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你的下一位老板……也许会是机器人

日期:2019-03-08   人气:  来源:互联网
简介:你的下一位老板……也许会是机器人 尽管AI的强大力量无可争辩,但真正的问题在于自动化进程的加深会给员工、企业以及业务流程造成怎样的影响。更重要的是AI会成为大多数员工的下一位老板吗? 未来,我们的工作成果是否会由机器负责审查? 人工智能软件与机……

你的下一位老板……也许会是机器人

尽管AI的强大力量无可争辩,但真正的问题在于自动化进程的加深会给员工、企业以及业务流程造成怎样的影响。更重要的是AI会成为大多数员工的下一位老板吗?

未来,我们的工作成果是否会由机器负责审查?

人工智能软件与机器人方案在模式识别、预测分析以及大规模计算与重复任务处理等方面皆拥有强大的表现。凭借着这些优势,机器正在一系列现实场景及职位之上取代人类,这亦使得我们有必要对自动化给就业市场带来的影响加以关注。

相当一部分目前由人类完成的有价值工作包括检查安保视频以检测可疑行为、确定汽车前方是否有行人、查找并删除网络恶意帖子等等未来将可在一秒之内即告完成。处理此类任务的自动化机制已经相当成熟。然而,这类方案往往更适合大规模环境或者业务流程;而找到这些方案与您业务之间的关联就变得非常重要。吴恩达,此前刚刚投入1.5亿美元建立AI风险投资企业

大多数专家认为,相当一部分职业将在不久的将来部分甚至全部实现自动化。在现实当中,这意味着员工将被机器完全替代,或者开始将其作为助理、培训者或者下属共同配合进行。事实上,一部分AI专家甚至作出了相当激进的预测。

举例来说,麦肯锡公司得出的结论是,目前可用的AI技术可以为人们当下执行的工作引入约45%的自动化比例。该咨询企业同时预测称,未来几十年中,约有60种工作岗位经历至少30%的自动化介入比重。

自动化场景

自动化的具体范围将取决于技术可行性(即员工日常工作当中可以自动化形式完成部分所占的时间百分比)、监管筹备情况、社会接受度、经济利益以及自动化实现成本等等。

麦肯锡公司认为,人员管理以及专业知识应用等领域受到自动化影响的可能性最低。而较易受影响的职位则主要源自相关者交互以及不可预测的物理性工作(包括创建与林业)等领域。最后,最易受到自动化趋势影响的则为可预测性手动工作,例如数据采集与数据处理等。

从直觉角度来讲,如果继续保持雇员的身份,那么大家确实有可能迎来自己的机器人老板。在特定领域当中,例如自动驾驶车辆或者自动交易设备,机器甚至能够实现自主管理。这意味着在自动驾驶层面,运输车队将通过空中系统(简称OTA)进行同步,并在紧急情况下立即发送软件更新并执行安全修复。很明显,这类系统无需人为干预即可顺利运作。

包括AI指导管理在内的各类新型人机通信形式则更符合混合型企业的实际需求,即同时将AI与员工融入连续的业务流程当中。

作为第一类假定场景,我们将机器理解为客户面对的界面角色,其负责促进企业业务运营(例如提供客户支持或者执行业务分析)。在这类场景下,垂直聊天机器人将可以专门执行一类任务例如将消费者与其需要的人类顾问相对接。

相当一部分初创企业都在招聘所谓聊天机器人训练师,他们负责评估聊天机器人实际表现,并在出现问题时快速介入。在这种模式当中,人类员工通过自然语言处理(简称NLG)、分析、图像识别或者其它机器学习功能对AI软件进行扩展与协助,从而顺畅运行业务流程并作出重要决策。但总体来讲,只有人类管理者与雇主才能在这波浪潮中笑到最后。

机器人何时会成为我们的老板?

如果将AI设定为机器人员工,那么其晋升空间最大的方向当数高度依赖算法类解决方案的企业,或者需要机器介入以进行员工管理及绩效评估的企业。根据Gartner公司的观点,到2018年,KUKA机器人示教器维修,全球将有300万员工接受机器人的监督。

事实上,机器人老板们已经开始在众多数据驱动型企业当中执行重要任务。举例来说,世界上规模最大的对冲基金桥水联合基金管理着1600多亿美元的巨额资产,而其正在努力构建一套用于控制全部基本业务洲以及运营工作的PriOS算法管理系统。这套系统甚至涉及一部分管理任务,包括员工的雇用与解雇,甚至通过排除反对观点以解决团队当中的争议与分歧。这套AI系统之所以得到高度造福一方,是因为其能够完全排除情绪与个人倾向对于投资决策的影响。

另外,AI软件还能够在银行业务与抵押经纪层面发挥作用,包括利用机器来决定哪些客户有资格获得贷款。如果没有这类软件作为支持,抵押经纪人往往需要将90%的工作时间投入到申请审查当中。

此类AI方案能够帮助经纪人将宝贵时间更多地投入到咨询业务与客户建议当中。然而随着关注度的持续升温,未来信用评分软件中所使用的机器学习算法可能还会将少数族群偏见等因素纳入到评估体系中来。

再有,企业也可以利用复杂的图像识别软件来自动评估员工的工作表现,从而解决传统人类主管所无法触及的盲区。

举例来说,机器人老板们可以追踪优步司机们转向时的车轮角度,从而评估其驾驶技术水平与驾驶风格。同样的,在服务部门当中,机器学习算法能够追踪服务员们在接待VIP客户时的面部表情,通过与既定要求相比较以百分比形式评价其工作表现。

人类已经开始接受算法的管理

而我们可能还没有意识到这一事实。

AI软件目前正控制着经济体系当中的一系列重要元素,www.zr-kuka.com,包括重要业务决策以及按需运输与交付服务当中的规划与效果评估等工作。在位于伦敦的食品递送服务厂商Deliveroo公司当中,大多数快递人员的行动都受到算法管理方案的严格控制。

如果某位快递人员遗漏了订单,严格的算法将会对其施以惩罚。Deliveroo公司的算法系统会认真监测快递员的实际表现,计算其平均接受订单时间、递送时间以及未分配订单等等。如果快递员的表现与服务水平协议不符,那么其可能会被系统所屏蔽。

优步公司同样采用了类似的算法程序,这家负责引导乘客与司机对接的服务厂商已经在全球范围内取得巨大成功。在优步,一旦司机登录系统,则需要在10到20秒时间之内接受订车请求。如果连续放弃三条订车请求,库卡机器人何服电机维修,则该司机将在接下来的几分钟内被自动临时注销。如果司机频繁违反优步算法策略的要求,那么其帐号亦有可能被封停。

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