現在是時候挑戰實體AI和機器人技術將成為就業殺手的錯誤觀念了。提升技能、重新培訓、加強安全和提高生產力應是關注的重點領域。

2022年ChatGPT的發布讓GenAI進入了公眾視野。自此以后，AI的發展速度令人振奮又令人困惑。與以往主要影響制造業工作的技術革命不同，這一波創新正在為所有人重寫規則，從服務行業的工人到創意領域的藝術家無一不受影響。這項技術的快速發展引發了人們對其對勞動力實際影響的質疑。

關于自動化對勞動力影響的爭論由來已久。幾個世紀以來，哲學家和經濟學家一直在探討這些問題。亞里士多德曾思考過能夠獨立運作的工具，這暗示了早期對自動化的構想。幾個世紀后，亞當·斯密和卡爾·馬克思探討了技術進步與勞動力之間的緊張關系，并對創新如何塑造社會提出了截然不同的看法。斯密主張用機器來放大人類勞動，并強調了專業化的重要性。馬克思則擔心機器會削弱工人的權力。

2023年，Salesforce的報告稱，超過90%的受訪員工表示自動化提高了他們的生產力，93%的員工在使用后持積極看法。原因很簡單：人類和技術相輔相成。最強勁的商業成果來自于將技術作為工具使用，而不是試圖創造人類員工的獨立替代品。這種放大效應正是高盛預測AI融入職場有潛力使全球GDP增長7%的原因。

雖然AI無可否認地正在全面重塑各行業，但其對辦公室工作和制造業的影響可能會沿著不同的軌跡展開。AI似乎以一種前所未有的方式威脅著要取代服務業的人類工人，而在制造業，這一波浪潮似乎正在延續一種熟悉的模式：改變人類工人的角色，而不是完全取代他們。實體世界中的AI革命，非但不會預示工作的終結，反而很可能由人類推動。為什么呢?與之前的工業發展一樣，機器人技術和自動化在重復性、單調且有時對身體要求較高的任務上表現出色。人類則在處理邊緣情況時表現出色。短期內，AI不會改變這一現實。

事實上，工業自動化和實體AI的應用具有巨大的潛力，不僅能提升員工體驗，還能通過集成需要監督、維護和服務的解決方案來創造新的就業機會。這些互聯系統生成有價值的數據，使員工受益，并通過數據分析和預測性行動開辟新的戰略機遇。

除了創造新角色的能力外，工業自動化還提高了工作場所的安全性。AI和先進機器人技術所承擔的任務往往是身體上最吃力、最危險的任務。這些因素導致相關職位的人員流動率很高，而重復勞損和重物搬運造成的傷害有可能成為慢性健康問題。對于季節性變化較大的行業來說，還可以解決人員配置方面的進一步瓶頸問題，在這些行業中，對臨時勞動力的需求起伏不定，導致人才競爭加劇。

AI爭論雙方的意見都傾向于低估要取代人類員工所特有的批判性思維、應變能力和創造力實際上有多困難。當前的AI和機器人自動化工具可能還遠遠做不到這一點，但在純粹的生產力方面，它們所能實現的成就同樣令人印象深刻。自動化之旅仍處于早期階段。截至2021年，只有5%的倉庫實現了全自動化，超過80%的倉庫根本沒有使用任何自動化技術。下一階段是更多自動化與人類協同工作，而不是取代他們;“無人工人”的“黑燈倉庫”可能在未來幾十年內都無法實現，甚至可能根本無法實現。

以典型的電子商務倉庫為例，機器人自動化解決方案可以從揀選區取貨并直接送到打包員處。在那里，人工打包員可以直接將商品放入預先豎立的箱子中，這些箱子會沿著生產線進行自動降高和密封。誤裝的包裹可以通過計算機視覺系統識別出來，并重定向到人工分揀通道，員工可以在那里處理它們，以避免它們變成下游的成本問題。計劃外的工作被轉化為計劃內的工作。倉庫的速度和效率得到提升。打包流程得到簡化，使用的材料也更少。以往可能需要在倉庫中手動尋找物品并放入塑料筐中以供檢索的工作，現在可以集中在符合人體工程學的打包站完成。通過維護自動化系統所需的技術人員要求、對捕獲的數據做出反應所需的戰略角色以及與自動化系統合作的新員工縮短的培訓時間，創造了新的、高質量的就業機會。這就是倉庫工作如何借助技術實現未來化，使人類和技術相互受益。

現在是時候挑戰實體AI和機器人技術將成為就業殺手的錯誤觀念了。提升技能、重新培訓、加強安全和提高生產力應是關注的重點領域。以正確方式對待這一問題的雇主和早期采用者將獲得更高的效率，并將吸引更多人才。最終，他們將為員工提供更高質量的工作。提供這種環境的公司將與員工一起，將自己定位為未來的領導者。