工作的未来：拥抱人工智能和提升技能（欧美前沿）-独家长文解读

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麦肯锡调研报告

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本文摘自麦肯锡最新调研报告：A new future of work: The race to deploy AI and raise skills in Europe and beyond （关注&添加好友即可领取完整pdf版报告）

第一部份：劳动力市场的变化与生产力挑战

第二部份：新时代的技能

第三部分：对低工资工人的影响

第四部分：生产力和社会结果

第五部分： 区域差异和政策影响

在劳动力市场紧缩和生产力增长放缓的背景下，欧洲和美国正在经历由AI和自动化驱动的劳动力需求重大转变。预计到2030年，受生成性AI技术的加速影响，目前工作时间的30%可能会被自动化取代。这种自动化预计将增加对STEM相关、医疗保健及其他高技能职业的需求，同时减少对办公室工作人员、生产工人和客户服务代表等角色的需求。

报告强调，欧洲到2030年可能需要多达1200万的职业转型，这一数字是疫情前速度的两倍。在美国，所需的职业转型可能达到类似的规模。新冠疫情期间的经验表明，劳动力市场能够适应快速和重大的变化，这表明未来的转型也有可能成功管理。

这张图表显示了欧洲和美国从1850年到2022年不同部门的就业比例变化，反映了就业向服务部门转移的趋势。

图表解读

• 欧洲和美国的就业结构变化：

•   1850年-2022年：在这段时间内，欧洲和美国的就业结构经历了显著变化。

•   农业、工业和采矿：在19世纪中期，农业、工业和采矿业占据了绝大部分就业。随着时间的推移，这些行业的就业比例逐渐减少。

•   服务行业：服务行业（包括教育、金融服务、娱乐、电信、专业服务等）的就业比例显著增加，到2022年已成为主要就业部门。

图表细节

• 欧洲：

•   农业：从1850年的高比例逐渐下降，到2022年所占比例较小。

•   制造业和矿业：在20世纪中期达到高峰后逐渐下降。

•   服务业：如教育、金融服务和电信等在整个20世纪和21世纪迅速增长。

• 美国：

•   农业：类似欧洲，农业就业比例显著下降。

•   制造业：在20世纪中期达到高峰后也逐渐减少。

         •   服务业：包括金融服务、专业服务和电信等迅速增长，成为主要就业领域。

图表解读：欧洲和美国的生产力增长变化（1950-2022）

这张图表显示了欧洲和美国从1900年到2022年劳动生产力增长（按每小时工作产出的年度变化）的趋势。具体解读如下：

时间轴上的主要阶段

1.   第二次工业化（1900-1940）：

•   电气化、大规模生产和工业化推动了这一时期的生产力增长。

•   图表显示，在这一时期内，生产力增长波动较大，特别是在20世纪20年代和30年代的大萧条时期，生产力增速显著下降。

2.   战后繁荣（1940-1970）：

•   持续的城市化和基础设施建设推动了战后经济的快速增长。

•   在1950年代，生产力增长达到了高峰，尤其是在欧洲，增长率一度超过了6%。

3.   争论时期（1970-1990）：

•   能源危机和滞胀（经济停滞和通货膨胀并存）导致了这一时期的生产力增长放缓。

•   图表显示，欧洲和美国的生产力增长在这一时期出现了显著的下降。

4.   市场时代（1990-2020）：

•   全球价值链（GVCs）的整合和信息通信技术（ICT）革命促进了这一时期的生产力增长。

•   尽管如此，图表显示自1990年代以来，欧洲和美国的生产力增长总体上呈下降趋势，特别是在全球金融危机（GFC）前后，增长进一步放缓。

主要发现

• 欧洲和美国生产力增长的下降：

•   自1950年以来，欧洲的劳动生产力增长率下降了七个百分点，美国下降了三个百分点。这表明两地的生产力增长面临长期放缓的趋势。

•   图表中的黑线（美国）和蓝线（欧洲）都显示出明显的下降趋势，尽管两者在不同时间段的波动有所不同。

• 最近的生产力增长：

•   近几十年来，欧洲和美国的生产力增长率均保持在较低水平。

•   尽管信息通信技术带来了新的增长机遇，但这并未完全扭转生产力增长放缓的趋势。

随着AI和自动化在工作场所的整合，某些技能的需求将会上升。技术技能，包括高级IT和数据分析，以及社交和情感技能，如批判性思维、创造力和教学，将变得越来越重要。相反，体力、手工和基础认知技能的需求预计将趋于稳定或下降。

