在全球零售巨头沃尔玛高层发出警告之后,人工智能被再次推向公众讨论的中心。沃尔玛CEO直言人工智能将改变每一份工作,这样一句话不仅是对公司内部员工的提醒,更像是一记对整个商业生态与劳动力市场的警钟。面对AI带来的变革,零售业、普通劳动者、管理者与政策制定者必须主动思考如何在变革中保留人的价值、提升竞争力,并建立更有韧性的生态系统。 沃尔玛并非空谈者,而是长期在技术与运营中试验AI和自动化的企业代表。过去几年,沃尔玛在库存管理、供应链优化、智能定价、门店运营和线上推荐系统等领域大规模采用数据驱动的工具。AI可以帮助零售商更准确地预测需求、减少缺货、优化库存周转并提升客户体验。
与此同时,技术也在改变店内作业方式,例如自动化盘点、无现金结账和后端分拣机器人等,都在逐步替代或改造传统劳动流程。 当CEO说AI将改变每一份工作时,重要的一点是理解改变量级。不是所有岗位都会被完全替代,但绝大多数岗位都会经历任务的重组。重复性、规则明确且可量化的工作面临被自动化取代的风险更高。与之相反,涉及复杂判断、情感交流、创造性解决问题和跨学科整合的工作更难被AI完全替代,但这些岗位也会加入更多基于AI的工具,要求员工具备新的协作能力。 对沃尔玛这样的零售巨头而言,转型并非单纯用机器替代人工,而是重新定义人与技术的协作。
沃尔玛需要把AI当成放大人类能力的工具,而非单纯降低人工成本的手段。门店员工可能从繁重的货物盘点转为顾客服务与体验管理,仓储人员将更多和自动拣货系统、智能分拣机器人协同工作,区域经理则需要理解数据驱动管理,辅以更强的策略规划能力。 对于员工来说,应对AI冲击的核心在于技能再造。基础的数字素养是第一步,理解数据如何生成、如何影响决策、如何使用AI辅助工具进行日常工作,将成为就业的最低门槛。其次,跨领域技能愈发重要,例如结合业务理解与数据分析能力,能够把技术结果转化为可执行的业务方案。沟通能力、同理心、冲突解决和复杂问题解决能力在机器难以完全胜任的领域仍然具有长期价值。
对于企业管理者而言,部署AI需要兼顾效率与员工福祉。首先应采取分阶段的试点策略,从具体场景入手验证技术效果与员工接受度,避免大规模一次性替换带来的运营冲击。其次要设立内部培训与转岗机制,将被AI替代或改写的岗位向更具附加值的岗位平滑过渡。再者,应建立明确的绩效与激励机制,让员工在学习新技能、使用AI工具时有明确的成长路径与报酬回报。 公共政策层面的响应也至关重要。单靠市场自我调整很难保证社会公平与整体就业质量。
在AI加速带来的结构性调整中,政府可以通过多种方式缓解短期冲击并促进长期适应。技能培训与终身教育体系需要扩容,鼓励企业与教育机构建立合作,开发针对性的职场培训课程。针对弱势群体与低技能工种的再就业支持、职业转换补贴和临时社会保障,都可以在过渡期发挥重要作用。 同时,社会还需要关于工作性质和劳动权利的新讨论。AI和自动化改变了工作时间安排、任务边界与工作地点,远程协作和平台化工作越来越普遍。相关的劳动法规、数据权利保护、算法透明度以及对工作场所中AI决策的监督都需要更新。
企业在部署AI时应制定伦理准则,确保算法决策的可解释性、可追责性并尽量减少偏见和歧视性影响。 商业层面,零售企业必须重视以顾客为中心的智能化升级。AI在提升客户体验方面有天然优势,例如个性化推荐、精准促销、智能客服与语义搜索都能显著提升转化率。但过度依赖算法也可能带来反向效果,比如过度个性化导致隐私担忧、错误的推荐降低顾客满意度。平衡效率与信任是零售商必须面对的挑战。 供应链则是AI能立竿见影的领域。
通过机器学习模型进行需求预测、动态补货、运输路径优化以及库存优化,零售商可以显著降低库存成本并提高配送效率。对于沃尔玛这样覆盖全球的供应网络,AI带来的边际改进在规模化后会放大为显著的竞争优势。不过,要实现这一点,企业需要高质量的数据基础、端到端的可视化与实时监控能力,以及与上游供应商的紧密协同。 在门店运营方面,AI可以优化排班、提升货架陈列效率并实现智能巡检。实时的人流分析能够帮助门店在不同时间段调整人员配置,提高服务水平与效率。自动结账和移动支付技术减少了排队时间,但同时也提出了就业再配置和顾客隐私保护的新问题。
