什么是数字劳动？人工智能驱动劳动力中的数字工作

数字劳动是由数字系统执行的工作，包括AI代理、聊天机器人、数字助手以及其他执行数字工作的应用程序和系统。数字劳动可以通过自动化任务和处理大量数据，显著提高效率和生产力。数字劳动正在改变工作的组织和执行方式，这对工作角色、技能要求和组织的整体结构都产生了影响。

什么是数字劳动力？

数字劳动力指的是模仿人类决策和认知能力的技术，如AI自动化和智能代理。它扩展了人类完成任务的能力，比纯人力劳动更快。智能代理帮助处理前所未有的数据量，同时提供更好的客户体验。

在当今经济中，数字化组织可以真正革新工作方式，提高公司的收入和盈利能力。数字系统的采用持续改变着工作和社会格局，带来深远且不断发展的影响。在2025年不断发展的数字劳动力格局中，AI和数字技能需求很高。AI和大数据、网络和网络安全，以及技术素养等领域是增长最快的技能领域。

为什么数字劳动力很重要？

谈到数字劳动力时，尽管数字劳动力平台与数字劳动力是同义词，本文将讨论组织中自动化和AI代理的使用。AI代理帮助将数据转化为可行的见解。随着海量数据和技术进步，代理现在可以改变工作场所。AI代理可以执行复杂任务并自主做出决策。

数字劳动力的兴起增强了人力劳动并促进组织增长。数字平台也在兴起，数字劳动力在其中具有首要重要性。信息和通信技术等高薪领域的增长是市场增长的主要整体驱动力。2024年，数字劳动力市场显著增长，全球数字就业市场预计从7200万增至9300万，这主要由AI和高薪领域推动。

平台经济和主动数字劳动力代表着工作组织方式的转变，AI代理承担重复性任务，使人类能够专注于更高层次的任务，并可能提高生产力和全球GDP。随着全球化，AI系统现在比以往任何时候都更多地被采用。就业市场的波动增加了对数字员工的需求。

数字劳动的类型

劳动和数字机制的各个方面在不同组织甚至数字媒体（如社交网络）中可能有所不同。然而，基于自动化过程，数字劳动可以分为三类。

1. 基础流程自动化

基础流程自动化包括以下技术：

宏 - 这是一组自动执行重复任务的简单命令。

脚本 - 用编程语言编写的小段代码，通常通过模仿人类行为来自动执行重复任务。它简化了手动流程，以节省时间并提高效率。

屏幕抓取 - 屏幕抓取涉及使用软件通过读取视觉元素来自动从屏幕上的用户界面(UI)提取数据，这允许系统之间的数据传输。

业务工作流技术 - 这包括工作流管理系统、机器人流程自动化(RPA)等，它们本质上允许企业通过定义明确的步骤和条件来机械化流程中的重复任务，通常通过用户友好的界面来简化跨不同系统的工作流程。

机器人流程自动化(RPA)涉及使用软件机器人来机械化基于规则的任务，这在金融和医疗保健等重复任务常见的行业中特别有用。RPA解决方案简化运营并降低成本。

2. 增强流程自动化

增强流程自动化涉及使用人工智能和自然语言处理(NLP)的技术，包括聊天机器人和数字助手。

AI驱动的聊天机器人 - 这些数字代理实时与客户互动，提供支持和信息。它们可以同时处理多个查询，改善响应时间。聊天机器人解决方案旨在增强客户互动并提高满意度。

虚拟助手 - 虚拟助手通过语音命令帮助用户管理任务，安排约会，设置提醒，并提供信息。虚拟助手解决方案可以根据特定的业务需求进行定制。

3. 认知平台

生成式AI开启了认知平台的时代。这包括可以分析上下文和含义的应用软件。认知平台使用AI来模仿人类思维并改善决策。这些是自学习系统，可以提高工作者的产出和生产力。认知平台包括：

