機器人不只搶人的工作，而且開始決定誰能有工作。隨著公司每分或每秒追蹤員工生產力的復雜技術愈見廣泛，數千萬低薪勞工的職涯逐漸受到軟件和算法支配。在今年年中亞馬遜的“機器人經理”通過追蹤員工生產力，定期淘汰績效不佳人員，解雇了900多名未達到生產率指標的倉庫物流中心員工。

這名“機器人經理”是一種自動化系統，它可以追蹤每一名員工的生產效率。一旦系統發現員工過于頻繁地休息或未完成生產目標，無需經過人類高管的意見，該系統將自動發出與質量或生產率相關的警告或崗位終止信息。

隨著AI和機器學習技術的發展，“機器人員工”的數量將在未來大幅增加，人工智能不僅僅能決斷人類員工的去留，它們的職責也將拓寬至各個領域：倉儲智能機器人可以一站式完成配貨、揀選、打包、貼單、搬運等工作；聊天機器人已取代一部分人力資源專員的職責，它們不僅能為員工答疑解惑，還可以即時分析交流過程中的反饋數據，不斷自我學習，提高工作能力。IBM的人工智能技術更是可以追蹤員工正在完成的任務、選擇的教育課程以及獲得的排名。

如今有了“機器人經理”的幫忙，人力資源經理可以更好地發掘員工的閃光點，員工也得以從反饋建議中，有針對性地培養技能。此外，“預測人員流失計劃”則是利用機器學習技術分析員工情緒，預測員工會在什么時候辭職，準確率高達95%。當系統監測到員工的離職傾向，人類高管便可及時采取行動，以留住高素質人才。

然而，使用“機器人經理”管理員工往往會引起員工的抵觸，管理者需要把控好“透明”與“隱私”之間的尺度。公司在技術廣泛應用的同時要做到算法的公正、透明、安全，避免算法歧視，全面保障員工的隱私權。

為了讓員工心甘情愿地“被跟蹤”，管理者應該讓員工自愿選擇是否愿意接受“機器人經理”的跟蹤，并與員工進行充分的溝通，全面公開“機器人經理”收集數據的類型和方式。而關于員工的隱私，要盡可能使用群體行為分布數據，避開個體數據。

當然，無論多么完整的數據收集和先進的算法都不能完全反映員工工作時的全貌，管理者在做重要決策時，還要加入人性化的判斷，不能只根據“機器人經理”獲取的跟蹤數據進行決斷。

在這個人類與AI共存的時代，你覺得我們還能與“機器人同事”共處嗎？管理者又該如何領導“機器人員工”？

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