人工智能（AI）作為第四次工業(yè)革命最具顛覆性的通用技術(shù)，將從根本上改變工作性質(zhì)。但這種顛覆并不能被簡(jiǎn)單理解為“機(jī)器換人”甚至全人類的就業(yè)危機(jī)。我們既不能高估AI掌握未來(lái)工作的實(shí)際能力，也不能低估人類在企業(yè)組織運(yùn)營(yíng)和員工管理方式上所做出的適應(yīng)性調(diào)整。

埃森哲最新的研究表明，在全球各大行業(yè)中，都已經(jīng)有領(lǐng)軍企業(yè)成功駕馭了這股由“人機(jī)協(xié)作”催生的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型浪潮，而它們將不確定性轉(zhuǎn)化為增長(zhǎng)機(jī)遇的成功訣竅，就是在AI時(shí)代的組織管理中，從思維到技能都遵循“以人為本”的第一性原理。

從“機(jī)器換人”轉(zhuǎn)向“人機(jī)協(xié)作”

我們認(rèn)為，AI系統(tǒng)具備感知、理解、行動(dòng)和學(xué)習(xí)等技能，極大拓展了人類的能力，在企業(yè)中應(yīng)用的AI系統(tǒng)不僅能夠推動(dòng)流程自動(dòng)化，提高工作效率，而且對(duì)人類員工的組織方式也帶來(lái)了巨大改變。面對(duì)變革壓力，很多人都存在這樣一種認(rèn)識(shí)誤區(qū)，即包括高級(jí)機(jī)器人在內(nèi)的AI系統(tǒng)會(huì)逐步接管人類的工作。例如，無(wú)人駕駛汽車終有一天會(huì)取代出租車司機(jī)、快遞員和卡車司機(jī)。

對(duì)于某些具體工種，這一擔(dān)憂或許會(huì)成真。不過(guò)我們發(fā)現(xiàn)，AI更重要的影響還是賦能于人，從而推動(dòng)重大商業(yè)轉(zhuǎn)型。在部署了AI系統(tǒng)（從機(jī)器學(xué)習(xí)到計(jì)算機(jī)視覺(jué)再到深度學(xué)習(xí)）的公司中，一些公司生產(chǎn)效率只是在短期內(nèi)略有提高，但另一些公司的績(jī)效可能突飛猛進(jìn)——后者顯然是這種轉(zhuǎn)型的成功受益者，其訣竅在于能夠充分理解并利用AI技術(shù)帶來(lái)的真正影響，更在于它們?yōu)榱顺浞滞诰駻I的潛力，采用更有流動(dòng)性、適應(yīng)性的業(yè)務(wù)流程，組建了人機(jī)協(xié)作團(tuán)隊(duì)。

正是人機(jī)協(xié)作，減輕了AI接管人類的擔(dān)憂，推動(dòng)了許多傳統(tǒng)流程的革新。

在位于德國(guó)丁戈?duì)柗腋瘢―ingolfing）的一家BMW裝配廠，工人和機(jī)器人共同完成汽車組裝。在工廠一角，一位工人擺好了用于傳動(dòng)裝置的齒輪箱，一個(gè)可以感知周圍環(huán)境的輕量機(jī)械臂拿起了一個(gè)12磅重的齒輪，精確地放入齒輪箱，然后拿起另一個(gè)齒輪……這位工人則開(kāi)始處理下一項(xiàng)任務(wù)。在工廠的另一角，另一個(gè)輕型機(jī)械臂正在小型車窗的邊緣均勻涂抹黏稠的黑色黏合劑。一位工人在機(jī)械間走來(lái)走去，擦拭黏合劑噴嘴，放入新玻璃，并拿走已涂好的車窗。在這里，人類和機(jī)器人實(shí)現(xiàn)了“和諧共舞”。

這樣的場(chǎng)景在當(dāng)下已經(jīng)很多，西門(mén)子的“Click2Make”自動(dòng)化工廠項(xiàng)目利用人工智能（AI）推理工具，根據(jù)人類和機(jī)器人各自的技能分配任務(wù)，確保人機(jī)無(wú)縫合作。電商巨頭京東開(kāi)設(shè)了為期三個(gè)月的無(wú)人機(jī)培訓(xùn)課程，培養(yǎng)能夠利用無(wú)人機(jī)送貨的員工，這一崗位在數(shù)字化變革之前壓根不存在。在保險(xiǎn)索賠處理過(guò)程中，AI承擔(dān)繁瑣乏味的體力勞動(dòng)、收集數(shù)據(jù)并進(jìn)行初步分析，從而使理賠專員能夠?qū)Ｗ⒂谔幚韽?fù)雜案件。

