自動化和人工智能(AI)正在改變企業，並將通過其對生產力的貢獻促進經濟增長。它們還將有助於解決從衛生到氣候變化等領域非常棘手的社會問題。
同時，這些技術將改變工作的性質和工作場所本身。機器將能夠執行更多以前由人類完成的任務，補充人類所做的工作，甚至執行超出人類所能完成的任務。這樣壹來，有的職業會衰落，有的會成長，更多的職業會改變。
雖然我們相信未來會有足夠的就業機會(極端情景除外)，但社會需要應對重大的勞動力轉型和失業問題。工人需要掌握新技能，適應工作場所日益強大的機器。他們可能不得不從走下坡路的職業生涯轉向日益繁榮的職業生涯，在某些情況下，甚至是新的職業生涯。
這份決策簡報借鑒了麥肯錫全球研究所的最新研究成果，討論了工作場所自動化和人工智能的前景和挑戰，並概述了決策者、公司和個人需要解決的壹些關鍵問題。
人工智能和自動化的快速進步為企業、經濟和社會創造了機遇。
自動化和人工智能並不是什麽新鮮事，但最近的技術進步正在將機器能做的事情推向極致。我們的研究表明，社會需要這些改進，以便為企業帶來價值，促進經濟增長，並在處理最困難的社會問題方面取得進展，這在過去是不可想象的。總而言之:
技術正在飛速發展
除了傳統的工業自動化和先進的機器人，功能更強大的新型自動化系統也出現在各種環境中，比如在路上穿梭的自動駕駛車輛和雜貨店的自動結賬。大部分進步是由系統和組件的改進推動的，包括機械、傳感器和軟件。人工智能近年來取得了巨大的進步，因為機器學習算法變得更加復雜，並利用了計算能力的巨大發展和可用於訓練它們的數據的指數增長。各大媒體都在報道重大突破，很多涉及計算機視覺、自然語言處理、圍棋等人類力所不及的領域。
改變業務和促進經濟增長的潛力
這些技術在各種產品和服務中產生了價值，各行各業的公司在壹系列流程中使用它們來個性化產品推薦、發現生產中的異常情況、識別欺詐交易等等。最新壹代人工智能技術的進步(包括解決分類、估計和聚類問題的技術)仍有望帶來更多價值。我們分析了數百個人工智能用例，發現用於部署人工神經網絡的最先進的深度學習技術可以實現3.5萬億至5.8萬億美元的年產值，占所有分析技術所創造價值的40%。
人工智能和自動化技術的部署可以極大地改善全球經濟，加速全球繁榮，就像人口老齡化和出生率下降的問題阻礙發展壹樣。許多經濟體的勞動生產率(推動經濟增長的關鍵因素)增長放緩。經過此前美國和歐洲主要經濟體以及2008財年的生產率下降後，從十年前的2.4%降至平均0.5%。人工智能和自動化可能會扭轉這種下降趨勢:未來十年，生產率增長可能會達到每年2%，其中60%來自數字化機遇。
幫助解決幾個社會問題的潛力
人工智能還用於材料科學、醫學研究和氣候科學。這些技術在這些和其他學科的應用有助於解決社會問題。例如，蓋辛格的研究人員開發了壹種算法，可以令人驚訝地將顱內出血的診斷時間縮短96%。與此同時，喬治華盛頓大學的研究人員正在使用機器學習來更準確地測量IPCC使用的氣候模型。
在這些技術不能為當地經濟和社會利益充分發揮潛力之前，挑戰依然存在。
人工智能和自動化仍然面臨各種問題。部分限制在於技術層面。比如人工智能需要大量的訓練數據，很難將算法“泛化”到各種用例中。最近的創新開始解決這些問題。其他困難在於人工智能技術的使用。例如，人們很難從技術上解釋機器學習算法做出的決策，而對於涉及金融借貸或法律應用的用例來說，解釋這些決策尤為重要。訓練數據和算法上的潛在偏差，同時，數據隱私、惡意使用、安全都是必須解決的問題。歐洲之所以處於領先地位，是因為通用數據保護法規範了用戶收集和使用數據的權利。
