2019组织巨变智能时代,你是否已准备好迎接机器人员工?

如果没有「世界首例基因编辑婴儿诞生」抢了 AI 威胁论的头条,进入 2019,人们的讨论应该会继续沿着「AI 是否会取代人类」这样的担忧进行。与编辑基因的疯狂不可控相比,人们对人工智能的认知终于被降温到理性的层面。 而事实上, 人工智能技术究竟进入到什么样的落地阶段? 你所在的组织到底会受到怎样的冲击? 谁的饭碗会被机器人抢走? 人工智能是敌是友? 人工智能企业「来也」CEO 汪冠春,在即将迈入智能时代 2019 的分界线上,给出如下回答。

「『被动』交给机器人员工,

『主动选择权』还给真人员工。

 真人和机器人实现『共生』。」

汪冠春

来也」联合创始人兼CEO


又到了年底,这个被定义动互联创业黄金时代结束的一年,2018即将结束。

表面上看,获取流量的成本涨了3-5倍,但转化率只有过去的1/10,经济下行,资本紧缩。「失业」「裁员」「制裁」,雾霾一般的年底主色调。

但在背后涌动的,是以人工智能为代表的技术背景下,个人和组织的关系转变,以及组织管理如何适应个人价值的崛起等新挑战。

借用管理大师陈春花教授去年年底的警言:「如果所有的事情都在春节之后做,你等于继续输了一个季度。」

又到了各个组织做新年计划的时候,

你的资源能否支持你实现目标?

如何在人力资源这一端不落后三个月?

我谨以人工智能行业从业者的角度提出一些思考和实践总结,以供参考。

一、人工智能重新定义知识工作者,重构组织

200多年前,随着蒸汽机、铁路和电力等一系列技术的发明,动力机器开始解放体力劳动者。

原本分散,低效且难以标准化的手工劳作被大规模系统化的工厂生产逐步替代,效率和质量的大幅提升让人类迎来了历史上的第一次工业革命。今天富士康的「熄灯工厂」正是这场革命登峰造极的体现。

 从繁重的体力工作中解脱出来的大批劳动力有了时间和精力去学习知识,去创新创造,知识工作者也就应运而生。他们的主战场也从工厂到了写字楼,白领代替蓝领成为主流。

 无论是销售,市场,客服,人事,财务这些企业的通用职能还是律师,教师,医生,设计师,程序员,咨询师、分析师,投资人等专业人士都是在用自己的知识去沟通,理解,决策,执行和创造。

 尽管过去的几十年里面,我们经历了半导体,通信,电脑和互联网的几次科技突破,但是对于知识工作者,除了工作工具更多变成了电脑和手机之外,工作模式甚至是生产力都还没有发生质的变化

白领包括所谓金领们依然忙得不可开交,甚至50%以上的时间还投入在琐碎重复的事情上。

以至于人们开始调侃:现在在公司的格子间里哼哧哼哧做PPT的那些人,和当年踩着缝纫机的女工们,其实没有本质区别。

2012年互联网技术的出现,带来最大的变化就是个体价值崛起,同时也为新型组织形态的管理带来挑战。 

越来越多的企业开始采用ERP, CRM,人力资源软件、用户行为分析平台和客户联络系统等数字化工具,并且数据的存储和计算也更多地走向云端。

而同时,图像识别,语音识别,语言理解,知识推理和场景推荐等AI技术的发展和完善再加上流程自动化RPA技术使得企业级智能机器人具备了大脑,神经中枢和手足的能力,让更多原本只能靠人完成的环节现在可以由机器24*7地去自动交互,理解,决策和执行。

 在对个人化交互要求很高的场景,比如客服、销售和专业咨询领域,企业机器人雇员开始粉墨登场,取代或辅助知识工作者更高效地工作。

就像工业机器替代体力劳动者那样,知识工作者也会由于智能机器人的加入得以解放,随之而来的是工作流的调整,组织的重构

 一次面向广大知识工作者的智能革命,滚滚而来。

二、智能机器人 替代or共生

我们可以对比云计算过去十多年的发展来推测智能机器人批量进入组织的进度条。

在没有云计算之前,所有数字化企业都需要自建机房并购买机器。这些硬件设备从投入使用第一天在财务上就是开始贬值的。另外,因为需求是在不断动态变化的,所以何时扩容,买怎样的机型,买多买少都需要相对冗长的决策过程,导致维护成本和不确定因素都很高。