換言之，AI承擔(dān)的是機(jī)器比較擅長(zhǎng)的任務(wù)：完成重復(fù)性工作、分析海量數(shù)據(jù)集并處理常規(guī)案例。人類則專注于自己最擅長(zhǎng)的工作：跟進(jìn)處理存疑信息、針對(duì)復(fù)雜案件做出自己的判斷，并與不滿意的客戶進(jìn)行溝通。

這些創(chuàng)新型團(tuán)隊(duì)能夠適應(yīng)不斷涌現(xiàn)的新數(shù)據(jù)環(huán)境和多變的市場(chǎng)行情，借助智能機(jī)器應(yīng)用，幫助企業(yè)革新工作流程。

新型工作崗位彌合“中間地帶”

日益密切的人機(jī)協(xié)作，催生出第三輪業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型浪潮。第一輪浪潮是由亨利·福特引領(lǐng)的，主要標(biāo)志是標(biāo)準(zhǔn)化流程；第二輪浪潮是指20世紀(jì)70年代涌現(xiàn)出的流程自動(dòng)化，隨著信息技術(shù)的進(jìn)步，第二輪浪潮在90年代達(dá)到頂峰。在第三輪浪潮中，人機(jī)協(xié)作開(kāi)始推動(dòng)少數(shù)優(yōu)秀企業(yè)實(shí)現(xiàn)指數(shù)級(jí)的績(jī)效增長(zhǎng)。

但絕大部分企業(yè)依然在人類與機(jī)器之間留下了一個(gè)關(guān)鍵缺口，對(duì)于AI時(shí)代人機(jī)協(xié)作的“中間地帶”該如何管理，許多企業(yè)感到困惑。例如，它們可以從智能機(jī)器人供應(yīng)商或服務(wù)商較快地獲得新型自動(dòng)化生產(chǎn)設(shè)備和使用方法，卻并未對(duì)現(xiàn)有員工隊(duì)伍做出有具體針對(duì)性的組織規(guī)劃與崗位設(shè)計(jì)，更不用說(shuō)發(fā)揮人類員工原有的經(jīng)驗(yàn)與潛能。

根據(jù)優(yōu)秀企業(yè)經(jīng)驗(yàn)，在這個(gè)被遺忘的“中間地帶”，人類與智能機(jī)器完全能夠各取所長(zhǎng)。例如，人類可以開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練和管理各類AI應(yīng)用，從而確保AI系統(tǒng)真正成為人類的幫手。同時(shí)，機(jī)器也可以使人類突破自身極限，拓展自身能力，例如實(shí)時(shí)處理和分析來(lái)自不同來(lái)源的海量數(shù)據(jù)。簡(jiǎn)言之，機(jī)器賦能于人。

在這一地帶，人類和機(jī)器不是“搶飯碗”的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，而是合作伙伴，通過(guò)共同探索各自最擅長(zhǎng)的領(lǐng)域，助力彼此提升績(jī)效表現(xiàn)。通過(guò)新的戰(zhàn)略規(guī)劃，公司可以變革業(yè)務(wù)流程，從而充分利用人機(jī)協(xié)作的諸多優(yōu)勢(shì)。

在機(jī)器與人之間，公司必須努力填補(bǔ)“中間地帶”。這就要求公司設(shè)立新的崗位，需要有員工專門(mén)負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和培訓(xùn)算法、解釋所使用的算法并進(jìn)行維護(hù)。據(jù)我們研究，AI催生出的新業(yè)務(wù)和技術(shù)崗位主要可分為三大類型：培訓(xùn)師、講解員和維護(hù)者。

培訓(xùn)師能夠教AI系統(tǒng)如何運(yùn)作，幫助降低自然語(yǔ)言處理器和機(jī)器翻譯中的錯(cuò)誤，并指導(dǎo)AI算法模仿人類行為。例如，在制造業(yè)中，用于輔助人類工作的輕型機(jī)器人需要事先接受編程和培訓(xùn)，才能處理不同任務(wù)。只有擁有相應(yīng)技能的員工才能進(jìn)行此類培訓(xùn)。而需要接受培訓(xùn)的除了實(shí)體機(jī)器人之外，還包括AI軟件。培訓(xùn)需要大量角色和工種。在簡(jiǎn)單的情境下，培訓(xùn)師幫助自然語(yǔ)言處理器和機(jī)器翻譯減少錯(cuò)誤，而在復(fù)雜情境下，培訓(xùn)師要訓(xùn)練AI算法模仿人類行為。