机器学习模型 - 这些模型分析数据模式以做出预测或决策，通常用于营销、金融和医疗保健领域，用于欺诈检测和客户细分等任务。

自然语言处理 (NLP) - NLP使机器能够理解和回应人类语言，这对于情感分析和翻译等应用至关重要。NLP解决方案在各种应用中增强了沟通和理解能力。

图像和视频识别 - AI代理可以分析视觉数据以识别物体、人物或动作。这在安全、零售和医疗保健领域用于监控和分析。

认知平台驱动数字员工执行某些任务，例如业务流程中的任务自动化。

什么是数字员工？

数字时代见证了数字员工和数字工作的显著增长。工作的未来取决于数字员工的使用和应用。数字员工是一个可以执行复杂工作流程的应用程序，包括许多任务。数字劳动力是一个广泛的类别，包括RPA、聊天机器人、数字助手和其他应用程序，如数字员工。

人工智能在这里被使用，提供决策能力，使数字员工不会陷入困境。这对劳动力市场产生重大影响，并将影响未来的招聘和解雇决策。

数字员工的优势

• 数字员工是自学习系统
• 他们使员工从耗时的重复性任务中解放出来
• 他们全天候提供查询和支持
• 帮助减少数据管理中的人为错误
• 数字员工提高组织的整体适应性

数字劳动力与数字员工的对比

数字劳动力重塑了传统的工作模式和流程。数字员工是数字劳动力中的一个特定实体，是一种模仿人类能力并执行复杂任务的高级软件应用。

数字员工作为虚拟员工，处理各种角色。数字员工可以分析数据、做出决策并与客户互动。数字员工的引入创造了一个混合劳动力队伍，人类员工和人工智能可以无缝协作。在数字劳动力的讨论中，主动性劳动力现在处于最前沿，基于人工智能的系统比以往任何时候都更受欢迎。

数字劳动力是由人工智能和数字技术促进的工作，而数字员工则模仿人类能力。数字员工完成的任务是特定的、专注的人工智能代理任务。

数字员工的例子包括人工智能驱动的客户服务代理或数据分析师。数字劳动力有助于提高运营效率和增强工作满意度。

数字员工由人工智能代理驱动，并个性化客户体验。他们自动化复杂的决策过程以引导战略性业务成果。

人类劳动力与数字员工之间需要存在互补关系，以创造一个适应性强、高效和富有成效的工作环境。这也可能导致组织中某些职能的外包，数字劳动力将能够独立执行和处理任务。

数字员工和RPA机器人

RPA机器人是通常限于单一任务和简单流程的软件机器人，而数字员工是能够执行多项任务并与其他系统智能交互的自主代理。随着主动性系统的发展，商业模式也在改进，使员工从低价值工作中解放出来，组织中应用程序和系统的数字化也变得越来越普遍。

代理式与助手式人工智能的对比

人工智能代理通常用于结构化和可预测的任务。这些是具有明确结果的复杂多步骤任务，使用现有工作流程将数据输入系统。它们是自主的，能够执行这些复杂任务。

在助手式人工智能中，代理致力于主观性和协作性任务。在这里，输出是由人类员工评估的建议。人工智能扮演助手角色，较少具有自主性。

人工智能代理无需人工监督或批准即可实现更快的决策。它们还通过更多访问用户生成的数据提供更个性化的体验。未来人工智能代理的范围将扩大，代理将处理更复杂的场景和高价值任务，如客户服务。

数字劳动力的商业案例

随着数字技术的采用，企业受到的影响主要体现在组织层面。通过数字劳动力，企业可以用更少的资源实现更多目标。人工智能驱动的代理能帮助提升人类创造力、决策能力，并简化工作流程。数字劳动力提高生产力、效率和可扩展性。人工智能代理增强人类能力，使员工能做出更好的决策并帮助他们更具创造力。数字劳动力可以通过自动化任务来降低运营成本。代理劳动力通过减少人为错误并确保一致和准确的任务执行来提高准确性和可靠性。

