当AI将取代人工，一亿人如何转型
（图片来源：全景视觉）
韩践/文上百年来 ， 技术发展不断替代一些原本由人完成的工作 ， 当前数字技术的突破 ， 可能会再次加速这一过程 。
麦肯锡研究院基于对全球46个国家的研究表明 ， 截止到2030年 ， 平均有15%的工作时间可能会被自动化 。 对中国而言 ， 这个比例大约为16% 。
而乐观派认为 ， 自动化和AI技术将会创造更多的工作岗位 ， 而不是完全取代 。 Gartner预测 ， 到2020年 ， AI创造的就业岗位将超过其所取代的岗位 ， 而且还会提升工作效率 ， 给人们的工作和生活带来极大的便捷 。
研究表明 ， 到2030年 ， 劳动力需求仍会增长 ， 发展中国家的收入增加和消费升级、全球老龄化社会带来的医疗服务增长、基础社会和能源投资增加等趋势 ， 将创造更多的工作需求 ， 这部分的增长会抵消因为技术应用而减少的劳动力需求 。
但是 ， 技能转型的压力增加了 ， 中国需要转型和升级的员工数量或可高达1亿人 。
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AI的冲击
虽然没有人能够准确预测技术的发展到底能如何影响人类的工作与生活 ， 从宏观趋势看 ， 技术对工人的替代程度取决于劳动力需求增长速度、以及技术发展和应用的速度 。 从企业管理层面看 ， 自动化和AI技术的开发与应用几乎成为所有规模化企业的必争之域 。
以互联网和零售行业为例 ， 最先被技术覆盖的场景包括智能客服、智能供应链和智能仓储 。 这些场景的新工作需要劳动者具备更高的教育水平和不易被机器替代的能力 ， 如社交与情感、创造力、高级认知能力等 。
1、智能客服方面
Gartner的研究显示 ， 在未来几年 ， 一些目前常用的渠道会大幅减少 ， 如“电话交流”“交互语音应答”和“互联网/手机搜索” 。 至2022年 ， “聊天机器人”“外呼提醒”“基于AI的IVR和交互IVR”这几个渠道会大量增加 。 74%的客户服务工作会实现完全自动化 ， 占比相比2017年增长了54% 。
这个趋势将导致通过计算机辅助客服渠道的服务减少约20% ， 但通过半自动客服渠道的服务将增长80% 。
在线客服领域的技术应用会产生新的岗位 ， 由于聊天机器人需要与不同语言习惯和风格的真人进行交互 ， AI训练能力对零售客服至关重要 。 AI训练是一种全新的、难以被机器替代的岗位 ， 但目前具有相关技能的人员处于短缺状态 。
未来的智能客服更多会是人机混合对话 。 届时 ， 人工客服的价值在于机器人无法与人类比拟的创造力、社区互助和共情三大核心能力 。 未来的客服更需要懂业务和心理学、沟通学的专家型人才 。
2、智能供应链方面
技术应用会让策略类工作效率得以提升 ， 人的工作和能力要求将会转向供应链战略层面 。 AI技术的应用会大幅减少基础操作类工作 ， 同时提升决策类工作的效率 。
采购计划、库存管理和质量监控等工作会减少 ， 岗位能力要求也会转变 。 采购经理的主要工作会聚焦于新产品线以及建立新供应商的关系 。 库存经理将关注难以预测的 ， 需要风险分析或策略性问题的解决能力 。
3、智能仓储方面
仓库人员的主动性和问题解决能力将变得更重要 。 尽管仓库中的大部分岗位不需要很复杂的技术知识 ， 但需要有一定的技术理解和管理能力 ， 如仓库经理需要很好地分配、控制和监控机器人的工作 。
此外 ， 无人车和无人机技术的应用也会替代物流环节的一些人工岗 ， 但同时会产生新的岗位——远程汽车/无人机操控员 。 尽管无人车和无人机要到2020年 ， 甚至更晚的时候才能大规模应用 ， 但培养这类人员需要几年时间 ， 因此要未雨绸缪提前做好规划 。
亚马逊的实践
在智能技术的应用与人员能力转型方面 ， Amazon的实践在业界是领先的 。
1、智能技术应用提高效率
Amazon在2012年通过收购KivaSystems公司 ， 开发出自动搬运的“货到人”拣选机器人Kiva 。 2018年 ， 机器人的数量已超过10万台 。 Amazon自动化仓库的部署并没有减少其对一线员工的需求 ， 仓储人员的数量一直在增长 。
行业报告显示 ， Amazon在2014年开始部署Kiva机器人 ， 到2017年底 ， 仓储人员相比2014年增加约8万人 ， 达到12.5万人 。 2018年 ， 公司继续新增员工约10万人 ， 增加的岗位大部分在新建的配送中心 。
物流的自动化进程 ， 不仅提高生产力和效率、加快供应链速度、降低失误 ， 还降低劳动成本 。