講解員，能夠幫助技術(shù)人員和企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者實(shí)現(xiàn)有效溝通，他們擅長(zhǎng)向非技術(shù)人員解釋復(fù)雜算法的工作原理。隨著AI系統(tǒng)的原理越發(fā)艱深，這些人才的重要性日益上升。講解員又可以細(xì)分為三種：透明度分析師，負(fù)責(zé)解釋特定AI算法為何作為“黑盒子”運(yùn)行；算法取證分析師，負(fù)責(zé)確保各個(gè)算法為其結(jié)果負(fù)責(zé)；策略顧問(wèn)，負(fù)責(zé)對(duì)各類AI技術(shù)最適用于何種應(yīng)用進(jìn)行主觀判斷。

維護(hù)者，能夠確保AI系統(tǒng)按計(jì)劃運(yùn)行，即作為一種輔助性工具，讓我們的工作和生活更便捷。維護(hù)者也可以細(xì)分為三種：背景設(shè)計(jì)師，負(fù)責(zé)管理商業(yè)環(huán)境、流程任務(wù)、用戶的獨(dú)特情況、文化問(wèn)題和其他背景因素，從而確保復(fù)雜的機(jī)器人和其他AI系統(tǒng)在設(shè)計(jì)之初就考慮到上述因素；AI安全工程師，預(yù)測(cè)AI系統(tǒng)可能帶來(lái)的意外后果，分清輕重緩急，解決任何可能出現(xiàn)的有害情況；道德合規(guī)員，作為監(jiān)管者和監(jiān)察員，確保AI系統(tǒng)符合人類的價(jià)值觀和道德觀。

從更廣的視角看，智能時(shí)代的企業(yè)在不斷開(kāi)拓創(chuàng)新的過(guò)程中，必定會(huì)創(chuàng)造大量對(duì)員工技術(shù)水平要求很高的全新崗位和角色。這些崗位和角色都會(huì)是人類技能和技術(shù)賦能疊加的復(fù)合型崗位，勝任這些崗位的人也將是對(duì)“人機(jī)協(xié)作”駕輕就熟，為企業(yè)創(chuàng)造出超額價(jià)值的“超級(jí)員工”。這些員工將成為各家企業(yè)爭(zhēng)奪人才的焦點(diǎn)，而為了留住他們，企業(yè)需要規(guī)劃、管理并支持更多樣的職業(yè)發(fā)展道路，并借助新技術(shù)強(qiáng)化企業(yè)知識(shí)管理和技能培訓(xùn)的靈活性和有效性。目前，在吸引和保留“超級(jí)員工”方面，絕大部分企業(yè)尚未找到行之有效的方法。

AI讓企業(yè)成功，也讓員工成功

埃森哲的研究表明，各大行業(yè)中，只有領(lǐng)軍企業(yè)成功抓住了第三輪業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型浪潮帶來(lái)的機(jī)遇，它們?cè)谖覀冋{(diào)查的全球近1500家大型企業(yè)中占9%。這些企業(yè)最大限度地實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化，并著手開(kāi)發(fā)新一代流程和技能，從而充分利用人機(jī)協(xié)作的諸多優(yōu)勢(shì)。 它們成功的訣竅是遵循五大關(guān)鍵組織原則：思維模式、實(shí)驗(yàn)、領(lǐng)導(dǎo)力、數(shù)據(jù)和技能。

首先是以行動(dòng)為導(dǎo)向的思維模式，企業(yè)必須從中了解傳統(tǒng)業(yè)務(wù)流程和新型AI解決方案之間的區(qū)別。工作崗位不應(yīng)僅限“人類專屬”和“機(jī)器專屬”，還應(yīng)包括協(xié)作型崗位。這種前所未有的崗位如何設(shè)計(jì)？公司高管們應(yīng)當(dāng)鼓勵(lì)現(xiàn)有員工等利益相關(guān)者共同創(chuàng)造，讓試點(diǎn)解決方案不斷擴(kuò)大適用范圍，先讓員工對(duì)新系統(tǒng)進(jìn)行內(nèi)部測(cè)試，所有難題都化解后再應(yīng)用于外部客戶。

