我们处在的时期中几回再三原告知人工智能和主动化将会损坏人类的任务。与此同时，年夜部门东方世界却面临极低的临盆力程度而尽力挣扎。
斯坦福年夜学比来的一项研讨注解，人工智能投资难以完成更高的临盆力，能够要归结为公司获得数据的经济模子。这注解，我们收费保送给Google、Facebook数据然则却没有获得报答，这常常会招致质量较差的数据，是以难以从中取得有效的价值。我们都愿望完成数据变现的欲望，但今朝来讲，很好看到有哪些身分可以勉励我们在Facebook上分享更精确的数据。
埃森哲比来的一篇文章供给了另外一种说法。文章称，愈来愈多的脚色将须要我们与人工智能有用地睁开协作，而不是被人工智能代替。
与之前的任务一样，申报猜测将涌现一系列新的任务，包含与基于人工智能的对象亲密协作。他们将这些脚色分为三种重要类型：
培训师 - 赞助电脑进修，变得更聪慧。
说明者 - 说明盘算机发生的成果，以进步决议计划的通明度和问责性。
保持者 - 确保人工智能体系坚持本来的目标，不会堕入不品德的地步。
采用体系化的办法
该申报还称，企业组织须要采用体系性的办法来确保人与机械之间的交互是顺遂的。"准绳是，在让员工预备需要的技巧之前，把核心从任务岗亭转移到任务实质上。"
他们主意经由过程三个重要步调来做到这一点：
1、评价义务和技巧：企业组织平日可以很好地舆解外部的任务脚色，然则他们很少懂得这些任务中的各项义务和所需技巧。这是相当主要的，由于将来须要履行新的义务来充足施展人工智能的感化。
2、创立新的脚色：跟着人工智能的成长，它将让员工去承当更低价值的任务。这将须要新的脚色，更多的是洞察力和战略，而不是单一的技巧、反复性的任务。任务也有能够会变得加倍专业化，由于我们想要掌控年夜数据，这项才能让我们坑购为客户供给特性化的办事。
3、将技巧映照到新脚色：最初一步是将企业组织所需的新技巧，与上一步中创立的新界说脚色映照到组织具有的技巧。有时这个技巧差距可以经由过程短时间承包商来处理，有时则须要向员工供给培训筹划。
"但是，愈来愈清晰的是，跟着人们和智能机械以全新的方法睁开协作，企业引导者将不能不一次又一次的从新调剂本身的员工部队。第二次、同时也是真正变更性的改变能够不到十年时光就会产生。同时，企业引导者必需加倍直接地施展主要感化，充足应用人机协作带来的机会，为将来全新的成长机会和市场动乱发明跳板。"该申报总结说。
新的技巧
记者之前写过关于赞助人们成长与自立对象配合提高所需的技巧时存在的固有挑衅，在新平台试图接近那些最受害的群体时，雇主也在削减培训收入。
埃森哲呼吁各企业组织从新强调培训的主要性，以填补差距，只要3％的公司治理人员筹划增长培训收入，虽然个中年夜约一半的受访者面对技巧缺乏的成绩。
他们主意在先进步行的"技巧审计"基本上肯定特定技巧的优先级，然后针对分歧的技巧程度和分歧条理的人员停止有针对性的培训。
公司对任务的将来和人工智能对人类任务的影响年夜体上持悲观立场。固然这项技巧将从基本上转变价值发明的实质，然则当人们接收培训，与机械合营高效任务的时刻，它将会施展最年夜感化。现实上，这篇论文称，在攀谈中年夜多半员工都异常等待有新的人工智能驱开工具来赞助他们更有用地完成任务。
