協作機器人承擔了越來越多的日常工作，并逐步的在許多領域中發展成為不可或缺的輔助機器人，人與機械的協作導致了工作世界發生了根本性的變化，對這些工作崗位的要求和職位職責也產生了影響。

機器人在裝配零件、加工工件、控制切削加工設備、完成全部生產加工任務等方方面面廣泛使用，現代化的生產加工離不開機器人，這一點在德國尤為明顯，德國作為擁有歐洲 41% 的機器人使出口大國，早在 2016 年就成為歐洲自動化技術最強的國家了，即使在全球范圍內，德國的自動化程度也排名第三。

機器人能提供的好處非常明顯，它們不需要休息，也不用下班，它們的工作非常可靠、高效、甚至常常不需要照明進而節約能源。除了固定在流水線旁邊，按照編制好的程序不停運動、工作的工業機器人之外，您還會看到許多像協作機器人這樣具有革命性意義的新一代機器人，所謂的 Cobots，就是一種配備了傳感器、能夠對人的要求做出反應、對人給予支持和幫助的機器人，這種機器人能夠控制整個生產過程，而所謂的操作者只是在控制屏幕前對機器人的操作進行監控和協調。

未來，機器人將會承擔越來越多標準性的工作任務，而專業人員則會承擔其他的工作任務

由于這種機器人的‘協調能力’，使其不僅可以在生產加工領域中使用也可以在許多其他領域中使用，不論是土木建筑、售后技術服務，還是護理機器人， 幾乎沒有一個不可以使用人工智能的領域。根據應用領域的不同，機器人可以是人形機器人，如豐田公司研發生產的可以在汽車制造或者施工現場執行復雜任務的 T-HR3 型機器人，也可以是其他類型看起來更像機器的機器人，還有一些則是為移動式應用而設計的，因此體積更小、重量很輕。

所有的機器人都有一個共同點 ：越來越智能化。隨著越來越激烈的競爭和研發技術的不斷進步，機器人成本費用也越來越經濟、實惠，不久前大型集團公司才能買得起的機器人也逐步出現在中小型企業的采購名單中了。

工業 4.0 ：工作世界的變化

數字化、網絡化、物聯網和機器人在所謂的第四次工業革命中，使得越來越多的人工勞動和操作都過時了。但同時自動化也創造了許多新的工作機會， 如機器人系統的開發和程序編制以及機器人系統的監控和維護保養等，因此另外一些機器人不能完成的工作崗位數量也在增加。MGI 麥肯錫全球研究院的研究報告稱，在未來 15~20 年的時間里全球將會新增 3.9~5.9 億的協作機器人操作的工作崗位，這一數字明顯高于機器人技術帶來的失業人數。

不論是工業領域中的過程優化還是更好的照顧病人，專家們一致認為，在這些方面人機合作都有巨大的潛力還待挖掘。機器人不會導致專業人員失業， 相反還會減輕專業人員的工作量和工作負荷。機器人技術帶來了更高的安全可靠性和更高的效率，這都導致了更多的生產能力和增長率，這也必然要導致某些職業要發生根本性的變革，未來的發展也為這類職業的從業人員提出了更高的要求。

由于機器人越來越多的承擔了一些簡單勞動，因此對人所從事的工作提出的要求將會越來越高，因此不管是人對機器人的控制還是系統運行狀況的監控或者是產品質量的保障的要求都會增高， 這不僅僅是對從業人員的技術要求有了變化而且對從業人員的 IT 技術要求也有了提高。將來，滿足未來發展要求的職工也應具有一定的‘縱覽全局’的能力。

在知識社會中，工作中的思考和協調將繼續變得越來越重要，工作也將越來越多的被理解為解決問題，一成不變的崗位職責將煙消云散。像團隊意識和社交能力以及自我決定和自主行動等軟技能也會越來越重要，未來的職工應該能夠將自己的知識分享給他人，并不斷的豐富自己的知識，并根據新的情況靈活的運用掌握的知識，表現出獲取的學習主動性，這些能力和屬性是未來崗位職責中不可或缺的內容。

醫學和護理中的機器人革命

在高等院校和職業培訓中只能有條件的傳授上述種種軟技能，因此企業就必須培養自己的職工來適應新的工作環境，為了獲得最佳的專業技術人才，創新環境也起著非常重要的作用。已經使用了機器人或者其他先進的新技術就是一種非常好的創新環境。

專家們希望工作世界的重大改變首先出現在衛生事業領域中，不論是在手術室、醫務室或者是在康復醫院，機器人和智能化系統都承擔著越來越多的過去由人才能完成的醫護工作。這不僅能減輕醫務人員的工作負擔也帶來了實質性的改善，例如，Kawasaki Heavy 工業機器人能夠在拍攝 X 光片時對醫務人員提供幫助，減少醫務人員受輻射的程度。

當外科醫生在增強現實技術的幫助下獲得了對人體組織更加詳細的認識時， 醫學院的學生則可以在VR 眼鏡的幫助下毫無風險的學習外科手術的操作。日本人則更是在敬老院中使用了聊天機器人，老人與聊天機器人之間的互動大多數是通過顯示屏來完成的，這種現代化的‘護理員’ 也在交互過程中學會了對更多手勢和語言的理解。

日本Toyota 公司研發生產的T-HR3 型機器人是一種仿人形機器人，在主操作系統的控制下，這種機器人可以完成人類的運動

人工智能和機器學習帶來的巨大潛力

未來的機器人能夠完成的事情比現在還要多，借助于越來越多的聯網和實時通訊，機器人將配備 AI 人工智能和ML 機器學習系統，使它們能夠自我學習獲取所需的技能。正像德國航空航天中心里的機器人 David 一樣，通過學習和訓練就能夠完成精細的鉆孔和使用膨脹螺釘的任務。

在醫學界，人們也對智能系統寄予厚望，它能從大量數據中找出特定的樣本并在此基礎上進一步發展自己的能力。如今，這樣的解決方案已經在醫學領域中得到了應用，例如腫瘤檢測或是根據患者腫瘤切片的圖片預測癌癥患者存活率的準確率已經超過了 90%，但是無論是快速診斷、更加準確的預后還是更好的患者護理，新技術不能也不應代替醫生，考慮到鄉村地區缺醫少藥的醫療實際，機器人技術提供的解決方案在醫療保健方面就顯得至關重要了。

技術進步一直是一個能夠給人們帶來希望同時也能夠給人們帶來恐懼的問題，但最終都被證明是積極的、有益的進步。然而新鮮的是幾乎所有的工作領域都受到了機器人技術改變了工作環境的影響。而且這種變化的速度也非常快。最重要的是如果您想準備好迎接工作環境的改變，您就必須將它視為一個機遇。這也適用于人力資源領域，想要吸引最優秀的人才就必須將人機協作的開發納入人力資源開發之中。