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自动化
自动化如何驱动未来的IT劳动力
IT世界正在改变和改变员工的面貌。
诸如AI，云和IoT之类的新技术已将IT基础架构变成了极其复杂的野兽，并在此过程中影响了管理它的人们的工作。
在欧盟委员会估计会有明年756000名熟练的IT工人的短缺。
不断扩大的数字技能差距和人才短缺，以及预算削减，导致IT部门人手不足，无法在有限的资源下增加需求。实际上，大多数CIO发现他们自己分配了约56％的预算和人员，只是为了保持正常运转。企业面临的压力越来越大，并且担心缺乏足够的人才来满足数字化转型的需求，这使许多人重新考虑他们的战略，以推动更高效，更智能的工作方式。一种这样的解决方案是自动化。
自动化使公司能够事半功倍（这是当今商业环境的必要），并通过使IT专注于推动创新来提供战略优势。借助自动化，IT团队不再需要应对大量耗时的日常任务，例如数据输入，审核文档和密码重置。这些繁琐的任务可能会对士气和工作满意度产生负面影响，从而经常导致员工寻找更绿色的牧场。在当今市场上，当千禧一代不愿接受这些低效率的情况时，这一点尤为普遍。自动化通过释放工人精力来专注于需要创造性思维的更有意义的任务，从而克服了这一责任。
自然，自动化一词可能会让员工感到不安，他们担心会被裁员。这离事实还远。实际上，自动化为IT中新的令人兴奋的机会以及需要战略规划和创新性问题解决的角色打开了大门。实际上，对于使重复过程自动化的机器而言，人类的专业技能对于监督技术，以新的方式应用技术以及以更有意义的方式优化程序至关重要。
例如，在金融服务领域，公司可以实施少量的初始自动化操作，以向高级主管证明该技术的价值，并轻松地将此新概念引入其员工。随着团队欣赏自动化带来的变革性好处并体验了如何改善其日常工作，企业可以授权更多的区域办事处和部门根据自己建立的基础来构建自己的自动化系统。通过激励计划鼓励员工提出可以改进哪些任务的想法，从而根据他们的建议使数百个流程自动化。
通过自动化引入的新工作角色，为IT员工提供了学习新技能以及继续提高业务效率的机会。可以融合其深厚的业务知识和创新思维的IT专业人员将成为宝贵的团队成员。这可以激励和激发增强的性能，并赋予IT专业人员以变革的动力。实际上，Microsoft的研究表明，在AI之旅中已经发展的企业在生产率，性能和业务成果等因素方面优于其他组织。
通过将人类知识与自动化相结合，公司可以解锁前所未有的创新。成功的企业渴望找到能够使其适应不断发展的IT格局并适应其业务未来发展的解决方案。在短期内，自动化可以使公司弥合劳动力短缺的缺口并提高竞争力。从长远来看，它使他们能够提高整体业务效率，扩大利润率并获得竞争优势。对于IT员工而言，自动化可以彻底改变解决工作负载的方式，从而改变技术角色的本质。
以上由AI翻译完成
作者：Matt Walker, VP EMEA Sales & GM at Resolve
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自动化
好的管理，离不开数字化
作者 | 范厚华来源 | 笔记侠整理 | 浮灯人力资源的数字化人力资源的管理，重在把人力资源和业务结合起来，和客户价值的创造结合起来。选择不同的路径，人力资源管理的方法是不一样的。人力资源管理怎样站在公司高度以及某个业务体系的高度识别人才风险、管理风险，用什么样的业务流程帮助业务部门实现业务目的呢？这就要求CHO（首席人力资源官）站在CEO的角度，去思考人力资源的转型升级问题。 CHO要去思考3G、5G，包括无人机、数字模拟、人工智能在人力资源转型过程中的作用，它带来的不仅仅是数字化，还有整个的商业模式和管理模式的转变。 那么，CHO（首席人力资源官）该如何推动公司的人力资源转型？ 