AIที่ใช้ในการคัดแยกสินค้าที่คลังสินค้าของ Amazon จะทำให้คน 500,000 คนตกงานหรือไม่

อย่างไรก็ตาม ฝ่าย Amazon ได้โต้แย้งว่า "การประมาณการนั้นไม่ถูกต้องและขาดบริบท" โดยระบุว่าการคาดเดาที่อิงจากเอกสารภายในบางส่วนได้แพร่กระจายออกไปเอง สื่อหลายแห่งได้รายงานถึงขนาดของ "600,000 ถึงมากกว่า 600,000" แต่บริษัทได้ปฏิเสธการตีความว่าเป็น "แผนลดการจ้างงาน"The Times of India+1

สิ่งที่สำคัญคือ การ "ลดการจ้างงาน" และการ "ลดการจ้างงานในอนาคต (ไม่ประกาศรับสมัครงาน)" มีผลกระทบทางเศรษฐกิจที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น ตามข้อมูลของสำนักงานสถิติแรงงานสหรัฐฯ (BLS) การจ้างงานในภาคการขนส่งและคลังสินค้ามีขนาดประมาณ 6.6 ล้านคน การจ้างงานในส่วน "คลังสินค้าและการเก็บรักษา (NAICS 493)" ขึ้นอยู่กับเศรษฐกิจ ความต้องการด้านโลจิสติกส์ และแนวโน้มค่าจ้าง การเลือกที่จะ"ไม่จ้าง" อาจส่งผลให้ตลาดงานเข้มงวดขึ้น หรือแรงกดดันด้านค่าจ้างในท้องถิ่นเปลี่ยนแปลง แต่ไม่เหมือนกับการเลิกจ้างพนักงานทั้งหมดBureau of Labor Statistics+1

3. "AI จะทำลายการจ้างงานหรือไม่" การประเมินขององค์กรระหว่างประเทศ

องค์การแรงงานระหว่างประเทศ (ILO) มองว่า ผลกระทบของ AI ที่สร้างขึ้นและการอัตโนมัติต่อการจ้างงาน มีแนวโน้มที่จะเป็น "การปรับโครงสร้างงาน" มากกว่าการว่างงานจำนวนมาก ตามตัวชี้วัดล่าสุด ประมาณ 2.3% ของการจ้างงานทั่วโลก (ประมาณ 75 ล้านตำแหน่ง) ถูกมองว่าเป็น "ความเสี่ยงสูง" ในขณะที่อัตราการ "เปลี่ยนแปลง (การกระจายงานใหม่และการเสริม)" สูง กล่าวคือ มีกรณีที่ลักษณะงานเปลี่ยนไปมากกว่าที่อาชีพจะหายไปทั้งหมดInternational Labour Organization+1

เมื่อพิจารณาถึงสถานที่ทำงานในคลังสินค้า หุ่นยนต์จะทำหน้าที่ยก ขนส่ง และนับ ในขณะที่มนุษย์จะเปลี่ยนไปทำงานด้านการจัดการข้อยกเว้น การควบคุมคุณภาพ การบำรุงรักษา และการออกแบบกระบวนการ ในสถานที่ทำงาน การพัฒนาทักษะ "การจัดการหุ่นยนต์" เป็นสิ่งจำเป็นเร่งด่วน และขอบเขตงานเช่นการบำรุงรักษาอุปกรณ์ การวิเคราะห์ข้อมูล และการเป็นผู้นำการปรับปรุง จะขยายตัว บริษัทเครื่องจักรและการจัดการวัสดุรายใหญ่ของญี่ปุ่นก็ปรับปรุงแนวคิดการออกแบบโดยคำนึงถึง"การทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และหุ่นยนต์"Daifuku

4. ญี่ปุ่นและต่างประเทศ: แม้แต่คลังสินค้าเดียวกันก็มีการพูดถึงต่างกัน

ในสหรัฐอเมริกา ท่ามกลางการแข่งขันที่รุนแรงในตลาดอีคอมเมิร์ซและต้นทุนค่าจ้างและสวัสดิการที่เพิ่มขึ้น **"ประสิทธิภาพด้านต้นทุนและความเร็ว" ถูกเน้นย้ำ รายงานข่าวยังให้ความสนใจกับวลีที่น่าตื่นเต้นอย่าง "การแทนที่การจ้างงาน"The Verge+1

