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單理解為“機器換人”甚至全人類的就業(yè)危機。我們既不能高估AI掌握未來工作的實際能力，也不能低估人類在企業(yè)組織運營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)化為增長機遇的成功訣竅，就是在AI時代的組織管理中，從思維到技能都遵循“以人為本”的第一性原理。

從“機器換人”轉(zhuǎn)向“人機協(xié)作”

我們認為，AI系統(tǒng)具備感知、理解、行動和學習等技能，極大拓展了人類的能力，在企業(yè)中應(yīng)用的AI系統(tǒng)不僅能夠推動流程自動化，提高工作效率，而且對人類員工的組織方式也帶來了巨大改變。面對變革壓力，很多人都存在這樣一種認識誤區(qū)，即包括高級機器人在內(nèi)的AI系統(tǒng)會逐步接管人類的工作。例如，無人駕駛汽車終有一天會取代出租車司機、快遞員和卡車司機。

對于某些具體工種，這一擔憂或許會成真。不過我們發(fā)現(xiàn)，AI更重要的影響還是賦能于人，從而推動重大商業(yè)轉(zhuǎn)型。在部署了AI系統(tǒng)（從機器學習到計算機視覺再到深度學習）的公司中，一些公司生產(chǎn)效率只是在短期內(nèi)略有提高，但另一些公司的績效可能突飛猛進——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，采用更有流動性、適應(yīng)性的業(yè)務(wù)流程，組建了人機協(xié)作團隊。

正是人機協(xié)作，減輕了AI接管人類的擔憂，推動了許多傳統(tǒng)流程的革新。

在位于德國丁戈爾芬格（Dingolfing）的一家BMW裝配廠，工人和機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裝置的齒輪箱，一個可以感知周圍環(huán)境的輕量機械臂拿起了一個12磅重的齒輪，精確地放入齒輪箱，然后拿起另一個齒輪……這位工人則開始處理下一項任務(wù)。在工廠的另一角，另一個輕型機械臂正在小型車窗的邊緣均勻涂抹黏稠的黑色黏合劑。一位工人在機械間走來走去，擦拭黏合劑噴嘴，放入新玻璃，并拿走已涂好的車窗。在這里，人類和機器人實現(xiàn)了“和諧共舞”。

這樣的場景在當下已經(jīng)很多，西門子的“Click2Make”自動化工廠項目利用人工智能（AI）推理工具，根據(jù)人類和機器人各自的技能分配任務(wù)，確保人機無縫合作。電商巨頭京東開設(shè)了為期三個月的無人機培訓課程，培養(yǎng)能夠利用無人機送貨的員工，這一崗位在數(shù)字化變革之前壓根不存在。在保險索賠處理過程中，AI承擔繁瑣乏味的體力勞動、收集數(shù)據(jù)并進行初步分析，從而使理賠專員能夠?qū)Ｗ⒂谔幚韽碗s案件。

換言之，AI承擔的是機器比較擅長的任務(wù)：完成重復性工作、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的工作：跟進處理存疑信息、針對復雜案件做出自己的判斷，并與不滿意的客戶進行溝通。

這些創(chuàng)新型團隊能夠適應(yīng)不斷涌現(xiàn)的新數(shù)據(jù)環(huán)境和多變的市場行情，借助智能機器應(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，主要標志是標準化流程；第二輪浪潮是指20世紀70年代涌現(xiàn)出的流程自動化，隨著信息技術(shù)的進步，第二輪浪潮在90年代達到頂峰。在第三輪浪潮中，人機協(xié)作開始推動少數(shù)優(yōu)秀企業(yè)實現(xiàn)指數(shù)級的績效增長。

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

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

在這一地帶，人類和機器不是“搶飯碗”的競爭對手，而是合作伙伴，通過共同探索各自最擅長的領(lǐng)域，助力彼此提升績效表現(xiàn)。通過新的戰(zhàn)略規(guī)劃，公司可以變革業(yè)務(wù)流程，從而充分利用人機協(xié)作的諸多優(yōu)勢。