门店的物理空间可能会从传统商品陈列向体验式和服务性空间转变,员工的角色也将从单纯的货物处理转向体验创造与顾客陪伴。 从更宏观的角度看,AI对劳动市场的影响并非单向的消减就业量,而是深刻改变就业结构与岗位内容。新技术会创造新的职业类别与企业需求,例如AI运维工程师、数据标注师、模型治理专员、人机交互设计师等。重点在于如何让劳动力实现从衔接低附加值工作的向高附加值岗位的平稳迁移。这里需要政府、企业和教育机构的共同努力,建立持续教育的激励机制以及有效的职业转换渠道。 沃尔玛可以成为企业如何积极应对AI转型的样本。
企业可以建立内部学习平台,鼓励员工获取AI相关技能认证,并将岗位培训与晋升路径直接挂钩。通过内部轮岗、带薪培训与学徒制计划,帮助员工在企业内部找到新的发展方向。也可以与社区大学、在线教育平台和非营利组织合作,扩大培训范围与资源共享。 在技术治理方面,企业需要制定清晰的AI使用政策,明确数据收集界限、用途与保护措施。建立AI伦理委员会或外部监督机制,有助于在技术部署前评估潜在风险并整合多方意见。透明度不仅是合规需求,更是建立顾客与员工信任的基石。
允许员工参与AI系统的设计与反馈,可以提高系统可用性并降低抵触情绪。 对投资者而言,AI是长期竞争力的重要来源,但并非所有的AI投资都会立刻见效。成功的AI战略依赖于稳健的数据治理、明确的业务场景和可衡量的KPI。短期内,企业可以通过小规模试点验证商业价值,然后再进行扩展。把握ROI的同时,也要关注风险管理,包括算法偏见、数据泄露和监管合规风险。 教育系统也面临改革压力。
传统的学科分割和以知识传授为主的教育模式需要调整,更多强调跨学科训练、批判性思维和项目式学习。中低技能工种的培训应聚焦于实用技能和职业资格认证,缩短从培训到就业的路径。政府和产业界的合作可以设计"学以致用"的课程,使培训更贴近企业真实需求。 对于个人职业规划而言,建议采取多层次策略。短期内要巩固数字基础技能,如使用办公自动化工具、理解基本数据分析与可视化;中期应学习至少一门与业务结合紧密的技术语境,例如了解AI如何优化供应链或顾客运营;长期则需要培养不可替代的软技能,包括创造力、跨文化沟通与系统性思维。 劳资关系在AI时代同样需要重塑。
员工代表、工会和管理层应该参与关于技术部署的讨论,确保在自动化过程中员工有知情权和参与权。透明的沟通可以减少恐慌,协商机制可以更公平地分配技术带来的收益,譬如通过利润分享、再培训基金或带薪转岗安排来实现更包容的转型。 此外,AI普及还提出了对数据隐私与消费者权益保护的新要求。零售企业掌握大量消费者行为数据,如何在提升服务的同时保护用户隐私,是企业必须直面的课题。采取数据最小化、匿名化与差分隐私等技术,以及提供清晰的隐私选择权,都是建立长期信任的关键措施。 企业文化也将是决定能否顺利完成AI转型的重要因素。
鼓励学习、容错试验和跨部门协作的文化,能够加速技术落地并将员工纳入变革进程。领导者应以身作则,展示学习意愿并提供必要资源。员工对未来的安全感来自于可见的培训与成长路径,而非空洞承诺。 最后,AI带来的不仅是挑战,更是重新定义工作的机会。通过承担更有创造力和社会价值的任务,员工能够提升职业满意度和收入潜力。企业在追求效率的同时也应关注人的尊严与职业发展。
一个可持续的未来是技术与人共同进步的未来,而不是简单的替代关系。 沃尔玛CEO的警告不是危言耸听,而是对一个必然变迁的提醒。面对AI,准备比恐慌更为重要。企业需要制定系统性的转型策略,员工需要主动提升技能,政府与教育机构需要提供结构性支持与安全网。只有多方协同、主动应对,才能在AI大潮中实现包容性的增长,让技术成为助力社会进步的工具,而不是导致广泛失业与不平等的根源。正视变革、积极布局与以人为本的实践,是零售企业和整个社会在未来几十年里最现实也最有价值的选择。
。