ในทางกลับกันในญี่ปุ่น ปัญหาการขาดแคลนแรงงานอย่างเป็นโครงสร้างเนื่องจากการลดลงของประชากรและการสูงวัย เป็นปัญหารุนแรง และในปี 2024 ปัญหา "โลจิสติกส์ 2024" (การกำหนดขีดจำกัดการทำงานล่วงเวลาของคนขับ) ก็มีส่วนช่วยให้การ"อัตโนมัติ = การเติมเต็มการขาดแคลนแรงงาน" เป็นที่ยอมรับได้ง่าย สหพันธ์หุ่นยนต์นานาชาติ (IFR) ยังชี้ให้เห็นว่าญี่ปุ่นกำลังชดเชยปัญหานี้ด้วยการนำหุ่นยนต์มาใช้IFR International Federation of Robotics

นอกจากนี้ บริษัทอย่างMUJIN จากญี่ปุ่นที่เน้นการหยิบจับที่แม่นยำสูงและการปรับปรุงกระบวนการที่ยืดหยุ่นกำลังเติบโตขึ้น ในระดับโลกอัตราการนำระบบอัตโนมัติมาใช้ในคลังสินค้ายังอยู่ที่ประมาณ 30% ซึ่งหมายความว่ายังมีโอกาสในการนำมาใช้มาก (ตัวเลขมาจากบล็อกของผู้ขาย แต่ถือว่าเป็นแนวโน้มที่เหมาะสม)MUJINspire | 株式会社Mujin公式ブログ+1

5. ความปลอดภัย คุณภาพ และประสิทธิภาพ: KPI ที่ควรวัดในสถานที่ทำงาน

Amazon ได้เน้นย้ำถึงการปรับปรุงความปลอดภัยเป็นเป้าหมายหลักของการนำหุ่นยนต์มาใช้ โดยเฉพาะการลดภาระทางกายภาพ เช่น การผลักชั้นวางสินค้าที่หนัก การเดินระยะไกล และการก้มบ่อยๆ เพื่อลดความเสี่ยงของอุบัติเหตุ การแพร่หลายของหุ่นยนต์เปลี่ยนประเภทของเหตุการณ์เกือบพลาด (จากคนต่อชั้นวางเป็นคนต่อเครื่องจักรอัตโนมัติ) ดังนั้นการเพิ่มความซ้ำซ้อนของเซ็นเซอร์ การจำกัดความเร็ว และการตรวจจับการเข้าถึง จึงเป็นหลักการออกแบบที่ขาดไม่ได้About Amazon

ในแง่ของคุณภาพ การใช้ AI ในแต่ละขั้นตอนของการสแกน→การระบุ→การนำทาง ช่วยลดอัตราการจัดส่งและการจัดเรียงที่ผิดพลาด ทำให้สามารถรักษาความเร็วในการประมวลผล ได้อย่างคงที่แม้ในช่วงพีค นอกจากนี้ การใช้แพลตฟอร์มคลาวด์เช่น DynamoDB ช่วยให้สามารถเชื่อมโยงข้อมูลเพื่อมองเห็นการทำงานของอุปกรณ์และคอขวด และเร่งรอบการปรับปรุงAmazon Web Services, Inc.

6. ความเป็นจริงของ "การแทนที่" ไม่ใช่การลดการจ้างงาน แต่เป็นการลดการจ้างงานและการจัดสรรบุคลากรใหม่

คำสำคัญของรายงานล่าสุดคือ ไม่ใช่การ "ปลดพนักงาน" แต่เป็นการ "ไม่ต้องจ้างงานในอนาคต" หากหุ่นยนต์สามารถทำงานบางส่วนได้ จำนวนคนที่ต้องการจ้างใหม่จะลดลง แม้ว่าเศรษฐกิจหรือความต้องการจะเติบโตก็ไม่จำเป็นต้องเพิ่มจำนวนพนักงานในอัตราเดียวกัน##HTML