麥肯錫研究院基于對全球46個國家的研究表明，截止到2030年，平均有15%的工作時間可能會被自動化。對中國而言，這個比例大約為16%。
而樂觀派認為，自動化和AI技術將會創(chuàng)造更多的工作崗位，而不是完全取代。Gartner預測，到2020年，AI創(chuàng)造的就業(yè)崗位將超過其所取代的崗位，而且還會提升工作效率，給人們的工作和生活帶來極大的便捷。
研究表明，到2030年，勞動力需求仍會增長，發(fā)展中國家的收入增加和消費升級、全球老齡化社會帶來的醫(yī)療服務增長、基礎社會和能源投資增加等趨勢，將創(chuàng)造更多的工作需求，這部分的增長會抵消因為技術應用而減少的勞動力需求。
但是，技能轉型的壓力增加了，中國需要轉型和升級的員工數量或可高達1億人。
AI的沖擊
雖然沒有人能夠準確預測技術的發(fā)展到底能如何影響人類的工作與生活，從宏觀趨勢看，技術對工人的替代程度取決于勞動力需求增長速度、以及技術發(fā)展和應用的速度。從企業(yè)管理層面看，自動化和AI技術的開發(fā)與應用幾乎成為所有規(guī)模化企業(yè)的必爭之域。
以互聯網和零售行業(yè)為例，最先被技術覆蓋的場景包括智能客服、智能供應鏈和智能倉儲。這些場景的新工作需要勞動者具備更高的教育水平和不易被機器替代的能力，如社交與情感、創(chuàng)造力、高級認知能力等。
1、智能客服方面
Gartner的研究顯示，在未來幾年，一些目前常用的渠道會大幅減少，如“電話交流”“交互語音應答”和“互聯網/手機搜索”。至2022年，“聊天機器人”“外呼提醒”“基于AI的IVR和交互IVR”這幾個渠道會大量增加。74%的客戶服務工作會實現完全自動化，占比相比2017年增長了54%。
這個趨勢將導致通過計算機輔助客服渠道的服務減少約20%，但通過半自動客服渠道的服務將增長80%。
在線客服領域的技術應用會產生新的崗位，由于聊天機器人需要與不同語言習慣和風格的真人進行交互，AI訓練能力對零售客服至關重要。AI訓練是一種全新的、難以被機器替代的崗位，但目前具有相關技能的人員處于短缺狀態(tài)。
未來的智能客服更多會是人機混合對話。屆時，人工客服的價值在于機器人無法與人類比擬的創(chuàng)造力、社區(qū)互助和共情三大核心能力。未來的客服更需要懂業(yè)務和心理學、溝通學的專家型人才。
2、智能供應鏈方面
技術應用會讓策略類工作效率得以提升，人的工作和能力要求將會轉向供應鏈戰(zhàn)略層面。AI技術的應用會大幅減少基礎操作類工作，同時提升決策類工作的效率。
采購計劃、庫存管理和質量監(jiān)控等工作會減少，崗位能力要求也會轉變。采購經理的主要工作會聚焦于新產品線以及建立新供應商的關系。庫存經理將關注難以預測的，需要風險分析或策略性問題的解決能力。
3、智能倉儲方面
倉庫人員的主動性和問題解決能力將變得更重要。盡管倉庫中的大部分崗位不需要很復雜的技術知識，但需要有一定的技術理解和管理能力，如倉庫經理需要很好地分配、控制和監(jiān)控機器人的工作。
此外，無人車和無人機技術的應用也會替代物流環(huán)節(jié)的一些人工崗，但同時會產生新的崗位——遠程汽車/無人機操控員。盡管無人車和無人機要到2020年，甚至更晚的時候才能大規(guī)模應用，但培養(yǎng)這類人員需要幾年時間，因此要未雨綢繆提前做好規(guī)劃。
亞馬遜的實踐
在智能技術的應用與人員能力轉型方面，Amazon的實踐在業(yè)界是領先的。
1、智能技術應用提高效率
Amazon在2012年通過收購Kiva Systems公司，開發(fā)出自動搬運的“貨到人”揀選機器人Kiva。2018年，機器人的數量已超過10萬臺。Amazon自動化倉庫的部署并沒有減少其對一線員工的需求，倉儲人員的數量一直在增長。
行業(yè)報告顯示，Amazon在2014年開始部署Kiva機器人，到2017年底，倉儲人員相比2014年增加約8萬人，達到12.5萬人。2018年，公司繼續(xù)新增員工約10萬人，增加的崗位大部分在新建的配送中心。
物流的自動化進程，不僅提高生產力和效率、加快供應鏈速度、降低失誤，還降低勞動成本。
