，把人力從原來的職能崗位上釋放出來，讓企業組建基於項目制的工作方式。引導員工向開啟新價值形式的領域遷移這個過程中，打造敏捷組織是非常重要的。敏捷組織有什麼特點？第一個是流程非常靈活，第二個特點是扁平化管理，組建小規模的團隊。第三個是順應AI的管理趨勢，即有靈活的組織模式來支持項目制團隊，團隊能夠迅速組建和解散。
關於培養員工的新技能，埃森哲發現有幾個角色在人機協作的過程當中會逐漸展現出來，比如說教練的角色、解釋者的角色、維護者。
什麼是教練呢？教練就是訓練AI的人，不一定是寫代碼或者說編寫算法的人，但是他必須懂算法，這樣可以幫助AI更好的學習，更好的幫助AI識別人的面部特徵，或者通過正式的工作流程的方式幫助AI進行學習，要麼幫助AI融入團隊和團隊一起進行學習，所以說訓練AI的能力是非常重要的。
第二個講到解釋者，解釋者也不一定是寫代碼的人，但他也得懂算法。把算法結果解釋給大家聽，並不是每個人都懂算法，通過解釋的過程，可以增強大家對角色的信心，從而增加員工和客戶對於算法的信心和支持。
第三個就是維護者，維護者是什麼意思呢？維護者就是保證AI在演化的過程中不能跨越人類的道德底線，或者說不加強人類的一些偏見。比如說現在有一些圖片識別軟件，基於機器學習的算法，很多時候是通過學習大量的圖片，給圖片打上標籤的方式進行工作的。
這裡前段時間出現一些情況，比如說很多黑人圖片被人工智能打上猩猩的標籤，這顯然會涉及種族歧視，這時候需要維護者站出來指出風險，並且優化算法，來保證不涉及到道德方面的或者說法律方面的一些風險，這幾個角色在AI或者說人機協作的過程中將來演化出來的一些新的角色。
同時有一些新的能力很重要，比如說判斷力，有些時候AI不可能完全替代人類做決策，當AI不能做決策和判斷的時候，人類就需要去做決策，這就需要人類能夠了解AI的一些侷限性，知道什麼時候，在什麼情況下應該怎麼去幹預AI決策。還有包括剛才講的訓練AI的能力很重要，創建工作流程，幫助AI大量的處理數據，優化算法，更好的為人類做洞察。
還有比如說詢問智能系統，首先你要懂這個算法，要懂這個系統是怎麼分類這些信息的，所以你在在詢問這些智能系統的時候，才能獲得更有價值更有洞察力的信息。所以經過我們的研究發現，這是我們未來需要的一些新的工作技能。作為企業來講，首先需要對這些技能優先性進行排序，然後確定目標，對企業的員工進行培訓，這裡面可以用到一些數字化的培訓方式，比如說VR、AR來加速培訓的規模和速度。
後面有一些AI應用在工業場合的一些例子，比如萬豪國際酒店，它的商業模式就是採用新技術推動的模式，利用機器人歡迎客人，把物品毛巾送到客人房間，也推出了一些智能推薦系統，可以讓客人產生更多的訂單，並且它的AI聊天機器人，可以讓顧客能夠在Facebook聊天軟件上自動生成訂單，幫助客人節省旅行社產生的一些費用。在比利時酒店會有一個駐場的聊天機器人，會說十九種語言，幫客人做自動登記。下一個例子就是StitchFix，這個品牌利用了AI技術，在線上服裝零售領域脫穎而出。和傳統銷售不一樣的是，他們的服裝設計師，根據客戶的訂單和退貨訂單，分析客戶喜好，幫助公司設計師為顧客提供更好的、定製化的服裝樣式。 第三個例子就是阿迪達斯的SPEEDFACTORY，這是基於本地化的理念，非常小而新的舉措，目的是滿足更多定製化的需求，利用了人和AI相互協作的生產流程，設計師和AI相互協作，一雙定製鞋從設計到生產幾天內就可以完成。這樣的話把價值定位轉移到了滿足消費者的定製需求上，大大節省了工作效率。
最後我分享一下中國市場的數據，前面講的是全球化的一些洞察和數據，接下來我把單獨的中國市場數據拿出來，大家看看和其他國家相比，有沒有一些新的發現。
在調查裡面，我們問到三個問題。
第一個問題是你所在的組織在未來三年內，自動化的任務和流程程度是什麼樣的。你會發現，74%的被採訪者都會回答這個比例是高或者非常高的，但中國實際上是低於平均線的，只有56%。
第二個問題是你需要在多大程度上和智能機器一起工作，中國的平均數據是38%，大多數人都會說會花26%到50%的時間與機器進行協作。
第三個問題，你更同意下列哪個陳述，一個是智能技術將在未來三年內減少規模，另一個是AI將在未來三年為公司帶來就業機會的增長。
大家可以發現中國實際上在悲觀的情緒上是排名第二的，大家可以思考一下背後的原因是什麼。
今天我的分享就到這裡，非常感謝大家，感謝主辦方HRTech China的邀請!
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來源：HRTechChina.com
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