你的下一位老板……也許會是機器人
盡管AI的強大力量無可爭辯，但真正的問題在于自動化進程的加深會給員工、企業以及業務流程造成怎樣的影響。更重要的是AI會成為大多數員工的下一位老板嗎？
未來，我們的工作成果是否會由機器負責審查？
人工智能軟件與機器人方案在模式識別、預測分析以及大規模計算與重復任務處理等方面皆擁有強大的表現。憑借著這些優勢，機器正在一系列現實場景及職位之上取代人類，這亦使得我們有必要對自動化給就業市場帶來的影響加以關注。
相當一部分目前由人類完成的有價值工作包括檢查安保視頻以檢測可疑行為、確定汽車前方是否有行人、查找并刪除網絡惡意帖子等等未來將可在一秒之內即告完成。處理此類任務的自動化機制已經相當成熟。然而，這類方案往往更適合大規模環境或者業務流程;而找到這些方案與您業務之間的關聯就變得非常重要。吳恩達，此前剛剛投入1.5億美元建立AI風險投資企業
大多數專家認為，相當一部分職業將在不久的將來部分甚至全部實現自動化。在現實當中，這意味著員工將被機器完全替代，或者開始將其作為助理、培訓者或者下屬共同配合進行。事實上，一部分AI專家甚至作出了相當激進的預測。
舉例來說，麥肯錫公司得出的結論是，目前可用的AI技術可以為人們當下執行的工作引入約45%的自動化比例。該咨詢企業同時預測稱，未來幾十年中，約有60種工作崗位經歷至少30%的自動化介入比重。
自動化場景
自動化的具體范圍將取決于技術可行性（即員工日常工作當中可以自動化形式完成部分所占的時間百分比）、監管籌備情況、社會接受度、經濟利益以及自動化實現成本等等。
麥肯錫公司認為，人員管理以及專業知識應用等領域受到自動化影響的可能性最低。而較易受影響的職位則主要源自相關者交互以及不可預測的物理性工作（包括創建與林業）等領域。最后，最易受到自動化趨勢影響的則為可預測性手動工作，例如數據采集與數據處理等。
從直覺角度來講，如果繼續保持雇員的身份，那么大家確實有可能迎來自己的機器人老板。在特定領域當中，例如自動駕駛車輛或者自動交易設備，機器甚至能夠實現自主管理。這意味著在自動駕駛層面，運輸車隊將通過空中系統（簡稱OTA）進行同步，并在緊急情況下立即發送軟件更新并執行安全修復。很明顯，這類系統無需人為干預即可順利運作。
包括AI指導管理在內的各類新型人機通信形式則更符合混合型企業的實際需求，即同時將AI與員工融入連續的業務流程當中。
作為第一類假定場景，我們將機器理解為客戶面對的界面角色，其負責促進企業業務運營（例如提供客戶支持或者執行業務分析）。在這類場景下，垂直聊天機器人將可以專門執行一類任務例如將消費者與其需要的人類顧問相對接。
相當一部分初創企業都在招聘所謂聊天機器人訓練師，他們負責評估聊天機器人實際表現，并在出現問題時快速介入。在這種模式當中，人類員工通過自然語言處理（簡稱NLG）、分析、圖像識別或者其它機器學習功能對AI軟件進行擴展與協助，從而順暢運行業務流程并作出重要決策。但總體來講，只有人類管理者與雇主才能在這波浪潮中笑到最后。
機器人何時會成為我們的老板？
如果將AI設定為機器人員工，那么其晉升空間最大的方向當數高度依賴算法類解決方案的企業，或者需要機器介入以進行員工管理及績效評估的企業。根據Gartner公司的觀點，到2018年，KUKA機器人示教器維修，全球將有300萬員工接受機器人的監督。
事實上，機器人老板們已經開始在眾多數據驅動型企業當中執行重要任務。舉例來說，世界上規模最大的對沖基金橋水聯合基金管理著1600多億美元的巨額資產，而其正在努力構建一套用于控制全部基本業務洲以及運營工作的PriOS算法管理系統。這套系統甚至涉及一部分管理任務，包括員工的雇用與解雇，甚至通過排除反對觀點以解決團隊當中的爭議與分歧。這套AI系統之所以得到高度造福一方，是因為其能夠完全排除情緒與個人傾向對于投資決策的影響。
另外，AI軟件還能夠在銀行業務與抵押經紀層面發揮作用，包括利用機器來決定哪些客戶有資格獲得貸款。如果沒有這類軟件作為支持，抵押經紀人往往需要將90%的工作時間投入到申請審查當中。
此類AI方案能夠幫助經紀人將寶貴時間更多地投入到咨詢業務與客戶建議當中。然而隨著關注度的持續升溫，未來信用評分軟件中所使用的機器學習算法可能還會將少數族群偏見等因素納入到評估體系中來。
再有，企業也可以利用復雜的圖像識別軟件來自動評估員工的工作表現，從而解決傳統人類主管所無法觸及的盲區。
舉例來說，機器人老板們可以追蹤優步司機們轉向時的車輪角度，從而評估其駕駛技術水平與駕駛風格。同樣的，在服務部門當中，機器學習算法能夠追蹤服務員們在接待VIP客戶時的面部表情，通過與既定要求相比較以百分比形式評價其工作表現。
人類已經開始接受算法的管理
而我們可能還沒有意識到這一事實。
AI軟件目前正控制著經濟體系當中的一系列重要元素，m.twshmhelmet.com，包括重要業務決策以及按需運輸與交付服務當中的規劃與效果評估等工作。在位于倫敦的食品遞送服務廠商Deliveroo公司當中，大多數快遞人員的行動都受到算法管理方案的嚴格控制。
如果某位快遞人員遺漏了訂單，嚴格的算法將會對其施以懲罰。Deliveroo公司的算法系統會認真監測快遞員的實際表現，計算其平均接受訂單時間、遞送時間以及未分配訂單等等。如果快遞員的表現與服務水平協議不符，那么其可能會被系統所屏蔽。
優步公司同樣采用了類似的算法程序，這家負責引導乘客與司機對接的服務廠商已經在全球范圍內取得巨大成功。在優步，一旦司機登錄系統，則需要在10到20秒時間之內接受訂車請求。如果連續放棄三條訂車請求，庫卡機器人何服電機維修，則該司機將在接下來的幾分鐘內被自動臨時注銷。如果司機頻繁違反優步算法策略的要求，那么其帳號亦有可能被封停。