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人工智能与机器人技术的进步对未来企业的影响

作者:佚名  来源:网络

根据埃森哲公司最新的针对技术公司的调查显示,有占七成的企业高管表示说,较之仅仅两年前,他们所在的企业在人工智能(AI)方面进行了更多的投资。有超过一半的受访者(55%)表示说,他们所在的企业计划广泛的使用机器学习和嵌入式人工智能解决方案。

但在企业的工作场所,AI和机器人技术的快速进步,开始使得企业原先的某些专业人士们被边缘化了——这其中显然以IT专业人士所受到的冲击最为显著。随着机器变得更加复杂,并且能够学习并做出决策,他们正在成为企业IT系统的一个越来越重要的方面。而这同样也会在人工劳动力中造成不少的恐惧、不确定性和怀疑。

AI系统制造商IPSoft公司的创始人兼首席执行官Chetan Dube表示说,未来的IT基础设施将不再是由人工来实施管理的了,而是通过智能系统。工程类的工作将被自动化,而技术专家们将更多的集中在创造力和创新方面。但是,专门负责为企业组织的其他业务部门提供新兴技术,以推动其他相关业务部门改革的IT部门在自身的转型改革方面却几乎没有热情。“虽然他们在推动人工智能,以发展自动化方面的努力在不断推进,但企业IT部门作为一项业务功能却一直不愿意做出改变。” Dube说。“他们非但没有围绕着新兴技术设计出业务操作,IT通常是不得不被迫围绕着已经存在的基础设施进行相关工作的解决。”

近日,CIO.com网站的记者采访了Dube,并就企业生产自动化程度的提高对IT专业人员的直接影响、减轻企业采用自上而下的领导模式所带来的业务中断、未来企业和政府机构在培训劳动力人才方面的责任和义务、以及我们每个人都应该为迎接人工智能和机器人自动化时代的到来做好准备等相关话题进行了探讨。

CIO.com:随着企业组织越来越多的在生产过程中采用人工智能和机器人技术,企业的IT领导人们是否有考虑过如何管理由此所带来的对自己的团队成员的日渐增加的影响?

Chetan Dube, CEO, IPsoft: 鉴于人工智能和普通劳动力的混合已经是大多数行业未来前进的方向,企业组织的IT领导人们肯定是需要考虑如何管理这些变化的,以及这些变化将给他们手下的劳动力们所带来的直接相关的问题。然而,鉴于许多公司仍然运营着传统的平台和过时的技术,并不是每一位IT专业人士都清楚的知道最佳的行动路线。

企业组织的领导可以尽量为他们铺平道路,但最终的转型成功与否将在很大程度上取决于每个人是否有意愿去适应新的环境。只有那些愿意拥抱变化,并利用更新的技能来工作,以便进而与新的职位角色的要求相匹配的人,才会得到回报。

特别是在IT部门,IT经理们需要考虑他们将如何适应管理流程的自动化,而不是围绕着能力有限的普通劳动者来组织其所在部门的职能。这需要心态的转变,但其同样也会带来更多的高科技技能,通过胜任更为多样化的工作角色的更大的机会。

CIO.com:当人们问道,他们要如何适应机器驱动的未来时,您会如何回答?

Dube: 为了克服变革的阻力,我们对人工智能和自动化的观念必须进行从恐惧到接受的改变。不再是专注于机器将会如何取代人类,我们应该创造更多的场景,让人们与机器一起工作。故而,问题也就不再是“机器 vs. 人类”,而是自然的演化为“机器和人类”。

我们需要记住的是,人们的技能将会不断发展,而不是静态一成不变的。每一项新的技术发展都创造出了新的职位角色,而在过去的十年前是前所未有的。例如, Twitter和Facebook所带来的变革已经催生了成千上万的社会媒体专家,甚至相应的专业机构,致力于创造性的满足这一新的业务需要。

这种适应性的调整可以帮助企业的IT领导人们从维护日常业务运营转变为致力于战略性的变革。例如,一个工程师,开发了新的算法或进行了系统的改进,有可能完全转变业务,影响其生产力。

CIO.com:随着企业生产过程中所采用人工智能和自动化的不断增加,由此所带来的最直接的挑战是什么?

Dube:最为眼前的挑战是,如何正确帮助企业员工们面对由AI驱动的劳动力所带来的变化、教育企业员工们需要重新学习新的技能,以适应工作职位要求和职责的变化。为了做到这一点,企业员工们必须得到他们实现成功转型、并开始接受技术的再培训与再教育所需要的相关工具。告诉企业的员工们自动化将会如何可以导致更愉快、更具战略性和创造性的工作职位角色,以及如何将带来生产力的提升和增加企业营收。这必须是有一定优先级的,需要从企业的CIO和可以帮助减轻过渡风险的业务部门的领导人们开始。而为了实现成功的过渡转型,必须获得来自企业组织内部的自上而下的完全的支持。

尽管任何类型的重组都将不可避免地会遇到阻力,但从中期到长期来看,新的模式则有可能为企业的全体员工带来更大的利益。

CIO.com:是否可能会存在一些领域,实施自动化是可能的,但其所带来的破坏性只是过大了呢?

