在未來的幾年里，幾乎一半的現(xiàn)有工作都將實現(xiàn)自動化。隨著智能技術(shù)與工作環(huán)境的緊密結(jié)合，有一些崗位即使機器人仍然無法勝任，這些崗位上的員工也可能會看到自己的工作慢慢發(fā)生了變化。沒有人能夠準確預測智能機器將以何種方式改變?nèi)祟惖墓ぷ鳝h(huán)境——或者基于自動化機器的引進，人們的工作將如何進化。我們有許多問題還未解決，但有一點是明確的：未來的工作與現(xiàn)在將是截然不同的，所以現(xiàn)在的勞動力將需要學習不同的技能，這樣才能利用技術(shù)來擁抱我們共同的未來。

與此同時，世界各地的組織都迫切需要設計出系統(tǒng)來重新培訓員工，使他們適應新的職業(yè)。這是一個困難而緊迫的挑戰(zhàn)，其中需要解析大量的數(shù)據(jù)以及集成一組復雜的變量。事實上，這正是人工智能所要解決的問題。

部署人工智能來解決自動化帶來的問題似乎有悖常理。但是，我們所面臨的挑戰(zhàn)規(guī)模非常大，正需要一種非傳統(tǒng)的方式來應對。目前還沒有人知道自動化帶來的生產(chǎn)率的提高是否會創(chuàng)造出更多的工作崗位，因為它也使很多人失去了工作崗位。這樣的事情在以前的技術(shù)變革中已經(jīng)發(fā)生過。但是，大家都越來越清楚地了解到，無論發(fā)生什么，需求技能都將發(fā)生深刻的變化。除此之外，皮尤研究中心(Pew Research)最近發(fā)現(xiàn)，有72%的美國人擔心機器會取代人工在一些工作場所承擔的任務。

就業(yè)市場數(shù)據(jù)提供商Burning Glass發(fā)現(xiàn)，需要數(shù)字技能和行業(yè)專業(yè)知識的“混合”崗位，比如市場分析師的招聘數(shù)量有所增加。分析卻指出，很少有大學課程同時教授這兩種技能，這使得許多年輕人對這些技能不夠了解。他們的研究結(jié)果還表明，只有少數(shù)行業(yè)認證課程能夠真正改善就業(yè)前景。

很多人認為即將到來的自動化浪潮就是一場零和游戲。隨著機器人的崛起，工人被擠了出來。但實際上現(xiàn)實情況更為微妙。

首先，技術(shù)的采用與人類工作之間的反比關系比許多人認為的要弱一些。以ATM為例，當它剛被引入時，就被當做是銀行職員的工作殺手，會取代他們。然而，波士頓大學經(jīng)濟學家詹姆斯·貝森(James Bessen)的研究發(fā)現(xiàn)，ATM被納入主流后，銀行出納員的數(shù)量實際上反而增加了。原因是：ATM降低了分行的運營成本，因此銀行開設了更多的分行，并雇傭了更多的員工。

退一步說，如果我們把機器人和人工智能系統(tǒng)部署到工作場所，就業(yè)市場所需的技能將會有所改變。自動化完全消除一個職業(yè)的情況是很少見的。通常情況就是，自動化會占據(jù)工作的常規(guī)部分，讓人們把更多的時間花在創(chuàng)造性的內(nèi)容或人際關系方面。比方說，銀行出納員現(xiàn)在處理的現(xiàn)金提款或存款減少了，但相反，他們需要掌握軟技能來建立客戶忠誠度，幫助他們滿足客戶更廣泛的金融需求。

自動化給我們帶來了許多積極的影響。如今，由人工智能驅(qū)動的自動化平臺可以通過檢測醫(yī)學圖像上微小的癌癥跡象來拯救人們的生命。在未來，它們可以幫助我們更好地了解氣候變化，防范網(wǎng)絡犯罪。人工智能和機器人也可以承擔很多重復性的任務，這樣可能會讓人類的工作變得更有意義。但是除非能夠找到有效的方法來減輕它們的破壞性影響，同時讓人們了解到它們的變革性價，否則這些解決方案將失去公眾的支持。

自動化對就業(yè)的影響將因行業(yè)而異，也可能因公司而異。這就是為什么在面對自動化時，對職業(yè)轉(zhuǎn)型的統(tǒng)一反應可能會有點兒差強人意。我相信，最好的結(jié)果就是，為每個經(jīng)過再培訓的人提供一個個性化的策略，以幫助人類勞動力在未來的職業(yè)生涯中保持先進，永不過時。

事實上，世界各地的大量工人將需要接受再培訓。為了使人們對自動化的未來做好準備，我們需要付出大量的努力，而這些努力將在各行各業(yè)，各個地方展開。這不僅僅是為了應對自動化，而且也是為了應對全球經(jīng)濟的數(shù)字化。有一些公司提供自動化解決方案和混合平臺。通過幫助員工在個案的基礎上進行轉(zhuǎn)型，幫助人們保持自己在未來工作場所的黏性和不可或缺性，這些公司可以發(fā)揮重要作用。