在機器與人之間，公司必須努力填補“中間地帶”。這就要求公司設(shè)立新的崗位，需要有員工專門負責設(shè)計和培訓算法、解釋所使用的算法并進行維護。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：培訓師、講解員和維護者。

培訓師能夠教AI系統(tǒng)如何運作，幫助降低自然語言處理器和機器翻譯中的錯誤，并指導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器人需要事先接受編程和培訓，才能處理不同任務(wù)。只有擁有相應(yīng)技能的員工才能進行此類培訓。而需要接受培訓的除了實體機器人之外，還包括AI軟件。培訓需要大量角色和工種。在簡單的情境下，培訓師幫助自然語言處理器和機器翻譯減少錯誤，而在復雜情境下，培訓師要訓練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)導者實現(xiàn)有效溝通，他們擅長向非技術(shù)人員解釋復雜算法的工作原理。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。講解員又可以細分為三種：透明度分析師，負責解釋特定AI算法為何作為“黑盒子”運行；算法取證分析師，負責確保各個算法為其結(jié)果負責；策略顧問，負責對各類AI技術(shù)最適用于何種應(yīng)用進行主觀判斷。

維護者，能夠確保AI系統(tǒng)按計劃運行，即作為一種輔助性工具，讓我們的工作和生活更便捷。維護者也可以細分為三種：背景設(shè)計師，負責管理商業(yè)環(huán)境、流程任務(wù)、用戶的獨特情況、文化問題和其他背景因素，從而確保復雜的機器人和其他AI系統(tǒng)在設(shè)計之初就考慮到上述因素；AI安全工程師，預測AI系統(tǒng)可能帶來的意外后果，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)符合人類的價值觀和道德觀。

從更廣的視角看，智能時代的企業(yè)在不斷開拓創(chuàng)新的過程中，必定會創(chuàng)造大量對員工技術(shù)水平要求很高的全新崗位和角色。這些崗位和角色都會是人類技能和技術(shù)賦能疊加的復合型崗位，勝任這些崗位的人也將是對“人機協(xié)作”駕輕就熟，為企業(yè)創(chuàng)造出超額價值的“超級員工”。這些員工將成為各家企業(yè)爭奪人才的焦點，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)強化企業(yè)知識管理和技能培訓的靈活性和有效性。目前，在吸引和保留“超級員工”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)型浪潮帶來的機遇，它們在我們調(diào)查的全球近1500家大型企業(yè)中占9%。這些企業(yè)最大限度地實現(xiàn)了自動化，并著手開發(fā)新一代流程和技能，從而充分利用人機協(xié)作的諸多優(yōu)勢。 它們成功的訣竅是遵循五大關(guān)鍵組織原則：思維模式、實驗、領(lǐng)導力、數(shù)據(jù)和技能。

首先是以行動為導向的思維模式，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？公司高管們應(yīng)當鼓勵現(xiàn)有員工等利益相關(guān)者共同創(chuàng)造，讓試點解決方案不斷擴大適用范圍，先讓員工對新系統(tǒng)進行內(nèi)部測試，所有難題都化解后再應(yīng)用于外部客戶。

第二是針對公司自身特點進行實驗，積極觀察流程中各環(huán)節(jié)的情況，以測試并完善AI系統(tǒng)，同時從“中間地帶”的角度重新定義個性化流程。單純復制其他領(lǐng)軍企業(yè)的最佳流程已然行不通。只有現(xiàn)場不斷試錯，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器合作完成。若想讓員工接受實驗，領(lǐng)導者需要制定明確的目標，同時不能因錯誤或失誤而氣餒。

