“放牛班的秘密花园”原创出品
作者：Jacques Bughin，Susan Lund，Eric Hazan
译者：Sail2008
上周法国总统埃玛纽埃尔·马克龙和众多硅谷CEO一道启动了在巴黎举行的VivaTech大会，这次大会目标是展示科技“善”的一面。我们的研究突出了科技带来的一些好处，特别是自动化和人工智能给经济带来的生产率和效能提升，以及更广的社会效率提升，以及这些技术是否被用来解决对抗疾病和应对气候变化这类重大问题。但我们也同时指出了一些亟待克服的重大挑战。这其中最重要的是：未来的职场所需工作技能的巨大转变。
bloomberg/Getty Images
为了弄清这些转变会有多大，我们最近的研究分析了超过800家公司单一工作活动的技能要求，考察了当今全部劳动力在25个核心技能上所花的时间。接下来，我们估计了到2030年时，这些技能要求随自动化与人工智能技术在职场中部署而可能发生的变化幅度。对7个国家超过3，000位商业领袖的详尽调查，是我们此次研究成果的有力支撑，他们在很大程度上证实了我们的量化调查结果。
我们把25项技能分成五个大类：身体与手工技能（当今最大的类别），基本认知技能，高级认知技能，社交与情感技能，专业技能（当今最小的类别）。
该成果突显了我们的劳动力大军、经济以及社会福利所面临的主要挑战。与其它优先顺序相比，它们显示了为大多数将受自动化影响的劳动者落实大规模再培训措施的紧迫性。这些措施在今天还非常缺乏。
技能的转变并不新鲜：我们已经见证过由体力工作到认知工作的转变，最近更是转向数字技能。然而即将到来的工作技能转变，其规模可能非常之大。以下数字可以让你有个数量级的概念：到2030年超过三分之一的工人可能需要改变自己的技能组合比例，这不仅意味着自动化在某些场景下取代的人类工作数量将成倍增加，而且意味着针对新技能的终身学习对所有人来说都势在必行。根据我们的分析，随着人工智能的出现，阅读这类基本认知技能和基本计算能力将无法满足多数工作的要求，而对高级专业技能比如代码编程技能的需求，到2030年时将会增加55%。
对包括主动性与领导力在内的社交与情感技能的需求也将激增24%。在高级认知技能中，创造力与复杂信息和问题解决能力的重要性也将显著提高。这些技i能往往被视为“软”技能，学校和教育体系一般不传授这类知识技能。而在更加自动化的未来，机器能够承担更多机械性的工作，这些“软”技能会变得日益重要，恰恰是因为机器还远远不能提供专业技能和指导，或管理复杂关系。
尽管许多人担心自动化将减少人类工作的数量，我们要强调的是，人工智能的扩散性传播是需要花费时间的。对基本认知技能及身体与手工技能的需求并不会消失。事实上，身体与手工技能仍将是许多实行小时工作制国家的最大技能类别，但不同的国家，其重要性会各不相同。比如在法国和英国，对手工技能的需求将被对社交与情感技能的需求所超过，而在德国，高级认知技能将令你卓尔不群。
这些国家之间的区别是每个国家不同产业相互混合的结果，它反过来又影响了经济的自动化潜能和未来的技能组合比例。尽管我们的判断是基于当今行业自动化潜能与国家而做出，这也可能依不同公司、行业与国家采用人工智能的进展速度和热情不同而有所改变。已经很明朗的是，中国正迅速成为人工智能领域的顶级玩家，在人工智能投资规模上，亚洲整体上领先于欧洲。
我们认为再培训（或者如有些人喜欢说的“技能再充电”）在下一个十年里至关重要。这不仅是第一线的公司所面临的挑战，而且是教育机构、行业与劳工组织、慈善家、当然还有决策者共同面临的挑战，他们都需要寻找新的方法鼓励在人力资本上的投资。
对公司而言，这些转变是更大的自动化挑战的一部分。它们需要彻底重新思考公司内部的工作管理方式——包括战略层面的劳动力需求状况，以及如何着手实现这些目标。在我们的研究中，我们发现一些样本公司的再培训要么专注于内部，比如说德国的SAP，要么专注于外部教育机构，比如AT&T。总的来说，我们的调查表明，在新的自动化时代，欧洲公司更有可能通过专注于再培训而填补未来人员配置需求，而美国公司则更乐于雇用新人。这一切的出发点是思维模式上的改变，公司试图根据自己为员工提供持续性学习选择的能力来衡量未来的成功。
技能转变不只是挑战，也是机会。如果公司和社会能使劳动者具备其所需的新技能，无论从更高的生产率，上涨的薪酬水平，还是从经济日益繁荣的角度来看，好的一面还是相当可观的。如此，马克龙总统关于科技是向善力量的观点将成为可以应验的预言。相反，如果不能满足这些转变中的技能需求，那么将加剧收入两极分化，激起政治与社会紧张关系。风险很高，但要做些什么，大框架已初见端倪，我们还有些时间在具体解决方案上下功夫。
本文编译自《哈佛商业评论》。
更多精彩内容，请订阅或关注我们的同名各自媒体账号，与我们互动。
扫描二维码关注放牛班的秘密花园
创业创新、新锐教育、人生之路的盗火者