企业认识到需要进行大规模的技能升级。欧洲和美国的高管们已经识别出当前劳动力市场中高级技术和社交技能的匮乏。为了弥补这一差距，公司计划在重新培训现有员工的同时，招聘新人才和分包专业知识。

图表解读：欧洲到2030年自动化采用情景变化

这张图表展示了到2030年欧洲和美国在生成性人工智能加速下，当前工作活动的自动化程度（占工作时间的百分比）的不同情景预测。 

主要情景解释 

1.早期情景（欧洲）：

•虚线表示最乐观的预测，假设自动化技术能够迅速开发和广泛应用。

•在这种情景下，到2030年，欧洲的工作活动自动化程度将达到近60%。

2.晚期情景（欧洲）：

•虚线表示最悲观的预测，假设自动化技术的发展和采用速度较慢。

•在这种情景下，到2030年，欧洲的工作活动自动化程度将略高于20%。

3.较慢情景（欧洲）：

•蓝色线表示介于最乐观和最悲观之间的一个中间情景。

•到2030年，自动化程度将达到约40%。

4.较快情景（欧洲）：

•深蓝色线表示介于最乐观和最悲观之间的另一个中间情景，但比较慢情景更乐观。

•到2030年，自动化程度将达到约50%。

5.中点情景（美国）：

•黑色线表示美国的中间情景预测。

•到2030年，美国的工作活动自动化程度将接近50%。

主要发现

•自动化进展的多样性：这张图表展示了不同情景下自动化采用的多样性和不确定性。自动化进展既可能迅速也可能缓慢，具体取决于技术开发、经济可行性和社会接受度等多种因素。