当然 ， 自动化程度的提升 ， 会对一些岗位产生冲击 ， 其中受影响最大的群体将是仓库工人和卡车司机 。 此外 ， 防损、质控类的工作会相应减少 。
2、智能客服提升客户体验
在智能客服方面 ， Amazon运用先进的技术提升客户体验 。
AmazonConnect是基于云服务的自助式客服中心服务 ， 这个基础设施运行于全球16个地理大区中的42个区域 ， 为亚马逊向数以百万计的客户提供服务 。
Amazon在客服中心使用聊天机器人技术 ， 通过软件更改机器人输出的语音以定制与终端客户的对话 。 可定制的选项包括发音、音量、语速 ， 且支持文本交互 。
此外 ， Amazon还使用AmeyoFu－sionCX（一种软件解决方案） ， 从不同渠道获得并分析用户行为 ， 从而深入了解用户 ， 为商业决定提供有用信息 。
通过对用户情感、社交关系和视角的360度观察 ， FusionCX可以帮助公司了解客户的交互历史、心情状况和对事物的好恶 ， 用户的任何更改都可以被实时捕捉和跟踪并同步到所有客服中心 。
与此同时 ， Ameyo的UnifiedAgentDesktop将与用户在所有渠道的交互历史展示于单一视图中 ， 有助于客服人员了解用户的经历和需求从而为用户解决问题 。
3、培训与管理通道项目多层次提升员工能力
面对新技术的转型 ， Amazon为一线员工提供培训以帮助其适应新工作 ， 还为在公司工作一年以上员工提供“职业选择”（CareerChoice）培训项目 ， 该项目所培训的技能不一定和A－mazon的岗位需求直接相关 ， 而是旨在针对社会需求量大、薪酬高的职业进行技能提升 。
自项目推出以来 ， 超过10,000名员工通过该项目取得学位 ， 超过500人在学习机器人相关的课程 ， 预计到2020年 ， 参与的人数会增加一倍 。
虽然公司前期投入较大 ， 但可以为公司未来的发展提前储备大量各领域人才 ， 同时这种举措也会对市场上的人才有一定吸引力 。
在管理层面 ， Amazon通过“通道项目”(Pathways)储备高级运营经理 ， 即招募MBA或博士毕业生 ， 参与为期18-30个月的项目 ， 逐步从管理80-100人的区域经理 ， 提升到管理300-500人的运营经理 ， 在不同交付中心轮岗或专职某一项专业技能 ， 最后晋升到高级运营经理 ， 管理某个部门 。
企业如何应对
从Amazon的实践可以看出 ， 技术发展的大趋势已经对现有的工作产生了深远影响 ， 需要在企业层面进行前瞻性的布局和规划 。
当前 ， 在技术发展和用工转型方面 ， 企业普遍面临以下几个方面的问题：
一是技术自身的不确定性给人才培养的整体规划带来困难 。
二是新岗位的能力要求对于现有员工的转型挑战大 。
三是人才培养体系不成熟 。 由于新岗位的培养没有成熟的模式和外部行业经验的参考 ， 很多知识和课程体系需要从头积累与打磨 ， 对于企业的培训体系是一个很大的挑战 。
四是配套的发展与保留机制缺失 。 当技术发展取代一些岗位后 ， 会产生一些新岗位 ， 针对这类新岗位 ， 一线员工经过短期的培训可以胜任岗位 ， 但在职类和职级方面都还不成体系 。
因此如果从传统的职位管理角度看 ， 员工转岗后职业发展路径也不清晰 。 此外 ， 由于一线员工的流失率很高 ， 培养后的人才如何进行保留 ， 也是实际工作中面临的一大挑战 。
应对技术发展对于用工的影响 ， 需要企业强调前瞻性的思维和举措 。 一些具体的操作包括：
扩大对于智慧组织和人才转型的研究领域和范围 ， 在全球范围 ， 进行跨行业研究 ， 预估业务相关领域的技术发展及其对人工替代的可行性 。
在不同管理层明确推动技术提效的责任人（如集团技术委员会和主要管理者） ， 对技术应用提效的具体目标、路径、实施里程碑做研讨和决策 。
将技术提效、规划和实践的具体指标落实到技术和业务管理者的KPI中 。
人力资源和各平台部门需要从政策和解决方案两个方面支持业务 ， 落实短期人才转型计划 ， 其中需要注意的是 ， 对于短期用工的规划应该特别谨慎 ， 避免因为短期需求大量招人而给技能转型造成压力的情况 。
持续推进与完善定位于中长期的人才转型和培养计划 ， 扩大未来人才储备范围 。
（本文有删节 ， 全文详见“底层设计师”公众号 ， 作者系中欧国际工商学院管理学副教授、中欧数字经济与智慧企业研究中心联合主任）
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