Auto Byte

专注未来出行及智能汽车科技

微信扫一扫获取更多资讯

Science AI

关注人工智能与其他前沿技术、基础学科的交叉研究与融合发展

微信扫一扫获取更多资讯

World Economic Forum来源

2022年, 将有7500 万个岗位因机器而流失 | 未来就业报告


世界经济论坛对12个行业、20个发达和新兴经济体(合计占全球GDP的70%)的公司首席人力资源官、首席策略官、CEO进行了调研,调研结果发现:

随着技术的突破,人类的工作任务与机器和算法的工作任务之间的边界迅速发生着改变,全球劳动力市场正经历一场重大变革:

 • 到2022年这段期间,对数据分析师和科学家、软件和应用程序开发人员、电子商务和社交媒体专家的需求将日益增长,这些职位都特别依赖或受益于技术。

 • 掌握某些工作技能也不再能一劳永逸。当下,12个行业中,完成一份工作的人机比平均为 71:29,预计到2022年,这一比例将变成 58:42。未来,机器在完成推理、决策、管理等任务中所占比重将明显增加。

 • 无论是员工还是组织领导者之间,都存在技术鸿沟现象,这也在某些情况下加速了自动化趋势,但也可能对采用新技术构成障碍,从而阻碍业务增长。

• 54%的大公司员工需要有效的技能再培训,才能充分把握第四次工业革命带来的增长机会……

如果应对不当,将有可能拉大技能差距、加剧不平等和两极分化。



随着技术的突破,人类的工作任务与机器和算法的工作任务之间的边界也在迅速发生改变,全球劳动力市场正在经历重大变革。

如果管理得当,这些变革可能会带来一个新时代,让所有人工作得体、就业得体、生活质量得到改善;但如果管理不善,就有可能拉大技能差距、加剧不平等和两极分化。

随着第四次工业革命的展开,企业正寻求利用创新的技术使生产和消费效率达到更高水平,拓展新市场,随着全球消费者中数字原住民越来越多,企业也争相为市场提供新的产品和服务。

为了把握第四次工业革命的变革潜力,需要所有行业和地区的利益相关方协调一致,制定全面的劳动力强化战略,以应对当今变革和创新时代带来的挑战。

本报告发现,随着劳动力转型加速,积极管理这一变革的机会之窗正在迅速关闭,企业、政府和劳动者必须积极规划和实施对全球劳动力市场的新愿景。

本报告的其它主要发现如下:

  • 变革的驱动力: 四大技术进步——无处不在的高速移动互联网,人工智能,大数据分析的广泛采用,以及云计算,将成为积极影响 2018-2022 年间业务增长的主要驱动因素。伴随着新技术的传播,一系列社会经济趋势带来了商业机会,比如国家经济呈增长态势;教育规模扩大、中产阶级壮大,尤其是在发展中国家; 以及通过新能源技术的进步实现更绿色的全球经济。

  • 加速技术应用:根据受访公司的投资意向,到 2022 年,85%的受访者可能或非常有可能扩大他们对用户和实体大数据分析的应用。同样,大部分公司可能或非常有可能已经扩大对物联网等技术的应用,扩展了支持应用程序和 web(浏览器访问程序)的市场,以及广泛使用云计算机器学习增强现实虚拟现实技术也将获得同样可观的商业投资。

  • 机器人化趋势: 虽然本报告所考虑的 2018-2022 年间人形机器人的预计使用案例似乎仍然比较有限,但总的来说,一系列最新的机器人技术(除机器学习算法和人工智能外,还有固定式机器人、非人形地面机器人和全自动无人驾驶飞机)正在商业化或接近商业化,这也引起了市场极大的兴趣。

    机器人采用率在不同行业间存在着显著差异,23%至 37%的公司计划对此进行投资,这具体取决于行业。与人形机器人、航空机器人或水下机器人相比,最有可能被各行业公司采用的是固定式机器人;石油和天然气行业的领导者称,他们对固定式机器人、航空机器人和水下机器人有同等需求;金融服务业的雇主表示最有可能在 2022 年之前采用人形机器人。

  • 生产、分销和价值链的地理格局不断变化:到 2022 年,受访雇主中有 59% 将通过改变价值链的构成,对其生产和分销方式进行重大调整,将近一半的雇主将对其开展业务的地点进行调整。

    在确定具体职位和经济活动的地点时,74% 的受访者表示,当地熟练人才的可用情况是他们决定职位地点时考虑的首要因素。相比之下,64%的公司把劳动力成本作为关注焦点。一系列其他相关因素——如当地劳动法的灵活性、产业集聚效应或原材料的邻近性——倒不怎么受重视。

  • 不断变化的就业类型: 根据目前员工的职位分布情况,近一半的公司预计,到 2022 年,自动化会导致全职员工的数量有所减少。38%的受访企业希望把员工扩展到提高生产力的新岗位,超过 25% 的受访企业预计,自动化能够在他们的企业中创造新岗位。

