欧洲与全球未来的工作：AI部署与技能提升竞赛
概览
面对欧洲及美国紧缩的劳动力市场和生产力增长放缓的现状，人工智能（AI）和自动化正推动劳动需求模式发生变化。根据麦肯锡全球研究所（MGI）的最新研究模型，未来几年内，STEM相关、医疗健康等高技能职业的需求将会增加，而办公室职员、生产工人和客户服务代表等职位的需求则会减少。到2030年，在适中采用情景下，可能有高达30%的当前工作时间可以被自动化，这在很大程度上得益于生成式AI的加速发展。
劳动力市场的转变
- 经济规模与速度：欧洲和美国预计到2030年将需要高达1.2亿的职业转换，这一数字是大流行前速度的两倍。在此期间，即使是在COVID-19高峰期，这两个地区也经历了更高的就业市场变动。
技能升级的紧迫性
- 技术与社会情感技能：企业不仅需要高级IT和数据分析技能，还需要批判性思维、创造力以及教学和培训等技能，这些技能目前被认为是短缺的。
- 劳动力再培训：为了满足技能需求，企业计划侧重于对现有员工进行再培训，同时考虑招聘或外包选项。
低收入工人的挑战
- 重新配置需求：随着需求向更高薪酬的职业转移，低收入职业的需求可能会减少，这要求工人们获得新技能以实现职业转换至更高薪酬的工作。
- 潜在的劳工市场分化：如果未能实现这一转变，可能会导致劳工市场更加两极化，高薪职位供不应求，而低薪职位供过于求。
对生产力与社会成果的影响
- 加速技术采用：采取积极的劳动力重新配置策略，可以帮助欧洲实现最高3%的年均生产力增长，直至2030年。但缓慢的采用和技术重组则可能导致生产力增长率仅提升至0.3%，接近西方欧洲目前的生产力水平。
- 参与未来工作的挑战：缓慢的劳动力再配置可能会让数百万工人无法有效参与未来的工作环境。
结论
欧洲与全球未来的工作面临AI部署与技能提升的双重挑战。为应对紧缩的劳动力市场和生产力增长放缓，企业需通过加强技能培训和劳动力再配置来适应这一变化，以促进生产力增长并创造更佳的社会成果。选择将决定未来的趋势和机遇。