另壹個挑戰與組織采用這些技術的能力有關，其中人員、數據可用性、技術和流程就緒性通常使采用技術變得困難。各個部門和國家對技術的采用很不均衡。金融、汽車和電信行業在采用人工智能方面處於領先地位。在各國中，2016年美國的人工智能投資高居榜首，投資15億至230億美元，其次是亞洲，投資80億至12億美元，歐洲投資僅30億至40億美元，遠遠落後。
人工智能和自動化將如何影響工作？
即使人工智能和自動化給企業和社會帶來了很多好處，我們也要做好應對工作中可能出現的顛覆的準備。
大約壹半的工人活動可以自動化。
我們對800多個職業的2000多個工作活動的分析表明，有些活動比其他活動更容易實現自動化。這些活動包括在高度可預測和結構化的環境中的人工勞動，以及數據收集和數據處理。這些活動約占所有部門人們活動的壹半。最不容易受到影響的活動類別包括管理他人、貢獻專業知識和與利益相關者溝通。
幾乎所有的職業都會受到自動化的影響，但在目前展示的技術中，只有大約5%的工作可以完全自動化。有很多活動可以自動化:我們發現60%的工作中有30%可以自動化。也就是說，大多數工人(焊工、抵押貸款經紀人、首席執行官等。)將與快速發展的機器壹起工作。這些工作的性質可能會因此而改變。
失業:壹些職業到2030年將會急劇下降。
自動化將取代壹些工人。我們發現，在2016-2030年期間，全球約15%的勞動力(約4億工人)可能會因自動化而失業。這個數字反映了我們在預測技術的采用速度和範圍方面的中間狀態。根據我們的最快技術采用場景模型，這壹數字已經上升到30%，即8億工人。在最慢的模型中，大約只有65，438+0，000萬人失業。
廣泛的預測範圍強調了許多因素，這些因素將影響人工智能和自動化采用的速度和範圍。自動化的技術可行性只是第壹個影響因素。其他因素包括部署成本；勞動力市場動態，包括勞動力供應的數量和質量以及相關工資；好處很多，除了勞動力替代，還有助於技術采用的各種商業案例；最後，社會規範和社會接受度。由於上述因素的差異，特別是勞動力市場的動態，國家和部門之間的技術采用將繼續存在顯著差異:在工資相對較高的發達經濟體，如法國、日本和美國，到2030年，自動化可能取代20%至25%的勞動力，在中等采用情景下，其比例是印度的兩倍以上。
就業崗位的增加:同期還將創造就業機會。
即使許多工人失業，各行各業對勞動力的需求仍在增長，從而創造了大量的工作機會。根據勞動力需求的幾個誘因，我們制定了到2030年的勞動力需求情景，包括收入和醫療支出的增加，以及在基礎設施、能源、技術開發和部署方面的持續投資，或者在這些領域增加投資。這些情景表明，到2030年，全球勞動力需求(5.55億和8.9億個工作崗位)將增加265，438+0%至33%，這將遠遠抵消失業人數。印度等新興經濟體將是最大的受益者，那裏的勞動年齡人口增長迅速。
額外的經濟增長(包括商業活力和生產率增長)也將繼續創造就業機會。如果以史為鑒，還會出現很多其他的新職業，這些新職業可能會占到2030年要創造的就業機會的10%，而這些職業是目前無法想象的。此外，技術壹直是就業的最終創造者。例如，在20世紀70年代和80年代，個人電腦不僅為半導體制造商創造了數百萬個工作崗位，還為所有軟件和應用程序開發人員、客戶服務代表和信息分析師創造了相同數量的工作崗位。
工作已經改變:隨著機器在工作場所補充人類勞動，更多的工作將會失去或獲得。
隨著機器逐漸輔助人類勞動，部分自動化將變得更加普遍。例如，壹種可以非常準確地讀取診斷掃描的人工智能算法將幫助醫生診斷患者的病例，並確定適當的治療計劃。在其他領域，具有重復任務的工作可能會轉向壹種新的模式，即管理和排除自動化系統的故障。在零售商亞馬遜，過去負責搬運和堆放商品的員工現在正在成為機器人操作員，監控自動化手臂，解決商品流通中斷等問題。