 如今越来越多的企业都选择了拥抱云,将原来的固定成本变成可变成本,同时也把很多基础的运维工作交给提供云计算服务的平台公司,让总体财务成本显著下降。

白领为主的企业在人力资源方面其实有同样的挑战。

在业务动态发展过程中,招聘,培训和管理都会产生巨大的时间和经济成本。在竞争激烈的市场环境下,因为团队规模或者管理能力没有及时跟上,很多时候就会贻误战机甚至崩盘出局。 

此外,高流动性往往导致企业知识无法高效沉淀和传递,真正成为新时代最重要的数字资产。

根据来也在智能对话机器人行业三年多的摸索实践,我们明显感到从2017年起越来越多传统企业已经开始向平台型的智能机器人公司采购、雇佣智能机器人来解决这些问题。目前完成一份工作的人机比约为7:3

在我们公司内部目前已拥有6个机器人员工,分别承担人事行政、财务法务、商务、解决方案、产品运营和官网销售线索转化的工作职责。

孙正义曾预测未来30年,将有100亿机器人与人类共生。很快专门服务于企业的平台型智能机器人公司将以更低成本且源源不断地为企业供给、训练能替代或辅助各种角色的知识工作者,参与到组织之中。

三、「被动」交给机器人员工,主动选择权还给真人员工

由于过往固有的属于某一个组织的岗位职责被智能机器人所替代,组织可能出现的变革是:
  1. 一部分真人员工开始在企业和组织间自然流动,平行切换,服务于多平台,打破员工边界,打破以往固定组织的上升通道。这一部分真人员工将在组织中发挥更具创造性、个性化、不可替代性的价值。
  2. 与之同时,还有一部分员工,行业老人,积累较多的专业人士,将成为机器人的领导,转型AI训练师。他们通过正负反馈训练机器人,监测机器人的工作效果和行为,持续优化,使AI模型具有可进化性,确保机器人更贴合客户和市场需求,更贴近自己的专业水准
  3. 与我们一起共事的机器人同事,将通过语音对话的形式打破服务边界和客户边界。一边7*24H高效应答,让用户了解产品,一边推荐合作商家优惠、使用户快速触及生活其他服务,将隐藏较深的功能充分调动起来,通过自然的方式推广新业务、新产品。
  4. 而组织或企业需要做出的调整是:由于传统的雇佣关系将重新适用到机器人和一部分机器人训练师,因此工作流和组织结构会随之发生变动。另一方面,组织需要更深度发掘平台价值以吸引创造性流动人才的加盟,工作场景从命令、权力,转向赋能和共同成长,让真人、机器人实现「共生

客户应用案例

  • 某国际知名母婴品牌客服人员转型

该国际知名母婴品牌的公众号拥有上千万精准母婴粉丝,并聘用了数百名专业服务顾问作为妈妈助手,在线7X24提供营养健康咨询服务。随着社群的壮大发展,妈妈助手们的工作负荷越来越大,人员异动频繁。

在分析了客户当时的痛点和业务模式后,“吾来”智能对话机器人平台为其定制搭建了知识库,挖掘了近5000条知识点,梳理了近1亿条语料,最终驯化智能机器人助理,收拢学习金牌顾问的所有话术,并实现95%的准确率

 真人顾问团队缩减14%,顾问们投入更多时间和精力去满足更多复杂及个性化的需求,并能适时推荐相关产品和服务。

10%的真人顾问转战直播平台,以更新颖的方式获取新客源。

 真人与机器人的有效协作,使得日接待业务量由每日2200增长到4180。

组织架构上,该客户也把市场营销并入了CRM客户服务团队,并在真人顾问团队专门成立智能运营小组去持续优化机器人效率。

  • 某全球领先的留学生租房平台营销机器人

在引入机器人营销助理前,该客户一共有25名业务人员:12个接待顾问+13个预订顾问。他们的工作内容包括接待前端访客、简单问答交互、收集线索,同时还包括微信和电话联系线索确认订单。

引入吾来平台打造的营销机器人后,很快验证机器人无论从获取线索的数量还是质量上都优于原来的真人团队。很快该业务团队构成就重新组合为:2个接待顾问兼AI训练师+23个预订顾问

