以下文章来源于技术领导力 ，作者 Mr.K

作者 |    Mr.K 管理智慧

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AI 留给我们的时间不多了？近期，麦肯锡全球研究院发布的《工作的新未来》报告显示：" 在 2030 年至 2060 年间，将会有 50% 的现有职业被 AI 取代，中点为 2045 年，而且与之前同类型评估相比，加速了大约 10 年。" 换句话说，留给我们准备、应变的时间只有 6 年。

说实话，K 哥对这份报告的内容并不感到惊讶，近两年我走访了很多企业，听到见到太多因 AI 引发的令人震撼的变革。今天就结合 K 哥的一些思考，聊一聊未来哪类工作会被 AI 取代，职场人需要具备哪些基础技能，该如何应对 " 第四次科技革命 "？

AI 将取代哪些工作？

AI 在快速发展，也在急速 " 破圈 "。随着机器学习、深度学习、自然语言处理等技术的不断突破，AI 从事的工作越来越复杂，取代人类劳动力的领域也在不断扩大。麦肯锡预测，到 2030 年，欧美发达国家将有 27% 至 30% 的工作岗位被 AI 所取代。国内情况相信也 " 不遑多让 "，这一趋势必将对 00 后、10 后两代年轻人的就业，产生重大影响。

1. 五类工作，将被替代

1）批发零售业（传统销售、客服）

很多人早已看出迹象，传统的销售和客服工作将是 AI 替代的重灾区。在零售领域，AI 驱动的自动售货系统、智能导购、语音助手等技术，已大幅减少对人工操作的需求。在客户服务领域，基于自然语言处理和对话系统的虚拟客服 AI，也将逐步取代大量传统的呼叫中心及在线客服工作。不得不说，相对 AI，人力在这些岗位上，几乎已没有溢价。

2）制造业（基础体力、基础技能类）

制造业同样不乐观，尤其是那些基础体力和基础技能类工作，将逐渐被工业机器人和智能制造系统所替代。据 K 哥了解，许多企业已经在大规模导入自动化设备，用以从事诸如焊接、装配、包装、搬运等流水线工作 , 以及产品测试、数据输入等简单重复性工作。相信在未来，这一趋势只会越来越明显。

3）金融行业（传统柜员、行政管理类）

花旗银行早在 2016 年就预测，未来至少 30% 的银行业职位会因 AI 而消失。事实也是如此，AI 在金融行业风险评估、交易处理和数据分析方面等方面的应用越来越普及，使得很多前端客服和后台办公室工作实现自动化、无人化。从事这方面工作的人被逐渐取代，并非意外。

4）高科技行业（软件开发、研发领域）

未来时代，不是打着 " 高科技 " 的幌子，就能高枕无忧。一些软件开发和研发领域工作，同样面临着 AI 的挑战。目前 AI 在代码编写、软件测试、数据标注等方面已经有了惊人的进步，面对不眠不休不牢骚不加薪的 AI，普通的技术人员该拿什么拯救自己，将是不少人不得不面对的沉重命题。

5）教育和咨询（传统教育、初级咨询）

教育培训和咨询领域，虽长期被视为智力密集型的行业，但它们也不能幸免，同样会遭到 AI 的冲击。随着深度学习和知识图谱等技术的进一步突破，AI 未来完全（或部分）可以接管传统教学和一些初级咨询工作。

2. 四类工作，需求暴增

汽车取代了马车，但车夫未必会一直失业，他们可以学习做司机。同样的道理，虽然 AI 取代一些工作，但也创造了新的就业机会：

1）人工智能（基础研究、AI 与各行业应用）

AI 技术的持续发展，需要大量的 AI 相关的研究人员和工程师。他们不仅要进行 AI 基础研究，开发新的 AI 算法和模型，还要将 AI 技术应用到各个行业中，体现技术最终的价值。这是 AI 时代最直接、最核心的就业方向。

2）新能源（为 AI 提供算力）

随着 AI 技术的不断发展，对算力的需求也在不断增加。新能源作为一种清洁、高效的能源，可以为 AI 提供强大的算力支持。像太阳能、风能等新能源，不仅可以为数据中心提供电力，还减少了对传统能源的依赖，降低能源成本和环境污染。

3）生物医药（AI 大幅提升医疗、药品研发技术）

AI 技术正在快速改变生物医药行业，已经应用到药物研发、疾病诊断和个性化医疗等领域，大大提高了医疗和药品研发的效率和质量。随着 AI 技术不断成熟和突破，在生物医药领域应用将更为广泛，对生物医药专业人才的需求，也必将水涨船高。

4）高技能领域（芯片制造、超导技术、新材料研发）

AI 技术的应用依赖于先进的硬件和材料。因此，芯片制造、超导技术和新材料研发等高技能领域，将拥有巨大的发展潜力，也将创造大量的就业机会。这些领域需要高度专业化的技能和知识，对人才的需求同样会非常大。

AI 时代，需要的 5 种基础技能

麦肯锡在报告里提到，在未来的职场格局里，无数工作岗位将被重新定义和分配。并从就业需求的角度，把 AI 时代所需要的工作技能划分为五大类：

1、技术类技能

该技能涉及高级数据分析和数学、IT、编程、科研开发、工程等，也就是我们常说的 STEM 能力。在 AI 时代，围绕人工智能、大数据、云计算等新兴技术领域的需求，会不断扩大，培养更具跨学科能力、创新能力 STEM 技能，将能更好地适应 AI 技术发展下的新型就业需求。

2、社会和情感技能

李开复曾说过："（AI 时代）爱与感情、人与人之间的信任与沟通将是人类的最后防线。" 麦肯锡报告也认为，人工智能时代，人需要更像人，人更需要展现人际同理心和领导能力。

