Gartner：2020年人工智能將創(chuàng)造更多就業(yè)機會 但制造業(yè)面臨巨大打擊

　　AI將在2020年創(chuàng)造230萬個就業(yè)機會，同時減少180萬個就業(yè)機會。

　　根據(jù)Gartner公司的報告，到2020年將是與人工智能相關就業(yè)動態(tài)的關鍵一年，因為人工智能(AI)將成為積極的工作動力。

　　受AI影響的工作崗位數(shù)量因行業(yè)而異，到2019年，醫(yī)療保健、公共部門和教育將看到不斷增長的就業(yè)需求，而制造業(yè)將受到最大打擊。從2020年開始，與人工智能有關的就業(yè)機會將進入積極的領域，到2025年將達到200萬個新增就業(yè)機會。

　　Gartner研究副總裁Svetlana Sicular表示：“過去許多重大創(chuàng)新都伴隨著臨時失業(yè)的轉型期，隨之而來的是復蘇，隨后業(yè)務轉型和人工智能將可能走上這條路。人工智能將提高許多工作崗位的生產率，消除數(shù)百萬中低層職位，而且還將創(chuàng)造更多的高技能，管理甚至入門級和低技能的新崗位。

　　“不幸的是，大部分災難性的失業(yè)警告都將人工智能與自動化相混淆 - 這掩蓋了最大的人工智能益處 - 人工智能增強 - 人造智能的結合，兩者相輔相成。”

　　IT領導者不應該只關注預計的凈增就業(yè)機會。每次投資于支持人工智能的技術，他們都必須考慮到失去了什么工作，創(chuàng)造了什么樣的工作，以及如何改變工人與他人協(xié)作，做出決定和完成工作。

　　Sicular說：“現(xiàn)在是時候真正影響你長期的AI方向了。” “以最大的價值為重點，加大AI人才的培養(yǎng)力度，豐富人們的工作，重塑舊事業(yè)，創(chuàng)造新的行業(yè)，轉變文化，迅速適應AI相關的機遇和威脅。

　　Gartner發(fā)現(xiàn)了與AI對工作場所影響有關的其他預測：

　　人工智能已經被應用到高度可重復的任務中，在那里可以對大量的觀察和決策進行分析。然而，將人工智能應用于不太常見的工作，由于重復性較低，將很快產生更好的效益。用于非例行工作的人工智能比取代它們成為人類的組合更有可能幫助人類，而機器將比人類專家或獨自工作的人工智能機器更有效地執(zhí)行任務。

　　到2022年，五分之一從事非常規(guī)任務的工人將依靠人工智能來完成工作。

　　“使用AI自動生成每周狀態(tài)報告或挑選收件箱中的前五個電子郵件與治療疾病沒有相同的令人滿意的因素，這就是為什么這些近期的實際用途不被人注意， “Gartner研究副總裁Craig Roth說。 “公司剛剛開始抓住機會，通過將AI應用于通用工具來改善非常規(guī)工作，一旦知識工作者將AI作為虛擬秘書或實習生加入到他們的工作流程中，機器人員將成為競爭的必需品。

　　利用人工智能和機器人等技術，零售商將使用智能流程自動化來識別，優(yōu)化和自動化人類正在進行的勞動密集型和重復性活動，通過從總部到配送中心和商店的效率降低勞動力成本。許多零售商已經在擴大技術使用，以改善店內退房過程。

　　到2022年，多渠道零售商通過人工智能取代銷售人員的努力將被證明是不成功的，盡管出納和業(yè)務工作將被打亂。

　　然而，研究表明，許多消費者在逛商店時仍然喜歡與知識型銷售人員進行互動，尤其是在家庭裝修，藥店和化妝品等專業(yè)領域，知情的員工可以對顧客滿意度產生重大影響。雖然他們會減少用于退房和其他業(yè)務活動的勞動力，但是零售商將難以消除傳統(tǒng)的銷售顧問。

　　Gartner研究總監(jiān)Robert Hetu表示：“零售商可以通過消除高度重復性和交易性工作來節(jié)省勞動力，但是需要將這些節(jié)省的部分資金用于可以提高客戶體驗的培訓助理。”大多數(shù)零售商將會把人工智能視為增強客戶體驗的一種方式，而不是僅僅將人類從每個過程中移除。“雖然許多行業(yè)將從人工智能中獲得不斷增長的商業(yè)價值，但制造業(yè)將會獲得大量的商業(yè)價值機會。自動化將導致成本節(jié)省，而價值鏈中消除摩擦將進一步增加收入，例如優(yōu)化供應鏈和進入市場活動。

　　2021年，人工智能增強將產生2.9萬億美元的商業(yè)價值，并恢復62億小時的工人生產力。

　　然而，一些行業(yè)(如外包)正在看到其商業(yè)模式發(fā)生根本變化，人工智能所帶來的成本降低以及由此帶來的生產率提高必須重新投入，以便重塑和研究新的商業(yè)模式機會。

　　研究副總裁Mike Rollings表示：“人工智能可以承擔重復和平凡的任務，從而使人類從事其他活動，但人與AI的共生關系將更加細致，將需要再投資和再造，而不是簡單地自動化現(xiàn)有的實踐。 Gartner公司。 “與其讓機器復制人類為達到特定判斷所執(zhí)行的步驟，整個決策過程可以被重構，以利用機器和人員的相對優(yōu)勢和弱點來最大化價值生成，并重新分配決策以提高敏捷性。”