第二是針對(duì)公司自身特點(diǎn)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，積極觀察流程中各環(huán)節(jié)的情況，以測(cè)試并完善AI系統(tǒng)，同時(shí)從“中間地帶”的角度重新定義個(gè)性化流程。單純復(fù)制其他領(lǐng)軍企業(yè)的最佳流程已然行不通。只有現(xiàn)場(chǎng)不斷試錯(cuò)，才能確定哪些工作可以交給人類，哪些工作最好由人類和機(jī)器合作完成。若想讓員工接受實(shí)驗(yàn)，領(lǐng)導(dǎo)者需要制定明確的目標(biāo)，同時(shí)不能因錯(cuò)誤或失誤而氣餒。

第三是承諾負(fù)責(zé)任地使用AI的領(lǐng)導(dǎo)力，企業(yè)管理者必須時(shí)刻考慮到AI的倫理、道德和法律影響。這意味著企業(yè)要改變對(duì)AI的定義：AI不是只按照編程行事的系統(tǒng)，而是能夠不斷學(xué)習(xí)的系統(tǒng)。從這個(gè)角度，企業(yè)在“培育”AI時(shí)面臨的許多挑戰(zhàn)與人類對(duì)下一代的教育類似：了解何為對(duì)錯(cuò)以及負(fù)責(zé)任的行為，在積累知識(shí)經(jīng)驗(yàn)時(shí)摒棄偏見(jiàn)，既獨(dú)立自主也保持與他人的合作和交流。人類對(duì)于工作崗位可能被AI取代的焦慮是一種主觀認(rèn)知，管理者務(wù)必要讓員工切實(shí)體驗(yàn)到AI的賦能作用，AI存在的意義是取代繁重任務(wù)和推動(dòng)流程轉(zhuǎn)型，AI工具可以使員工的日常工作不再繁瑣，更具吸引力。

第四是構(gòu)建數(shù)據(jù)“供應(yīng)鏈”，為AI系統(tǒng)提供“燃料”。管理數(shù)據(jù)不是企業(yè)內(nèi)部分散開(kāi)展的靜態(tài)流程，而是在整個(gè)企業(yè)范圍內(nèi)獲取、清洗、整合、甄選和存儲(chǔ)信息的動(dòng)態(tài)活動(dòng)。AI要求數(shù)據(jù)必須又“好”（種類多、質(zhì)量高、可用性強(qiáng)）又“多”（海量）。因此，企業(yè)需要大力投入負(fù)責(zé)獲取并提供數(shù)據(jù)以供分析的人類崗位。這些崗位至關(guān)重要，因?yàn)閿?shù)據(jù)中的偏差會(huì)造成嚴(yán)重的消極后果。

第五，也是最重要的關(guān)鍵組織原則，是積極為員工培養(yǎng)在“中間地帶”所需的八種融合技能。

增加人類創(chuàng)造力時(shí)間：將更多時(shí)間分配給明顯需要人類的活動(dòng)，例如革新后業(yè)務(wù)流程中的人際互動(dòng)、創(chuàng)意活動(dòng)或決策活動(dòng)。這樣不僅提升員工的工作效率和工作成效，還能改善員工福祉并提高客戶滿意度（畢竟客戶更喜歡與人類員工深入溝通）。

負(fù)責(zé)任的規(guī)范化：當(dāng)需要使用AI、但人們對(duì)其接受度不足時(shí)，就需要運(yùn)用規(guī)范化這一技能，負(fù)責(zé)任地補(bǔ)充人們的認(rèn)知。當(dāng)在道路、醫(yī)院、快餐店、學(xué)校和療養(yǎng)院等公共場(chǎng)所引入機(jī)器人時(shí)，人類的這種闡釋技能至關(guān)重要。人類員工的人文學(xué)科知識(shí)、STEM技能、企業(yè)家精神、公共關(guān)系方面的敏銳度，都能幫助人類用戶善用而非濫用AI。

整合判斷：人類要根據(jù)判斷，在機(jī)器無(wú)法確定該做什么時(shí)，有能力直接采取行動(dòng)。AI能夠正確處理很多問(wèn)題，但它仍然無(wú)法準(zhǔn)確分析局勢(shì)和人類想法。因此即便在組織流程革新后，也要確保人類判斷力和行動(dòng)力依然處于系統(tǒng)核心。

