1.超过三分之二的首席战略官预计，人工智能及新兴技术的商业化进程将在未来五年内深刻影响并重塑企业的业务战略。 2.人工智能技术的发展速度与路径，使得人们对其将如何影响企业结构、劳动力市场乃至全球经济，感到难以预测。 3.世界经济论坛最新发布的报告《全球新经济下的四种就业未来情景：2030年人工智能与人才》探讨了人工智能进展与人才趋势将如何共同塑造未来的就业情景，并分析了这些变化对企业战略与投资决策可能产生的多重影响。
人工智能（AI）、机器人技术和自主系统等尖端技术的迅猛发展，正在重新定义企业的运营方式、任务的执行流程以及保持竞争优势所需的技能门槛。
随着这些技术从实验室走向实际应用，其中尤以AI智能体推广为代表，技术的进步在创造崭新增长空间和机遇的同时，也引入了复杂的风险。
AI和其它新兴技术的商业化正在深刻重塑产业格局，并释放系统性生产力提升的潜力，其潜在的经济收益将非常可观。然而，技术的快速发展也针对商业模式、价值链、经济包容性和发展韧性等，提出了一系列亟待解决的关键议题。
企业界对AI影响的看法不尽相同。世界经济论坛的一项调查显示，全球超过一半的企业高管预计AI将取代现有工作岗位，而24%的人则认为它将创造新的就业机会。接近45%的受访者认为，AI可能会提高利润率；相比之下，预期AI能够推动薪资增长的人则寥寥无几。
与此同时，人口结构的变化以及技能半衰期的不断缩短，也可能会在未来几年进一步加剧劳动力市场和培训体系的压力。
综上所述，这些动态因素正在加深企业界与政策制定者共同面临的不确定性，同时也对各方的敏捷应变能力与前瞻性提出了更高要求。
世界经济论坛最新发布的报告《全球新经济下的四种就业未来情景：2030年人工智能与人才》旨在帮助领导者应对并把握这些变革浪潮。报告探讨了AI进展与人才趋势将如何共同塑造未来的就业图景，并分析了这些变化对企业战略及投资决策的多重影响。
2030年四种就业未来情景
报告提出了AI发展与劳动力技能就绪度影响未来就业的四种可能情景，并详细介绍了2030年的潜在发展轨迹。
Image: 世界经济论坛
第一种情景是“超速发展”。在这一情景下，AI呈现指数级增长，且劳动力普遍具备AI技能，企业得以利用“AI智能体飞跃”，推动经济向以AI为中心的转型，并在生产力和创新方面取得突破性进展。许多传统工作岗位会消失，但新的职业会迅速涌现并发展壮大，部分原因是人类成为智能体的协调者。这一情景的显著优势是物理网络和虚拟网络的界限日益模糊，这在最大限度地减少了限制人才、市场和关键价值链获取的地域限制。然而，社会保障体系、伦理和治理框架难以跟上变革的速度和规模，导致劳动力流失和治理真空等结构性矛盾日益激化。
第二种情景是“替代时代”。在这一情景下，AI呈指数级发展，其发展速度与规模将远远超过劳动力的适应能力。企业竞相开展自动化，以弥补人才短缺，导致劳动者被取代的速度，远超教育和技能再培训体系的响应速度。AI智能体将接管核心业务流程，这虽然能够提高了生产力，但也会带来新的风险。得益于技术发展，经济表现也将突飞猛进，但社会层面却会发生断裂。失业率飙升，消费者信心受挫，政府面临日益严峻的社会风险和不稳定。注重成本优化的精益发展模式和原生于AI的商业模式的扩张将创造出新的增长机遇，但过度依赖代理式AI以及监管的缺位，也会使系统性风险和认知操纵的出现概率大增。
第三种情景是“人机协同”。在这种情景下，AI的发展更为渐进，而具备AI技能的人才也已普及。“AI泡沫”的破裂将使人们的关注点从大规模自动化转向务实的整合与赋能。大多数行业将经历渐进式转型：AI将会被整合进特定的任务之中，而非彻底颠覆工作流。早期对培训、流动性、基础设施和治理的投资将获得回报，使各国和企业能够提升人类的专业技能，并推进新兴技术的发展。尽管失业率和工作流动率会有所上升，但比起“威胁”，人们更愿意将AI定义为“机遇”，人机协作团队会深刻重塑全球价值链。技术在经济中的重要性日益增加，可能引发围绕AI能力、人才和核心价值链控制权的战略竞争。