数字化转型的基础是ICT（信息与通信技术）的基础设施。 我们看看标杆企业是怎么做的。标杆企业对中国和全世界的IT基础设施构建做出了贡献，从数字化0到1开始，到宽带、到移动、到大数据、到现在的5G时代，每个阶段都感知到数字化对于产品、方案以及整个社会带来的变化。 如果说3G改变了我们的沟通，那么5G一定会改变生活、改变世界、改变商业模式。标杆企业怎么应用数字化？1992到1999年开始，标杆企业从0到1做了数字化设备，然后到宽带化、移动化、IP化、移动互联、3G/4G/5G到现在的智能化、AI和大数据，这个发展过程，也做大了运营商业务、终端业务、企业业务、云业务。同时，企业的人力资源体系和公司的管理体系随之出现了什么变化？ 第一是自动化，第二是流程、业务和服务的自动化加数字化，第三是业务场景的数字化，最终将逐步走向智能化。1.企业数字化的基本观念第一、知识与流程的数字化。数据就是生产力，将信息、知识和流程搬到系统上，特别是聚焦于服务客户的价值流程、使能流程和支撑流程的信息搬到系统上。第二、把规则和业务按产品场景、使用场景进行数字化。 这个数字化是最难的，即使在标杆企业，规则的数字化也没有做的那么完整。我问过标杆企业的IT人员，他认为标杆企业规则的数字化可能做到了百分之四五十，规则数字化以后，所有人可以遵循规则做决策，这是很难的。 人力资源转型，首先必须和业务结合起来，必须成为真正业务的战略合作伙伴。 成为业务合作伙伴有两个重要的管理方向：一个是，必须要参与整个公司的战略制定，把人力资源的战略和公司的战略紧密的结合起来。 一个是，提高企业人力资源的组织效率以及如何改变提升效能方法。如何提升管理效能，今天如何做得比昨天好，如何衡量，都需要数字化。 这是两个非常基本的管理方向。还有三个管理抓手，他们是什么呢？ 第一个抓手是价值管理，即人力资源对所有公司的价值创造的管理。 第二个抓手是对象管理，即对所有管理对象的管理，但是管理对象首先是干部、专业人才和组织，最核心的是干部管理。 第三个抓手是引领变革，即人力资源要推动公司的变革，要成为变革的引领者，通过人力资源来推动公司的业务和人力资源体系的变革，从而使数字化达成。 第三、是产品和服务的数值化，实现N到N的转变。通过产品和服务的数字化，在大数据的基础之上构建商业智能、管理智能、产品智能、经营智能、政策智能。谈到整个企业的数字化，现在大多数企业还处在初级阶段，只有企业的流程和数据、个人的行为数据、业务的行为数据全都做好以后，才能真正转变到企业大脑和人工智能大脑。 2.人力资源数字化的四个阶段第一，真正把人力资源流程与知识IT化，实现效率的提升。第二，把人力资源的规则和业务逐步数字化，做到实时的人员管理、实时的数据积累，实时的自我人力资源服务，让数据真正发挥作用。第三，做好体验和感知，人力资源中的行政性事务和服务产品化，人力资源业务完全在网上进行，人力资源业务与业务管理拉通，与区域、子公司、分公司等拉通，把人力资源治理体系和能力体系拉通，通过系统数字化转型，累计人的决策信息、过程信息、管理信息，把这些过程的数据做起来。第四，真正的觉知和智慧。一个是觉知的数字化，一个是心力的数字化。未来对于人的感知，要从觉知和心力两方面进行分析，通过人的行为数据，实现人的分析与管理的智能化，这是我们未来要去做的。 比如标杆企业，每个人的行为数据过一段时间之后只能系统都会推给人力资源部门，通过这段时间的行为数据，机器发现你的某些需要公司关注的倾向，会马上找你谈话。人力资源的转型从数据记录、伙伴关系、决策联动到真正的智能inside，这是一个长远的过程。所有传统的人力资源是靠人管人，依据的更多是经验和感觉，而非事实和证据。相对于企业数字化而言，人力资源的数字化进程明显滞后。一方面是因为企业的观念问题，一方面是缺乏有力的工具。真正未来的数字化是靠智能机器和人共同来选人、管人，最终走向的是机器来管人、选人。 