通过利用数字劳动力，企业可以通过提高效率、缩短周转时间和提供更好的客户服务来获得竞争优势。

数字员工如何提升人类生产力

随着数字劳动力进入企业，数字员工可以处理例行的重复性任务，如数据录入、日程安排和报告生成，使人类能够从事更高价值的活动。

决策支持 - AI算法可以分析大型数据集以提供有价值的见解，帮助员工做出明智的决策。

提高效率 - AI可以自动执行任务并比人类更快地处理信息，从而提高效率。

提升生产力 - 通过让人类员工专注于更高价值的任务，在组织采用数字劳动力的情况下，AI可以提高生产力。

更好的客户体验 - AI可以提供更快速和更个性化的客户服务。

组织不应该因数字员工的出现而疏远人类员工。需要保持混合劳动力。疏远人类劳动力可能会导致进一步的问题。

数字劳动力的优势和劣势

数字劳动力的优势包括识别趋势、预测结果、全天候工作以及即时回应查询。这对客户满意度和响应时间产生积极影响。对企业的其他优势包括成本节省、自动化以及对运营和客户行为的有价值见解。

作为数字劳动力一部分的AI代理提高了效率和可扩展性，个性化客户体验，并增强数据分析和决策能力。

数字劳动力的劣势是无法响应人类情感，缺乏对长期后果的理解，技术问题和中断。

职位替代、缺乏人工监督、数据安全风险、网络攻击、数据泄露、道德问题都是与主动性数字劳动力相关的具体因素。实施和维护AI代理可能复杂且昂贵，企业将更依赖技术供应商。如果回顾过去的劳动力变革，它们在组织中为员工创造了新的角色。对于主动性AI来说，也可以期待同样的情况。

数字劳动的例子

随着数字劳动的出现，许多员工将需要接受再培训以担任新的角色。数字劳动应用的一些例子包括在线内容创作、撰写博客文章、创建社交媒体内容、发票处理、供应链管理、文本翻译、视频编辑、数据录入和自动化数据分析。当这些领域出现人员短缺时，AI系统可以弥补不足。

AI驱动的聊天机器人经常用于客户服务。AI代理可以处理初始查询、解决问题并主动提供解决方案。代理系统可以生成销售线索、评估潜在客户并安排会议。它们还可以创建和优化营销活动、构建旅程图并分析性能指标。

使用代理系统分析财务数据以识别扣除项、标记合规风险并提供财务建议。AI系统可以自动响应IT问题，与各种系统集成以解决工单，并自动化复杂任务。它们可以自动化重复性编码任务，让开发人员能够专注于更复杂的挑战。

AI代理从医疗数据中提取关键信息，帮助医生做出更明智的护理决策，并自动化管理任务。代理系统可以根据预测需求和供应商交货时间制定计划以优化库存水平。代理AI可以持续监控交易和运营，最大限度地减少不合规阈值并改善治理。

AI代理：未来和更广泛的影响

AI代理被视为企业的宝贵资产。它们最初于2022年推出。AI代理的全部潜力尚未显现。从狭义上讲，代理在复杂工作流程中协作时执行专门角色。流程确定代理如何协同工作以及如何执行任务。对任务的委派、执行和完成进行监督。

框架可用于编排多代理系统的复杂工作流程。代理根据应用使用不同类型的工作流程。根据应用的动态性质，可能需要重新审视或修改工作流程。

AI代理进行推理、做出决策、采取行动并学习。代理使用大型语言模型（LLMs）来确定需要做什么以及如何做。LLMs现在可以相互配合并采取现实世界的行动。

代理需要从用户或环境获取输入。代理通过分析输入、分解复杂任务和生成潜在解决方案来进行推理。规划使代理能够及时排序行动，确保有效且高效地完成任务。适应性使代理能够对动态环境做出响应。

AI代理正在并将继续改变组织和劳动力动态。通过人类和数字员工的混合劳动力，流程将更快，产出更高，收入更多。AI代理将大大改变我们在工作场所工作和互动的方式。数字劳动力的使用将提高人类能力和协调性，并提高公司的效率和生产力。