第三是承諾負責任地使用AI的領(lǐng)導力，企業(yè)管理者必須時刻考慮到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)，而是能夠不斷學習的系統(tǒng)。從這個角度，企業(yè)在“培育”AI時面臨的許多挑戰(zhàn)與人類對下一代的教育類似：了解何為對錯以及負責任的行為，在積累知識經(jīng)驗時摒棄偏見，既獨立自主也保持與他人的合作和交流。人類對于工作崗位可能被AI取代的焦慮是一種主觀認知，管理者務(wù)必要讓員工切實體驗到AI的賦能作用，AI存在的意義是取代繁重任務(wù)和推動流程轉(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)部分散開展的靜態(tài)流程，而是在整個企業(yè)范圍內(nèi)獲取、清洗、整合、甄選和存儲信息的動態(tài)活動。AI要求數(shù)據(jù)必須又“好”（種類多、質(zhì)量高、可用性強）又“多”（海量）。因此，企業(yè)需要大力投入負責獲取并提供數(shù)據(jù)以供分析的人類崗位。這些崗位至關(guān)重要，因為數(shù)據(jù)中的偏差會造成嚴重的消極后果。

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)造力時間：將更多時間分配給明顯需要人類的活動，例如革新后業(yè)務(wù)流程中的人際互動、創(chuàng)意活動或決策活動。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）。

負責任的規(guī)范化：當需要使用AI、但人們對其接受度不足時，就需要運用規(guī)范化這一技能，負責任地補充人們的認知。當在道路、醫(yī)院、快餐店、學校和療養(yǎng)院等公共場所引入機器人時，人類的這種闡釋技能至關(guān)重要。人類員工的人文學科知識、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，在機器無法確定該做什么時，有能力直接采取行動。AI能夠正確處理很多問題，但它仍然無法準確分析局勢和人類想法。因此即便在組織流程革新后，也要確保人類判斷力和行動力依然處于系統(tǒng)核心。

智能提問：人類要懂得如何以最佳方式向AI詢問抽象問題，從而獲得所需的答案。很多工作領(lǐng)域都會涉及智能提問，例如優(yōu)化鐵路運輸和船運組合、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格。其中，確定零售價尤其需要智能提問，因為銷售的成敗均涉及大量的復雜數(shù)據(jù)。

機器人賦能：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、組織會議、寫作編輯、內(nèi)容發(fā)布等方面，人類已經(jīng)能夠放手讓AI承擔工作，從而為自己節(jié)省出處理關(guān)鍵任務(wù)的時間。

全面融合：開發(fā)可靠的AI代理模型，從而改進流程結(jié)果。比如，機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)生以及他們操作機器人的能力。在人機協(xié)作時代，這種全方位的身心融合，會令人類創(chuàng)造出機器學習可用的思維模型，讓機器獲取用戶行為數(shù)據(jù)并改進與人的互動。

互相學習：人類員工既可以在AI身旁開展任務(wù)，便于其學習新技能，也可以接受在崗培訓，以便適應(yīng)經(jīng)由AI技術(shù)改進的流程。傳統(tǒng)的專業(yè)技術(shù)教育是單向的，即人類學習如何使用機器。然而在AI領(lǐng)域，機器和人類互相學習，在這一過程中，老師需要擁有足夠的專業(yè)技能，AI也應(yīng)當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，而非僅僅推動舊流程的自動化。這是一種重新定義事物本質(zhì)的能力，也是智能提問和機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)飛速進步帶來的焦慮和不安，并通過業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)模式的重構(gòu)，帶來新的職業(yè)滿足感。

AI變革已成燎原之勢。在這場變革中，為讓整個企業(yè)充分利用AI技術(shù)、增強人類能力，企業(yè)各職能部門的流程都會被重新定義。人類的重要性在這一過程反而更為突出。AI技術(shù)能夠為人類提供有力工具，使人類擁有“超能力”，并重新分配工作時間——讓員工有更多時間發(fā)揮自身優(yōu)勢，而不是把時間浪費在機器可以替代的機械性工作上。

在AI時代，工作機會并不是“保留”下來的，而是“定義”出來的。在定義和設(shè)計全新工作機會的機遇前，企業(yè)家和監(jiān)管者分擔著史詩級的重大責任，但企業(yè)對人才所負的責任顯然更直接也更巨大。據(jù)我們估計，未來十年是AI大規(guī)模應(yīng)用的時代，獲勝者與失敗者之間會呈現(xiàn)天壤之別。兩者差距不在于一個國家、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）