•生成性AI的加速作用：生成性AI技术被认为将显著加速自动化进程，使更多复杂的认知任务也能实现自动化。

•区域差异：尽管美国和欧洲在2030年自动化程度的预测有些接近，但不同情景之间的差异反映了区域间在技术采用和推广速度上的差异

2022-2030年欧洲和美国不同职业的劳动力需求变化‍

这张图表展示了在较快/中点情景下，2022年至2030年欧洲和美国不同职业类别的劳动力需求净变化。 

主要发现 

1.医疗和STEM职业需求增长：

•健康助理、技术人员和保健：

•欧洲：预计增加330万个职位，增长25.2%。

•美国：预计增加350万个职位，增长29.7%。

•STEM（科学、技术、工程和数学）专业人员：

•欧洲：预计增加230万个职位，增长16.7%。

•美国：预计增加180万个职位，增长23.1%。

•医疗专业人员：

•欧洲：预计增加150万个职位，增长23.6%。

•美国：预计增加200万个职位，增长30.1%。

2.管理和专业服务职位需求增加：

•管理人员：

•欧洲：预计增加110万个职位，增长9.1%。

•美国：预计增加110万个职位，增长11.3%。

•商业或法律专业人员：

•欧洲：预计增加100万个职位，增长6.9%。

•美国：预计增加110万个职位，增长6.6%。

3.建筑和运输服务需求增长：

•建筑工人：

•欧洲：预计增加70万个职位，增长6.9%。

•美国：预计增加80万个职位，增长11.9%。

•运输服务：

•欧洲：预计增加50万个职位，增长7.9%。

•美国：预计增加50万个职位，增长9.5%。

4.其他领域需求变化：

•物业维护、创意和艺术管理、社区服务、教育和劳动力培训、机械安装和维修在欧洲和美国的职位均有不同程度的增长。

5.某些领域需求下降：

•农业：

•欧洲：预计减少20万个职位，下降3.8%。

•美国：预计保持不变，但增长2.3%。

•食品服务：

•欧洲：预计减少30万个职位，下降3.3%。

•美国：预计减少3万个职位，下降1.9%。

•生产工作：

•欧洲：预计减少90万个职位，下降5.3%。

•美国：预计减少1万个职位，下降0.7%。

•客户服务和销售：

•欧洲：预计减少170万个职位，下降12.1%。

•美国：预计减少200万个职位，下降13.4%。

•办公室支持：

•欧洲：预计减少500万个职位，下降18.3%。

•美国：预计减少370万个职位，下降18.5%。

欧洲和美国的职业转型需求（2022-2030）

这张图表展示了2016-2019年、2019-2022年以及2022-2030年（较慢、中点/较快情景）欧洲和美国的职业转型或转移的预期变化。

主要发现

1.历史职业转型（2016-2019）：

•欧洲：

•每年约70万次职业转型，占总就业的0.4%。

•美国：

•每年约190万次职业转型，占总就业的1.2%。

2.疫情期间职业转型（2019-2022）：

•欧洲：

•每年约220万次职业转型，占总就业的1.2%。

•美国：

•每年约290万次职业转型，占总就业的1.8%。

3.预期职业转型（2022-2030）：

•欧洲：

•较慢情景：每年约110万次职业转型，占总就业的0.6%。

•较快/中点情景：每年约150万次职业转型，占总就业的0.8%。

•总计8.5-12百万次职业转型。

•美国：

•较慢情景：每年约150万次职业转型，占总就业的0.9%。

•较快/中点情景：每年约150万次职业转型，占总就业的0.9%。

•总计11.8百万次职业转型。

各时期职业转型的主要职业类别

•2016-2019年：

•欧洲：农业、物业维护、社区服务、生产工作、办公室支持。

•美国：办公室支持、客户服务和销售、生产工作、机械安装和维修、建筑工人。

•2019-2022年：

•欧洲：农业、物业维护、社区服务、生产工作、客户服务和销售。

•美国：食品服务、客户服务和销售、办公室支持、生产工作、STEM专业人员。

•2022-2030年：

