はい、ロボットが私たちの仕事を引き受けます—しかし、それは大丈夫です

何十年にもわたって多くの業界で、ロボットが私たちの仕事を引き継ぐのではないかという懸念が常に蔓延してきました。たくさんありましたが 証拠 自動化は最終的に人間の労働者を生産ラインから移動させますが、自動化は許容範囲内で動作するために人間の相互作用を必要とすることがよくあります。これらのロボットが私たちの仕事を引き受けて怒るのを考えるとき、私たちは、私たちの有無にかかわらず、変化するであろう世界の時代遅れのタスクビューを保持しています.

ロボットが仕事を引き受けることを考えるとき、私たちはヒューマノイドのアンドロイドが文字通り私たちが行っているタスクを実行するというビジョンを重ねます。たくさんありますが 投機 この種の強奪については、規模を少し小さくする必要があります。物理的な意味（ロボットアームまたはより具体的なもの）では、ロボット工学と人工知能はすでに次のような業界に織り込まれています 健康管理 そして 小売. これにより、ロボット支援の実装がシフトしたため、労働力が変化しました.

AIは通常、これらのシナリオで最も頻繁に参照されるテクノロジーですが、ブロックチェーンも役割を果たす可能性があります。スマートコントラクトは、2つのシステム間で一連の条件の実行を容易にするように設計されています。したがって、ブロックチェーンと暗号化テクノロジーがオフィス環境の特定の管理または人事機能に取って代わる世界を想像するのは合理的です。近い将来、タスクの割り当てなどの反復的なタスクはブロックチェーンで処理される可能性があります.

それは私たちのロボットの未来のほんの一部です

たとえば、AIで強化されたコールセンターなど、ロボット工学の小規模なアプリケーションは、私たちのほとんどが運用するアプリケーションです。これらのコールセンター内では、例として、AIはチャットボット、音声ルーティングシステム、およびカスタマーサービスが強化されたサービスとして機能します。これにより、顧客サービスエージェントは、クライアントと顧客の両方にサービスを提供するためにデータをルーティングおよび分析しながら、必要に応じて人間的になることができます。 AIシステムを実装する多くの業界で、以前は人間のチームによって処理されていた大量のデータと面倒なタスクを処理することは同じです。.

これらのタスクに対する直接的なタッチポイントの可視性が失われ、失業の恐れが生じます。この考え方、または職場での業務の変化や変化に適応することを望まないことは、新しいことではありません。自動車の組立ラインに最初の自動化が導入されて以来、そのようになっています。それでも、人間は機敏であり、常に適応する方法を見つけてきました。複雑なタスクを迅速に処理し、ビジネスの成長とデータ管理を支援するために実装されるAIシステムが増えるにつれ、今までにないような新しい役割にピボットすることを余儀なくされる人間が増えるでしょう。これまで行われ.

エコノミスト 予測する 2030年までに、ロボットは人間の労働者から2,000万の仕事を引き受けるでしょう。米国が オペレーティング 現在、記録的な失業率で、それらは多くの失業です。これは私達が私達の思考を調整する必要があるところです。ロボットはそれらの仕事をすることができます。彼らはそれらの仕事をするべきです。それがなければ、イノベーションはありません—変化はありません。プロセスを発明し、そのプロセスを完成させてから、自動化を実装してそのプロセスを合理化し、次のプロセスに進むことができるようにします。.

次はいつも何かあります

ほぼすべてのロボットプロセスまたは自動化 作成します 人間のための新しい仕事。新しい通常は、ロボットの実装に対する人間の監視だけでなく、人間の仕事が機能するように作成されるのを見る補完的な役割を要求します 併せて これらのいわゆるロボットで。 AIのトレーニング、配送ロボットのメンテナンスなどが必要です。これは、ロボットがとる仕事が、人間ができるだけ長く続ける価値がないということではありません。.

タスク指向の機能的なジョブを自動化に適切に引き渡すために、それらを研究し、実践し、AIシステムまたは物理ロボットにプログラムでトレーニングできる単一の情報に分解する必要があります。 AIシステムを使用すると、そのトレーニングは機械学習に進化し、将来のユースケースやアプリケーションのために監視および文書化する必要があります。.

AIが大小の業界で実装されている現在の速度では、損耗が発生することに気づき始めなければなりません。これがイノベーションへの唯一の確かな道であるため、損耗がなければなりません。これは、イノベーションへの唯一の道が人間の労働者の失業である、または彼らが何らかの形で失業を革新的なアイデアに変えるべきであるということではありませんが、必然的にそうなる人もいます。たとえば、ロボットは、サプライチェーンの運用方法やコンピューターインターフェイスとの通信方法を進化させるでしょう。.

このビジネスプロセスの進化は、スマートマシンが他のスマートマシンと通信する方法や、AIシステムを利用してエネルギーや製造などの分野で持続可能なテクノロジーを実現する方法などに関係しています。これらの進歩は、仕事を引き受ける自動化への抵抗を乗り越えなければ存在しませんでした.

ロボットが仕事をするという考えは、常に全体像の一般的に否定的な見方をもたらしてきました。多くの場合、その自動化によって作成されたジョブではなく、ロボットに置き換えられた単一のジョブまたは役割に焦点が当てられます。.

全体像は変化の1つであり、常に変化する考え方とビジネスのやり方です。 AIは、想像を絶するデータセットを分析し、以前は達成できなかったプロセスを自動化し、最終的にすべての人に仕事を提供する未来を実現する機能をもたらします。.

ここに記載されている見解、考え、意見は著者のみのものであり、必ずしもコインテレグラフの見解や意見を反映または表現しているわけではありません。.

ドミニク・シーナー は、ベルリンを拠点とする非営利財団であるIotaFoundationの共同設立者です。彼はパートナーシップとプロジェクトのビジョンの全体的な実現を監督しています。 Iotaは、モノのインターネット向けの分散型台帳テクノロジーであり、最大の暗号通貨の1つです。さらに、彼は上海で最大のブロックチェーンハッカソンで優勝しました。過去2年間、彼はIotaを通じて機械経済を実現することに注力してきました。.