和强大的 AI 硬刚，我们碳基生命在很多方面都是不堪一击的。相对于 AI，我们最后的优势，也许就是我们是 " 人 " 本身，而与 " 人 " 伴生、且 AI 难以学习和模仿的能力，就是我们的社会和情感技能。这一能力涵盖适应力、持续学习、高级沟通与谈判、创业精神和主动性、人际交往技能和同理心、领导和管理、教学和培训等。

某种程度来说，这些能力是我们面对 AI 时，为数不多的长板，也是我们仍然有挥洒舞台，难以被替代的一些重要因素。比如，人类厨师做菜，会创造性的在 " 色香味 " 上下很多功夫，为食客提供全方位的情绪价值，而不是像 AI 一样，只会 " 评估 " 营养是不是均衡。再比如，AI 医生只会和患者 " 就病论病 "，而不会明白什么是 " 医者仁心 "，更不会奉上具有同理心的温暖关怀。

3、体力和手动技能

尽管 AI 技术在自动化方面取得了显著进展，但一些需要精细操作和手动技能的工作，仍难以被 AI 完全替代。比如，艺术创作、外科手术、精密仪器制造等领域，需要人类独有的审美、感官、判断、责任感和协调能力，这些都是 AI 在短时间内难以企及的。另外，在航空航天、军事等一些对设备和机械的精度和可靠性，要求特别高的特殊领域，AI 也许可以承担一些辅助性工作，但复杂的故障诊断、维修和保养等，仍需要人类手工完成。

4、高级认知技能

AI 时代对认知能力提出了更高的要求，为了更好的处理复杂信息，我们需要具备更高的认知能力，包括高级读写技能、复杂信息处理与解释、创造力、批判性思维和决策、项目管理、定量和统计技能等。拥有这些能力，才能帮助我们在未来复杂的社会环境、海量信息、跨学科的工作推进中，做出准确有效的分析和判断。

5、创新与决策技能

在 AI 驱动的新经济中 , 创新将是引领发展的根本动力。麦肯锡研究认为，未来创造力依然是 AI 时代最重要、最有需求的技能。相对于纯体力劳动对人类需求的大幅减少，未来对创造力的需求，将增加 12%。具备创新能力的人，能够在各个领域提出新的设想，创造新的价值和机会，本身也会越具有价值。

此外，在 AI 时代我们还要具备深入分析问题，并做出明智的决策的能力。比如，如何平衡 AI 技术发展与伦理道德之间的关系，如何应对 AI 技术带来的就业冲击等问题。面对这些错综复杂的问题，我们如何做出及时正确的决策，将是一个很大的考验。

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" 第四次科技革命 " 来袭

职场人如何应对？

1、提高工作中的 " 含 AI 量 "

就在近期，谷歌 CEO 皮猜公开表示，谷歌 25% 的代码已经由 AI 编写了，且代码质量能够满足谷歌内部代码标准。想想看，在工作中让拥有一流程序员能力的 AI 帮自己写代码，对于提升效率、降低成本能起到多大帮助？在未来，一个人的竞争力，已不仅仅取决于这个人的能力和努力，更取决于他利用 AI 的能力，以及在工作中的 " 含 AI 量 "。对于职场人来说，在 AI 时代提高工作中的 " 含 AI 量 " 已不再是选择题，而是必答题。将 AI 工具融入日常工作中，不断探索 AI 工具的应用场景和边界，将成为新时代职场人的基本 " 修养 "。

2、发挥 " 人 " 的特有优势

尽管 AI 目前在逻辑推理、模式识别等某些特定领域已经超越了人类，但在涉及情感交互、创造力发挥以及复杂环境下的决策判断时 , 人类仍保有独特的优势。比如，共情力需要情感智力的支撑，需要对他人的内心世界有深刻体察和理解；创新需要跳跃性思维和非线性思考，需要打破常规 , 跳出逻辑框框；而复杂决策则要求对动态环境进行整体把握，做出高度概括和预判……这些能力恰恰都是目前的 AI 所欠缺的。因此，和 AI 较量要想取得优势，就先要选对方向，而坚持发挥 " 人 " 的特有优势，无疑是我们最明智、最有利的方向。

3、拓展圈子和人脉

在 AI" 专注 " 于各自领域内高强度的学习和工作时，我们碳基生命则应该有意识地强化我们在人际交往，情感陪伴方面的能力。这是另一个我们具有相对优势的 " 侧面战场 "。通过不断拓展圈子和人脉，与不同领域的人交流互动，不仅可以及时了解更多的行业动态，发掘更多的发展机会，还能收获情感陪伴和更多的情绪价值，这些都是 AI 无法取代的。这种人与人之间的情感连接，也是人之所以为 " 人 " 的重要标志。

4、关注行业发展和新的趋势

OpenAI 创始人奥特曼，最近在接受美国招聘网站 Indeed 采访时表示：" 我相信，未来会有很多工作，而且其中许多工作看起来会与今天的工作有所不同，但我们似乎永远不会无事可做。" 但要想找到奥特曼所说的那些 " 事 " 和 " 工作 "，就需要我们持续关注各个行业的发展动态和新趋势，深刻了解 AI 技术在这些领域的应用场景和需求，并结合自己的专业背景和特长，为自己物色更适合、更有前景的职业发展新机会。

" 二八法则 " 告诉我们，所有的变革总会有 20% 的人受益，其余的人要么经过调整维持 " 平局 "，要么无所作为被淘汰出局。当前，留给我们的窗口时间已经没有多少了。是时候动手准备点什么了，希望大家都能成为那幸运的 20%，共勉。