•欧洲：

•较慢情景：办公室支持、客户服务和销售、生产工作、机械安装和维修、食品服务。

•较快/中点情景：办公室支持、客户服务和销售、生产工作、机械安装和维修、农业。

•美国：

•较慢情景：办公室支持、客户服务和销售、生产工作、食品服务、机械安装和维修。

•较快/中点情景：办公室支持、客户服务和销售、生产工作、食品服务、商业或法律专业人员。

生成性AI推动下的自动化采用（到2030年）

这张图表展示了在较快/中点情景下，生成性AI的加速作用下，到2030年欧洲和美国不同职业类别的当前工作活动自动化程度（占工作时间的百分比）。

主要发现

1.教育和劳动力培训：

•欧洲：自动化程度从6%增加到21%（增长15个百分点）。

•美国：自动化程度从7%增加到24%（增长17个百分点）。

2.STEM专业人员：

•欧洲：自动化程度从13%增加到27%（增长14个百分点）。

•美国：自动化程度从14%增加到30%（增长16个百分点）。

3.创意和艺术管理：

•欧洲：自动化程度从9%增加到22%（增长13个百分点）。

•美国：自动化程度从10%增加到25%（增长15个百分点）。

4.商业或法律专业人员：

•欧洲：自动化程度从13%增加到26%（增长13个百分点）。

•美国：自动化程度从16%增加到30%（增长14个百分点）。

5.社区服务：

•欧洲：自动化程度从18%增加到26%（增长8个百分点）。

•美国：自动化程度从19%增加到28%（增长9个百分点）。

6.办公室支持：

•欧洲：自动化程度从29%增加到36%（增长8个百分点）。

•美国：自动化程度从31%增加到38%（增长7个百分点）。

7.管理人员：

•欧洲：自动化程度从12%增加到19%（增长7个百分点）。

•美国：自动化程度从14%增加到23%（增长9个百分点）。

8.物业维护：

•欧洲：自动化程度从13%增加到20%（增长7个百分点）。

•美国：自动化程度从12%增加到18%（增长6个百分点）。

9.建筑工人：

•欧洲：自动化程度从24%增加到30%（增长6个百分点）。

•美国：自动化程度从26%增加到32%（增长6个百分点）。

10.机械安装和维修：

•欧洲：自动化程度从27%增加到33%（增长6个百分点）。

•美国：自动化程度从28%增加到35%（增长7个百分点）。

11.生产工作：

•欧洲：自动化程度从31%增加到36%（增长5个百分点）。

•美国：自动化程度从31%增加到35%（增长4个百分点）。

12.食品服务：

•欧洲：自动化程度从32%增加到37%（增长5个百分点）。

•美国：自动化程度从32%增加到37%（增长5个百分点）。

13.运输服务：

•欧洲：自动化程度从19%增加到24%（增长5个百分点）。

•美国：自动化程度从21%增加到26%（增长5个百分点）。

14.医疗专业人员：

•欧洲：自动化程度从11%增加到16%（增长5个百分点）。

•美国：自动化程度从12%增加到19%（增长7个百分点）。

15.客户服务和销售：

•欧洲：自动化程度从21%增加到26%（增长5个百分点）。

•美国：自动化程度从23%增加到29%（增长6个百分点）。

16.农业：

•欧洲：自动化程度从26%增加到30%（增长4个百分点）。

•美国：自动化程度从27%增加到30%（增长3个百分点）。

17.健康助理、技术人员和保健：

•欧洲：自动化程度从3%增加到17%（增长14个百分点）。

•美国：自动化程度从16%增加到20%（增长4个百分点）。

总体自动化程度

•欧洲：平均自动化程度从20%增加到27%（增长8个百分点）。

•美国：平均自动化程度从21%增加到30%（增长8个百分点）。

劳动力需求向高工资职业的转变给低工资工人带来了挑战，这些工人可能面临重新部署的压力。如果没有足够的再培训和技能发展，存在劳动力市场两极分化的风险，即高工资工作需求过剩而低工资工作需求不足。这一情景凸显了制定主动策略以确保工人能够过渡到更高薪职位的重要性。