人力资源部门应该怎么做？现在大多数的企业还处于人力资源数字化的初级阶段，要走的路还很长。 1.人力资源转型的四个关键第一，业务伙伴的转型。首先要解决的是，人力资源和业务怎么连接起来的问题。为什么标杆企业的人力资源转型这么快、这么好？所有标杆企业人力资源的干部是国家代表、业务线的干部回来担任的，比如原来拉丁美洲的总裁、巴西的总裁，现在是标杆企业全球人力资源总裁，所以他们能够理解人力资源要做什么转型。第二，自动复制的转型。怎样在公司里做好知识、经验、管理的复制，这是人力资源非常重要的提高组织效能的功能。 我们在中国区做得好，能不能在亚太复制；在北京做得好，能不能在深圳复制。这就是标杆企业的管理模式，人力资源真正要把人力资源优秀的经验进行复制，人力资源要成为智慧的搬运工、连接者和复制者，复制的手段就是数字化。第三，数据积累转型。做到数据的积累才会实现人力资源决策的有效性。现在，大多数公司的人力资源决策是拍脑袋决定的，这就要从拍脑袋决策，走向数字化的决策和科学的决策，最后走向智慧的决策。第四，智能和智慧转型。人际互助与共创、政策、流程、行为、能力、业务、产品、服务、管理的智能联动，实现对人与机器的智慧共创与自适应，从基本的IT系统，到大数据，到人工智能，到企业大脑与工业大脑，都是完成人力资源数字化转型的重要工具。基于此，数字化是手段、工具、方法，也是思维的工具，更是业务转变重要的手段。2.如何从流程IT化，转向数据应用？第一阶段，是改变思想。思想不改变，行为就走错。一定要用数字化思想来改造大家，然后去建立规则，培养能力，运用数据和分析数据的能力、阅读数据的能力，实现人才管理一体化、平台数据一体化。第二阶段，从数据应用走向体验与感知。 这里需要注意的有三点：1）.如何做数据的积累？2）.如何做工具的更新？效率的体验、用户的体验。3）.营造一个氛围。数字化的工具做出来以后，需要业务人员来用，每个人把自己的数据输进去，这才是准确的数据，而不是人力资源造数据，靠业务人员自己做数据积累、做数据生态，这样才能真正产生对数据的体验和感知。3.怎么从体验、感知走向觉悟、智慧？数据+知识积累以后，形成庞大的数据库、知识库、人力资源政策库和规则库，在这个基础之上用AI的技术、大数据技术、云技术，这样可以实现外在的转型，但是内在的思想很难转变，最重要的转型是思想和格局的转型。所以从数据转型开始，到制度流程的转型，接下来还有数据体系的转型、产品的转型，只有这样一步步走，才能走向全球近万亿交易收入的企业。标杆企业把每个螺丝钉、产品、零件组装起来，传到全世界170多个国家和地区，这是艰难的。人力资源管理要考虑业务的复杂度、宽度、广度，要构建我们的人力资源管理体系，真正人力资源管理体系是非常复杂庞大的智能系统。标杆的人力资源数字化转变人力资源不仅仅关注人力资源的数据，而且关注组织效能与效率。标杆企业的人力资源和业务紧密结合，形成战略合作伙伴，每一个业务管理者就是业务部门的人力资源管理者，这样才能管好人力资源，真正做好研发、产品、业务、项目的经营与管理的产品化数字化。标杆企业现在所有的项目管理都已经云化，这种就是产品的数字化。从流程数字化到规则数字化，到产品的数字化，这是企业逃不过的管理逻辑。人力资源的数字化不可能一蹴而就，需要有标准流程的支撑，先是业务流程和活动的数字化、业务和规则的数字化，然后才是产品和服务的数字化。1.怎么通过变革赋能人力资源转型，通过变革推动业务的转型？标杆企业在流程数字化的过程中，把干部专门拿出来，干部有L1、L2、L3以及L4、L5、L6,流程，薪酬有L2、L3以及L4、L5、L6流程，所有流程都用结构化的管控体系来做。很多公司都是操作层面操作流程，但是真正的人力资源管理要把人力资源管理的八大模块，每一个模块的L2、L3的流程管理起来，管方向、决策、策略、动作，管所有人力资源高级管理者的能力。