關鍵勞動力轉型和挑戰
盡管我們預計2030年將有許多工作崗位，這將足以確保充分就業，但隨著自動化和人工智能的采用，將發生的轉變將變得非常重要。專業組合會發生變化，技能和教育需求也會發生變化。工作必須重新調整，以確保人類能夠最有效地與機器合作。
工人需要不同的技能才能在未來的職場中茁壯成長。
自動化將加速過去15年見證的轉變，即不可或缺的勞動力的技能轉變。該行業對編程等高級技能的需求正在快速增長。對社交、情感和高級認知技能(如創造力、批判性思維和復雜信息處理)的需求也將繼續增長。對基本數字技能的需求壹直在增加，這壹趨勢將繼續並加速。許多國家對身體技能和手工技能的需求將下降，但這些技能在2030年仍將是最大的技能類別。這將給兩個問題帶來額外的壓力，即已經捉襟見肘的勞動技能和行業需要新的資質認證體系。盡管出現了壹些創新的解決方案，但該行業仍然需要能夠解決如此大規模問題的解決方案。
許多工人可能不得不轉行。
我們的研究表明，在中點情景中，大約3%的全球勞動力將不得不在2030年前更換工作，盡管這些情景從0%到14%不等。這些變化有的會發生在公司內部，部門內部，但很多變化會發生在各個部門，甚至地區之間。在高度結構化的環境中，在數據處理或收集方面，由體力活動組成的職業會下降。不斷增長的職業將包括難以自動化的活動(如經理)和處於不可預測環境中的人(如水管工)。其他有望增長的職業包括教師、護士、技術人員和其他專業人員。
隨著越來越多的人使用機器工作，工作場所和工作流程將會發生變化。
隨著智能機器和軟件更深入地融入工作場所，工作流和工作空間將繼續發展，使人類和機器能夠協同工作。例如，隨著自助結賬機進入商店，收銀員可能會成為結賬助理，可以幫助回答問題或排除機器故障。更多的系統級解決方案會促使人們對整個工作流程和工作場所進行反思。因為倉庫的壹些部分為機器人和其他東西提供了空間，從而促進了安全的人機交互，所以倉庫的設計可能會發生巨大的變化。
自動化可能會給發達經濟體的平均工資帶來壓力。
高低層次職業組合的變化可能會給工資帶來壓力。發達經濟體的許多中等工資崗位主要從事高度自動化的活動(如制造業或會計的各種活動)，這些活動可能會呈現下降趨勢。高薪崗位會有大幅增加，尤其是技術熟練的醫務人員、技術人員或其他專業人員，但預計各行各業都會設立大量崗位(包括教師、護士)，而這些崗位的工資往往較低。風險在於，自動化可能加劇工資兩極分化，擴大收入差距，導致收入增長放緩，這是過去十年發達經濟體的壹個特征，引發了社會和政治緊張局勢。
面對迫在眉睫的問題，勞工挑戰已經存在。
大多數國家已經面臨這樣壹個難題——充分教育和培訓勞動力，以滿足當前雇主的要求。在過去的二十年裏，整個經合組織的工人教育和培訓支出壹直在下降。該組織在協助工人實現轉型方面的支出也在不斷減少，達到GDP的1%。過去十年吸取的壹個教訓是，盡管全球化有利於經濟增長和作為消費者的人們，但工資和失業對工人的影響並沒有完全解決。大多數分析(包括我們自己的分析)表明，這些問題的規模在未來幾十年可能會增加。我們過去也看到，大規模的勞動力轉移會對工資產生持久的影響；19世紀工業革命期間，雖然英國的生產力提高了，但是英國的工資卻半個世紀沒有增長——這種現象被稱為“恩格斯的停頓”，以發現這種現象的德國哲學家恩格斯的名字命名。
需要解決的十個問題
我們在尋求解決這些問題的適當措施和政策時，不應使技術倒退或減緩技術的傳播。公司和政府應該利用自動化和人工智能從績效的提高、生產力的貢獻和社會效益中受益。這些技術將創造經濟盈余，這將有助於社會管理勞動力轉移。相反，公司和政府必須關註盡可能確保勞動力平穩過渡的方法。這可能需要幾個關鍵領域的可行且可擴展的解決方案:
