自工业革命以来，自动化一直在发生，但直到最近，自动化的步伐才加快。事实上，自动化创造的失业岗位比失业岗位还多。
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自动化和人工智能的未来是一个已经争论了几十年的话题。一些人认为，自动化将夺走人类的工作，这将是我们所知道的世界末日。而其他人则认为，人工智能创造的就业机会将超过它夺走的就业机会。
这场争论仍在继续，但有一些关于自动化和人工智能如何影响我们今天的生活的事实。我们可以看到自动化如何影响制造、运输、医疗保健等不同行业的劳动力。
通过研究技术进步后这些行业的就业率变化，可以看出这些行业中各种角色自动化的影响。例如，在引进工业机器人或计算机控制的机床等自动化制造系统后，就业率大幅下降。
工作的未来是不确定的，但有一件事是肯定的，自动化将在未来发挥重要作用，这种情况已经开始发生。自工业革命以来，自动化一直在发生，但直到最近，自动化的步伐才加快。事实上，自动化创造的失业岗位比失业岗位还多。
我们必须了解自动化意味着什么，以及我们可以为此做些什么。
未来，自动化和人工智能将对工程、法律、医学甚至新闻等领域的工作产生重大影响。这将带来一种不同的就业创造，它更注重创造力和情感，而不仅仅是编码或数据分析。
人工智能如何改变工作方式
自动化已经在用机器人取代人工。这可以是软件、机器和机器人的形式。这种趋势已经持续了很长一段时间，预计还将持续很长一段时间。
自动化的好处是它可以降低劳动力成本、提高生产率和提高质量。然而，这一趋势也带来了一些挑战，如失业和工人技能再培训。
未来的工作每天都在变化。在人工智能的帮助下，工作可以更高效，更省时。
人工智能已经存在一段时间。但在过去的几年里，它对我们的工作方式产生了巨大的影响。人工智能可以完成几年前还被认为不可能完成的任务，并且在不久的将来它将继续改变我们的生活。
人工智能可以读取数据，从数据中学习，并自行提供有关数据的见解，而无需任何人工输入。这使得公司可以用比以前更少的人工输入来自动化他们的一些业务流程。
自动化将如何影响职业生涯?这种担心有意义吗?
自动化带来的第一个也是最明显的变化是失业。在制造业、运输业和农业领域更是如此。在这些行业，如卡车运输和农业，自动化大大降低了劳动力成本。
我们生活在自动化越来越流行的时代。自动化是指使用机器或计算机程序执行通常需要人工智能的任务的过程，例如体力劳动。
每个人都需要磨练自己的技能。如果不这样做，就会失去工作机会。获得与当前形势市场相关的技能。
想想一些符合人工智能和自动化的业务目标。如果能采用对自身有利的人工智能和自动化，将促进职业发展。过去，自动化一直被视为对就业的威胁。然而，随着近年来科技和人工智能的进步，使用自动化比使用人工更有利。这是因为它可以提高效率并提高生产力。
企业也需要意识到自动化的利弊，以便他们可以就如何在业务中使用自动化做出明智的决定。企业在决定是否将业务流程自动化时，也应该考虑对员工的影响。
被自动化取代的工作示例：
●工厂工人被机器人取代
●出租车司机被自动驾驶汽车取代
●零售店的收银员被自助结账系统取代
另一方面，人工智能有可能在未来为人类提供更多的工作机会。
人工智能和自动化创造就业机会的例子：
●软件开发者创造机器人的机会
●数据科学家
●研究和开发
哪些工作最有可能被自动化流程取代
自动化的过程已经发生了很长时间，只是它发生的速度一直在增加。
自动化并不是一个新现象。长期以来，制造业和农业等不同领域都有自动化过程。然而，由于技术进步和人工智能的崛起，自动化的步伐近年来有所加快。
人工智能工具的使用也在增加，以帮助公司实现重复性工作的自动化。
最近的趋势是使用机器人或对话式人工智能实现客户服务电话的自动化，这是一种旨在通过文本或语音通信渠道模拟人类互动的计算机程序。有些工作比其他工作更有可能被自动化流程取代。最常见的可能被自动化取代的工作包括行政助理、电话销售员、数据录入和司机。
从长远来看，自动化将取代重复性高、对技能要求低的工作。
例如，大多数被自动化取代的风险较低的工作包括：
●具有高度创造力和自主性的工作
●需要大量社交的工作
●需要创造力和情商的工作
如何开始使用人工智能来为未来10年内的失业做准备
人工智能已经在很多行业产生了巨大影响。这包括金融、医疗、交通和教育等领域。在未来，人工智能将能够做更多人类现在做不到的事情。
工作的未来是不确定的，在试图预测未来存在什么工作时，必须考虑许多因素。然而，为这些变化做好准备是很重要的，因为重新培训员工需要时间，以便他们能够适应新的工作要求。
关于人工智能的争论是无止境的，双方的争论还会继续。我们要等着看它的真正影响。政府和企业需要创造和确保更多与当前世界形势相关的就业机会。
我们现在可以通过许多不同的方式开始使用人工智能，这样我们就可以为未来10年内将失去的工作做好准备。一种方法是了解人工智能如何工作，以及它如何帮助我们而不是取代我们。另一种方法是训练人工智能以有益于人类的方式使用数据。人类只需要重新训练自己，以适应当前的规范。