最后一种情景是“停滞不前”。在这一情景中，AI技术的演进过程极其缓慢，且劳动力市场普遍缺乏关键技能。在沉重的成本压力和对短期回报的盲目追求下，陈旧的传统业务流程变得根深蒂固。尽管技术进步肉眼可见，但远未达到颠覆性的程度。政府和企业转而采取保守且有选择性的AI部署策略，将重心放在优化现有工作流的局部效率上，以此来弥补人才的短缺。虽然特定领域的AI解决方案、本土化创新以及人才梯队的建设会带来新的机遇，但生产力的提升并不均衡，大多集中在那些拥有深厚AI经验的企业和地区。在这一场景下，自动化为就业带来的冲击主要发生于常规性岗位，而技术工种和体力劳动者的价值反而有所上升。由于技术应用水平的鸿沟加剧了社会不平等，并催生了“两极分化”的经济格局，最终制约了整体增长，导致人们对“AI驱动繁荣”的期待逐渐破灭，转而演变为广泛的挫败感。
表：2030年的四种情景深度推演（智慧城市行业分析网站总结）
| 指标 | 超速发展 | 替代时代 | 人机协同 | 停滞不前 |
|---|---|---|---|---|
| 劳动生产率 | 飙升 (↑↑) | 上升 (↑) | 稳步上升 (→) | 波动/停滞 (→) |
| 失业率 | 波动上升 (↗) | 激增 (↑) | 稳定 (→) | 上升 (↗) |
| 工资极化 | 加剧 (↗) | 极度加剧 (↑) | 轻微加剧 (↗) | 加剧 (↗) |
| 企业利润率 | 飙升 (↑) | 上升 (↗) | 稳定 (→) | 下降 (↓) |
| 消费者信心 | 不确定 | 崩溃 (↓) | 稳定 (→) | 下降 (↓) |
应对AI和人才趋势的“无悔”策略
这些情景为领导者提供了一个独特的视角，帮助他们探索关键的不确定因素，并制定相关策略来应对和利用AI与人才领域的发展趋势。
基于与各企业首席战略官及领域内专家的深入交流讨论，世界经济论坛的新报告提出了一系列“无悔”策略，旨在帮助企业无论未来形势如何演变，皆能提前构筑韧性，从容应对。
从小规模试点入手，有助于企业快速积累实践经验；而深入把握不同行业的技术应用场景，则能推动企业实现战略性AI整合的规模化拓展。未来的关键在于将技术战略与人才战略紧密协同，确保二者相互促进、同步推进，从而共同提升生产效率与组织信任。那些持续投入于人机协作、智能工作流、数据治理和基础设施的企业，往往能够构建更强大的适应能力与长期韧性。
最重要的一点是，企业在利用外部合作伙伴关系的同时，必须针对不同岗位、不同代际、不同职业路径、工作流以及技术可能面临的各种情景做好预案。这不仅能降低风险，还能帮助企业在复杂的局势中找准方向。
Image: 世界经济论坛
- 帮助个人与组织掌握未来职场所需的关键能力，实现持续成长
- 有效应对不断变化的劳动力市场需求和挑战
- 加强教育与产业之间的衔接，支持持续获取关键技能与优秀人才
- 通过以人为本的技术部署，挖掘最具价值的效率提升机遇
- 利用AI构建面向未来的教育系统，增强教育的可及性与公平性，创造切实有效的学习成果
本文作者：
Kateryna Karunska，世界经济论坛经济增长、复苏和转型负责人
Sam Grayling，世界经济论坛工作、薪资和就业创造负责人
本文原载于世界经济论坛Agenda博客。
白皮书下载
Four Futures for Jobs in the New Economy: AI and Talent in 2030
Four Futures for Jobs in the New Economy: AI and Talent in 2030 explores how AI advancement and talent trends, and their potential trajectories until 2030, could transform the future of jobs and the global economy. The paper consolidates views and insights from chief strategy officers and other experts around cross-cutting risks and opportunities, and “no-regret” strategies to help leaders understand critical uncertainties, stress-test assumptions and enhance foresight to navigate – and lead in – the new economy.
