一种来开发重视员工能力的AR技术方法
ar和vr眼镜的新颖性，吸引了许多公司采用这项技术来提高员工的生产率。但许多公司忽视的一点是，通过技术实现的短期生产率提高可能是以失去员工的长期创新能力为代价的。
当然，技术可以提高制造业工人的效率，一直都是如此。这一真理有助于解释为什么如此多的公司都将ar和vr新工具视为精简和改善生产线的下一个重要工具。但同样重要的是特定技术对人类行为的影响。
最近的研究表明，这些技术似乎是一把双刃剑。戴上ar眼镜的员工可能会比同事更快地完成任务。但一旦把ar眼摘掉，工人们就失去了大局观。
研究人员在对一家德国制造工厂进行研究时说：“在我们的实验中，当使用ar技术的工人把ar设备拿掉时，他们的表现要差得多，这意味着他们对这项任务没有充分理解，设备成了他们的拐杖。” 业界对ar技术的青睐可以追溯到数年前。（hbr）在2017年发表了一篇相当吸引眼球的文章，题为。
作者michael e. porter和james e. heppelmann描述了由三维数据组成的现实世界和数字世界之间的“鸿沟”，在数字世界中，商业决策是基于困在“二维页面和屏幕”中的大量数据做出的。
作者将ar视为连接这些世界的工具。他们的理论前提仍然是理论。
哈佛大学法学院高级研究员ashley nunes在2021年发表的hbr文章将讨论范围扩大到ai和机器人技术。nunes采取了更为谨慎的做法，他敦促企业在实现自动化时要睁大眼睛：
高管们在评估机器人的价值时应该问三个问题。首先，技术不能做什么？技术潜力可能令人眼花缭乱，但也有局限性，就像人类一样。它们是什么？第二，这些限制如何影响运营？投资技术只能在一定程度上提高生产率。这一点在哪里？股东能接受吗？第三，技术监管成本如何影响其价值？
对ar不同的声音
nunes谨慎的做法得到了其他研究人员的支持。例如，由david wuttke、ankit upadhyay、enno siemsen和alexandra wuttke- linnemann在今年早些时候发表的中提出了更微妙的观点。
基于一项实证研究，研究人员探索了在工业环境中使用ar的影响。通过在德国一家制造工厂的现场实验，他们测试了工人在有和没有ar支持的情况下执行新任务的速度。他们还探索了ar的使用如何影响员工提出流程改善建议的能力。
结果显示，当面对一项新任务时，由ar智能眼镜指导的工人完成任务的时间比依赖书面指示的对照组减少了43.8%。然而，当两组都在没有ar或书面指示的情况下重复任务时，这些之前配备了ar的工人持续多花了23%的时间。 简言之，作者写道：“一旦通过ar设备获得指导，员工就会开始依赖这项新技术，而没有完全内化这项任务。”
研究报告的作者、威斯康星大学运营和信息管理教授siemsen说，这项研究证明，技术援助能在短期内提高生产率，但会抑制创新。siemsen表示，通过叠加在ar眼镜上的分步操作说明，工人们很快就完成了所分配的任务，但他们“失去了将制造过程内化的能力”。他将这一现象比作车机屏幕上的gps导航剥夺了司机“在使用（纸质）地图时建立城市心理模型”的机会。
siemsen表示，这项发表在杂志上的研究具有开创性意义，因为它提供了“ar可能导致任务理解能力下降的证据”。他补充说：“当这组人被要求在没有ar设备的情况下重复任务时，他们的压力水平急剧上升。”
的确，siemsen说，“我们的实验打破了我们所知道的学习曲线的影响。”他解释说，这是因为随着新技术的使用，“你也在本质上改变工作的性质”。
在这篇论文中，作者写道：“重复三轮，接受书面指导的员工似乎学得更快，两组之间的生产率差距非但没有缩小，反而扩大了。后续的实验也表明，由ar指导的工人提出的改进建议不那么有用。”
一线生产工人的建议在日本被称为kaizen，被认为是改善丰田汽车生产线的关键。siemsen说，丰田等公司鼓励员工提出改善意见，让他们试验并扩展更有效的工作流程。
生产率困境 这项研究的结果强化了1978年出版的（生产率困境）一书中的发现。在这本书中，作者william abernathy提出了“短期效率和长期适应性本质上不相容”的理论。
自动化机器人、iot、云计算和增材制造（3d打印的另一个术语）的融合，催生了令人欣喜的工业4.0概念，即第四次工业革命。
到2010年代中期，ar技术在这个美丽新世界中的作用得到了证明。ar被通用电气、波音、洛克希德·马丁甚至美国海军等公司或机构采用。使用ar之后，每个项目都报告了培训时间的减少、完成时间的大幅减少或质量保证工作的大幅加速。 普华永道在2019年的一份报告中预测，到2030年，vr和ar将为全球经济增加1.5万亿美元。
尽管如此，siemsen与人合著的论文强调了在制造业中使用ar会带来意想不到的后果。此外，siemsen的团队还表明，无论是工业4.0的进步还是数字ar都还没有解决生产率的困境。
下一步该如何？
作者承认他们的研究仅限于制造业。许多观察人士表示，ar在维修服务或医疗保健应用中呈现出了很有前景的用例。
该研究称，“尽管我们研究的是ar技术对生产率的影响，但ar技术通常被用于确保遵守安全指令。”尽管ar技术似乎很有效，但研究人员想知道，当员工依赖ar技术时，他们是否会对自己正在做的事失去意识，而忽视了未明的安全问题。
siemsen表示，ar编程需要更高的灵活性。
根据该研究，“现实中的ar指令目前被编码为严格的模板。例如，microsoft的dynamics 365 guides就是基于循序渐进的指令编码理念而构建的。”
siemsen表示，如果ar指令能够得到改进，融入更多互动元素，比如测试，或者可以故意省略步骤，以确保用户能够内化所有必要的步骤，ar可能会成为员工的学习工具，而不是简单的循序渐进的“命令声音”。作者表示，他们的目标应该是探索一种替代的方式来编写ar设备，从而提高生产率和任务理解能力。
siemsen说：“这是我们希望与教育领域专家合作的事情。”
当然，研究人员的目标并不是限制ar的使用。事实上，siemsen预测ar将在未来五年内变得无处不在。当务之急是找到一种方法来开发重视员工能力的ar技术，这样技术就能真正提高他们的技能，而不仅仅是加快他们的速度。
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对ar不同的声音
nunes谨慎的做法得到了其他研究人员的支持。例如，由david wuttke、ankit upadhyay、enno siemsen和alexandra wuttke- linnemann在今年早些时候发表的中提出了更微妙的观点。
基于一项实证研究，研究人员探索了在工业环境中使用ar的影响。通过在德国一家制造工厂的现场实验，他们测试了工人在有和没有ar支持的情况下执行新任务的速度。他们还探索了ar的使用如何影响员工提出流程改善建议的能力。
结果显示，当面对一项新任务时，由ar智能眼镜指导的工人完成任务的时间比依赖书面指示的对照组减少了43.8%。然而，当两组都在没有ar或书面指示的情况下重复任务时，这些之前配备了ar的工人持续多花了23%的时间。 简言之，作者写道：“一旦通过ar设备获得指导，员工就会开始依赖这项新技术，而没有完全内化这项任务。”
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siemsen表示，这项发表在杂志上的研究具有开创性意义，因为它提供了“ar可能导致任务理解能力下降的证据”。他补充说：“当这组人被要求在没有ar设备的情况下重复任务时，他们的压力水平急剧上升。”
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