哈佛商业评论：随着人工智能的介入，新的供应链工作正在兴起

越来越多的大公司开始开发利用人工智能工具来削减供应链的复杂性和加速响应速度，通过人工智能、机器学习、机器人技术和高级分析，通过算法处理知识密集类领域的任务。比如供应链规划、客户订单管理和库存控制。这对供应链员工意味着什么？这篇文章提出了和上篇相同的挑战。但不同于上篇文章的悲观，这篇文章强调这并不意味着人类的员工将会过时。

笔者更加赞同这篇文章的观点，事实上对于AI，普遍存在的误解是：即人工智能系统将在一个接一个的行业中取代人类。虽然AI将被应用管理某些任务，包括高层次的决策，但AI技术的真正力量在于增强人的能力——这在供应链中也同样适用。

笔者在解读纽约时报的文章 《Robots or Job Training; Manufacturers Grapple with How to Improve Their Economic Fortunes.（机器人或员工培训 ? 企业主纠结于如何提高经济效益）》时，也举了很多案例说明过这点。

AI 创造新岗位

在今后的企业运营中，机器和人都是必不可少的，人和机器的组合能力将为企业创造新的价值来源。该文章探讨了三类新的由AI 发展而驱动的人类工作：

培训师: 帮助AI系统学习如何执行，包括帮助自然语言处理器和语言翻译器减少错误，以及教AI算法如何模仿人类行为。

解释权所：解释算法的结果，以提高人工智能决策过程的透明度和问责制。

维持者：维持智能系统在不跨越伦理线或增强偏见的情况下保持他们原来的目标。

该文章指出的这三类工作，除了培训师外，另外两类对人类员工来说是特别的难以被AI 取代的工作，尤其是对于讲究民主、平等的社会来说。这些类工作相关的任务本身，就是十分难以达成共识的任务，需要依赖人的差异化判断而非AI 程序的逻辑判断做出决策的。笔者非常认同这种分类和判断。

人工智能结合相应的分析算法，将使供应链运营者缩短花费在解决反应性的问题上的时间。从传统的、不灵活的供应链运作模式，转换成一个新的动态模型，真正做到供应链端到端的及时反馈。这意味工作流程需要满足特定客户细分的需求，以及管理业务关系和异常。因此，供应链的数字工程师岗位将会出现：管理、建模和调整指导自动决策规划系统的算法、处理警报和异常、调整参数。

很多龙头企业认识到这一变化即将到来，并开始以此发展他们的供应链劳动力。根据埃森哲战略研究，90%的高管认为这些员工应擅长数字技术，如增强现实、3D打印和系统逻辑。92%的受访高管表示，供应链员工的技能将会提高，并能够与机器进行无缝的交互和工作。

虽然笔者认为这些被采访的高管的职位，如果是以管理职能为主而不是战略决策职能的话，他们倒可能会是首当其冲被人工智能取代的，但他们的见解是无疑是准确的。事实上已经有一系列智能技术正在应用中。

例如，这些技术可以监控车间员工如何执行任务，并指导他们以最佳方式执行任务。一家工业服务巨头公司通过人工智能克服技能不匹配，它的电梯技术人员可以通过微软全息透镜（一种增强现实耳机）实时咨询专家，解决现场的高难度复杂问题。

一家大型消费品公司应用机器学习优化传统的预测技术，提高了销售预测和库存管理的准确度，并且使得以前几乎花费80%时间的手工审查和计算变得不再有必要。公司可以重新调整人力资源，更有效的获得市场情报。

机器人、大数据、分析和其他技术已经被领先的公司逐步使用，但到目前为止这些使用大多是彼此间相对孤立的，它们的角色仍是局限于提高过程效率。现在，AI系统可以感知、交流、解释和学习，可以帮助企业超越自动化，提升人类能力开启新的价值。

笔者相信，供应链是完成复杂任务的系统性协作，是人类在进化中掌握和擅长的。我们正在走向一个人类和机器合作的世界，而不仅仅是共存，结果将是一个更高效的协作系统。

这篇文章也提出为了充分拥抱未来，领导者必须重新培训员工，并将他们转移到能够更有效地增加价值的业务领域，在整个人才开发周期中加强新行为来保留那些有前途的员工。领导者应该 “将机器性从人类身上移除”，这意味着识别人工智能现在和将来在哪里可以产生影响，将反应性的工作交给机器人，引导人类员工专注于高价值领域，如客户体验和创新。

供应链的未来

所谓商业评论，自然是百家争鸣，哈佛商业评论发表两篇意见相左的文章也不算是自己打脸。这篇文章作者来自Accenture Strategy咨询公司，而上篇文章的作者来自波士顿咨询公司。你更加认同那种呢？你对未来的职业生涯有何打算？你的企业如何将人工智能整合到其运营中？