2025年11月，麦肯锡发布题为《智能体、机器人与我们：AI时代的技能协作》（Agents,robots,and us: Skill partnerships in the age of Al）的报告。报告提出一个超越传统“替代论”的新观点，即人工智能驱动的深远变革，其核心在于构建人、智能体与机器人三者深度协同的新型工作模式。
工作形态重构：从任务自动化到协同共生
从历史经验看，从电力普及到工业机器人应用，受成本、政策、组织适配与社会接受度等多重因素制约，几乎所有颠覆性技术的扩散均遵循经典的“S型曲线”。因此，“自动化”的推进同样将是一个长期的渐进过程，其核心影响并非取代工作岗位，而是驱动工作内容、组织形态与协作关系的结构性变革。
在这一进程中，自动化路径因工作性质差异而分化，形成未来协作的基本框架：
智能体主导认知型、非体力任务。研究显示，美国高达44%的工作活动可能由智能体承担，尤其在信息处理、常规分析与结构化决策等领域。
机器人聚焦于体力型任务。约13%的美国工作任务涉及机器人可执行的物理操作，其价值已在深海勘探、高危作业与高强度重复劳动中得到验证。
当前技术仍存在明显边界：依赖同理心、直觉与深层社会互动的工作（如教师对学生状态的洞察、销售对客户关系的长期维护），以及需要高阶灵巧性、实时应变与复杂环境交互的体力劳动，仍难以被完全替代。
因此，未来的工作生态将呈现多元协作模态并存的格局。麦肯锡基于800余种职业的聚类分析，总结出七种典型的人机协作原型：
以人为中心：如资深护理、心理治疗等，高度依赖人际联结与情感智慧；
以智能体为中心：如金融分析、合规审查等，由智能体完成核心分析，人类负责战略判断与异常干预；
以机器人为中心：如精密装配、高危巡检等，以机器人执行为主，人类承担维护、编程与系统优化职能。
这种结构化框架表明，自动化并非单一技术替代，而是推动工作体系向更精细、更协同的人机分工形态演进。
这一分类揭示的核心洞见在于：人机协作并无固定模式，其最优形态取决于具体任务对认知、体力、社交及情感能力的动态需求组合。
技能体系演变：核心能力存续、进化与价值跃迁
人工智能发展不会使大多数人类技能过时，而是驱动其经历一场深刻的“场景迁移”与“价值再定位”。麦肯锡研究发现，当前雇主所寻求的技能中，约72%同时适用于可自动化与不可自动化两类工作。这意味着沟通、分析、解决问题等核心能力仍不可或缺，但其应用场景与价值创造方式将发生变革。
为精准描绘技能变革图景，麦肯锡开发了“技能变革指数”（SCI）。该指数以时间为权重，量化评估了自动化影响下，各项技能需求可能发生的升降变化。
SCI清晰地指出了到2030年技能版图演进的三大方向：
高暴露技能：即指数排名前25%的技能，其需求很可能下降。这类技能通常高度专业化、规则明确，且已能被AI有效执行，如标准化的会计流程、特定编程语言的基础编码等。
中暴露技能：处于中间分位的技能，其需求总量未必减少，但性质与应用方式将深刻演变。这包括质量保证、流程优化、写作与研究等。在这些领域，一种新型的“技能伙伴关系”正在形成：AI负责生成初稿、完成初步分析、处理常规流程，而人类则负责设定方向、提出关键问题、进行批判性思考、情境化解读并做出最终决策。
低暴露技能：位于底部的技能，展现出最强的“抗自动化”韧性。这些技能深深植根于人类的独特属性，如复杂谈判、人才培养、创意设计、战略领导及充满同理心的医疗护理。它们依赖于高阶的社会情感智力、创造力、伦理判断能力以及建立信任的能力，是机器难以复制的。
此外，技能需求正呈现出“专业化”与“可迁移性”并行的双重强化趋势。一方面，职业所需的独特技能项在过去十年间从平均54项增至64项，这一变化体现了分工的进一步深化；另一方面，沟通、管理、解决问题、客户服务与领导力等八项可迁移技能，在各行各业及不同薪资水平中均保持极高的普适性，成为劳动力灵活适应的坚实基础。
价值释放关键：从任务自动化到工作流程的彻底重构
人工智能经济价值的充分释放，主要并非依赖于下一代技术突破，而是取决于组织能否围绕人机协同模式，对工作流程进行系统性的深度重构。麦肯锡研究估算，在中等采纳情景下，至2030年，此类系统性重构有望在美国创造约2.9万亿美元的年均经济价值。然而，目前仅有不足四成投资于人工智能的企业报告了可量化的收益，尽管相关投资已覆盖近九成企业。这一落差的核心原因在于，多数组织仍处于将人工智能用于局部优化或加速既有流程的初期阶段，尚未推动面向人机协同的范式级转型。
麦肯锡对美国经济体系中190项业务流程的分析表明，约60%的潜在生产力提升机会集中于各行业的特定业务环节。例如，制造业的关键增效领域在于供应链优化，医疗健康行业聚焦于临床诊断与患者护理流程，而金融行业则主要体现在监管合规与风险管理方面。此外，服务于各行业的跨职能通用部门，如信息技术、财务及行政支持等，亦贡献了显著的生产力提升空间。
麦肯锡指出，成功实现自动化的关键路径在于：由智能体与机器人承担流程中重复性高、规则明确、执行频率密集的环节，而人类则专注于依赖批判性思维、情感交互、复杂语境判断及创造性解决问题的高价值节点。相应地，管理者角色也需从传统的监督者，转型为“人机混合团队的架构师与教练”，其核心职责涵盖协调异构智能体、优化人机协作流程，并构建能够科学衡量团队整体赋能与协同效能的新型绩效体系。
结语
我们正在进入人、智能体与机器人深度融合、协同进化的新阶段。在这一进程中，机器凭借其在海量信息处理与持续高精度执行方面的能力展现出显著优势，人工智能则依托其独特的技术特质发挥作用；而人类的核心价值，则体现在情感连接、创新创造、伦理判断与战略远见等维度。当二者的优势实现有机融合，不仅将推动生产力实现跨越式增长，也将进一步拓展人类工作的意义与创造潜能。
人工智能带来的，绝非人类的退场，而是一次深刻的能力解放与价值升级。未来的竞争，不仅是技术的比拼，更是“组织与人机协同能力”的较量。那些能率先完成工作流程系统性重构、持续投资员工技能提升、并成功构建适配人机混合团队的新型领导力与文化的组织，将成为这场深刻变革的引领者与最大受益者。
来源：赛博研究院