6 Hot AI Automation Technologies niszczenie i tworzenie miejsc pracy

roboty fizyczne i programowe rosną

Forrester

nic nie podnieca mediów opętanych przez Dolinę Krzemową bardziej niż oglądanie zmagań w błocie online dwóch tytanów technologicznych, zwłaszcza gdy walka kończy się najgorętszym tematem dnia: czy AI zniszczy naszą pracę, czy będzie siłą na dobre?

wszystko zaczęło się od deklaracji Elona Muska, że „roboty będą w stanie zrobić wszystko lepiej niż my”, tworząc „największe ryzyko, przed którym stoimy jako cywilizacja.”, Na Co Mark Zuckerberg odpowiedział, że” przeciwnicy „wymyślający” scenariusze dnia zagłady „są” dość nieodpowiedzialni.”Musk retorted on Twitter (where else?) „Rozmawiałem o tym z Markiem. Jego zrozumienie tematu jest ograniczone”, a Zuckerberg blogował na Facebooku (gdzie jeszcze?), że jest ” podekscytowany całym postępem i jego potencjałem, aby uczynić świat lepszym.”

i tak to idzie. Nie zgadzam się z poglądem, że tylko ludzie, którzy faktycznie robią sztuczną inteligencję, mogą komentować sztuczną inteligencję i jestem pewien, że zarówno Musk, jak i Zuckerberg rozumieją sztuczną inteligencję nie jest ograniczona. Podobnie jak reszta z nas, wprowadzają do debaty własne uprzedzenia, perspektywy i ambicje. Może to pomóc każdemu zainteresowanemu pytaniem, co AI zrobi lub nie zrobi z naszą pracą i cywilizacją, aby przestudiować jej historię (możesz zacząć tutaj), poszukać dowodów obalających to, w co wierzymy, oraz oceny obecnego i przyszłego wpływu technologii AI, które są oparte na odpowiednich danych analizowanych przy minimalnych założeniach.

ankiety, wywiady i rozmowy z osobami, które faktycznie podejmują decyzje o tworzeniu lub eliminowaniu miejsc pracy są przykładem tej drugiej kategorii i często stanowią podstawę opisów krajobrazu rynkowego i lepiej poinformowanych spekulacji analityków branżowych. Najnowszym przykładem-i zalecanym czytaniem-jest „technologie automatyzacji, Robotyka i sztuczna inteligencja w miejscu pracy, drugi kwartał 2017 r.” autorstwa J. P. Gowndera Forrestera (jego wpis na blogu na temat raportu znajduje się tutaj).

Gownder i jego koledzy z Forrestera szczegółowo omawiają (33 gęste strony zamiast 140 znaków) kilkanaście „technologii automatyzacji”—wszystkie oparte na tym, co obecnie ogólnie nazywamy „Sztuczną Inteligencją”—które zostały wybrane, ponieważ odgrywają rolę w eliminowaniu lub powiększaniu miejsc pracy, wymagają długoterminowego planowania dla maksymalnego efektu i (co najważniejsze, moim zdaniem) generują pytania od klientów Forrestera. Oprócz oceny etapu rozwoju i długoterminowego wpływu na miejsca pracy i przedsiębiorstwa, Forrester dostarcza definicji technologii/kategorii sztucznej inteligencji, o których dyskutują, cennych po prostu dlatego, że często brakuje definicji w dyskusjach na temat ” sztucznej inteligencji.”

oto moje podsumowanie 6 technologii AI, które będą miały największy wpływ na stanowiska pracy—pozytywne i negatywne—w najbliższej przyszłości:

1. samoobsługa Klienta: rozwiązania fizyczne skierowane do Klienta, takie jak kioski, interaktywne oznakowanie cyfrowe i samoobsługa. Ulepszony przez ostatnie Innowacje (lepsze ekrany dotykowe, szybsze procesory, lepsza łączność i czujniki), wchodzi również na nowe rynki i aplikacje—doskonałym przykładem jest eksperymentalny sklep spożywczy Amazon Go. Przykładowi dostawcy: ECRS, Four Winds Interactive, Fujitsu, kioski Information Systems, NCR, kioski Olea, Panasonic, Protouch Manufacturing, Samsung i Stratacache.
2. robotyczna automatyzacja procesów wspomagana Sztuczną Inteligencją: automatyzacja procesów i procesów organizacyjnych za pomocą botów programowych. Analizując 160 projektów konsultingowych Deloitte związanych z sztuczną inteligencją, Tom Davenport uznał ją za jedną z najszybciej rozwijających się aplikacji AI, co potwierdza Forrester. Przykładowi dostawcy: Automation Anywhere, Blue Prism, Contextor, EdgeVerve Systems, Kofax, Kryon Systems, NICE, Pegasystems, Redwood Software, Softomotive, Symphony Ventures, UiPath i WorkFusion.
3. Roboty przemysłowe: Roboty fizyczne, które wykonują zadania w produkcji, rolnictwie, budownictwie i podobnych branżach z ciężkimi obciążeniami na skalę przemysłową. Internet Rzeczy, ulepszone oprogramowanie i algorytmy, analiza danych i zaawansowana elektronika przyczyniły się do szerszego wachlarza czynników kształtu, zdolności do działania w środowiskach pół – i niestrukturalnych oraz „inteligencji” do uczenia się i autonomicznego działania. Rosnącą podkategorią są roboty współpracujące (coboty), pracujące bezpiecznie obok ludzi. Przykładowi dostawcy: ABB, Aethon, Blue River Technology (Rolnictwo), Clearpath Robotics (autonomous, multiterrain), DENSO, FANUC (tradycyjne Roboty i coboty), Kawasaki, Kuka, Mitsubishi, Nachi Robotics, OptoFidelity, rb3d (coboty), Rethink Robotics (coboty) i Yaskawa.
4. Roboty do handlu detalicznego i magazynowego: roboty fizyczne z autonomicznymi możliwościami ruchu stosowane w handlu detalicznym i / lub magazynowaniu. Zbieranie przedmiotów jest nadal największym wyzwaniem, ale sklepy takie jak Zatoka Hudsona i JD.com, i oczywiście Amazon, inwestują w potencjalne rozwiązania. Przykładowi dostawcy: Amazon Kiva Systems (structured environments), Fetch Robotics (unstructured), Locus Robotics (unstructured) i Simbe Robotics (retail scanning robots for product restocking).
5. wirtualni asystenci: osobisty cyfrowy concierge, który zna użytkowników i ich Dane i jest wystarczająco wnikliwy, aby interpretować ich potrzeby i podejmować decyzje w ich imieniu. Opracowane z myślą o rynku konsumenckim zaledwie kilka lat temu asystenty te mogą być wykorzystywane przez firmy w kontekście relacji między przedsiębiorcami a konsumentami (np., odpowiadać na pytania w domu lub usprawniać pracę pracowników call center) lub wewnątrz organizacji biznesowej (np. służyć jako eksperci merytoryczni lub wspierać procesy biznesowe). Przykładowi dostawcy: Amazon Alexa, Apple Siri, Dynatrace for ITSM, Google Now I Google Assistant, IBM Watson conversational interface, IBM Watson Virtual Agent, IPsoft Amelia, Microsoft Cortana, Nuance Communications Nina i Samsung Bixby.
6. sensoryczna AI: Poprawa zdolności komputerów do identyfikowania,” rozumienia”, a nawet wyrażania ludzkich zdolności sensorycznych i emocji poprzez analizę obrazu i wideo, Rozpoznawanie twarzy, analizę mowy i/lub analizę tekstu. Przykładowi dostawcy: Affectiva, Amazon Lex, Amazon Rekognition, Aurora Computer Services, Caffe, Clarifai, Deepomatic, Ditto, Equals 3 Lucy, FaceFirst, Google Cloud Platform API, HyperVerge, IBM Watson Developer Cloud, KeyLemon, Linkface, Microsoft Cognitive Services, Microsoft Cortana Intelligence Suite, ModiFace, Nuance Communications, OpenText, Revuze, Talkwalker i Verint Systems.

pierwsze 4 kategorie istnieją już od jakiegoś czasu (Forrester nazywa je „dojrzałymi”), ale ostatnio zostały pobudzone przez innowacje sprzętowe i programowe. Warto zauważyć, że kluczowy powód niedawnego podniecenia i strachu przed sztuczną inteligencją—szybki postęp w wielu wąskich zadaniach sztucznej inteligencji (np. identyfikacja obiektów) dzięki ulepszeniom technik głębokiego uczenia-nie przyczynił się w znacznym stopniu do nowo odkrytej seksualności tych 4 kategorii. Ale głębokie uczenie jest kluczowym czynnikiem przyczyniającym się do rodzącego się sukcesu pozostałych 2 gorących kategorii—wirtualnych asystentów i sensorycznej sztucznej inteligencji. Mój ogólny wniosek z tych obserwacji jest taki, że podniecenie (i strach) generowane przez konkretne „triumfy” technologii AI może przesłaniać dla nas bardzo fundamentalny fakt przyjęcia technologii w całej historii, w tym historii najnowszej—zajmuje to bardzo dużo czasu. Ma to istotne konsekwencje dla naszych założeń i prognoz dotyczących kwestii, kiedy sztuczna inteligencja wyeliminuje (wiele) miejsc pracy.