如果一家公司的组织体系、流程体系没有建好，组织体系每年都在变，谈何组织能力的建设？如果它的组织在改变，它的流程又没有固化下来，谈何真正组织能力的积累？如果没有IT系统和流程、组织之间的协同，它的组织能力就没有建立起来。什么叫做平台？就是有组织、有规则、有流程，又有IT系统支撑了流程、规则才叫做平台。要从流程的IT化到数据的应用，数据的应用一定是按对象来管理数据，按业务场景来管理数据，这点很多公司都没有做到，都是要管人，但是人还分男人和女人，人还分研发领域的人和营销体系的人，它的分类管理模型应该是不一样的。所以人力资源体系的管理者们，第一个要思考的问题就是人性。在几千年来，人性没有转变，人基本的管理诉求没有转变，人性里面很基本的东西是没有变的，企业管理的主体是人，而不是机器，只有把人管好以后，整个企业才会有更重要的红利。人力资源管理的三个重要体现：第一，管理如何让整个企业的管理者和员工具有远大的抱负和使命感，这是非常难的，很多人不知道怎么做，这是要通过流程、制度和规则去导向和影响做到。第二，如何让所有公司的干部和员工，特别是研发部门对市场敏感？公司可以将外部世界的变化和内部应对措施连接起来，做到以客户为中心，构建以客户为中心的科学管理体系。第三，有了人力资源的管理和智能体系以后，怎么能够按对象构建他的能力？能力体现在流程上，体现在业务上。最终的管理是实现公司的领导力无处不在。很多公司的领导力就是管理者的领导力，我们所谈的领导力无处不在是指，只要三个人在一起就能找到一个管理者，这个管理者就具备领导力。从思想层面到流程到技术到组织，最后通过变革来推动整个数字化的转型，变革有变革的管理逻辑，变革有变革的管理手段。把变革当成业务来管理，构建企业变革管理体系，驱动公司的常态变革。2.如何推动人力资源体系的变革在人力资源管理体系、企业管理体系里，最艰难的是把全世界最科学的管理方法在企业里面进行不断地应用，并提高它的管理成熟度，构建企业管理体系的制度的完备度、执行度和效果度，并建立评估方法。从最基本的人力资源，到人力资源的变革管理体系，到整个流程治理架构的管理体系，到整个集成人力资源服务IHR的管理体系等，通过这些变革推动整个公司的变革，先学优秀的世界企业的管理方法，人性是相通的，只要规模相同、管理逻辑相同，在同等规模之上，企业的管理方法可以相互借鉴。比如100亿的企业一定可以借鉴200到300亿企业的管理经验，50亿的公司就借鉴100亿到200亿企业的管理经验，这样推动管理变革。 所以，人力资源管理体系的CHO们，变革能力成为CHO的核心能力，管理人才的能力要成为核心能力，推动企业变革的能力成为核心能力。 20年前，美国企业的思科公司在十年之间成为了世界500强的企业，做了20亿美金，而标杆企业十年只做了3亿美金，我思考这里面巨大的差异是什么？第一，美国有强大的金融力量，可以不断地去进行资本扩张。第二，美国有强大的咨询公司，强大的咨询力量和强大的管理力量推动着企业在购买、扩张以后还能把企业管好，中国有多少的企业在扩张当中最后走向了死亡的深渊，实质是人力资源管理与其他企业管理没有跟上。 我认为，未来20年是中国企业又一个发展的春天，也是中国咨询企业、中国智慧企业发展的春天。 作者：范厚华来源：https://mp.weixin.qq.com/s/GXkI2_TixAg_fgmd5M0_SA
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Unleash：工作的未来是以学习为中心的
“未来工作战略家”Heather McGowen表示，工作的未来是以学习为中心的。那么，这到底是什么意思呢？
