人工智能（AI）领域的快速发展，将对社会带来重大的影响，这引发了许多激烈的争论。一些人认为，它将驱动经济增长，为改善生活质量带来数不清的机会。尽管我们相信那些最深的恐惧其实是夸大其词的，但认知技术这一AI产品却不容忽视。它们是商业竞争优势的新兴源头，并走在一条通往「无处不在」的道路上，即将充斥我们的生活和工作。
长期以来，人工智能研究者都在开发旨在提升计算机性能的技术，这些技术能让计算机完成非常广泛的任务，而这些任务在过去被认为只有人才能完成，包括玩游戏、识别人脸和语音，在不确定的情况下做出决策、学习和翻译语言。为了将人工智能领域中衍生出来的技术与AI领域进行区分，我们将这些技术称为「认知技术」（cognitive technologies）。通常使用的认知技术包括机器学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器人学。
在接下来的3～5年中，认知技术有可能会给职业、工人和公司带来深远的影响。这些技术 可以，并且即将消除人类的工作。但它们也有可能被用来重新定义人类的工作、为工人创造出新的机会、为商业公司和客户带来更高的价值。公司的领导者们应该理解4个主要的自动化选择，以及我们所描述的成本和价值策略。他们也应该调整人才管理工作，来吸引和改进员工的职业技能，包括创造性和情商——这些技能在认知技术时代会变得更加重要。
冲突的观念
关于认知技术会对就业带来什么影响，这一问题正在处在活跃、甚至是危言耸听的争议当中。争论的一方预言道，当过去由人来做的工作被这些技术所取代后，将极大提高失业率。而另一方的预言则认为，我们对技术变革所带来的历史规律已经很熟悉了——新技术提升了生产力，从而增加了社会财富，驱动经济增长，对拥有新技能的就业者创造出新的需求。
最近，牛津大学研究者做了一个被广泛引用的分析，正是上述争论中「黑暗」一方的一个例子。这项研究估测道，美国的就业人员中，有47%正因接下来10年或20年的计算机化而「处在风险中」。信息技术研究机构Gartner也持相似的观点，预言「到2025年，有1/3的工作将被软件或机器人所取代。」三个Gartner的分析师甚至做出更彻底的「战略性计划假设」：「到2030年，今天我们所熟知的90%的工作都将被智能机器取代。」
并不是所有人都相信，公司应该开始为一个没有雇员的未来早作打算。David Autor是一个杰出的经济学家，他在麻省理工学院（MIT）研究技术与就业之间的相互作用，是这方面的权威。他写道：「机器要取代人类，亟需适应性、常识和创造性，这些需求的缺口还非常大。」他认为，人们未能足够重视机器与人力之间的互补性，这种互补性将会「提升生产力、增加收入、增大对熟练工种的需求。」Rodney Brooks是两家著名机器人公司的专家和创始人，他相信，人们应当正确地看待机器人这样的技术，因为它们能够「让人们摆脱那些折磨人的愚蠢工作」，而不是让人们失业。
对未来，我们更喜欢积极的预期。认知技术正在较窄的领域中取得好的进展，而取代整个流程或职业却很罕见，不太可能在短期内变得很普遍。更有可能的是，尤其是在接下来的3～5年内，工作的一部分会被认知技术自动化。员工（包括知识性的员工）将与自动化的智能机器打交道，就像今天的飞行员和先进工厂内的工人所做的工作一样。由于这个原因，公司领导者应当进一步考察认知技术为工作、员工和公司所带来的影响，这是一件非常重要的事。
某些技能会变得更有价值
当公司运用认知科技时，他们必须考虑比把什么自动化，要达到何等自动化程度及使用成本策略或是价值策略更多的问题。
他们必须重新审视在其工作场景中需要用到哪种技能。随着越来越多的常规任务被认知和其他技术取代时，完成这些工作的技能会越来越缺乏价值。然而，需要常识、一般智力、应变力和创造力这类技能以及那些需要人与人之间互动的，比如说情商和同理心的技能会变得相对更有价值。经济学家David Autor说这是因为「不能被计算机替代的任务通常由计算机补足。」科技提高了生产力，增加了收入，同时对有技能的劳动力需求更大。比如说，懂得如何使用电子制表软件（译者注：excel、numbers等）的员工很有可能比只会使用铅笔和纸的员工收入高。会使用电动工具和复杂机器的建筑工人会比不会这些的单纯人力劳动者收入更高。
上文提到的经济学家Autor鉴定了几种计算机暂时无法取代的任务所拥有的技能。比如说解决问题的能力、直觉、创造力、说服力——这些是完成所谓「抽象」任务所需要的；还有对场景的适应力、视觉和语言认知力、及人与人之间的互动，即「纯人力任务」所需要的。
虽然要找到一些被成功自动化的这类任务的例子并不难。思考以下这个例子：谷歌地图解决了导航问题，IBM的Watson电脑编写了新菜谱，Amazon网站上的「猜你会买」；还有零售商Lowe’s的机器人店员。像这样狭义的自动化比广义的（范围较大的）自动化容易实现得多。尽管自动导航和编排、同步日程都已经实现，解决问题的自动化却依旧任重道远。相比使用认知技术的狭义自动化任务，诸如批判性思维、通用问题解决能力、对不明确事物的容忍度、驾驶以及智谋等能扩大范围并且实现广义任务的必须技能和品质，都会变得更有价值。
没有正确答案
采用认知技术将改变未来的就业前景，它不可避免地会让某些工种消失。它也会带来职业的重新设计以及引入一些新的工作。那些借由认知技术技能得到补充的人会更有发展，而那些技能被智能机器取代的人日子就不好过了。
领导们面临着如何应用认知技术的抉择。这些选择将决定着他们的员工是被边缘化还是被增强，决定着他们的企业是创造价值还是仅仅是削减成本。没有一套正确的选择。当领导们准备将认知技术引入企业时，他们应当考虑哪些自动化的选择会最适合于他们的人才和竞争策略。