欧洲和美国劳动需求重新向高薪职业转移（2022-2030） 

这张图表展示了在较快/中点情景下，2022年至2030年欧洲和美国不同薪资区间职业的就业比例变化预期。

主要发现

1.欧洲劳动需求的变化：

•最高薪职业：

•预计就业比例增加1.40个百分点。

•2022年就业比例为16.9%。

•高薪职业：

•预计就业比例增加0.40个百分点。

•2022年就业比例为16.8%。

•中等薪资职业：

•预计就业比例减少0.30个百分点。

•2022年就业比例为16.2%。

•低薪职业：

•预计就业比例减少1.50个百分点。

•2022年就业比例为19.8%。

•最低薪职业：

•预计就业比例减少0.02个百分点。

•2022年就业比例为30.3%。

2.美国劳动需求的变化：

•最高薪职业：

•预计就业比例增加1.70个百分点。

•2022年就业比例为15.7%。

•高薪职业：

•预计就业比例增加0.70个百分点。

•2022年就业比例为18.3%。

•中等薪资职业：

•预计就业比例增加0.40个百分点。

•2022年就业比例为12.6%。

•低薪职业：

•预计就业比例减少1.90个百分点。

•2022年就业比例为19.6%。

•最低薪职业：

•预计就业比例减少0.90个百分点。

•2022年就业比例为33.8%。

欧洲和美国劳动需求重新向高薪职业转移（2022-2030）

细分薪资区间的就业变化：

1.最高薪职业：

•欧洲和美国均预计在最高薪职业的就业比例将显著增加。这意味着在高科技、金融、医疗等领域的高技能岗位需求将持续上升。

•欧洲预计增加1.40个百分点，美国预计增加1.70个百分点。

2.高薪职业：

•高薪职业的就业比例在欧洲和美国也将有所增加，但增幅较最高薪职业略低。这类职业包括高级管理职位、专业服务岗位等。

•欧洲预计增加0.40个百分点，美国预计增加0.70个百分点。

3.中等薪资职业：

•中等薪资职业的就业比例在欧洲将略有下降，而在美国则会略有上升。这类职业通常包括技工、教育工作者等。

•欧洲预计减少0.30个百分点，美国预计增加0.40个百分点。

4.低薪职业：

•低薪职业的就业比例在欧洲和美国均预计会显著下降。这类职业包括零售、餐饮服务等岗位。

•欧洲预计减少1.50个百分点，美国预计减少1.90个百分点。

5.最低薪职业：

•最低薪职业的就业比例在欧洲和美国也将减少，表明对低技能工作的需求会逐渐减少。

•欧洲预计减少0.02个百分点，美国预计减少0.90个百分点

不同薪资区间职业所需技能的时间分配（2030年）

这张图表展示了在2030年不同薪资区间职业所需的各种技能时间分配情况，基于欧洲较快情景。

主要发现

1.最高薪职业：

•体力和手工技能：4%

•基础认知技能：7%

•高级认知技能：27%

•社交和情感技能：37%

•技术技能：25%

•最高薪职业需要大量的社交和情感技能（37%）和高级认知技能（27%），对技术技能的需求也较高（25%）。

2.高薪职业：

•体力和手工技能：13%

•基础认知技能：10%

•高级认知技能：29%

•社交和情感技能：28%

•技术技能：20%

•高薪职业主要需要高级认知技能（29%）和社交和情感技能（28%），技术技能也占了20%。

3.中等薪资职业：

•体力和手工技能：30%