对于Heather，她认为，个人可能会在高中时就开始向“学习型”思维转变。让我们先把个性放在一边，专注于业务上。她把大学学位称为新的“高中文凭”，她指出，学位不足以证明雇主的熟练程度和工作准备程度。她分享道：“近一半的工作任务可能会在未来20年中被自动化取代”。
但经理们表示，如今有一半的毕业生和早期职场人士还没有做好工作准备。McGowen将这种担忧归因于创造力和解决问题的技能差距。Kiewit Energy等公司解决这一问题的方法之一是与教师建立大学关系项目、提供课程计划、建立双向反馈循环，其中涵盖毕业生在毕业后6个月内提高工作效率所需的技能培训(又称“工作准备”)。
尽管工作准备就绪问题在早期职业生涯中很普遍，但当然不限于此。实际上，由于我们被教导的看待工作与自我的关系的方式，在实践中几乎每个经验和年龄层次都存在技能差距。我们通过我们所做的事以及我们是谁来进行自我识别。
这种思维方式有其固有的技能和学习限制。我们迫使我们的年轻人将他们的学习和发展“集中”在一个单一的领域(例如，学位或职业道路)。在美国，这早在初中或高中就开始了，这反过来限制了他们一系列相关领域技能，而排斥了许多其他的技能。
这可能会为一个人的职业道路做准备，这实际上可能会让他们为5-7种不同类型的工作做半准备——不管我们在工作中是否需要更多的这些技能。然而，McGowen警告说，这是在为今天存在的现实做准备，当自动化全面实现时，许多(如果不是大多数)工人将不会准备好转变角色，从而更专注于创造力而不是认知劳动。
一旦进入工作岗位，雇主必须创造一个“心理安全”的工作场所，让每个员工都感到舒适，承认有他们不知道的新技能和概念，需要学习才能获得成功。失败是学习新技能和工作方式的一部分;雇主期望马上完美是不合理的。随着工人学习新的技能，他们的效率自然会降低，这是雇主需要适应的。当然，这对白领来说可能比在工厂或零售店工作的人更容易做到。尽管如此，McGowen表示，在我们进入第四个工业时代之际，整合持续的微型学习，让工人不必离开就能在“工作中”学习和扩展技能。这对雇主来说不仅重要，而且至关重要。
McGowen说，挑战将会是摆脱过时的学习和发展模式。如果允许员工学习的话，那么这种模式要求员工停止工作去学习。相反，她建议雇主投资于“重新考虑”L&D。为了创造心理安全，她坚信，领导者必须“模仿”失败，这样员工也能坦然面对失败。在组织层面上有尊严地承担责任也很重要。在进一步讨论她的观点时，McGowen指出西南航空公司是企业问责制的典范，该公司自由地承认自己的错误，并承诺努力做得更好。这将增加消费者和员工之间的信任。同样地，她说，当高级组织领导人能够承认失败，并承诺再试一次，在未来做得更好时，它将为员工创造一个空间，使他们更愿意尝试和失败。
虽然我不认为采用持续学习和拥抱失败的模型执行起来很简单，但从雇主品牌的角度来看，我可以肯定地说，与一个开展工作的组织建立联系和忠诚度无疑是更符合人类行为的方式。完美是不可能的，而且为一个试图强迫它的组织工作或者只奖励被认为是完美的人是非常有压力的。虽然McGowen分享了小公司规模的例子，但她坚信，无论组织规模大小，规模的作用都是一样的。
当然，这是一个有趣的概念，但是如果您不认为您的组织已经准备好启动这种转变，不要绝望。McGowen认为改变不会在一夜之间发生，实际上，在以学习为中心的工作环境成为真正的“主流”之前，我们还需要10-20年的时间。但是，如果我们不迈出第一步，我们就永远无法实现这一目标。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Crystal Miller Lay
来源：https://www.linkedin.com/pulse/unleash19-future-work-learning-centric-crystal-miller-lay/
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2019年大企业应用人工智能的八种趋势