    此外,企业将会更多使用专业承包商来执行特定任务,许多受访者强调,他们打算以更灵活的方式聘用劳动者,比如,聘用编制外人员。

  • 现有任务中新的人机边界:企业预计,在 2018 年至 2022 年间,在做现有工作任务时,人机边界将发生重大转变。2018 年,报告中涵盖的 12 个行业中,完成一份工作的人机比平均是 71:29。预计到 2022 年,人机比会变为 58:42。

    2018 年,就总工作时间而言,还没有一项工作任务主要是由机器或算法完成的。但到 2022 年,这种情况预计会有所改变,机器和算法在特定任务中的工作时长占比平均会达到 57%。

    到 2022 年,62% 的组织信息和数据处理以及信息搜索和传输任务将由机器完成,目前这一比例为 46%。即使是那些迄今为止、绝大多数仍靠人类完成的工作——比如,沟通和互动(23%);协调、研发、管理和咨询(20%);推理和决策(18%)——也将开始自动化(分别占比 30% 、29% 和 27%)。相对于今天,机器在完成推理和决策、管理、寻找和接收与工作有关信息的工作任务中所占比重的增加尤为明显。

  • 净就业前景:对新兴任务和不断增加的就业机会的乐观估计,将抵消就业下降的影响。到 2022 年,在所有行业中,新兴职业的就业比例将从 16% 提高到 27% (增长 11%),而职位下降所占比例将从目前的 31% 下降到 21% (减少 10%)。截至 2022 年,约有一半的核心工作岗位 (占各行业就业人数的大部分) 将保持稳定。受访公司的工人总数超过 1500 万,目前估计,将减少 98 万个就业岗位,同时,增加 174 万个工作岗位。

    通过对全球 (非农业) 劳动力市场中大型企业的分析,我们推断出一些就业趋势,对截至 2022 年的就业人数进行了一系列预测。一组估值显示,7500 万个工作岗位可能因人与机器之间的分工转变而流失,同时,可能出现 1.33 亿个新职位——更适应人、机器和算法之间的新分工。

    这些估值及其依据的假设应当被谨慎对待,尤其是因为它们代表了全球就业的一个子集,它们有助于突出为促进劳动力向新的工作领域过渡而必须实施的适应性战略。

    它们代表了劳动力转变中平行且相互关联的两方面变化:

    1)随着一些任务变得自动化,某些角色将大规模减少;

    2)随着新技术的采用和社会经济发展所产生的其它就业机会,如发展中国家中产阶级的崛起和人口结构的变化,新产品和服务将大规模增加。

  • 受欢迎的新兴职位:到 2022 年的这段期间,对数据分析师和科学家、软件和应用程序开发人员、电子商务和社交媒体专家的需求将日益增长,这些职位都特别依赖或受益于技术。

    此外,预计,明显需要“人类技能”的职位,如客服人员,销售和营销专员,创新经理等也将迎来需求的增长。

    大量证据还表明:对能理解和利用最先进的新兴技术的各类全新专家(人工智能机器学习专家,大数据专家,过程自动化专家,信息安全分析师,用户体验和人机交互设计师,机器人工程师和区块链专家)的需求正在增加。

  • 掌握某些工作技能不再一劳永逸:考虑到颠覆商业模式的新技术和趋势的浪潮,以及工人和机器之间不断变化的劳动分工正在改变当前的工作形态,受访的绝大多数雇主预计,到 2022 年,完成大多数工作所需的技能将发生显著变化。

    全球的平均技能保持稳定——完成一份工作所需的核心技能比例将保持不变——人类承担 58% 的任务小时,在 2018-2022 年间,机器承担的份额将上升到 42%。

  • 必要的技能更新:到 2022 年,至少 54% 的员工需要接受大量的再培训,以提升工作技能。其中,约 35% 预计需要 6 个月的额外培训,9% 的学员需要 6 至 12 个月的再培训,10% 的学员需要一年以上的额外技能培训。

    在 2022 年前,分析思维和创新思维、主动学习和学习策略等技能将继续在卓越中成长。技术设计和编程等技能的重要性急剧上升,突显出受访雇主对各种形式的技术日益增长的需求。

    然而,熟练掌握新技术只是 2022 年技能方程式的一部分,因为创造力、原创性和主动性、批判性思维、说服力和谈判能力等「人类」技能,以及注意细节、韧性、灵活性和解决复杂问题的能力,同样会保留或增加其价值。相较于情商、领导力、社会影响力以及客户服务能力当前的突出地位,对这些能力的需求也大幅增长。

  • 当前弥补技能差距的战略: 各公司强调了三大战略,管理因采用新技术而拉大的技能差距。他们希望长期雇佣已经掌握与新技术相关技能的新员工;将工作任务完全自动化;重新培训现有员工。