•基础认知技能：15%

•高级认知技能：24%

•社交和情感技能：17%

•技术技能：15%

•中等薪资职业对体力和手工技能的需求最高（30%），其次是高级认知技能（24%）。

4.低薪职业：

•体力和手工技能：40%

•基础认知技能：16%

•高级认知技能：19%

•社交和情感技能：12%

•技术技能：13%

•低薪职业主要依赖体力和手工技能（40%）和基础认知技能（16%）。

5.最低薪职业：

•体力和手工技能：50%

•基础认知技能：16%

•高级认知技能：14%

•社交和情感技能：13%

•技术技能：8%

•最低薪职业对体力和手工技能的需求最高（50%），对技术技能的需求最低（8%）。

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低薪职位工人更可能需要职业转型（2022-2030）

这张图表展示了在较快/中点情景下，2022年至2030年欧洲和美国不同薪资区间职位的就业比例变化预期，以及这些变化对教育和性别的影响。

主要发现

1.欧洲劳动需求的变化：

•职业转型比例：

•最高薪职业：2.0%

•高薪职业：4.1%

•中等薪资职业：7.3%

•低薪职业：10.7%

•最低薪职业：7.0%

•教育水平：

•最高薪职业：69%具有本科及以上学历，25%具有中学教育，6%未完成中学教育。

•高薪职业：56%具有本科及以上学历，37%具有中学教育，7%未完成中学教育。

•中等薪资职业：36%具有本科及以上学历，53%具有中学教育，11%未完成中学教育。

•低薪职业：26%具有本科及以上学历，56%具有中学教育，18%未完成中学教育。

•最低薪职业：18%具有本科及以上学历，55%具有中学教育，27%未完成中学教育。

•性别比例：

•最高薪职业：62%男性，38%女性。

•高薪职业：55%男性，38%女性。

•中等薪资职业：53%男性，47%女性。

•低薪职业：58%男性，42%女性。

•最低薪职业：56%男性，44%女性。

2.美国劳动需求的变化：

•职业转型比例：

•最高薪职业：1.0%

•高薪职业：4.6%

•中等薪资职业：4.2%

•低薪职业：13.7%

•最低薪职业：9.7%

•教育水平：

•最高薪职业：72%具有本科及以上学历，27%具有中学教育，1%未完成中学教育。

•高薪职业：63%具有本科及以上学历，35%具有中学教育，2%未完成中学教育。

•中等薪资职业：29%具有本科及以上学历，62%具有中学教育，9%未完成中学教育。

•低薪职业：22%具有本科及以上学历，69%具有中学教育，8%未完成中学教育。

•最低薪职业：15%具有本科及以上学历，69%具有中学教育，17%未完成中学教育。

•性别比例：

•最高薪职业：62%男性，38%女性。

•高薪职业：49%男性，51%女性。

•中等薪资职业：69%男性，31%女性。

•低薪职业：69%男性，31%女性。

•最低薪职业：48%男性，52%女性。

今天所做的选择将对生产力增长和社会结果产生深远影响。拥抱加速的技术采用和主动的工人重新部署可以使欧洲到2030年实现每年高达3%的生产力增长。相反，缓慢的采用和重新部署将限制生产力增长到0.3%，接近西欧目前的水平。确保数百万工人能够有效参与未来的工作，对于实现这些潜在收益至关重要。

