국제 연구 및 컨설팅 업체 인 가트너는 2020 년까지 180 만개의 일자리가 인공 지능 (인공 지능)으로 대체 될 것이라고 말했지만 인공 지능은 230 만개의 일자리를 창출하고 전반적인 고용 기회를 증가시킬 것이라고 말했다.
계속 증가 할 것이다 2019, 의료, 공공 부문 일자리와 교육 분야; 가트너는 인공 지능에 의해 영향을받는 작업의 수 인한 산업 달라질 수 있다고 지적 제조업 2020에서 가장 큰 영향을 겪게 될 것이다, 인공 지능 창출 된 일자리 수는 교체 횟수를 충당하기에 충분할 것으로 예상되며 2025 년까지 신규 고용 계획은 2 백만 건에이를 전망이다.
가트너의 스베틀라나 Sicular 연구 부사장은 '과거에 걸쳐 많은 주요 혁신은 과도기에 의한 실업의 물결을 경험하지만, 그때는 회복하고, 비즈니스 혁신, 인공 지능 다음에, 미래는 개발이 줄을 따를 가능성이있다.'
인공 지능은 로우 엔드 작업의 대체 수백만을 포함하지만, 많은 위치의 생산성을 향상시킬뿐만 아니라, 관련 작업의 고도의 기술 및 관리 수준의 수백만 이상 만들 것 심지어 엔트리 레벨 및 기술 낮은 작품의 서로 다른 성격.
Sable은 다음과 같이 덧붙여 말합니다 : "대규모 실업에 대한 경고는 대부분 인공 지능을 자동화와 혼동하여 인공 지능의 가장 큰 장점 인 AI 향상, 인간 두뇌와 인공 지능, 서로 보완하기 위해.
예상되는 신규 일자리에 초점을 맞추는 것 외에도 IT 임원은 AI 관련 기술에 투자 할 때마다 교체하거나 포지션을 늘리는 방법과 직원이 협력하고 결정을 내리고 작업을 수행하는 방식이 어떻게 바뀌어야 하는지를 고려해야합니다.
Sicular는 말했다 : '이제 가치를 극대화하기 위해, 인공 지능의 장기 발전 방향에 영향력을 행사하기에 좋은 시간이다, 이전 작업 항목을 다시 생각, 인간의 작품의 풍부한 콘텐츠뿐만 아니라 인공 지능의 인간의 사용을 강화하는 방법에 초점을 맞출 필요가있다. 새로운 산업을 만들뿐만 아니라, 기업이 빠르게 인공 지능에서 발생하는 기회와 위협에 적응할 수 있도록 문화를 변경할 수 있습니다. '
인공 지능은 관측과 의사 결정에 대한 광범위한 분석을 통해 고정 패턴을 찾기 위해 반복적 인 작업 항목에 적용되었습니다. 반면에 인공 지능은 낮은 반복 및 가변적 인 낮은 루틴에도 적용되고 있습니다 이것은 단순히 인력을 고용하거나 인공 지능 기계를 사용하는 것보다 인력과 기계를 결합하는 것이 더 효율적이기 때문에 인력을 대체하는 대신 지원할 가능성이있는 응용 프로그램입니다.
Gartner의 인공 지능 영향 작업장에 대한 다른 예측은 다음과 같습니다.
2022 년까지 비 일상 업무에 의존하는 5 명 중 1 명은 인공 지능에 의존하여 업무를 수행합니다
크레이그 로스, 가트너의 리서치 부사장은 '인공 지능의 사용이 자동으로 출력 상태를 매주보고하거나 사서함에서 상위 5 중요한 메시지를 필터링 때문에 심각한 질병을 치료 같은 느낌하지 않았다, 그러나 이것은이 최근 관심의 실용적인 응용 프로그램이 아닙니다 이유 기업은 범용 도구에 적용됩니다, 비 일상적인 작업을 개선하기 위해 인공 지능을 사용하기 시작했다. 가상 비서 또는 사용 작업 학습과 워크 플로우에 인공 지능 지식 근로자가 태어난 후, 로봇은 직원이 될 것이다 필요한 조건은 경쟁력을 강화한다. '
소매 업체는 인공 지능 및 로봇과 같은 기술을 도입하여 인텔리전트 프로세스 자동화를 사용하여 인력에 의해 수행되는 노동 집약적 인 반복 활동을 식별 및 최적화하고 자동화함으로써 회사의 본사 및 유통 센터를 개선합니다 효율성을 저장함으로써 인건비를 절감합니다. 많은 소매 업체는 매장 체크 아웃 프로세스를 개선하기 위해 관련 기술의 사용을 확대하기 시작했습니다.
다 채널 소매업자가 2022 년 판매원을 인공 지능으로 대체하기는 어렵지만 출납원 관련 업무에 심각한 영향을 미칠 것입니다
이 연구는 많은 소비자들이 실제 상점에서 지식이 풍부한 영업 사원, 특히 정보 개선 판매원이 고객 만족에 중대한 영향을 미치는 주택 개량 및 화장품 시장과 같은 분야에서 여전히 선호하는 것으로 나타났습니다. 소매 업체는 다른 작업과 관련된 활동을 종료 할 인력을 줄이거 나 기존의 영업 컨설턴트를 대체하기가 어려울 것입니다.
로버트 Hetu 가트너의 리서치 디렉터는 말했다 : '소매는 매우 반복적 인 거래 관련 작업을 포기한다하여 인력을 절감하지만, 고객의 경험 때문에, 대부분의 소매를 강화하기 위해 직원 교육에 저장 자금을 재투자해야합니다. 인공 지능은 다양한 프로세스에게 필요한 인력을 대체하는 데 사용할 것이 아니라, 고객의 경험을 증폭하는 방법으로 볼 수 있습니다. '제조 부문에서 더 많은 비즈니스 가치를 얻을 수있는 많은 인공 지능 산업은 에너지 중 하나이지만 이는 업계에서 사업 기회를 많이 얻을. 자동화는 공급 체인 및 제품 출시 활동을 최적화로 수익을 향상 비용을 더욱 절감하고 저항 가치 사슬을 제거하고 도움이 될 것입니다.
2021 년까지 인공 지능의 향상은 2.9 조 달러의 상업적 가치를 창출하고 62 억 시간의 인공 생산성
그러나 아웃소싱과 같은 일부 산업은 비즈니스 모델에 근본적인 변화를 겪고 있습니다. 인공 지능과 그에 따른 생산성 증가와 관련된 비용 절감은 회사의 리엔지니어링 및 검토를 촉진하기 위해 기업에 재투자되어야합니다 새로운 비즈니스 모델.
사람들이 다른 활동에 참여하는 예비 용량을 가질 수 있도록 인공 지능, 반복되는 단조로운 작업을 대체 할 수있는 '하지만, 인간과 인공 지능 사이의 공생 관계는 더 뉘앙스가 다시 투자하고 재건뿐만 아니라 필요가 있습니다 가트너 연구 담당 부사장 인 마이크 익스펜더 말했다 기존의 관행은 단지 인간의 판단을 달성하기 위해 특정 단계를 복사하는 기계를 사용하지 마십시오. 자동화하지만, 전체 의사 결정 프로세스를 상대적인 장점과 기계와 인간의 단점을 사용하여 달성 할 수있는 최대 값과 재 할당 의사 결정 과정의 재건하여 감도가 향상 될 수있다. '