IDC

麦肯锡研究:2030年 机器人或将取代全球8亿工作岗位

作者:admin 2021-06-14 我要评论

麦肯锡全球研究院(McKinsey Global Institute)在发布的报告中称,包括人工智能和机器人技术在内的自动化技术将为用户、企业和经济带来明显好处,提高生产率并...

在说正事之前,我要推荐一个福利:你还在原价购买阿里云、腾讯云、华为云服务器吗?那太亏啦!来这里,新购、升级、续费都打折,能够为您省60%的钱呢!2核4G企业级云服务器低至69元/年,点击进去看看吧>>>)

麦肯锡全球研究院(McKinsey Global Institute)在发布的报告中称,包括人工智能和机器人技术在内的自动化技术将为用户、企业和经济带来明显好处,提高生产率并促进经济增长。但技术取代人工的程度将取决于技术发展、应用、经济增速和就业增长等因素。

这份研究范围涉及46个国家的报告对不同程度自动化进展对就业的影响进行了分类预测,在自动化发展相对缓和的情况下,到2030年,机器人将取代全球4亿个工作岗位。

报告指出,自动化对就业的潜在影响因职位种类和行业部门不同而异,其中最容易受到自动化影响的是那些涉及在可预测环境中进行物理活动的工作类型。

例如机械操作,快餐准备,以及数据收集和处理,这将令取代大量劳动力,包括抵押贷款发放、律师助理事务、会计和后台事务处理等岗位。

而受自动化影响较小的岗位通常涉及管理、应用专业技术和社会互动,因为机器在这些方面的表现还无法超越人类。

另外值得一提的是,在不可预测环境下的一些相对低收入岗位,例如园艺工人、水管工、儿童和老人护理人员受自动化的程度也会较低,一方面由于他们的技能很难实现自动化,另一方面,由于这类岗位工资较低,而自动化成本又相对较高,因此推动这类劳动岗位自动化的动力较小。

自动化不意味着失业 就业大变迁时代即将到来

麦肯锡特别指出,被机器人取代并不意味着大量失业,因为新的就业岗位将被创造出来,人们应该提升工作技能来应对即将到来的就业大变迁时代。

麦肯锡预计,在自动化发展迅速的情况下,3.75亿人口需要转换职业并学习新的技能;而在自动化发展相对缓和的情景下,约7500万人口需要改变职业。

刺激就业岗位增加的因素包括:

收入和消费的增加。麦肯锡预计在2015年至2030年间,全球消费将增长23万亿美元,其中大部分来自新兴经济体的消费阶层。仅消费行业收入的增加就预计将创造出2.5亿至2.8亿个工作岗位;

人口老龄化趋势。随着人们年龄增长,消费模式将发生变化,医疗和其它个人服务方面的支持将明显增加,这将为包括医生、护士和卫生技术人员在内的一系列职业创造新需求。麦肯锡预计,在全球范围内,到2030年,和老年人医疗保健相关岗位可能会增加5000万到8500万。

技术发展和应用。在2015年至2030年间,科技相关支出预计会增加超过50%,因此技术开发相关工作需求预计也将增加,其中一半约为信息科技服务相关职位。麦肯锡预计,到2030年,这一趋势将在全球创造2000万到5000万个就业机会。

此外,麦肯锡指出,基础设施投资和建设、可再生能源等方面投资以及部分工种在未来的市场化趋势也将创造新的就业岗位需求。

1亿中国人面临职业转换

从人口数量角度,中国将面临***规模的就业变迁。

麦肯锡报告指出,在自动化发展迅速的情境下,到2030年中国约有1亿的人口面临职业转换,约占到时就业人口的13%。

麦肯锡预计,到2030年,在自动化发展迅速的情境下,中国高达31%的工作时间将被自动化,如果发展相对缓和,这一数值将下降到16%。当然这一数字相对中国过去25年经历过的农业向非农劳动岗位的变迁来说,并不算多。麦肯锡认为,随着收入继续增长,中国就业人口从农业转向制造业和服务业的趋势预计将会持续下去。


本文转载自网络,原文链接:http://tech.sina.com.cn/i/2017-11-30/doc-ifyphxwa7161510.shtml?cre=tianyi&mod=pctech&loc=6&r=0&doct=0&rfunc=21&tj=none&tr=0

版权声明:本文转载自网络,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。本站转载出于传播更多优秀技术知识之目的,如有侵权请联系QQ/微信:153890879删除

相关文章
  • Java面试指北!13个认证授权常见面试题

    Java面试指北!13个认证授权常见面试题

  • @成都的Coder ,一起探讨终端架构持续

    @成都的Coder ,一起探讨终端架构持续

  • 阿里云峰会 | 统一召回引擎在搜索场景

    阿里云峰会 | 统一召回引擎在搜索场景

  • 数禾科技:科技加持,让普惠“信用”服

    数禾科技:科技加持,让普惠“信用”服