我们正处于“人工智能觉醒”阶段，因为人工智能技术现在可以在像图像识别这样的基本技能方面达到或超过人类
人工智能（AGI） - 机器能够完成人类所能完成的所有智力任务的时间点 - 还有很长的路要走。但是机器学习在某些领域已经达到超人的能力，并且可以为企业带来诸多好处。
研究发现，大多数工作涉及20到30个不同的任务。在大多数情况下，机器学习可以在特定职业中比人类更好地完成一些任务。但是，它永远不可能完成工作所需的所有任务，而不是与其相对应的人员。
Brynjolfsson在会上表示：“大部分工作将受到机器学习的部分影响，但也会有人类需要做的事情。相反，未来很可能涉及人与机器（称为协作机器人或合作机器人）之间的合作伙伴关系，以便更有效地完成工作。“我们很少会彻底清除整个工作类别，”他补充说。
Reynolds说：“引入co-bot使我们能够取代日常工作，并允许工作人员做其他事情。” “你必须处理排量，但这只是我们看到的增长的一小部分。” 这反映了Gartner 的 研究，该研究预测，AI将在2020年前减少180万个就业机会，但在同一时间内将创造230万个就业机会。
以联邦快递为例 ，雷诺兹说：当该公司推出机器人将货运转移到其北卡罗莱纳州工厂时，预计他们将在1300人的仓库中取代大约25个工作岗位。但该枢纽每年仍将创造约100个新的就业机会。“我认为现在比我们现在所了解的机会更多，”雷诺兹说。
然而，你也有类似的一些亚马逊履行中心的情况，这些中心引入了机器人，但是使得人工任务更加多样化和移动化，雷诺兹说。“她补充说：”我们需要考虑人类在设计技术时如何获得优势和技能。
人工智能的挑战
美国目前有大约600万失业人员和600万职位空缺。这可能与技能差距有关，麻省理工学院媒体实验室AT＆T职业发展教授兼媒体艺术与科学副教授IyadRahwan说。但是为了赢得更高薪酬的工作，Rahwan的研究发现，一个人通常需要更多的教育和分析技能，这可能难以实现。
“我们在这个国家有技能不匹配问题，”雷诺兹说。“高技能岗位有很多增长，我们没有人在区域劳动力市场填补他们。” 她补充说，部分原因是地域限制，因为每年美国人口不到2％会跨越国界。
麻省理工学院城市研究与规划系助理教授杰森杰克逊说：“我们真正控制人工智能的未来，并将机器学习融入工作中。” “我们可以考虑使用机器学习来补充现有工作，并使其更好。”
小组成员同意，医疗保健在AI和机器人方面有很多强大的应用。杰克逊说，物理援助机器人可以提供诸如将病人从病床上解救出来的服务，人类可能会与之斗争。雷诺兹说，编辑疾病数据的能力可以帮助更好地诊断患者。
在为未来的工作做准备时，CIO们应该寻找雇佣灵活并愿意学习的工作人员，因为自动化可能会改变他们工作的性质，Reynolds说。
Rahwan说，实施AI的最大挑战之一是确保您的数据是最新的，并且实际上反映了一些潜在的过程。
“有时候你会从数据中获得预测模型并让它变得疯狂，但是随后事情就会改变，”他补充道。例如，如果您优化运输或物流方面的问题，并且法规发生变化，则可能会对您的业务产生间接但重要的影响。“如果您对机器学习模型进行一组历史性的数据培训，然后对其进行部署，并且由于您未曾认为会影响您的业务的因素而导致世界发生变化，您可能会失去进一步优化业务的机会，”拉赫万说。“算法必须不断学习。”
有一点很清楚：数字技术将继续加速发展，我们目前的技能，组织和机构仍然落后，Brynjolfsson说。“一切照旧不会解决这个问题，”他补充说。“我们需要重塑我们的技能，组织，机构和指标以跟上加速技术的发展。”
