新经济中就业的四个未来：2030年的人工智能和人才（英）

核心观点

• 报告探讨了人工智能（AI）和人才趋势对 2030 年工作未来的潜在影响，并分析了四种可能的未来情景。
• 四种情景分别基于 AI 进展速度和人才准备程度的两种组合：指数级进展/广泛准备（超级进步）、指数级进展/有限准备（大位移时代）、渐进式进展/广泛准备（协驾驶舱经济）和渐进式进展/有限准备（停滞进步）。
• 报告强调，无论 AI 发展速度如何，企业都需要采取“无后悔”策略来应对未来的不确定性。

关键数据

• 全球约 54% 的受访者预计 AI 将取代现有工作，24% 认为 AI 将创造新工作。
• LinkedIn 估计，2024 年至 2025 年间，对 AI 素养技能的需求增长了 70%。
• 在超级进步情景下，全球 GDP 增长率接近两位数，企业利润率显著提高。
• 在大位移时代情景下，全球经济增长受到冲击，但少数控制基础模型和计算能力的公司利润率上升。
• 在协驾驶舱经济情景下，劳动生产率增长稳定，年增长率超过 1.5%。
• 在停滞进步情景下，全球增长不均衡，少数利用 AI 和数字化工作流程的企业实现增长。

研究结论

• 超级进步：AI 颠覆了行业、商业模式和工作流程，生产力飙升，但社会安全网和治理框架难以跟上变化。
• 大位移时代：AI 发展速度快于劳动力适应能力，导致大规模失业和社会不稳定。
• 协驾驶舱经济：AI 进展平稳，人才准备充分，企业将 AI 作为增强工具，实现渐进式转型。
• 停滞进步：AI 发展缓慢，人才准备不足，导致生产力增长受限和社会不平等加剧。

企业应对策略

• 从小处着手，快速构建，扩展有效方案：进行小规模实验，学习经验，谨慎扩展 AI 应用。
• 协调技术和人才战略：确保技术和人才发展同步，释放价值链的潜在收益。
• 投资人机协作和代理工作流程：设计人机协作的工作流程，提高信任和生产效率。
• 为不同职业、任务和市场的影响做好准备：了解 AI 对不同领域的影响，制定差异化策略。
• 加强组织文化和对新兴技术的信任：培养好奇心、敏捷性和实验精神，建立信任。
• 预测人才需求并确保价值链的未来：利用 AI 工具预测人才缺口，投资人才管道和技能发展。
• 投资数据治理和基础设施：确保数据质量和可靠性，建立数据基础设施和标准。
• 设计多代工作流程：促进代际学习，加速 AI 采用。
• 利用战略合作伙伴关系：与合作伙伴合作，获取专业知识，建立信息流。