智能提問(wèn)：人類要懂得如何以最佳方式向AI詢問(wèn)抽象問(wèn)題，從而獲得所需的答案。很多工作領(lǐng)域都會(huì)涉及智能提問(wèn)，例如優(yōu)化鐵路運(yùn)輸和船運(yùn)組合、調(diào)查藥品化合物和分子間相互作用以及確定最佳零售價(jià)格。其中，確定零售價(jià)尤其需要智能提問(wèn)，因?yàn)殇N售的成敗均涉及大量的復(fù)雜數(shù)據(jù)。

機(jī)器人賦能：AI代理可以拓展人類能力，在業(yè)務(wù)流程和職業(yè)生涯中突破自身極限。在日程規(guī)劃、組織會(huì)議、寫(xiě)作編輯、內(nèi)容發(fā)布等方面，人類已經(jīng)能夠放手讓AI承擔(dān)工作，從而為自己節(jié)省出處理關(guān)鍵任務(wù)的時(shí)間。

全面融合：開(kāi)發(fā)可靠的AI代理模型，從而改進(jìn)流程結(jié)果。比如，機(jī)器人極大改變了外科手術(shù)流程，但手術(shù)成功仍然取決于外科醫(yī)生以及他們操作機(jī)器人的能力。在人機(jī)協(xié)作時(shí)代，這種全方位的身心融合，會(huì)令人類創(chuàng)造出機(jī)器學(xué)習(xí)可用的思維模型，讓機(jī)器獲取用戶行為數(shù)據(jù)并改進(jìn)與人的互動(dòng)。

互相學(xué)習(xí)：人類員工既可以在AI身旁開(kāi)展任務(wù)，便于其學(xué)習(xí)新技能，也可以接受在崗培訓(xùn)，以便適應(yīng)經(jīng)由AI技術(shù)改進(jìn)的流程。傳統(tǒng)的專業(yè)技術(shù)教育是單向的，即人類學(xué)習(xí)如何使用機(jī)器。然而在AI領(lǐng)域，機(jī)器和人類互相學(xué)習(xí)，在這一過(guò)程中，老師需要擁有足夠的專業(yè)技能，AI也應(yīng)當(dāng)具備一定的接受能力。

重構(gòu)能力：讓人類員工定義新流程和業(yè)務(wù)模式，而非僅僅推動(dòng)舊流程的自動(dòng)化。這是一種重新定義事物本質(zhì)的能力，也是智能提問(wèn)和機(jī)器人賦能等其他技能的基石。重新定義的能力，可以讓員工擺脫技術(shù)飛速進(jìn)步帶來(lái)的焦慮和不安，并通過(guò)業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)模式的重構(gòu)，帶來(lái)新的職業(yè)滿足感。

AI變革已成燎原之勢(shì)。在這場(chǎng)變革中，為讓整個(gè)企業(yè)充分利用AI技術(shù)、增強(qiáng)人類能力，企業(yè)各職能部門(mén)的流程都會(huì)被重新定義。人類的重要性在這一過(guò)程反而更為突出。AI技術(shù)能夠?yàn)槿祟愄峁┯辛ぞ?，使人類擁有“超能力”，并重新分配工作時(shí)間——讓員工有更多時(shí)間發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì)，而不是把時(shí)間浪費(fèi)在機(jī)器可以替代的機(jī)械性工作上。

在AI時(shí)代，工作機(jī)會(huì)并不是“保留”下來(lái)的，而是“定義”出來(lái)的。在定義和設(shè)計(jì)全新工作機(jī)會(huì)的機(jī)遇前，企業(yè)家和監(jiān)管者分擔(dān)著史詩(shī)級(jí)的重大責(zé)任，但企業(yè)對(duì)人才所負(fù)的責(zé)任顯然更直接也更巨大。據(jù)我們估計(jì)，未來(lái)十年是AI大規(guī)模應(yīng)用的時(shí)代，獲勝者與失敗者之間會(huì)呈現(xiàn)天壤之別。兩者差距不在于一個(gè)國(guó)家、一家企業(yè)是否應(yīng)用了AI技術(shù)，而在于如何應(yīng)用它才能為人類發(fā)展造福。

（作者保羅·多爾蒂（Paul R. Daugherty）為埃森哲首席技術(shù)與創(chuàng)新官；編輯：馬克）