经过
Mohit Joshi.
总统和主席，银行，金融服务和保险（BFSI），医疗保健和生命科学Infosys

AI /自动化

机器人和我：劳动力的未来

机器人和机器将在不久的将来成为我们日常生活的一部分吗？在家庭，工厂和办公室工作，以做常规和非凡的任务？如果是这样，这意味着我们危及我们自己的工作机会，并获得有限的雇用，或者我们鼓励人类劳动力发展超出其当前能力和新领域的技能和专业知识吗？

我相信，当我们看到机器人制造了一些多余的任务，以及智能技术为人类创造了新的工作时，仍然有一些人类独有的技能。例如，对“人类”技能的需求非常大，比如发现和解决未知问题、与终端用户建立共鸣、沟通和指导，这些都是人类特有的能力。在一些角色中，同理心和个人互动可以丰富人际关系和经验，比如教学或护理，可能需要人类，即使它们可以由机器人来完成。此外，创新是人类思维的另一个特权领域，因为我们“被设定”要保持好奇心，寻找新的问题来解决。

While businesses are buoyed by the possibilities of AI to provide deep insights, automate tasks and empower humans, Infosys, as an organization engaged in developing AI and automation capabilities, wanted to understand more deeply about what today’s business leaders thought of the challenges posed by AI. OurInfosys Research报告“AI时代的领导”试图回答一些提出的一些问题，调查结果给了我们一些明确的观点，即今天的领导者如何接近AI的中断和机会。

而有61%的受访者表示,在未来5年工作岗位最危险,其次是营销和通信(32%)、人力资源(29%)和法律(15%)的角色,与此同时,研究发现,人工智能的机会是创造巨大需求相关工作,以至于95%的IT领袖说,他们计划人工智能专业人士的招聘团队。
-Infosys Research报告“AI时代的领导”

显然，企业在管理其劳动力的变化规模方面面临挑战。无论是在组织功能上采用智能技术，还是确保员工适应未来。我们认为，他们需要专注于两个领域，以最大化人工智能在工作场所的优势:

  1. 建立员工技能：

    2. 在招聘新员工之前，以获取加速AI所需的能力，组织应该利用现有的人才资源，填补掠夺和重新部署计划的任何技能差距。调查显示，大约一半的组织认识到这样做的重要性：53％的人报告了为AI受影响最大的人越来越多的培训，50％表示他们正在重新部署新的功能区域的员工。

    在这里，关键是建立一个终身学习的文化，在那里不仅通过一次性训练事件而获得了关于AI的知识，而且不断地作为“工作”学习的一部分。将在劳动力送入劳动力的组织将成为那些提供他们才能充足的机会，以便与机器人和其他数字技术一起工作的人。

    由于课堂培训并不总是可能，或可行的，企业可以参与大规模开放的在线课程（MOOCS）。行业领导者的一个很好的例子，主动解决了第四个工业革命造成的工作流离失所和技能差距的问题是世界经济论坛与主要技术公司合作，包括Infosys的技能计划。1月2021年1月，跨越技术和培训机会致力于达到100万人的资源和培训机会，以及项目管理，客户管理和参与公司产品专门的技能等商业化技能。

    公司还可以将教育机构与Reskill和培训员工捆绑在一起，如人工智能，机器学习和机器人过程自动化等最新技术。在Infosys中，我们正在通过几个伙伴关系创造终身学习的机会，其中一名伙伴关系，其中一个人为一个培训自主技术培训工程师的计划。

  2. 确保领导承诺：

    3. 文化转型从来都不容易，而没有高级领导的参与是不可能的。领导者不仅应该确保该组织对培训人员的承诺，还要考虑通过AI技术培训，以帮助开发最佳实践，以确保这些新技术对整个组织和社会的经济和道德影响。

    商业领袖应协作跨职能，并确实跨组织来定义如何接近富含AI的技术以及如何创建伦理和包容性的标准。业务领导人的本小组讨论会谈到劳动力中AI的未来，并试图回答道德和AI周围的问题。

    Infosys Research发现，参与组织的一半已确定对人工智能培训的投资作为最优先事项，而且相同比例的领导人表示，领导力培训是必需品。

    As we explore the frontiers of human empathy and innovation that evermore intelligent technologies afford us, leaders should stay focussed on the short term need for the human workforce to continue to maintain and improve machines, allocate work to robots and overseeing their AI ‘co-workers’, at least for the foreseeable future.