對于與人工智能(AI)有關的就業動態來講，2020年將是極其重要的一年，人工智能將帶動整體工作機會的正增長。

受人工智能影響的工作數量將因產業而異;2019年時，衛生保健、公共部門與教育領域的就業機會將持續增加，但制造業會遭受最大沖擊。從2020年起，人工智能所創造的工作機會將足以彌補其取代的數量，Gartner預計在2025年凈新增就業數將達到200萬個。

在過去，許多重大創新都曾經歷過引發失業潮的過渡期，但隨后就會復蘇，并緊接著開始業務轉型，人工智能未來也很可能會依循這個路線來發展。人工智能將提高許多工作的生產力，雖然其中包含取代數百萬個中低階崗位，但同時也創造出超過數百萬個高技術性及管理層級的相關崗位，甚至是一些屬于入門層級與低技術性的工作。

可惜的是，那些宣稱將出現大規模失業的警告多半把人工智能跟自動化混為一談，而這反而掩蓋了人工智能的最大好處——人工智能的增強功能(AI augmentation)，也就是將人腦與人工智能相結合，并使之相輔相成。

IT領導者除了應該關注預估凈新增就業數外，還需在每次投資人工智能相關技術時，考量其會取代或增加哪些職務，以及這將如何改變員工之間合作、決策與完成工作的方式。

現在正是對人工智能長期發展方向進行規劃的好時機。為了獲取最大價值，IT領導者必須專注在如何利用人工智能增強人力上。除了要豐富人類工作的內容、重新構思舊有的工作項目以及創造新的產業外，IT領導者還要改變企業文化，使公司能迅速適應人工智能所帶來的商機與威脅。

我們關于人工智能給職場帶來的沖擊的其它預測包括：

人工智能已被應用在重復性高的工作項目上，借由大量分析觀察結果與決策來找出固定模式。另一方面，人工智能也即將被應用到重復性低且變化較大的弱例行性工作(less-routine work)上，由此帶來極大的效益。這方面的應用很可能會協助而非取代人工，因為人類與機器的結合將比單單聘雇專業人士或使用人工智能機器更有效率。

到2022年，在以非例行性工作(nonroutine tasks)為主的員工中，每5人就有1人將依靠人工智能來完成工作。

利用人工智能每周自動產出狀態報告或篩選出收件箱中前五大重要郵件，雖然感覺不像治療疾病那么厲害，但這也是近期這些實際應用并未引起注意的原因。企業才剛開始利用人工智能來改善非例行性工作，將之應用在一般用途的工具(general-purpose tools)上。一旦知識工作者(knowledge worker)把人工智能納入其工作流程、當作虛擬秘書或實習生來使用，機器人員工(robo-employees)將成為提升競爭力的必要條件。

利用人工智能、機器人等技術，零售商將導入智能流程自動化(intelligent process automation)來識別、優化目前仍由人力完成的勞動密集且重復性高的活動，并使之自動化。這種做法可提升公司總部、經銷中心乃至商店的效率，由此降低勞動成本。許多零售商已開始擴大相關技術的使用范圍，以改善店內結賬流程。

在2022年，多渠道零售商很難以人工智能取代銷售人員，但收銀與運營相關工作將面臨嚴重沖擊。

研究發現，許多消費者仍喜好在實體店與具備豐富知識的銷售人員互動。特別是在家居裝飾、藥妝等特定領域，見多識廣的銷售人員對顧客滿意度有很大的影響。雖然零售商將會減少結賬與其它運營相關活動的人力，但它們會發現傳統的銷售顧問很難被取代。

零售商將通過削減高度重復性與交易類的相關職位來節省人力。然而，它們也需要把省下來的經費重新投資在人員培訓上，由此強化顧客體驗。多數零售商都會把人工智能視為一種增強顧客體驗的方式，而非只是用它來取代各個流程中所需的人力。很多產業都能從人工智能中獲得更多商業價值，而制造業就是其中一個能從中獲取巨大商機的產業。自動化將有助于降低成本，而價值鏈中阻力的消除將進一步提高收入，例如供應鏈與產品上市活動的優化。

2021年時，人工智能增強功能將產生2.9萬億美元的商業價值，同時恢復62億小時的人工生產力。

外包(outsourcing)等部分產業的商業模式正在歷經根本性改變。因人工智能而省下的成本，以及隨之提升的生產力，必須重新投資到公司身上以推動公司再造并檢視新的商業模式。

人工智能可取代重復和單調的工作，讓人們騰出時間從事其它活動。但人類與人工智能的共生關系有更多細微差別，需要重新投資及再造，而非只是將既有做法加以自動化。企業不應只用機器來復制人類達成特定判斷的步驟，而是需要重構整個決策過程，利用機器與人類的相對優缺點，達到最大價值并重新分配決策過程，進而提升敏捷性。

 

Gartner公司研究副總裁Svetlana Sicular(左上) Gartner公司研究副總裁Craig Roth(右上)

Gartner公司研究副總裁Mike Rollings(左下) Gartner公司研究總監Robert Hetu(右下)