的改變。和過去的技術(shù)迭代一樣，AI一定會取代一些工作，或者一些工作的一部分，但同時也一定會創(chuàng)造一些新的工作機會，或者把一部分既有工作變得更吃重，所不同的是，這樣的改變速度更快，頻次更多。
先舉一個商學院錄取流程的例子來看AI如何重塑工作流。商學院MBA的錄取流程可以分拆成三個階段，不同階段需要配置不同的資源。第一步是推廣，也就是鼓勵學生申請，讓更多潛在學生了解MBA課程。第二步是評判，也就是對申請人進行篩選，通常需要大量人工去做。第三步是給出結(jié)果，盡可能鼓勵合格的申請人接受錄取通知書。一個傳統(tǒng)的MBA錄取流程，會在第二階段配置大量有經(jīng)驗的人力，而且會限制推廣，擔心人力無法及時處理大量的申請。
AI在商學院錄取流程中的應(yīng)用，會從第二環(huán)節(jié)開始，培養(yǎng)出特別擅長對申請人進行篩選和評判的AI。AI替代手動篩選評判申請人這一流程的同時，也會讓資源可以配置到其他流程中，比如沒有了篩選的人力瓶頸，商學院會愿意加大市場宣傳力度以吸引更多的申請人，甚至可能免除申請費，因為AI審核的成本接近為零。從這一角度去思考，AI給商學院帶來的改變并不是簡單地替代某項工作，而是會重新安排招生三個步驟的資源分配，AI給工作流帶來的改變，遠比簡單的自動化要深遠地多。
那AI給未來的工作會帶來什么樣的改變呢？
第一種情況，當工作的一部分職能被自動化了之后，工作本身反而變得更重要了。這在PC時代就曾經(jīng)出現(xiàn)過。比如Excel的出現(xiàn)讓財務(wù)的話語權(quán)更大，而不是讓更多會計師失業(yè)。同樣，工作的一部分被自動化會讓那些需要更多人判斷的工作變得更重要也更有價值。
第二種情況，機器的確會替代一些工作。比如說亞馬遜分揀倉里的分揀員。亞馬遜的物流配送分揀倉雇傭了4萬多人，因為人仍然比機器能更快地分揀貨物。但是亞馬遜也意識到，只要人在整個流程中存在，物流配送就無法完全自動化。亞馬遜2012年收購機器人公司Kiva就是要向自動化邁出一大步。未來當機器完全取代人類分揀員之后，倉庫就可以變成黑燈倉庫，節(jié)約照明和空調(diào)的電費，而且可以24小時不停歇地工作，大大提升效率。
第三種情況，AI會重塑一些工作，取代一部分職能，同時增加另一部分智能。比如說放射科醫(yī)生。放射科醫(yī)生主要的工作是解讀X光片或者CT影像?，F(xiàn)在機器已經(jīng)可以做得更好了。但這并不意味著放射科醫(yī)生的工作會被替代。他們的工作會發(fā)生大的變化。一方面，他們?nèi)匀恍枰蚱渌t(yī)生解釋AI得出的影響判斷，另一方面為新機器的AI提供訓練也是他們未來的工作之一。
第四種情況，則是一些工作的實質(zhì)會發(fā)生改變。比如說，當自動駕駛被普遍應(yīng)用之后，校車司機會失業(yè)么？乍一看下來答案是肯定了，因為車輛可以自動駕駛了，不再需要司機。但事實上校車司機還有一項很重要的職責，就是在車上維護秩序，確保孩子們的安全。所以，當司機開車的這項主要任務(wù)被AI取代之后，會凸顯出另外一些重要的任務(wù)，比如說在校車上管理孩子。校車司機工作的實質(zhì)發(fā)生了變化，但是并沒有被取代。
當然，未來將會有更多“人+機器”的工作場景。在《人+機器》這本書中，身為埃森哲咨詢師的作者就提出，人機協(xié)作在很多場景中會比人或者機器單獨完成工作要更有效?！度?機器》把產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型分成三個階段，100多年前從福特開始的標準化流程的轉(zhuǎn)型，1970年代開始的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，也就是利用IT技術(shù)的自動化轉(zhuǎn)型，而現(xiàn)在這一階段AI推動了人機協(xié)作的適應(yīng)性轉(zhuǎn)型階段。標準化轉(zhuǎn)型讓批量大規(guī)模廉價生產(chǎn)成為可能，自動化轉(zhuǎn)型通過流程優(yōu)化和流程再造，讓機器能夠取代許多人的崗位，提升效率。適應(yīng)性轉(zhuǎn)型又有所不同，人+機器可以有很強的適應(yīng)性