谁来培训他们？没有人，除非公司现在采取步骤消除不可避免的技能差距。
每当人们谈论人工智能对劳动力的危险时，他们通常只考虑一件事：技术夺走工作。但人工智能构成了一个更微妙的威胁——除非我们解决它，否则将对商业产生后果。简单来说，我们处理人工智能的方式正在阻碍年轻工人学习技能。
在过去的12年里，很多专家在研究智能技术如机器人和人工智能如何改变工作。在许多行业中，我们一遍又一遍地看到同样的事情：这种新技术使专家更容易完成他们的工作。例如，资深外科医生在手术室使用机器人时，可以更快、更高效地进行手术。
但效率是有代价的。技术允许专家独立做更多的事情，所以他们不再需要年轻、经验较少的工人帮助他们——因此那些新手没有导师来教他们需要的技能。再次看手术室，使用传统工具进行大多数复杂程序通常需要两个人。资深外科医生通常通过牵拉组织来提供“暴露”，而住院医生则做我们大多数人认为是手术的事情——切口、缝合等。住院医生全程都在任务上。专注。学习。
现在，住院医生在手术期间大多只能坐着观看，感谢机器人的帮助，资深外科医生完成了工作。有限的工作。有限的学习。
随着这些学习机会在更多行业中的丧失，对个体工人和经济的影响可能是深远的。我们为了生产力牺牲了技能建设和导师的人际关系。无论我们的角色、任期、职业或行业如何，如果我们不能与知道更多的人合作，我们将无法有效地学习，我们将无法跟上。我们的组织将在本可以领先的地方挣扎——因为工人没有他们需要的深厚知识来创新和担任高级职位。
颠覆历史
我们有数十年的研究表明，这种情况与我们想要的相反。我们通过跨越专家/新手之间的合作来建立技能，所以新手可以看到工作，帮助边缘并赢得下次做得更多的特权。
现在，这种机制正在丧失。我的观察，结合其他领域研究人员的一手数据，显示了一种破坏性的动态在起作用，横跨一系列行业。在工业过程工程中，我看到专家使用软件自己进行建模，而不是涉及初级工程师。在仓库中，我观察到区域经理依赖仪表板分析来了解人员配置和流程，而不是与经验较少的线领导和工人共同发现这些事物。
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在人工智能世界中，新员工应该如何建立技能？在下面的对话中加入讨论。
我的合作者，纽约大学的卡伦·安东尼发现，随着资深合伙人开始使用算法帮助为并购创建公司估值，初级投资银行分析师与资深合伙人分离。初级分析师——而不是像以前那样与资深合伙人合作——基本上只是为算法在估值中使用的数据。
这种安排的理由有两个：通过减少初级人员在复杂工作中的错误来减少错误，并最大化资深合伙人的效率。向初级员工解释工作使合伙人从更高层次的分析中抽身。
这种设置在短期内提高了生产力，但它使初级分析师远离了具有挑战性、复杂的工作，使他们更难学习整个估值过程，减少了公司的未来发展能力。毕竟，初级银行家会变成高级银行家。
桌子前的时间减少
技能差距扩大最引人注目的例子之一是外科手术。我观察了全国一些顶尖教学医院的数百个程序，机器人深刻地改变了工作方式。正如我所说，手术以前需要四只手；微创外科机器人可以提供三只手，全部可以从单个控制台控制。它们使外科医生的工作变得如此容易，以至于这些价值百万美元的工具已经成为许多复杂程序的事实标准。
最重要的是，机器人使外科医生能够单独进行手术，不需要住院医生。而且，由于住院医生比经验丰富的外科医生慢，犯的错误更多，那些外科医生选择将住院医生排除在行动之外。以前，住院医生可能在4个半小时的程序中进行四个小时的操作。在我的全国数据中，他们的机器人平均时间在10到15分钟之间。而且住院医生在88%到92%的案例中得到了更少的手术时间。
在这种情况下，我们最终得到的外科医生能力要差得多。我的数据显示，许多新晋外科医生在他们得到第一份工作时挣扎不已——不仅是因为他们没有机器人技能，而是因为他们试图学习机器人技能的努力使他们失去了在其他程序和实践领域的关键时刻学习机会，从输尿管镜检查到肾结石到输精管结扎，这些都是他们在大多数新的外科工作中预期要处理的。
长期损失
培训不良的后果超出了日常能力。考虑一下，当医院失去了健康的专家/新手合作时，会发生什么。教学和学习当然更少，而且专家为受训者倡导的职业生涯晋升也更有限。医院在外科实践中创新的能力呢？由于同事们的发现被日益专注、高效、专家驱动的外科手术表现所抑制，那里也有限制。满足日益增长的外科手术需求的能力呢？短期内，你服务了更多的病人，但从中期来看，随着新人才池的减少，你不得不努力跟上。
当然，不同的地方、行业和职业的组织将以不同的时间尺度感受到压力。它们也会以不同的方式进行补偿。但总的来说，组织不会直接感觉到问题：相反，它们将逐步积累更大的成本基础——在（重新）培训和减少计费或应用时间等领域——并建立一个官僚机构来管理这个技能差距。在律师事务所，新律师可能需要更长的时间才能达到正常的案件量，而资深律师则不得不花费更多的非计费时间来指导他们。
现在想象一下，如果所有类型的公司、整个经济中都存在类似的技能差距。如果没有坚定、立即的纠正，这就是我们可以预期的。这是我们的万亿美元技能问题。
前进的道路？
解决问题至关重要，但我们应该如何做呢？我的合作者和我发现了一种可行的方法的证据。
记住，现在的问题是资深工人正在学习新技术，如机器人手术，这使得初级工人变得不必要。然而，在我们的研究中，我们发现了一些案例，初级和资深工人一起学习新技术。
通过以这种方式与资深人士紧密合作，初级人员不仅学习了新技术，他们最终还与资深人士在工作的其他方面进行了合作。由于老年和年轻工人正在弄清楚技术如何工作，他们还需要弄清楚如何将其整合到关键的日常任务中。因此，新手可以直接看到这些工作是如何完成的，同时进行实际工作。
例如，在我的研究中，我看到一些住院医生和资深泌尿科医生一起学习实际手术过程中的机器人技术。在这些案例中，住院医生得到了比仅仅观看机器人手术的住院医生更多的实际动手操作时间——多10倍。而且那段时间的质量要好得多：专家和新手正在共同弄清楚如何使用技术，就像他们在桌子上有病人一样。
当然，这个过程并不容易。在我们的研究中，我们发现这些合作经常失败。但当它们有效时，它们非常有效。我们需要更多的公司抓住机会并实施这一策略，找出如何使其最有效并成为榜样。
这不仅有助于缩小技能差距，还会给新旧工人带来新的工作目标感——通过加强关系。研究非常清楚地表明，当我们的工作建立与与我们分享价值观的人的信任和尊重时，我们就会获得工作的动力。因此，提高能力涉及到心灵问题，比如“我赢得了这位专家的信任和尊重吗？”或者“这个新手是否尊敬我？”
我们经常将这些问题视为与硬技能和结果无关，而它们是我们尝试的首要原因的核心部分。它们是旅程的驱动力。
