與此同時，工業4.0時代背景下也為我們帶來了許多全新的工作崗位，包括網頁設計師、網站營銷顧問、數字內容編輯、網站律師、智能應用開發者等都是在20年前根本無法想象的名詞，而這些都暫時是人工智能機器暫時還無法企及的領域。
技術恐懼
在19世紀早期，紡織工人由于害怕自己的飯碗不保而蓄意毀壞當時全新的自動紡織機和其他一些工廠設備，當時的這些人群被統稱為反對技術進步的“盧德派分子”(luddites)。簡單來說，這些“盧德派分子”想要的就是世界停止進步，或者希望政府盡可能的限制新技術的出現以保障自己的相對安全，就比如現在全球各地出現的對于Uber的反對之聲一樣。
現代西方經濟學最有影響的經濟學家之一約翰-梅納德-凱恩斯（John Maynard Keynes）曾一手創造出了所謂“動物精神”(animal spirits)概念，他在1930年發表了一篇題為《我們后代的經濟前景》（Economic Possibilities for our Grandchildren）的論文。凱恩斯在文中表示，科技進步可以使未來一片光明。從長遠來看，人類可以在經濟上解決稀缺問題，不必再為了生存而工作，而這一點又意味著可以拋開“一切影響財富分配及經濟獎懲分布的社會習俗和經濟實踐。
同時，凱恩斯也預測技術的發展有可能會帶來全新的失業問題，但這一失業問題的出現又會讓我們重新審視人力資源的更多用途所在。
麻省理工斯隆商學院的埃里克-布呂諾爾夫松(Erik Brynjolfsson)和作家兼商業學校教授安德魯-邁克菲(Andrew McAfee)在他們的新書《第二次機器時代》（The Second Machine Age）中表示：“機械自動化革命是在電腦和自動調節機器的共同作用下發生的，這一革命的結果是造就了一個幾乎無需人力干預的全自動生產環境。”
雖然這一革命引發了人們的就業危機，但美國國家科學院的學者很快便發現，由于人力成本的下降，市場對于某一產品的整體需求反而因為價格的降低而迎來了提高，而這一需求的旺盛又增加了許多其他領域的就業需求。
如今這一數字工業革命的襲來為市場帶來了許多創新產品和服務，并讓無數的創新企業家、工程師和經理人賺的盆滿缽滿。但就目前而言，我們還僅僅接觸到了這一數字工業革命的皮毛而已，包括政府、公共設施、醫療和教育這些傳統保守領域尚沒有因此而受到沖擊。
同時，這個領域也同19世紀的石油、鋼鐵和鐵路這些行業一樣展現出了“贏家全收”的特點，即數字工業革命背景下最好的企業能夠開發出全球市場，并輕松取得行業優勢。但這一背景下美國和歐洲地區中產階級的收入卻也陷入了停滯，這主要是因為配套的教育系統還沒有跟上新技術時代的發展，因此造就了普通工人過剩，而高級技術工人稀缺的局面。
巨大利好
可以肯定的是，數字工業革命的襲來也為人們帶來了巨大契機，因為人類具有非凡的適應能力，而全新的工作崗位也在不斷涌現。具體來說就是，雖然機器開始接手越來越多的重復性工作，但同時也為市場創造出了許多全新的工作崗位，因為當今世界有許多工作都是機器所無法勝任的，而這些工作大多要求人們具備獨立、創新，或者感性的特質。比如，在法庭上進行申訴、撰寫詩歌、表演莎士比亞音樂劇、理發、種植花朵、烹飪這些都是機器人在可預見的未來所無法勝任的工作。
這一點在寶馬的慕尼黑工廠以及其他一些高科技工廠內都可見一斑。因為包括連線、設計、安裝內飾和儀表盤這些工作目前完全由人力完成，勞斯萊斯和寶馬7系部分車型所使用的12缸引擎是由技師手工組裝的，簡單一些的8缸引擎組裝過程調用了不到20%的自動化組裝技術，而標準4缸引擎的組裝流程也僅僅使用到了50%的自動化技術。
負責為寶馬工廠提供機器人的西門子工廠內部使用了大量的傳感器傳輸帶供應系統，該系統允許所有貼上條形碼標簽的零部件進入傳送帶，會根據需求自動調整零部件的傳送速度，同時允許“插隊”情況的出現。但即便是在這樣一座標準的工業4.0工廠中，也僅有75%的流程是完全自動化的。
該工廠生產經理斯蒂芬-瑞秋爾（Stefan Ritschel）表示：“這一比例有望在未來達到80%，但部分工作肯定將只能由人力完成。比如，一些產量非常小的產品或者非常精密的零部件就目前而言顯然還不適合完全交由自動化機器人來完成。”
瑞秋爾和其他一些西門子高管均認為，他們并不是希望機器人和自動化技術讓人力員工變得過時，而是希望通過這一方式增強他們的工作能力，同時他們也將這些能夠同人力員工協同工作的機器人稱為“機器同事”。瑞秋爾強調，機器人相比人力員工擁有著更低的出錯率，而這對于工廠自動化而言非常重要。
從數據上來看，人力員工每展開1百萬個操作就會出現500次的失誤，而機器人的這一出錯概率僅為每百萬次11.5次失誤。瑞秋爾表示，公司未來的目標是將這一出錯率進一步降低至每百萬次1.5次失誤。
鞭長莫及
技術的進步是持續不斷，且無法終止的，而如今電腦和機器人所能勝任的工作都是我們在十年前所無法想象的。而且隨著電腦處理器性能的井噴，單一設備已經可以有效的處理來自多個傳感器的多項數據，并給設備下達更多實時指令。
未來，我們的工作環境中將看到有更多機器人同事的出現，而企業也會為那些具備機器人所無法駕馭工作技巧的員工給予更高的薪酬，這恰恰也是布呂諾爾夫松和邁克菲在他們新書中的主要觀點之一。
但需要指出的是，這些具備機器人所無法駕馭工作技巧的員工通常不會是傳統教育方式下的產物，因為包括谷歌(微博)拉里-佩奇（Larry Page）、賽吉爾-布林（Sergei Brin）、亞馬遜的杰夫-貝索斯（Jeff Bezos）以及Wikipedia的創始人吉米-威爾士(Jimmy Wales)所接受的都是蒙臺梭利（Maria Montessori，意大利幼兒教育家、意大利第一位女醫生，意大利第一位女醫學博士，女權主義者，蒙臺梭利教育法的創始人）式的教育方法。這一教育方法鼓勵學生不因循守舊、恪守常規。
在這次參觀的最后，我和瑞秋爾來到了工廠一處安靜的監控角落。
“這兒很好，沒有什么人，但我們可以看到所有的指示燈都是綠色的，且機器人都在干活，這就是我們希望看到的場景。”瑞秋爾最后說道。
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