在人人都想跟AI发生点关系的时代，保持企业持久的竞争力始于对人工智能领域的清醒认识： 世界上最具影响力的大公司在AI投资、技术运用和成果落地方面有着怎样的布局？
近日，毕马威公布了一份2019年关于大企业如何应用人工智能的研究，并总结出8个关键趋势。 第一阶段，研究人员首先对招聘网站和媒体报道进行了二次研究，并访谈了3家提供AI解决方案服务的公司以了解“供应方”的情况。
在此基础上，研究人员整理了用于第二阶段与30家全球500强企业高管深入访谈的问题，深入调查了这些企业作为“需求方”在人工智能和自动化应用的现状。 这30家极具影响力的全球500强企业代表着重要的全球经济价值——他们雇佣了大约620万人，总收入达3万亿美元，组成了全球AI市场强有力的部分。
以下是报告中概述的八种趋势，希望帮助正在或想要运用AI到现有业务的企业高管更好地制定战略、把握机会。
一、 从实验室到应用技术的快速转变
在过去的三年中，人工智能已经从一项“观望中的技术”转变为一种“需要部署的技术”。 这种变化由快速数字化，机器学习的发展、数据的增长所引领。 在接下来的三年中，很多企业正在优先考虑横向和纵向应用AI的可能。
虽然仅有26％的公司在今天大规模部署了机器人过程自动化，但83％的公司表示他们计划在未来三年内实施。 同样，今天只有17％的公司大规模集成了人工智能或机器学习，但有一半表示他们计划在未来三年内实现。
二、自动化，人工智能，分析力和低代码开发平台正在融合
高管们强调了将自动化，人工智能，分析和低代码功能部署在一起能够更高效的完成技术工作。 这种组合允许更多的数据密集型反馈，可以为组织提供更深入的见解，而不是传统的分析。
三、企业的需求在大大增长
在受访的五家具备较成熟AI技术能力的公司平均拥有375位从事相关领域的员工，毕马威计算每家公司至少花费了7500万美元在AI人才的雇佣和培养上。 在所有30个组织中，大多数公司称其公司在AI人才和设备上的投入在未来三年内将增加50％至100％。
那么，他们重点会将AI布局在哪些方向呢？
能够定制个性化方案、提升销量和收入的客户和市场调研；
后台和共享服务自动化以减少人工成本；
更简化的财务和会计，提高有效性和协同性；
基于特定案例的非结构化的语音和文本数据分析。
四、新的组织能力至关重要
人工智能的成功不仅关乎技术，在很大程度上更取决于合适的人才、正确的组织能力和领导力。 受访公司中有一半表示CIO在人工智能战略中处于领先地位，40％表示高级业务领导者担任主要角色。 其中一家医疗公司，更设立了高达1亿美金的预算用于人工智能和筹划委员会，以保证SVP们能在每个月会面至少两次来促成一个投资项目的达成。
此外，COE战略在很多大公司得到了多年的应用和发展，将人力资源部门的作用上升至战略层面，根据公司战略发展，充分理解业务需求，制定完善的人才搜寻方案。国内较为知名的是腾讯的COE战略。
五、内部治理非常关键
公司内部应制定并加强一系列正式的治理政策，AI技术的应用、管理、测试等标准、服务配送模型、第三方供应商都需要标准化：
设计并部署关于AI技术在不同领域的标准化应用程序，包括监控、风险管理、性能测试及价值评估；
保证端到端的AI产品生命周期保持一定程度的公开透明；
如团队架构需更新，可以设定新的职位并指定责任。
强大的人工智能部署，责任到人和团队培训有助于推动更好的人工智能成果。
六、控制AI的需要
如前面所说，大公司对AI人才和技术的敢花大手笔，但对控制框架的投资同样重要，尤其是金融服务、医疗保险等监管较严的行业。 如果让AI 不受约束而任其发展，系统可能会生成带有偏见的结果、或发生意外，从而导致重大的收入损失和道德问题。
七、AI-as-a-Service在兴起