欧洲对技术和社交及情感技能需求的增加（2022-2030） ‍

这张图表展示了在较快情景下，2022年至2030年欧洲和美国不同技能类别的工作时间比例变化，以及欧洲技能需求的演变。

主要发现

1.主要技能类别在欧洲的比例变化：

•技术技能：

•2022年：占总工作时间的12%

•2030年：预计增加到15%

•社交和情感技能：

•2022年：占总工作时间的18%

•2030年：预计增加到20%

•体力和手工技能：

•2022年：占总工作时间的31%

•2030年：预计略微下降到30%

•高级认知技能：

•2022年：占总工作时间的23%

•2030年：预计减少到21%

•基础认知技能：

•2022年：占总工作时间的16%

•2030年：预计减少到13%

2.欧洲和美国总工作时间的净变化：

•技术技能：

•欧洲：增加25%

•美国：增加29%

•社交和情感技能：

•欧洲：增加11%

•美国：增加14%

•体力和手工技能：

•欧洲：减少1%

•美国：增加3%

•高级认知技能：

•欧洲：减少4%

•美国：减少2%

•基础认知技能：

•欧洲：减少14%

•美国：减少14%

3.技能需求的演变（2022-2030年在欧洲工作时间的变化）：

•增长超过20%的技能：

•高级数据分析和数学技能、先进的IT技能和编程、基础数字技能、科学研究和开发、技术设计、工程和维护、适应性和持续学习、先进的沟通和谈判技能。

•增长10%至20%的技能：

•企业家精神和主动性、领导和管理他人、教学和培训他人、工艺和技术技能、细微运动技能、复杂信息处理和解释、创造力、批判性思维和决策、项目管理。

•增长0%至10%的技能：

•设备操作和导航、设备维修和机械技能、基本数据输入和处理、基本读写、算术和沟通。

•减少0%至10%的技能：

•高级读写和写作、定量和统计技能。

•减少10%至20%的技能：

•无显著减少的技能类别。

当前和未来技能需求（欧洲和美国）

这张图表展示了当前（今天）和未来（2030年）欧洲和美国技能需求的变化情况，基于企业高管的调查数据。

主要发现

1.技能的当前使用情况 vs. 未来需求：

•广泛使用且稳定的技能：

•如基础IT技能、设备操作、基础读写能力、设备维修、工艺和技术技能。

•这些技能在当前使用广泛，但未来需求增长有限。

•广泛使用且增长的技能：

•如高级IT技能、项目管理、领导力、技术工程、优化和规划、创造力、高级数据分析。

•这些技能在当前使用广泛，并且预期在未来需求将显著增长。

2.技能类别：

•技术技能（Technological）：

•包括高级IT、基础IT、高级数据分析、技术工程等。未来需求预计显著增长，尤其是高级IT和数据分析技能。

•社交和情感技能（Social and Emotional）：

•包括沟通与谈判、领导力、适应性、批判性思维、人际交往和同理心等。这些技能在未来需求增长较快。

•高级认知技能（Higher Cognitive）：

•包括科学研究、创业精神、复杂信息处理、教学和培训等。未来需求预计增加。

•基础认知技能（Basic Cognitive）：

•如基础读写能力和基础数据输入。未来需求增长有限。

•体力和手工技能（Physical and Manual）：

•如设备操作、设备维修、工艺和技术技能。这些技能在当前使用较广泛，但未来需求增长有限。

3.技能需求的演变：

•预计未来需求较高的技能：

•包括高级数据分析、高级IT技能、技术工程、创造力、适应性、批判性思维、科学研究、创业精神、项目管理、领导力等。

•预计未来需求有限的技能：

•包括基础读写能力、设备操作、设备维修、工艺和技术技能、基础数据输入等。

当前和未来技能需求（欧洲和美国）

这张图表展示了当前（今天）和未来（2030年）欧洲和美国技能需求的变化情况，基于企业高管的调查数据。

主要发现

1.技能的当前使用情况 vs. 未来需求：

•广泛使用且稳定的技能：

•如基础IT技能、设备操作、基础读写能力、设备维修、工艺和技术技能。

•这些技能在当前使用广泛，但未来需求增长有限。

•广泛使用且增长的技能：

•如高级IT技能、项目管理、领导力、技术工程、优化和规划、创造力、高级数据分析。

•这些技能在当前使用广泛，并且预期在未来需求将显著增长。

2.技能类别：

•技术技能（Technological）：

•包括高级IT、基础IT、高级数据分析、技术工程等。未来需求预计显著增长，尤其是高级IT和数据分析技能。

•社交和情感技能（Social and Emotional）：

•包括沟通与谈判、领导力、适应性、批判性思维、人际交往和同理心等。这些技能在未来需求增长较快。

•高级认知技能（Higher Cognitive）：

•包括科学研究、创业精神、复杂信息处理、教学和培训等。未来需求预计增加。

•基础认知技能（Basic Cognitive）：

•如基础读写能力和基础数据输入。未来需求增长有限。

•体力和手工技能（Physical and Manual）：

•如设备操作、设备维修、工艺和技术技能。这些技能在当前使用较广泛，但未来需求增长有限。

3.技能需求的演变：

•预计未来需求较高的技能：

•包括高级数据分析、高级IT技能、技术工程、创造力、适应性、批判性思维、科学研究、创业精神、项目管理、领导力等。

•预计未来需求有限的技能：

•包括基础读写能力、设备操作、设备维修、工艺和技术技能、基础数据输入等。

尽管所需的职业转型规模在整个欧洲大致相似，但各国受影响的职业组合存在显著差异。例如，德国和意大利预计在办公室支持角色中看到更高比例的转型，而捷克共和国和波兰可能在生产工作中经历更显著的转变。这些差异反映了经济结构和行业构成的不同，强调了需要量身定制的政策应对。