    与其进行战略性裁员,公司更愿意长期雇佣掌握相关技能的新员工,这个可能性是前者的两倍。然而,近四分之一的公司尚未决定或不太可能对现有员工进行再培训,三分之二的公司希望员工在更换工作岗位时适应并掌握新技能。有一半到三分之二的公司可能会求助于外部专业承包商、临时工和自由职业者,以解决他们的技能差距问题。

  • 重新获取技能的渠道不够充足:雇主表示,他们将优先考虑和重点关注目前在工作中发挥高价值的员工,以此增强企业的战略能力。有 54%的公司表明,他们打算让担任关键角色的员工使用相关的新技术,53% 的公司表明,打算让一线员工使用相关新技术。

    41% 的雇主将再培训的重点放在表现出色的员工身上,33% 的雇主表示,他们将优先考虑那些最容易受技术干扰影响的高风险员工。换句话说,最需要再培训和提高技能的人最不可能接受这种训练。

新技术、工作和技能之间存在复杂的反馈回路。新技术可以推动业务增长、创造就业机会和对专业技能的需求,但当某些任务变得过时或自动化时,就会被新技术取代。

无论是员工还是组织领导者之间,都存在技术鸿沟现象,这也在某些情况下加速了自动化趋势,但也可能对采用新技术构成障碍,从而阻碍业务增长。

本报告的调查结果表明,有必要制定一项全面的「增强战略」,在这一战略中,企业希望利用某些工作任务的自动化来补充和增强其人力资源的相对优势,最终使员工能够充分发挥其潜力。

「增强策略」不是狭隘地关注自动化节约下来的劳动力成本,而是考虑到当人类不用再执行常规的、重复性的任务时,他们便能够更好地利用独特的人类天赋,去做更能创造价值的工作,当作对技术的补充。

然而,为了实现这一积极愿景,员工需要掌握适当的技能,以便在未来的工作中茁壮成长,并有能力在他们的一生中继续接受再培训。

因此,建立一个健全的企业内部终身学习系统、对人力资源进行投资以及与其他利益相关者合作制定劳动力战略,应当成为企业的关键要务,这对于企业的中长期发展至关重要,也是对社会(稳定)的重要贡献。

员工也需要具备敏捷的学习思维,因为他们在当下工作中形成的惯性以及在当下工作中受到的限制,都会在未来发生改变,而这样的未来是他们之前从未想象过的。

最后,政策制定者、监管者和教育者需要发挥重要作用,帮助那些流离失所者重新掌握技能或对他们重新培训,让他们获得新技能,加大对面向未来的劳动力——新的敏捷学习者的投资,并改善教育和培训体系,以及更改劳动政策,以适应第四次工业革命。

打开微信扫描小程序二维码,立刻查看报告全文。

产业就业报告工业机器人
相关数据
区块链技术

区块链是用分布式数据库识别、传播和记载信息的智能化对等网络, 也称为价值互联网。 中本聪在2008年,于《比特币白皮书》中提出“区块链”概念,并在2009年创立了比特币社会网络,开发出第一个区块,即“创世区块”。

增强现实技术

增强现实,是指透过摄影机影像的位置及角度精算并加上图像分析技术,让屏幕上的虚拟世界能够与现实世界场景进行结合与互动的技术。这种技术于1990年提出。随着随身电子产品运算能力的提升,增强现实的用途也越来越广。

数据分析技术

数据分析是一类统计方法,其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系,并绘制出统计信息图,以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据,以便弄清哪些是同质的,从而更好地了解数据。 数据分析可以处理大量数据,并确定这些数据最有用的部分。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

规划技术

人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。

虚拟现实技术

虚拟现实,简称虚拟技术,也称虚拟环境,是利用电脑模拟产生一个三维空间的虚拟世界,提供用户关于视觉等感官的模拟,让用户感觉仿佛身历其境,可以及时、没有限制地观察三维空间内的事物。用户进行位置移动时,电脑可以立即进行复杂的运算,将精确的三维世界视频传回产生临场感。

云计算技术

云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

大数据技术技术

大数据,又称为巨量资料,指的是传统数据处理应用软件不足以处理它们的大或复杂的数据集的术语。

主动学习技术

主动学习是半监督机器学习的一个特例,其中学习算法能够交互式地查询用户(或其他信息源)以在新的数据点处获得期望的输出。 在统计学文献中,有时也称为最佳实验设计。

人机交互技术

人机交互,是一门研究系统与用户之间的交互关系的学问。系统可以是各种各样的机器,也可以是计算机化的系统和软件。人机交互界面通常是指用户可见的部分。用户通过人机交互界面与系统交流,并进行操作。小如收音机的播放按键,大至飞机上的仪表板、或是发电厂的控制室。

暂无评论
暂无评论~