當然，自動化程度的提升，會對一些崗位產生沖擊，其中受影響最大的群體將是倉庫工人和卡車司機。此外，防損、質控類的工作會相應減少。
2、智能客服提升客戶體驗
在智能客服方面，Amazon運用先進的技術提升客戶體驗。
Amazon Connect是基于云服務的自助式客服中心服務，這個基礎設施運行于全球16個地理大區(qū)中的42個區(qū)域，為亞馬遜向數以百萬計的客戶提供服務。
Amazon在客服中心使用聊天機器人技術，通過軟件更改機器人輸出的語音以定制與終端客戶的對話。可定制的選項包括發(fā)音、音量、語速，且支持文本交互。
此外，Amazon還使用AmeyoFu-sionCX（一種軟件解決方案），從不同渠道獲得并分析用戶行為，從而深入了解用戶，為商業(yè)決定提供有用信息。
通過對用戶情感、社交關系和視角的360度觀察，FusionCX可以幫助公司了解客戶的交互歷史、心情狀況和對事物的好惡，用戶的任何更改都可以被實時捕捉和跟蹤并同步到所有客服中心。
與此同時，Ameyo的Unified Agent Desktop將與用戶在所有渠道的交互歷史展示于單一視圖中，有助于客服人員了解用戶的經歷和需求從而為用戶解決問題。
3、培訓與管理通道項目多層次提升員工能力
面對新技術的轉型，Amazon為一線員工提供培訓以幫助其適應新工作，還為在公司工作一年以上員工提供“職業(yè)選擇”（Career Choice）培訓項目，該項目所培訓的技能不一定和A-mazon的崗位需求直接相關，而是旨在針對社會需求量大、薪酬高的職業(yè)進行技能提升。
自項目推出以來，超過10，000名員工通過該項目取得學位，超過500人在學習機器人相關的課程，預計到2020年，參與的人數會增加一倍。
雖然公司前期投入較大，但可以為公司未來的發(fā)展提前儲備大量各領域人才，同時這種舉措也會對市場上的人才有一定吸引力。
在管理層面，Amazon通過“通道項目”（Pathways）儲備高級運營經理，即招募MBA或博士畢業(yè)生，參與為期18-30個月的項目，逐步從管理80-100人的區(qū)域經理，提升到管理300-500人的運營經理，在不同交付中心輪崗或專職某一項專業(yè)技能，最后晉升到高級運營經理，管理某個部門。
企業(yè)如何應對
從Amazon的實踐可以看出，技術發(fā)展的大趨勢已經對現有的工作產生了深遠影響，需要在企業(yè)層面進行前瞻性的布局和規(guī)劃。
當前，在技術發(fā)展和用工轉型方面，企業(yè)普遍面臨以下幾個方面的問題：
一是技術自身的不確定性給人才培養(yǎng)的整體規(guī)劃帶來困難。
二是新崗位的能力要求對于現有員工的轉型挑戰(zhàn)大。
三是人才培養(yǎng)體系不成熟。由于新崗位的培養(yǎng)沒有成熟的模式和外部行業(yè)經驗的參考，很多知識和課程體系需要從頭積累與打磨，對于企業(yè)的培訓體系是一個很大的挑戰(zhàn)。
四是配套的發(fā)展與保留機制缺失。當技術發(fā)展取代一些崗位后，會產生一些新崗位，針對這類新崗位，一線員工經過短期的培訓可以勝任崗位，但在職類和職級方面都還不成體系。
因此如果從傳統(tǒng)的職位管理角度看，員工轉崗后職業(yè)發(fā)展路徑也不清晰。此外，由于一線員工的流失率很高，培養(yǎng)后的人才如何進行保留，也是實際工作中面臨的一大挑戰(zhàn)。
應對技術發(fā)展對于用工的影響，需要企業(yè)強調前瞻性的思維和舉措。一些具體的操作包括：
擴大對于智慧組織和人才轉型的研究領域和范圍，在全球范圍，進行跨行業(yè)研究，預估業(yè)務相關領域的技術發(fā)展及其對人工替代的可行性。
在不同管理層明確推動技術提效的責任人（如集團技術委員會和主要管理者），對技術應用提效的具體目標、路徑、實施里程碑做研討和決策。
將技術提效、規(guī)劃和實踐的具體指標落實到技術和業(yè)務管理者的KPI中。
人力資源和各平臺部門需要從政策和解決方案兩個方面支持業(yè)務，落實短期人才轉型計劃，其中需要注意的是，對于短期用工的規(guī)劃應該特別謹慎，避免因為短期需求大量招人而給技能轉型造成壓力的情況。
持續(xù)推進與完善定位于中長期的人才轉型和培養(yǎng)計劃，擴大未來人才儲備范圍。