在“智慧城市行业分析”公众号，对话框输入“世界经济论坛报告”下载原始报告
IMF对于AI就业的最新研究：未来四年，全球40%的岗位要消失
来源：
01
也许大家看到标题，可能第一反应会想，这又是谁在大放厥词，制造焦虑？
但如果这个制造焦虑的来源，是国际货币基金组织（IMF）跟世界经济论坛（WEF）共同的研究跟预测呢？
就在前两天结束的世界经济论坛上，国际货币基金组织总裁奥尔基耶娃用了“海啸（Tsunami）”这个词形容AI对劳动力市场的冲击。
她说，根据IMF的研究表明，随着AI技术的日益普及，对职业技能的需求将发生重大转变。
预计在未来四年，在发达经济体中，60%的工作岗位会受到人工智能的影响，要么被增强，要么被淘汰，要么被改变，全球范围内这个比例是40%。
但从她的措辞来说，淘汰的比例要远高于增强。
她警告说，目前传统入门级工作正在被AI代替，这里没有比如，是几乎所有入门级工作都在被AI取代。
这影响的就是刚毕业的年轻人面临“职业阶梯断裂”的风险，他们失去了通过基础工作积累经验，进而晋升到高级职位的传统路径，年轻人更难找到好的工作。
与此同时，那些工作没有被AI直接改变的人也可能会受到挤压，以及涉及一定认知能力但工作内容高度重复的职位，也会面临替代风险。
所以，中产阶级也不可避免地将受到影响。
她最后说了一句话：醒醒吧，AI是真实的，它改变我们世界的速度，比我们领先的速度要快。
同时，WEF也发布了一篇白皮书，叫做《新经济中的就业四种未来：2030年的AI与人才》。
（你觉得这双手是AI在向我们招手，还是AI在向我们告别呢？）
在这份白皮书当中，WEF非常清晰给我们预测了2030就业市场的四种图景。
02
当然，在进入到具体的四种图景之前，我先给大家介绍一个重要的概念，代理型AI，也就是我们所说的AI agent。
正是因为它的出现，才打破了所有人之前对于AI的判断跟预测。
为什么呢？
我们今天所熟知跟使用的那些AI大模型，本质上都扮演着一个“辅助者”的角色，因为它们都需要依赖人类的指令进行每一步的操作，都基于算法对数据的预训练以及强大的GPU算力去进行概率性的回答。
但是，随着大语言模型向多模态、长逻辑链推理能力的进化，AI正在跨越从“生成内容”到“执行行动”的鸿沟，这就是所谓的“代理型AI”。
像埃森哲CEO朱莉·斯威特在WEF上提出了组织设计的根本性变革方向。
“Human in the lead,not human in the loop”，也就是“人在回路”到“人在前沿”的变革。
什么意思呢？
我们现在用的这些AI大模型，有一个形象的描述，叫做Copilot，副驾驶。
Copilot模式是什么呢？
用户发起请求，AI提供建议，生成内容，然后用户查看，修改，最终决策执行，这是一种“人在回路（Human-in-the-loop）的AI使用模式。
AI Agent模式是什么？
用户设定目标->AI代理拆解任务->AI自主调用工具、跨应用操作->AI完成任务->用户验收结果，这就是一种“人在前沿（Human-in-the-lead）”的授权模式。
相当于人类在其中只需要做两件事，设定目标，然后验收结果。
根据Gartner的预测，到2028年，至少15%的日常工作决策将由代理型AI自主完成，而这个比例在2024年几乎是零。
这个改变，就极大的影响了所有人对于AI的判断。
所以，WEF最新的调研显示，全球超过半数（54.3%）的企业高管认为AI会导致现有工作岗位的大量流失。
而仅有不到四分之一（23.5%）的高管对AI创造新就业持乐观态度。
这种“替代效应”远大于“创造效应”的预期，直接挑战了历史上所有工业革命中“技术最终创造更多就业”的传统经济学信条。
而且，有45%的高管认为AI会显著提升企业的利润率，主要得益于AI带来的效率提升跟成本削减。
然而，仅有12.1%的高管认为这会转化为劳动者工资的增长。
03
所以，基于“AI技术进步速度”跟“劳动力准备度”这两个核心向量，WEF提出了在2030年，全球就业市场的四种情景。
第一个情景：飞速进步。
特征是AI指数级进步，劳动力广泛准备，这是乐观主义者梦寐以求的未来。
AI突破性进展跟人类极高的适应能力形成了完美的共振，在这个世界里，AI不仅仅是工具，而是无处不在的“数字氧气”。
而劳动力也普遍掌握了驾驭AI的能力，人类从繁琐的执行者解脱出来，全球经济摆脱了长期的低增长泥潭，AI带来的产能大爆发渗透到农业、制造业和医疗各个实体领域，使得商品跟服务的成本大幅下降，普通人的生活水平显著提高。
