麦肯锡：工作的新未来-欧洲及其他地区部署人工智能并提升技能的竞赛
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工作的新未来-欧洲及其他地区部署人工智能并提升技能的竞赛
报告来源：麦肯锡
发布时间：2024年5月
内容简介✦
一、背景：劳动力短缺和生产率增长放缓
本报告重点关注欧洲和美国的劳动力市场，展望未来几年直至2030年。技术和其他因素将刺激劳动力需求模式的变化，但这些预期的转变需要在已经发生的深层次劳动力市场变化的背景下进行。
劳动力市场的结构性转变已经持续了几十年，包括农业、工业和采矿业就业份额长期下降，而服务业就业份额上升。最近，劳动力市场受到疫情冲击，不仅推动了招聘需求的快速转变和更多的工作转换，还推动了新的员工偏好，例如混合工作。但欧洲的高就业率、人口迅速老龄化和工作时间的稳步下降，使得持续的工人和技能短缺成为未来挑战。此外，欧洲经历了长期的生产力放缓，自 1960 年代以来，生产力增长几乎稳步下降。除了生产力增长与美国存在差异之外，欧洲的竞争力也在减弱。
二、未来工作转型加速的潜力
受结构性趋势的影响，劳动力需求将随着时间的推移而不断变化。其中最重要的是预期的技术进步，尤其是人工智能，这可能会加速生产率增长并改变劳动力需求。劳动力老龄化和医疗保健需求不断增长等因素，以及气候变化等其他优先事项也将重塑对工人的需求。此外，一些受疫情推动的趋势可能会持续下去，包括电子商务的增长和向远程工作的转变。
随着技术重塑工作，各种职业的需求也在发生变化。我们的分析表明，到 2030 年，某些职业的需求可能会急剧增长。对 STEM 和健康专业人员的需求将在 2022 年至 2030 年间增长 17% 至 30%。相比之下，食品服务、生产等涉及大量重复性任务的工作对工人的需求可能会持续下降。此外，由于职业构成以及文化特征不同，欧洲和美国在需求变动存在差异。
到 2030 年，欧洲和美国可能需要约 1200 万人进行职业转型。我们的分析发现，在自动化采用速度更快的情景下，到 2030 年，欧洲十国将需要约 1200 万次职业转换，影响目前就业劳动力的 6.5%。在自动化采用速度较慢的情景下，欧洲需要的职业转换数量将达到 850 万次，影响目前就业劳动力的 4.6%。在美国，我们使用的中点情景（对应于更快的欧洲情景）的数字是 1180 万次职业转换，影响目前就业劳动力的 7.5%。
到 2030 年，目前约 30% 的工作活动可能实现自动化，而人工智能的部署将加速这一进程。我们的分析发现，随着人工智能的出现，欧洲 27% 的工作时间和美国 30% 的工作时间可以实现自动化，这反映出未来十年自动化潜力的持续增长。即使没有人工智能，许多工作时间仍将实现自动化，但比有人工智能时少。
净零行动（Net-zero actions）、人口老龄化和电子商务也将影响就业需求。欧洲和美国已承诺到 2050 年实现净零排放，直接和间接影响以及石油、天然气和煤炭等碳密集型行业的就业需求；人口老龄化提高了人均医疗支出，进而提升了医疗服务需求；电子商务的持续增长可能会增加对物流和仓储工人的需求，但可能会减少对店内职业的需求。
三、劳动力市场混乱的不同地理分布
不同经济体所需的职业转型规模大致相同，但具体情况因各个地区的经济结构（即行业结构和职业结构差异）而异。首先，就业结构的差异（例如某些行业的优势）决定了可能被颠覆的职业的劳动力份额。此外，有些类型的工作更容易受净零行动影响（如石油、天然气和煤炭行业）。其次，各国的工资水平存在差异。在同一职业中，工资较高的国家可能会出现更多的职业转型，因为较高的工资会给企业带来实现自动化的经济激励。
除了当前的就业结构和工资率之外，研究表明，释放人工智能潜力需要“人工智能就绪”（一个国家在私营部门和公共部门采用和部署人工智能技术的能力），这可以解释各国劳动力市场结果的一些局部差异。
四、新时代的新技能
我们将 25 种劳动力技能分为五类：体力和手动技能、基本认知技能、高级认知技能、社交和情感技能以及技术技能。我们衡量了每种技能的当前时间分配，并预测了到 2030 年可能需要的转变，发现对技术专长以及社交和情感技能的需求可能会继续上升。
职业转型需要大量技能转变。欧洲和美国对技术技能的需求可能会出现大幅增长；对社交和情感技能的需求可能会分别增加 11%和14%；以基本认知技能为主的工作需求预计会下降；对以高级认知技能为主的工作的需求分别下降 4%和 2%。欧洲对以体力和手工技能为主的工作的需求可能会下降 1%，但这些活动仍占劳动力的最大份额。
企业高管认为目前存在技能短缺问题，并预计情况将进一步恶化。我们最新的调查显示，预计到 2030 年需求增长最快的技能恰恰是目前最短缺的技能。在所有行业的数字化转型中，技术技能的总体预期需求最高，而高级认知技能以及社交和情感技能的需求预计也将大幅增长。与 2018 年高管调查相比，如今的公司预计未来对体力和手工技能的需求将比他们之前预期的更大。
此外，在当今尚未被广泛使用的技能方面，不匹配的情况可能会更加严重。技术采用和行业类型的差异也将影响转变，调查显示公司认为再培训是获得所需技能和适应新工作环境的关键。
五、对劳动力的影响
对高薪职业的需求可能会上升，对低薪工作的工人产生不确定的影响。职业转型与工资水平之间的相互作用因各国当前的职业结构和自动化潜力而异。虽然对高薪职业的需求增加可能带来社会机遇，但低薪工人可能需要克服双重劣势：由于对其职业的需求下降，他们面临失业的风险，同时，如果他们缺乏必要的技能，可能会遇到获得高薪工作的潜在障碍。这可能会导致工作需求和技能供应之间的暂时不匹配。
低薪和中等薪资岗位的工人更有可能不得不转行。发达经济体中数百万工人可能面临职业转换，那些主要集中在低薪职业的群体将比其他群体更有可能更换职业。
六、结论
人工智能可以产生积极或消极的结果，而且往往两者兼而有之，这取决于其部署方式。在以往利用技术造福社会的工作基础上，我们发现需要解决一个关键因素：劳动力和技能转型的管理方式。企业的立场影响着工人的能力和技术在经济中传播的速度：采取主动立场的公司将预测和实施技术变革，同时建立工人培训结构、支持员工并寻求吸引合适的人才。相反，被动的立场很少关注自动化对能力建设和人力资本的影响，这可能给公司带来更低的直接成本，但它对公司和整个社会都伴随着风险。
企业应优先考虑的四个事项。（1）了解潜力。领导者需要了解技术的潜力，特别是包括人工智能如何增强和自动化工作。这包括估计这些技术可以释放的生产力以及它们对角色组成和技能要求的影响。（2）规划战略性劳动力转变。这需要根据战略性确定的用例来评估劳动力和技能需求，以评估未来潜在的人才缺口。（3）优先考虑人才培养。不仅需要在市场中识别、吸引和招募未来的人工智能领导者。可能还需要加快在劳动力队伍中培养人工智能的能力，也包括非技术人才，以适应不断变化的技能环境。（4）开展自动化技术高管教育。领导者还需要开展自己的自动化技术教育，以便在即将到来的转型中最大限度地为公司做出贡献。
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时间：2024年5月
编辑：田章功
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