为了充分利用AI和自动化的潜力，欧洲必须解决目前在技术开发和采用方面的落后问题。投资于数字基础设施、创新和劳动力技能对于缩小与美国等领先地区的差距至关重要。

2022-2030年欧洲和美国职业转型比例（较快/中点情景）

这张图表展示了2022-2030年不同职业类别在欧洲和美国各国职业转型的预期比例，基于较快/中点情景。

主要发现

1.办公室支持：

•在所有国家，办公室支持的职业转型比例最高，特别是在德国（54%）、意大利（51%）和法国（50%）。

•美国的办公室支持职业转型比例为40%。

2.客户服务和销售：

•各国客户服务和销售的职业转型比例相对接近，德国（17%）、法国（16%）、意大利（20%）和美国（23%）。

3.生产工作：

•捷克共和国（32%）和波兰（23%）的生产工作职业转型比例较高，而荷兰和英国（均为9%）的比例较低。

•美国的生产工作职业转型比例为12%。

4.食品服务：

•食品服务的职业转型比例在所有国家中相对较低，欧洲国家范围为5%-7%，美国为10%。

5.商业或法律专业人员：

•商业或法律专业人员的职业转型比例在所有国家都较低，欧洲国家范围为1%-8%，美国为10%。

6.建筑工人：

•各国建筑工人的职业转型比例也较低，范围为1%-3%。

7.机械安装和维修：

•波兰在机械安装和维修领域的职业转型比例最高（11%），而其他国家普遍为1%-3%。

8.农业：

•波兰的农业职业转型比例最高（11%），其他国家普遍较低（0%-4%）。

9.社区服务：

•各国社区服务的职业转型比例较低，范围为1%-3%。

10.其他职业类别：

•教育和劳动力培训、管理人员、运输服务、创意和艺术管理、STEM专业人员、物业维护、健康助理、技术人员和保健、医疗专业人员在所有国家的职业转型比例均较低，通常不到2%。

总体转型比例

•欧洲：

•总体职业转型比例在各国间相对均匀，范围为6.0%-7.4%。

•美国：

•总体职业转型比例为7.5%。

结论

在部署AI和提升技能的竞赛中，欧洲既面临挑战也迎来机遇。通过关注技能发展、再培训和主动的政策措施，欧洲可以驾驭即将到来的劳动力市场动荡，实现可持续的生产力增长。

麦肯锡全球研究所的报告为企业和政策制定者提供了一条道路，以拥抱工作的未来，确保技术进步带来积极的社会结果和繁荣、包容的经济。

欧洲面临的AI采用速度和工作时间重新部署的选择及其社会经济结果（2030年）

这张图表展示了在2030年前，欧洲在人工智能（AI）采用速度和工作时间重新部署方面的选择，以及这些选择对年度劳动生产率增长率的潜在影响。

主要发现

1.快速采用AI（27%的自动化采用率）：

•100%的重新部署：

•劳动生产率年增长率：最高可达3.1%

•这意味着所有被自动化取代的工作时间都得到了重新部署，不会有额外的失业。

•80%的重新部署：

•劳动生产率年增长率：最高可达2.5%

•相当于1020万人失业，这意味着部分被自动化取代的工作时间没有得到重新部署，导致一定程度的失业。

2.缓慢采用AI（2%的自动化采用率）：

•100%的重新部署：

•劳动生产率年增长率：最高可达0.3%

•这意味着所有被自动化取代的工作时间都得到了重新部署，不会有额外的失业。

•80%的重新部署：

•劳动生产率年增长率：最高可达0.2%

•相当于90万人失业，这意味着部分被自动化取代的工作时间没有得到重新部署，导致一定程度的失业。

领导者在使用自动化技术时实现最佳结果的四大行动支柱

这张图表展示了领导者在快速采用自动化技术时，实现最佳结果的四大行动支柱：

1.理解工作的未来潜力：

•全面理解自动化技术的潜力，包括容量、初始规模、角色构成和技能影响。

•提前了解关键角色相关的自动化技术使用案例和倡议。

•进行组织人才评估，了解自动化技术技能和能力、文化准备度以及员工价值主张。

2.规划战略性劳动力转型：

•根据战略性识别的使用案例，确定“自动化和AI时代”劳动力和技能需求的规模。

•评估当前与“后自动化技术”劳动力之间的技能差距及其影响。

•规划通过招聘、技能提升或再培训和重新部署等手段弥合技能差距。

3.优先考虑人员发展：

•在紧张的市场中，找到吸引和招聘人才的空间。

•建立劳动力能力，满足规模化的技能提升和再培训需求。

•促进大规模的技能重新分配。

•转变人力资源策略和运营模式，以适应“自动化和AI时代”劳动力。

4.追求高管教育旅程：

•赋能高级领导探讨自动化技术的影响。

•共同创建自动化路线图，以推动业务和员工价值。