4月28日消息， 據VentureBeat報導， 隨著經驗豐富的工人退休， 他們的經驗和知識也可能隨之消失， 數字學徒能説明挽救這些可能永遠失去的寶貴財富嗎？
2016年， 聯合國估算全球人口為74億人， 其中1/8的人年齡超過60歲。 此外， 據世界健康組織和倫敦帝國學院估算， 最早到2030年， 多個國家的人口平均壽命可突破90歲障礙。 其他研究預計， 從2012年到2022年， 隨著更多工人離開工廠， 大約有1250萬個工作崗位無人填補。 在此期間， 200萬個新工作崗位將被創造出來， 但只有700萬名新工人將會進入職場。
這意味著將留下許多空閒崗位缺口。 如果目前職場退出率依然在50歲左右， 特別是53歲後再就業率急劇下降， 意味著勞動力短缺現象將更嚴重。 對於公司來說， 這是個巨大挑戰。 審慎考慮和仔細規劃能夠減少損失， 同時幫助退休者。 可是在採取任何措施前， 我們需要首先更多瞭解來之不易的經驗和知識的價值，
理解知識的基礎
在任何人想要解決職場老齡化問題前， 我們首先需要更多理解職場所包含的知識。 特別是這些知識有什麼價值， 在商業中如何能被掌握？在這樣的假設場景中， 將知識想像為“專業堆疊”很有用。 這些堆疊含有結構化、非結構化以及其他細緻入微的知識。
以電力行業為例， 結構化知識包括資產資料庫或其他記錄系統， 它們包含管道或電線佈局、服務時間表等關鍵資訊。 非結構化知識則是來自多個源頭的資料， 這些源頭可説明員工回答有關任務或相關角色的問題。 結構化知識和非結構化知識都非常重要， 而且很有用。 可是， 我們最缺少的是知識和經驗中最深層的東西，
“依賴於”科學
想像下細緻入微的知識水準， 員工經常使用“依賴於”這樣的詞彙。 在這個領域， 有時候沒有明確的答案， 人們只能根據經驗和判斷做出決定。 許多公司沒有意識到這種知識對他們企業的重要性， 即使意識到， 也可能已經太遲了。 遺憾的是， 這些恰好是失去後卻最難再被重新創造起來的知識。
現在， 如果你還不到25歲， 下面的情況就可能會發生在你身上。 事實上， 許多正要退休的人都很瞭解流程和系統， 而對於下一代人來說， 這些流程和系統已經過時了， 他們對此完全不熟悉。 比如VHS視頻播放機， 對於VHS或Betamax播放機來說， 產品表就是結構化資訊。 這個手冊可以告訴我們，
這就是細緻入微的知識。 你可以在文檔中記錄詳細資料。 可是， 結果通常是一系列提示， 這些提示非常模糊、依賴於情境以及缺少判斷， 不容易理解。 簡而言之， 產生的東西可能無法使用。 依然以電力行業為例， 電力工人在現場或前往電塔的途中， 他們可能需要更多資料， 而不是閱讀企業網站資料。
認知推理可能有所幫助。 它能捕捉許多微妙的判斷， 這些判斷通常是經驗豐富的專家每天做出的。
數位學徒
這就是“數字學徒”出現的原因。 舉例來說， 假如某人需要學習複雜的稅法。 數位學徒可以記錄所有微妙的資訊， 但技術熟練的人類可將其整理出來， 幫助未來的稅務官和支持當前稅務官。 實際上可一舉兩得。 但成功的關鍵是在公司中找到正確傳播這些知識的人。 你還需要有認知推理系統， 它可供非技術人員使用。 當這類系統受到訓練後， 人人都可使用它。
另一個有價值的概念是“數字退出面試”。 當你要離開公司退休時， 不會迅速變得無所事事， 人力資源部會將你的技術進行廣泛的技術評估。 企業可以建立這類獲取知識的流程，甚至為工人額外付費以便其傳輸自己的知識。將AI應用到這樣的流程中特別有價值。這類技術可以整理某人的知識，並加入其它知識源，系統會逐步學習它們所需的知識。簡而言之，電腦會隨著時間推移變得越來越好、越來越智慧化。
AI副駕
對於老齡化勞動力值得關注的最後概念是：我們許多人都無法按時退休，即使壽命正在延長，我們需要繼續在職場中工作。在這種情況下，AI可被用於充當老年工人的“副駕駛”，幫助他們延長職業生涯。目前，我們已經可以看到許多處於半退休狀態的人正為Uber開車。如果沒有GPS系統，這幾乎是不可能的。而在20多年前，GPS就是我們認為的AI。
隨著我們年齡漸長，AI也會提供更多幫助。我們辛苦獲得的經驗和知識被記錄到系統中，並用於説明其他人，這可讓我退休後依然被滿足感所環繞。這種AI“副駕駛”能夠幫助我們繼續以半退休狀態工作的想法，讓我們對未來充滿了希望。
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企業可以建立這類獲取知識的流程，甚至為工人額外付費以便其傳輸自己的知識。將AI應用到這樣的流程中特別有價值。這類技術可以整理某人的知識，並加入其它知識源，系統會逐步學習它們所需的知識。簡而言之，電腦會隨著時間推移變得越來越好、越來越智慧化。AI副駕
對於老齡化勞動力值得關注的最後概念是：我們許多人都無法按時退休，即使壽命正在延長，我們需要繼續在職場中工作。在這種情況下，AI可被用於充當老年工人的“副駕駛”，幫助他們延長職業生涯。目前，我們已經可以看到許多處於半退休狀態的人正為Uber開車。如果沒有GPS系統，這幾乎是不可能的。而在20多年前，GPS就是我們認為的AI。
隨著我們年齡漸長，AI也會提供更多幫助。我們辛苦獲得的經驗和知識被記錄到系統中，並用於説明其他人，這可讓我退休後依然被滿足感所環繞。這種AI“副駕駛”能夠幫助我們繼續以半退休狀態工作的想法，讓我們對未來充滿了希望。
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