Harvard Business Review 在2018年8月10號(hào)發(fā)表了一篇《New Supply Chain Jobs Are Emerging as AI Takes Hold（隨著人工智能的介入，新的供應(yīng)鏈工作正在興起）》，似乎是在自懟它在6月15號(hào)發(fā)表的《The Death of Supply Chain Management(供應(yīng)鏈管理之死）》的專欄文章。

越來(lái)越多的大公司開(kāi)始開(kāi)發(fā)利用人工智能工具來(lái)削減供應(yīng)鏈的復(fù)雜性和加速響應(yīng)速度，通過(guò)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器人技術(shù)和高級(jí)分析，通過(guò)算法處理知識(shí)密集類領(lǐng)域的任務(wù)。比如供應(yīng)鏈規(guī)劃、客戶訂單管理和庫(kù)存控制。這對(duì)供應(yīng)鏈員工意味著什么？

AI 創(chuàng)造新崗位

在今后的企業(yè)運(yùn)營(yíng)中，機(jī)器和人都是必不可少的，人和機(jī)器的組合能力將為企業(yè)創(chuàng)造新的價(jià)值來(lái)源。該文章探討了三類新的由AI 發(fā)展而驅(qū)動(dòng)的人類工作：

培訓(xùn)師：幫助AI系統(tǒng)學(xué)習(xí)如何執(zhí)行，包括幫助自然語(yǔ)言處理器和語(yǔ)言翻譯器減少錯(cuò)誤，以及教AI算法如何模仿人類行為。

解釋權(quán)所：解釋算法的結(jié)果，以提高人工智能決策過(guò)程的透明度和問(wèn)責(zé)制。

維持者：維持智能系統(tǒng)在不跨越倫理線或增強(qiáng)偏見(jiàn)的情況下保持他們?cè)瓉?lái)的目標(biāo)。

該文章指出的這三類工作，除了培訓(xùn)師外，另外兩類對(duì)人類員工來(lái)說(shuō)是特別的難以被AI 取代的工作，尤其是對(duì)于講究民主、平等的社會(huì)來(lái)說(shuō)。這些類工作相關(guān)的任務(wù)本身，就是十分難以達(dá)成共識(shí)的任務(wù)，需要依賴人的差異化判斷而非AI 程序的邏輯判斷做出決策的。筆者非常認(rèn)同這種分類和判斷。

人工智能結(jié)合相應(yīng)的分析算法，將使供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)者縮短花費(fèi)在解決反應(yīng)性的問(wèn)題上的時(shí)間。從傳統(tǒng)的、不靈活的供應(yīng)鏈運(yùn)作模式，轉(zhuǎn)換成一個(gè)新的動(dòng)態(tài)模型，真正做到供應(yīng)鏈端到端的及時(shí)反饋。這意味工作流程需要滿足特定客戶細(xì)分的需求，以及管理業(yè)務(wù)關(guān)系和異常。因此，供應(yīng)鏈的數(shù)字工程師崗位將會(huì)出現(xiàn)：管理、建模和調(diào)整指導(dǎo)自動(dòng)決策規(guī)劃系統(tǒng)的算法、處理警報(bào)和異常、調(diào)整參數(shù)。

很多龍頭企業(yè)認(rèn)識(shí)到這一變化即將到來(lái)，并開(kāi)始以此發(fā)展他們的供應(yīng)鏈勞動(dòng)力。根據(jù)埃森哲戰(zhàn)略研究，90%的高管認(rèn)為這些員工應(yīng)擅長(zhǎng)數(shù)字技術(shù)，如增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、3D打印和系統(tǒng)邏輯。92%的受訪高管表示，供應(yīng)鏈員工的技能將會(huì)提高，并能夠與機(jī)器進(jìn)行無(wú)縫的交互和工作。

雖然筆者認(rèn)為這些被采訪的高管的職位，如果是以管理職能為主而不是戰(zhàn)略決策職能的話，他們倒可能會(huì)是首當(dāng)其沖被人工智能取代的，但他們的見(jiàn)解是無(wú)疑是準(zhǔn)確的。事實(shí)上已經(jīng)有一系列智能技術(shù)正在應(yīng)用中。

例如，這些技術(shù)可以監(jiān)控車間員工如何執(zhí)行任務(wù)，并指導(dǎo)他們以最佳方式執(zhí)行任務(wù)。一家工業(yè)服務(wù)巨頭公司通過(guò)人工智能克服技能不匹配，它的電梯技術(shù)人員可以通過(guò)微軟全息透鏡（一種增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)耳機(jī)）實(shí)時(shí)咨詢專家，解決現(xiàn)場(chǎng)的高難度復(fù)雜問(wèn)題。

一家大型消費(fèi)品公司應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)技術(shù)，提高了銷售預(yù)測(cè)和庫(kù)存管理的準(zhǔn)確度，并且使得以前幾乎花費(fèi)80%時(shí)間的手工審查和計(jì)算變得不再有必要。公司可以重新調(diào)整人力資源，更有效的獲得市場(chǎng)情報(bào)。

機(jī)器人、大數(shù)據(jù)、分析和其他技術(shù)已經(jīng)被領(lǐng)先的公司逐步使用，但到目前為止這些使用大多是彼此間相對(duì)孤立的，它們的角色仍是局限于提高過(guò)程效率。現(xiàn)在，AI系統(tǒng)可以感知、交流、解釋和學(xué)習(xí)，可以幫助企業(yè)超越自動(dòng)化，提升人類能力開(kāi)啟新的價(jià)值。

筆者相信，供應(yīng)鏈?zhǔn)峭瓿蓮?fù)雜任務(wù)的系統(tǒng)性協(xié)作，是人類在進(jìn)化中掌握和擅長(zhǎng)的。我們正在走向一個(gè)人類和機(jī)器合作的世界，而不僅僅是共存，結(jié)果將是一個(gè)更高效的協(xié)作系統(tǒng)。

這篇文章也提出為了充分擁抱未來(lái)，領(lǐng)導(dǎo)者必須重新培訓(xùn)員工，并將他們轉(zhuǎn)移到能夠更有效地增加價(jià)值的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，在整個(gè)人才開(kāi)發(fā)周期中加強(qiáng)新行為來(lái)保留那些有前途的員工。領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該 “將機(jī)器性從人類身上移除”，這意味著識(shí)別人工智能現(xiàn)在和將來(lái)在哪里可以產(chǎn)生影響，將反應(yīng)性的工作交給機(jī)器人，引導(dǎo)人類員工專注于高價(jià)值領(lǐng)域，如客戶體驗(yàn)和創(chuàng)新。

供應(yīng)鏈的未來(lái)

所謂商業(yè)評(píng)論，自然是百家爭(zhēng)鳴，哈佛商業(yè)評(píng)論發(fā)表兩篇意見(jiàn)相左的文章也不算是自己打臉。這篇文章作者來(lái)自Accenture Strategy咨詢公司，而上篇文章的作者來(lái)自波士頓咨詢公司。你更加認(rèn)同那種呢？你對(duì)未來(lái)的職業(yè)生涯有何打算？你的企業(yè)如何將人工智能整合到其運(yùn)營(yíng)中？