 2个接待顾问的工作职责从之前重复问答,转变成监管机器人的表现,并基于以往经验持续优化机器人的准确回复,转岗新职AI训练师。

部门领导的工作内容,之前的监管业务数据和人工表现这部分,由AI提供数据统计和业务建议,已被两位AI训练师承担,更多精力覆盖到个性化的员工服务辅导以及新业务拓展。

 我们看到,组织通过吸收机器人员工,替代了之前被动重复的工作。

也衍生了需要和机器人交互的新岗位如:AI训练师知识工程师智能运营小组等。

而更具主动性,创造性以及个性化的工作交还给真人,从被动服务到主动营销,降本提效。

 机器人对人最大的挑战,是逼迫我们每个人发掘自己的不可替代性。

就像几百年前工业革命的浪潮一样,人工智能正在做的,是指引企业主如何重构组织,真人员工如何在组织中实现个人不可替代的价值

 智能时代对于个人和组织来说,

就是进入了「自我管理的时代」,

是继续做「人」?

还是驯化一个代替自己的机器人

还是彻底被取代?

组织又如何确保可持续发展以支持人机共生

是我们需要不断思考实践的话题。

 让机器人做最「机器」的工作,

让人活得更像人

来也2019更努力!

作者简介

汪冠春 来也」联合创始人兼CEO

上海交通大学本科,普林斯顿大学机器学习博士;「今晚看啥」联合创始人兼CEO;曾任百度筷搜和智能交互应用团队负责人。

在百度期间,他参与研发了百度语音助手小度机器人等人机对话型产品,推动了语音对话功能成功落地去哪儿百度地图等垂直应用。他还曾主导百度筷搜项目,为中国首获戛纳创新金狮奖。

2015年离开百度二次创业,创办人工智能企业「来也」,获得光速双湖微软红杉真格澎湃等知名投资机构的多轮投资。

公司推出的第一款面向C端个人用户的陪伴式机器人“小来”,已通过微信服务了近千万用户。2017年,来也正式推出面向企业客户的B端产品智能对话机器人平台 「吾来」,帮助企业打造各行业特定场景下的机器人超级雇员。目前已经在母婴,通信、商旅,金融和汽车等行业实现了商业化落地。

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「来也」是国内领先的人工智能交互平台,核心技术涵盖自然语言处理(NLP)、多轮对话控制和个性化推荐系统等。

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来也机构

「来也」是国内领先的人工智能交互平台,由常春藤盟校(Ivy League)归国博士和MBA团队发起,核心技术涵盖自然语言处理(NLP)、多轮对话控制和个性化推荐系统等。公司已获得数十项专利和国家高新技术企业认证。 来也的愿景是通过AI赋能,让每个人拥有助理。C 端产品小来是智能化的在线助理,通过业内创新的AI+Hi模式,提供日程、打车、咖啡、差旅和个性化查询等三十余项技能(覆盖400w用户和数十万服务者),让用户用自然语言发起需求并得到高效的满足。B端品牌吾来输出知识型的交互机器人和智能客户沟通系统,帮助各领域企业客户打造行业助理。目前已经在母婴,商旅,金融和汽车等行业的标杆企业实现商业化落地。

https://www.laiye.com/
微软机构

微软是美国一家跨国计算机科技公司,以研发、制造、授权和提供广泛的计算机软件服务为主。总部位于美国华盛顿州的雷德蒙德,最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office办公室软件,以及Xbox的游戏业务。微软是美国《财富》杂志2015年评选的世界500强企业排行榜中的第95名。

https://www.microsoft.com/en-us/about
机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

重构技术

代码重构(英语:Code refactoring)指对软件代码做任何更动以增加可读性或者简化结构而不影响输出结果。 软件重构需要借助工具完成,重构工具能够修改代码同时修改所有引用该代码的地方。在极限编程的方法学中,重构需要单元测试来支持。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

知识库技术

知识库是用于知识管理的一种特殊的数据库,以便于有关领域知识的采集、整理以及提取。知识库中的知识源于领域专家,它是求解问题所需领域知识的集合,包括基本事实、规则和其它有关信息。

云计算技术

云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

准确率技术

分类模型的正确预测所占的比例。在多类别分类中,准确率的定义为:正确的预测数/样本总数。 在二元分类中,准确率的定义为:(真正例数+真负例数)/样本总数

语音识别技术

自动语音识别是一种将口头语音转换为实时可读文本的技术。自动语音识别也称为语音识别(Speech Recognition)或计算机语音识别(Computer Speech Recognition)。自动语音识别是一个多学科交叉的领域,它与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。由于语音信号的多样性和复杂性,目前的语音识别系统只能在一定的限制条件下获得满意的性能,或者说只能应用于某些特定的场合。自动语音识别在人工智能领域占据着极其重要的位置。

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