上图为《纽约客》杂志最新一期的封面图片，想必在当下 AI 风潮正热之时，大家一定十分关心人工智能与机器人的普及将会给我们的工作带来怎样的影响。于是，今天顺为君与大家分享的内容来自于德勤的一项新研究，此研究为“关于技术对工作影响”调查的延续。该研究中使用的就业数据来自美国职业信息网络 (O*NET) ；劳动力和收入数据来自于国家统计办公室 (ONS) 。

在引入智能机器和自动化的背景下，德勤评估了 120 种不同的技能，能力和专业领域知识的在工作变更中的重要性，并考虑到了国家和主要工业部门和职业群体的影响。根据结果，德勤得出预计：这些持续的转变，可能会对 2030 年的经济产生影响。

在此项研究的最后，德勤还分类讨论了所有组织可能面临的挑战，并为规则制定者、教育工作者和商业领袖提出了一系列将要应对的关键问题。

你是否在担心你的工作将会被机器人所取代？

拥有什么样的技能可以使你发展得更快？

什么样的人才将会在人工智能时代受到追捧？

下文中的研究结果也许会给你一些答案。

许多学生在学校和校园生活中所获得的学术知识和技术技能，只占到他们在职业生涯中技能和能力中的小部分。并非每人都会专注于干细胞研究和数字技术, 未来的员工需要具备更多平衡记分板（balanced scorecard）上的能力, 从而建立必要的认知、社交关系、处理能力、内涵和解决问题的技能。同时还包含能力、知识、以及学习如何应用相关的信息,这样他们在工作上才能更称职。

认知能力的重要性每增加 10% ，人均每小时收入中值就增加了 12% ，这影响了知识的获取和应用。同样，社交技能同样重要，每 10% 的提高可以增加小时收入中位数的 10% 。然而，尽管健康服务知识的重要性预计到 2030 年将增加 17% 以上，但每增加 10% 却会导致薪资下降 2% 。

到 2030 年，数学和科学知识的重要性将提高 8% 。这相当于包括教师、科学家、工程师、IT 和数字专业人员、经济学家和统计学家在内的劳动力增加了约 4,500,000 个新的就业。

在我们对若干国家经济的分析中，我们发现政府对教育的投入与自动化风险高的就业比例密切相关。在英国，35％ 的就业机会处于高度自动化的风险，而政府则占国内生产总值的 5.7％ 在教育中。 相比之下，在印度，69％ 的就业机会处于高风险，但只有 3.8％ 的国内生产总值用于教育。

技术进步所引起的失业恐慌并不是什么新鲜事。然而，证据表明，劳动者并不需要为此感到担忧。

根据 David Autor 的说法，在整个 20 世纪，就业人口比例是呈上升态势的。我们的研究表明，在过去的 140 年里，技术一直是一个“伟大的创造就业的机器”。虽然没有“经济基础法则”保证每一个劳动者都能就业，我们建议人们不应该反对机械化和自动化， 而是应该拥抱机器人技术创新、过程自动化、人工智能和大数据技术带来的新机遇，它们将为拥有合适技能、知识和能力的员工创造新机会。

我们调查发现，120 种不同技能、知识和能力的排名突出了两个关键问题：

除了数学（占劳动力重要性总数的 87% ），管理和管理知识 (86%) ，知识的教育和培训 (79%) 和计算机和电子知识 (72%) 。学术知识，例如物理或自然科学，或艺术和人文学科，这类知识只对于少数的劳动力而言是重要的。

编程技能和技术设计只对 5% 甚至更少的员工来说至关重要。更重要的是，那些设计、设置和操作机械或者技术系统的技能重要性正在逐渐下降。

我们还根据每个职业的就业总量估计出了那些最重要的技能、能力和知识领域。这一过程揭示了 2015 年英国劳动力的十大最重要特征，如下图所示。

十大最重要属性由认知能力 (cognitive abilities) 主导，它影响着人们在处理问题的过程中对知识的获取与运用。

此外还有内容技能 (Content skills) ，它包含了在不同领域中需要使用的背景结构和获取更为具体的技能。客户和个人服务知识包括提供客户和个人服务的原则和过程的知识，例如客户需求评估，满足服务质量标准和客户满意度评估。

换句话说，最重要的属性列表包括基本技能，需要员工与其他人进行互动，了解和沟通的知识和能力。

相比之下，十大最不重要的属性列表包含一系列物理和感官技能和能力，这些技能和能力在那些适合机器的重复手动任务中极少被用到。 对于人类员工来说，具有听取和理解他人提出的信息和想法的能力远比拥有肉体爆发力重要。

技术进步无疑会为个人和组织带来好处。 但是随着机器人技术，大数据，人工智能和其他“智能”技术的迅猛发展，决策者，教育机构，公共部门和不同行业的企业将面临日益复杂和困难的问题。

新研究指出，随着企业逐渐调整业务来适应日益全球化和数字化的世界，英国员工的技能、知识和能力之间的平衡发生了根本性转变。

• 对于那些能够利用机器人、大数据和人工智能等技术来实现日常和非常规任务自动化的组织来说，经济的再融合具有积极的影响，可以提高效率和有效性，获得竞争优势并做出更明智、更迅速的决策。

  
  

• 对于那些员工们拥有与机器配合工作的通用技能和能力的组织来说，这同样具有积极影响，他们的智慧和能力都在增强，这样他们就能做得更多，而且比前几代人更为积极。

  
  

• 最后，再混合有利于那些具有独特的专业技能的工人，他们的工作很难被自动化所替代。

无法适应这个新的自动化时代的大小企业很可能会举步维艰。

尽管他们的劳动力可能具有一定的规模，布局或深厚的技术技能，但是他们不可能与机器或那些拥有强适应力员工的组织的竞争。

对于员工和求职者个人来说，他们的生存可能看起来很不确定。

一方面，“技术悲观主义者”认为，智能计算机和机器人将使人类失去数以百万计的工作，因为越来越多的例子表明，在某些行业中，大规模的裁员确实在发生。

另一方面，乐观主义者指出这些只是离散任务的自动化，而不是整个职业的自动化，并不会影响由科技驱动的劳动力扩张。

然而，新研究表明，我们有明确和实质的理由来保持乐观。从长远来看，科技创造的就业机远比它正在摧毁的要多得多。

我们发现，尽管需要科学 (Science) 、技术 (Technology) 、工程 (Engineering) 与数学 (Mathematics) 技能和知识，但它们并不像具有强大的基础和通用的技能和能力——认知能力、内容、程序化和社交技能一样重要。

尽管在就业前景方面，拥有少量知识可能是一件非常糟糕的事情，但在一系列领域的专业知识已经被证明可以增加许多行业的就业机会。

英国经济也面临着来自劳动力市场资源空洞化的压力。尽管它的影响尚未完全实现，但中等收入、中等技能的工作正面临着被越来越强大的机器人、软件自动化和其他快速发展的技术所取代的巨大威胁。

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