工作的定义也在智能体的网络中被改变，一个人可能同时参与多个项目，跟不同的AI团队协作，利用强大的AI代理解决问题，创业的门槛也被极度压低，创新呈现爆发态势。
虽然大部分传统岗位消失，但广泛的技能准备跟极低的物价能让大多数人迅速找到新位置，生活得更好。
第二个情景是替代时代。
特征是AI指数级进步，但劳动力准备度有限。
AI技术以惊人的速度狂飙突进，但人类社会却被甩在了身后，由于教育体系的失效跟再培训机制的缺位，大量劳动力无法适应AI技术的要求。
因为纳什均衡的定律，企业为了在残酷的竞争中生存，必然要大规模引用AI替代人工，而数以亿计的人发现自己既无法胜任新工作，也永远回不到旧岗位。
市场呈现极端的赢家通吃格局，经济陷入高产出、低需求的通缩螺旋，贫富悬殊达到历史极值。
第三个情景是副驾驶经济。
特征是AI渐进式进步，劳动力广泛准备。
AI技术在未来四年不会实现AI agent的全面替代，而是稳步迭代。
我们的企业有时间调整组织架构，劳动力也有时间适应新工具，现在的生成式AI会逐渐成为每个员工的标配助手，来处理繁琐、重复的任务，也就是我们前面提到的“副驾驶模式”，人类查看跟优化AI生成的内容，最终自行决策跟执行。
技术被用来增强人，而不是替代人，工作的核心价值依然回归到“人”的特质上。
当然，AI仍然会接管一些重复、枯燥的工作，但不会造成大规模失业，能够熟练运用AI工具的人会获得显著的工资溢价。
第四个情景是停滞发展。
特征是AI遇到技术瓶颈，劳动力准备度也非常有限。
AI没有兑现生产力大爆发的承诺，同时，劳动力市场也没有对AI有所应对，企业既得不到高效的技术，也招不到合格的人，经济陷入停滞。
只有极少数拥有深厚技术积累的精英企业能够维持增长，而广大缺乏技术能力的中小企业面临衰退，全球经济版图呈现破碎化。
当然，一个有趣的现象是由于高级一点的AI技术没有普及，那些难以被现有自动化技术替代的熟练技工，反而变得炙手可热，社会地位和收入都会上升。
你觉得到2030年，也就是四年之后，哪个情景会变成现实呢？
04
当然，未来虽然不可预测，但不管是企业，还是个人，都不能把命运押注在某一种情景上，我们必须要让自己有“反脆弱”的能力，无论遇到什么情景，都具备对应的竞争力。
对企业来说，WEF的报告提示了我们这么几点。
第一、AI是技术跟人的融合。
企业不能只做技术规划，而不做人才规划，每一次对技术的投入都应该配备对应的员工培训，重视员工的学习能力跟适应性。
相比于对技术的投入，对人的投入成本可能最低，但回报是最高的。
同样，我们不要认为未来AI能完全替代人，也不要觉得AI一定会发展停滞。
而是要参考“人在回路”的工作流，把工作的每个环节梳理一遍，认识到AI对不同部门、不同岗位的影响，从而制定差异化的AI转型策略，明确界定哪些任务由AI自主完成，哪些由AI辅助，哪些必须由人决策。
这个过程中，我们最好要借力外部专业的咨询机构，或者是让年轻的懂AI的员工去教老员工怎么使用AI工具，同时让老员工传授行业经验，促进代际间的知识流动。
第二、反脆弱跟敏捷。
设立创新的激励机制，鼓励小团队进行低成本试错，一旦验证某个AI在工作环节的有效性，就迅速调动资源进行全员推广。
同时，企业必须打通内部数据孤岛，借助AI建立统一的数据标准跟内容库，类似于像我们把单仁牛商的案例借助AI集成在工作系统中，随时可以查询。
当然，不管是员工团队的成长，还是反脆弱跟敏捷，都是一个大课题，今天篇幅有限，我们在后续的单仁行再单篇去分别讲解。
那么，对于个人来说，我们现在应该做什么？
我一直都认为，适度的焦虑是必要的，因为我们每个人都不可能面对今天的AI继续当一个埋在沙子里的鸵鸟，我们每个人，从老板到员工，每个个体都要去改变。
在2030年，不管AI发展的如何，我们职业跟事业的安全感都一定来源于提高自身的原点能力，快速学习新技能，并且能够在新环境进行适应的能力。
如果我们现在的工作内容是高度重复、按部就班，不需要动脑去思考的。
那么，无论在WEF预测的哪种情景下，都会面临极高的被替代风险。
所以，不要等待公司或者别人主动去要求你，培训你，而是从现在就要主动寻找，并且要掌握住能提升工作效率的AI工具。
而且，在使用AI的同时，不要简单问几个问题，然后就按AI说的去执行，一定要往决策端和设计端去思考，要有“元认知”的能力。