確保強勁的經濟和生產力增長。強勁增長不是解決自動化帶來的所有問題的靈丹妙藥，但它是就業增長和日益繁榮的先決條件。生產率增長是經濟增長的關鍵因素。因此，重要的是放開投資和需求，接受生產率貢獻的自動化。
培養商業活力。創業，以更快的速度成立新公司，不僅可以提高生產力，還有助於創造就業機會。壹個有利於小企業的充滿活力的環境，壹個有利於大企業的競爭環境，可以提高商業活力，有了這樣的活力，就業機會就會增加。加速新公司的形成，加速企業(無論是大企業還是小企業)的發展，提高它們的競爭力，都需要更簡單、更先進的法規、稅收和其他激勵措施。
創新教育體系，學會適應變化了的職場。與教育提供者(傳統和非傳統)和雇主合作的政策制定者可以通過校園系統和改進的在職培訓來提高基本的STEM(科學、技術、工程和數學)技能。創造力、批判性思維、系統思維、適應性學習、終身學習都要特別重視。大規模的解決方案至關重要。
投資人力資本。為了扭轉頹勢，在壹些國家，培訓工人的公共投資在下降，情況非常嚴重。通過稅收優惠和其他激勵措施，決策者可以鼓勵企業投資於人力資本，包括創造就業機會、提供學習機會、培養能力和提高工資，這與私營部門的激勵措施類似，即投資於其他資本(包括研發)。
提高勞動力市場活力。在大多數經濟體中，可以將工人與工作和資格相匹配的信息可以發揮很好的作用。數字平臺還能幫助人們找到工作，恢復勞動力市場的活力。當更多的人換工作時(即使在公司內部)，證據表明工資上漲了。隨著工作和賺錢機會越來越多(包括零工經濟)，我們必須解決幾個問題，即福利的轉移、工人的分類和工資的變化。
重新設計作品。工作流設計和工作空間設計必須適應人與機器更緊密合作的新時代。就創造安全和高效的環境而言，這既是機遇也是挑戰。由於協作程度越來越高，公司希望變得更加靈活和扁平化，組織也相應發生了變化。
重新思考收入。如果自動化(無論是完全自動化還是部分自動化)確實導致就業和/或工資壓力顯著降低，那麽可以考慮和測試壹些想法(如有條件轉移、支持流動性、普遍基本收入和調整後的社會保障)。關鍵是要找到壹個經濟上可行的方案，把工作中的各種責任結合起來，這包括很多內容，不僅要給勞動者帶來收入，還要讓他們獲得意義和尊嚴。
重新思考如何支持受影響的員工實現過渡，並為他們提供安全保障。隨著工作在行業、地點、活動和技能要求之間的迅速變化，對許多工人的援助也應進行調整。有許多轉移安全保證的最佳實踐，必須采用和調整這些方法，並且必須考慮和測試新方法。
投資於推動工作需求的因素。政府必須考慮增加已經非常有益但也有利於工作需要的投資(如基礎設施和適應氣候變化)。這類工作(如建築、給建築物重新布線、安裝太陽能電池板等。)往往是中等工資的工作，受自動化影響最大。
自信地接受人工智能和自動化。即使我們抓住了這些快速發展的技術帶來的生產力優勢，我們也必須積極防範風險，減輕所有危險。數據的使用必須始終考慮各種問題(如數據安全、隱私、惡意使用和潛在偏見)；政策制定者、科技公司和其他公司及個人必須找到高效解決問題的方法。
現在每個人都有合適的工作，將來每個人都會找到合適的工作，甚至在實現自動化的未來。但是，這種工作會有所不同，因為它需要新的技能，需要勞動力有更強的適應能力，遠遠強於我們過去所目睹的。迫切需要培訓和再培訓處於職業生涯中期的工人和新壹代工人，以迎接即將到來的挑戰。政府、私營部門領導人和創新者需要共同努力，更好地協調公共和私營部門的舉措，包括引入適當的激勵措施，增加人力資本投資。自動化和人工智能的未來將充滿挑戰，但也更加豐富多彩，只要我們利用技術並減少其負面影響。