Dube:企业的业务领导人们必须问自己这样一个重要的问题:“如果我们不积极的拥抱这种变化,会发生什么情况?“其实,这会有一个多米诺骨牌效应发生。如果一个企业无法适应自动化所带来的变化,其企业业务很可能会被淘汰;而如果企业业务被淘汰了,那么就没有工作了。当然,这是一个最坏的情况,但是,它是合理的。那些不积极的接受变化,并进行自动化改革,可能会影响到企业的营收,并阻碍企业的竞争力,进而可能对会一家企业组织产生巨大的影响。

CIO.com:随着越来越先进的自动化功能的日渐普及,您认为哪些新的职位角色将随之而兴起呢?

Dube:AI的引入,使得我们将看到新的企业高管的应运而生,如首席数据情报官这一职位的产生。这些高技能的人才将能够从自动化程序产生的大量数据中进行过滤,并对其进行解释,进而将其转化为有价值的洞察分析情报。能够通过数据分析,看到通向未来的更大的视野和趋势、以及相应的市场竞争机会的能力将成为一大关键性的技能,因为这将最大限度地突显了人与机器的能力的不同。

10年前,数据科学家的这一职位角色是不存在的(至少彼时还没有这一职位名称)。而到了现如今,商业领域对于数据分析人才的需求已经大大超过了市场供应,包括诸如微软和谷歌等大型高科技公司已经掀起了大规模招聘这方面人才的热潮。

数学逻辑与人类的思维相关知识的相结合,以实现自动化的活动,可以提高所有行业的服务的质量和速度。在其核心,则是推动企业的投资回报率和创新,而这将仍然是由人类所继续推动的。

根据埃森哲的最新发布的《2016技术展望》报告显示,领导员工的资格正在变化。仅仅还是在几年前,“在专门的工作领域具备深厚的专业知识背景”还被列为担当企业 IT和业务部门管理领导者的最重要的因素之一。但到了今天,其已然退位到要求企业员工必须具备的最重要的特点的第五条了。今天,企业组织所最为看重的技能,则是诸如快速学习的能力,同时处理多个任务的能力,并愿意接受变化意愿。这有力地表明了,企业的CEO和CIO们开始越来越重视所招聘人才是否具备随着企业的业务发展而快速学习的能力。而这只能通过适当的教育和培训来实现。

CIO.com:在这个自动化的规模不断扩张的大背景下,企业的业务领导们要如何才能赢得手下员工们的信任?

Dube:在企业组织中建立上下级之间的信任,将涉及到对于其手下员工的透明度的变化,并为企业当前和未来的员工的事业的成功提供合适的工具。企业领导今天就必须为明天的需求做好准备。预测未来还有哪些工作还会继续存在?在现如今这样一个认知计算的时代,准确预测企业未来的需求是什么?为了建立员工之间的彼此信任,企业领导非常有必要告诉手下员工:未来哪些工作职位角色是不会被人工智能所取代的。

例如,并非朝着那些传统的系统工程师方向转型,而是朝着今天的那些自动化开发工程师的角色方向转型。通过这样做,您企业的工程师可以成为转化到一个更有效的系统的一部分。而当您的整个企业组织都接受了这一改变时,其将为企业朝着未来的过度提供了一个更平滑的路径,使得员工们对于未知的恐惧不那么害怕。

CIO.com:在这个转变过程中,那些更具前瞻性的企业做了哪些方面的工作,以减轻对于未来的不确定性?

Dube:有两个核心要素,有效地推动了这种变化:教育和激励。成功的领导的工作将涉及教育有关的工作人员如何应对自动化所带来的改变,并彻底检查企业当前的运营模式,以便能够为企业带来工作过程更愉快,更具战略性和创造性的工作职位角色,告诉手下工作人员关于人与机器一起工作将如何带来更多的生产力和增加企业营收。

一旦正确的技术到位,企业工作人员必须获得相应的协助,以实现这一转型过渡的平稳运行。而对于员工的激励则可以有多种形式,包括财务方式的奖励、额外培训或组织内的升职。这需要从公司最高级别进行沟通,并在整个企业范围内进行优秀员工的过滤筛选。除了激励,企业工作人员必须给予适当的工具,以确保他们工作能够获得成功——这包括资金,时间,技术和管理方面的支持。

CIO.com:关于参与创建相关的管理政策,来确保这些变化从长远来看对企业员工产生积极影响的道德方面的考虑是什么?公司在培养不同职位角色的员工方面的责任是什么?

Dube:所有的利益相关者都将发挥相应的作用。除了企业组织需要投资技能方面的发展之外,地方性和中央的政府相关机构也同样需要研究出台政策,实施激励措施,以便加快对人们重新学习新技能的培养。这无疑也是我们所有人的责任,作为个体,必须积极的适应各种市场变化,并寻找各种途径,以加快自身学习更多新的技能的步伐。在这个新的世界,我们需要的更加的繁荣,而不仅仅只是生存而已。劳动力适应各种变化的灵活性将成为其在这个智能机世界重新定位自己的能力的主要因素。所有利益相关者的积极合作才是唯一的出路。

CIO.com:在帮助专业人士更有效的完成这一转变的过程中,什么样的政策和流程才能更好的发挥作用?

Dube:通过雇佣那些具备快速学习能力的员工,企业领导者可以通过为这些具备快速学习能力的人才提供相关的工具,进而来推动适应性强的劳动力。

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