trudno przewidzieć ramy czasowe i skalę eliminacji zatrudnienia, zwłaszcza gdy rozważymy przyszłość zatrudnienia (parafrazując bardzo mądrego człowieka). Jednak trudności związane z mówieniem czegokolwiek o przyszłości, zwłaszcza o przyszłości miejsc pracy w dynamicznej, stale rozwijającej się i wieloaspektowej gospodarce (np. utrzymujące się niskie płace mogą opóźnić przyjęcie robotów), nigdy nie stały na drodze do pisania i/lub analizowania i/lub mówienia o sławie i fortunie (lub prościej, o ciągłe zatrudnienie).

obecny cykl here-are-authoritative-numbers-on-how-many-jobs-will-be-elimined-by-AI rozpoczęty 4 lata temu przez dwóch naukowców z Oksfordu (47% procent miejsc pracy w USA jest zagrożonych automatyzacją w ciągu najbliższych 20 lat). Analitycy Forrestera nie mogli oprzeć się prognozowaniu o dużym popycie i, co stało się „jednym z pięciu najlepiej przeczytanych spośród wszystkich raportów Forrester”, oszacowali, że automatyzacja zniszczy 17% amerykańskich miejsc pracy do 2027 roku. Ale, w przeciwieństwie do wielu innych komentatorów na ten temat, przyjrzeli się również szklance do połowy pełnej i oszacowali, że automatyzacja zapewni 10% nowych miejsc pracy amerykańskiej gospodarce do 2027 r., co oznacza stratę netto w wysokości 7%.

czy będzie to 7%, czy 47%, czy jakiekolwiek inne ilościowe lub jakościowe spekulacje na temat przyszłego wpływu sztucznej inteligencji na zatrudnienie, debata nad tym, kiedy i ile nie bierze nawet pod uwagę kwestii, czy. Czy roboty naprawdę „będą w stanie zrobić wszystko lepiej niż my”, jak wierzy Musk, i to nie tylko za 20 czy 100 lat, ale w każdej chwili w przyszłości? Wiem, że trudno przewidzieć przyszłość technologii. Pewne jest to, że umysły badawcze zanurzone w etosie naukowym, takie jak Musk, powinny rozważyć wszystkie możliwości i unikać robienia dogmatycznych stwierdzeń, zarówno typu AI-will-destroy-civilization, jak i AI-will-cure-all-diseases. Dlaczego nie rozważyć możliwości, że inteligentne maszyny Nie przejmą władzy, ponieważ nigdy nie będą ludźmi i że daremne poszukiwanie „ludzkiej inteligencji” faktycznie spowolniło postęp w badaniach nad sztuczną inteligencją?

nie ma wątpliwości, że w przyszłości będziemy nadal widzieć takie same zakłócenia na rynku pracy, jakie byliśmy świadkami ostatnich sześćdziesięciu lat technologii komputerowej, która tworzy i niszczy miejsca pracy (podobnie jak inne technologie, które ją poprzedzały). Rodzaj zakłóceń, które stworzyły Facebooka i Teslę. Facebook miał garstkę pracowników w 2004 roku i obecnie zatrudnia 20 000. Firma Tesla została założona w 2003 roku i obecnie zatrudnia 33 000 pracowników. Niezależnie od tego, czy technologie AI postępują szybko, czy wolno i czy sztuczna inteligencja będzie nadal przodować tylko w wąskich zadaniach, czy uda się wykonywać wielowymiarowe działania, przedsiębiorcy tacy jak Zuckerberg i Musk (oraz Jack Ma i Vijay Shekhar Singh Sharma i Masayoshi Son) wykorzystają nowe możliwości biznesowe, aby zarówno niszczyć, jak i tworzyć miejsca pracy. Ludzie, w przeciwieństwie do botów i robotów (teraz i prawdopodobnie na zawsze), dostosowują się do zmieniających się okoliczności.

Śledź mnie na Twitterze lub LinkedIn. Zajrzyj na moją stronę.