西门子 CEO 博乐仁谈 AI 就业影响：技能差距加大，制造业是商业落地关键

据 IT之家 11 月 10 日援引日经亚洲报道，西门子 CEO 博乐仁在谈及人工智能对就业的影响时表示，AI 未必会直接取代人类，但掌握 AI 工具的人，将越来越多地替代不会使用这些工具的人。他同时指出，自动化与机器人技术会改变体力劳动岗位，而创造力以及电气工程、机械工程等专业知识，仍将在新一轮技术变革中发挥作用。

岗位竞争的变化，不只是“人与机器”

博乐仁的判断，将就业讨论的重心从机器能否替代人，转向了从业者之间的能力差异。在这一视角下，AI 使用能力正在成为专业技能之外的重要变量：同样具有行业经验的人，能否借助 AI 完成部分设计、编程和执行工作，可能影响其岗位竞争力。

但这并不意味着专业基础可以被工具操作能力取代。按照博乐仁的观点，即使设计与编程中的部分任务可以交给 AI 智能体，人类仍需要决定产品应当是什么样、需要满足哪些要求。换言之，执行环节可以更多地自动化，而目标设定、需求定义与创造性判断，仍然依赖人的参与。

他还认为，现有大型 AI 模型主要依靠模式匹配，并不具备真正的创造力。这属于他对当前模型能力边界的判断，不宜直接视为整个行业已有定论。但其强调的方向很清楚：能够突破既有模式、提出新问题的人，仍有不可忽视的价值。

变化速度加快，技能更新不能只停留在学工具

博乐仁将 AI 与蒸汽机、电力、互联网和计算机等技术作比较，认为 AI 带来社会变化所需的时间可能更短。他提出，AI 的变革周期可能只有七到八年。这是一种趋势判断，而不是已经确定的产业时间表。

对于企业与从业者而言，这一观点的启示不是盲目追逐每一种新工具，而是尽早梳理工作流程中哪些环节适合交给 AI、哪些环节必须保留专业判断。可以从三个方向理解：

• 对个人而言，把 AI 使用能力与原有专业知识结合，比单纯掌握提示词更有持续价值。
• 对岗位而言，重复性执行任务与需求定义、结果审核等工作，可能进一步分化。
• 对企业而言，培训不仅要教员工使用工具，也要明确工具的适用范围与责任边界。

产业解读：AI 回报要在现实生产中验证

在商业落地层面，博乐仁认为，要让 AI 领域的大量投资产生回报，应用不能局限于消费场景，而应进入现实世界。他以机器人为例指出，未来的自主机器人将借助 AI 获得学习和适应能力，进而影响制造业务、产品与现有资产。

这也体现了西门子看待 AI 的产业视角：价值不只在于模型能生成什么，更在于它能否改变生产过程。与面向个人用户的内容生成工具相比，制造场景中的 AI 需要与设备、工程知识和业务流程结合，其成效最终仍要由实际运行结果检验。

从这一角度看，博乐仁关于就业与投资的判断具有共同指向：AI 并非脱离人的专业能力和产业基础独立发挥作用。对中文科技读者而言，值得关注的不只是模型能力继续提升，还有AI 如何进入工程岗位、机器人和制造流程，以及从业者如何在这些变化中重新定位自身价值。