AIaaS的市场正在增长，为企业提供了更多部署AI的选择。 但是，这些服务不应取代企业的人工智能战略，而应与这些战略协同工作。
八、人工智能可以扭转竞争格局
大多数受访公司表示投资AI曾经帮助他们扭转战局，运用AI技术的公司在单个项目的特定平均生产率提高了15％。
然而，一些公司在早期阶段之所以看不到成功，因为他们未能将AI整合到整体的业务计划中。 公司是否具有从后台办公生产力到前台办公产品创新和客户参与的全面AI部署的能力，才是获得竞争优势的关键。
作者: 将门创投
来源：https://36kr.com/p/5246929
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Zomato裁员540人：技术进步给就业带来的威胁
食品技术独角兽在其客户、商家和交付合作伙伴支持团队的Gurugram总部裁减了540名员工。
由于技术采用使一些角色变得多余，因此裁员变得必要。在过去几个月中，各功能部门的技术接口的改进导致支持相关查询的减少，使多个角色变得多余，并促使公司裁员。
在过去的几个月里，我们看到我们的技术产品和平台在不断发展和改进。虽然该业务持续增长，但这导致整体减少与订单相关的直接支持查询“该公司在周末发布的公告中表示。
虽然这是Zomato第一次解雇这么多员工，但它上个月已经进行了类似的演练，其客户支持部门的60名员工被要求离职。因此，几个月来，Zomato已经从其客户支持部门解雇了大约600名员工。
裁员后，该公司的员工人数估计为整个组织的5,000人。
自动化和技术采用一直是对就业的威胁。由于大多数组织希望自动化其运营职能，后端支持和其他类似领域的角色比公司中的其他角色更容易受到攻击。但是，随着技术的采用越来越多，新的角色也可能出现，随着工作性质的变化，应该创建一套不同的技能。
对于劳动力来说，为了保护自己免于裁员或在失业后准备一条新路，重要的是他们要投资于自己的不断学习。
一份报告强调，到2030年，世界各地的7500万和3.75亿人可能需要改变职业类别并获得新技能。
即使在Zomato，一方面，540名员工已经从后端支持团队中解雇，他们的技术，产品和数据科学团队继续招聘。
随着全球技术采用的增加，这些领域将创造更多就业机会，并且需要这些技能。
随着食品交付市场的增长和转型，对技能的需求预计将以更高的速度发生变化。Swiggy，Foodpanda，Zomato和UberEats等订购应用程序在客户中越来越受欢迎。事实上，Zomato声称目前在印度每月订单达到4000万。
Zomato的裁员也随之而来，与Swiggy一起努力与餐馆合作伙伴谈判公平和更好的条款和条件。印度国家餐馆协会（NRAI）上个月致函大型食品集成商，指控这些公司遵循不公平和反竞争的做法，他们声称这些公司正在损害餐馆的生意。
餐厅聚合和食品配送初创公司，研究餐厅的一些要求，同时他们继续专注于改善他们的服务。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Drishti Pant
文章来源：https://www.peoplematters.in/news/layoffs/zomato-lays-off-540-employees-tech-advances-lead-to-redundancies-23010
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DXC计划招募10000名具有数字技术技能的人，将劳动力自动化！
这家总部位于美国的技术公司计划扩大其在印度的海外基地，并增加目前在印度拥有45000名员工的员工队伍。
去年11月，DXC Technology首席执行官John Michael Lawrie对无法快速引进员工表示担忧。他曾分享说，缺乏快速招聘使公司的收入损失近100亿美元。
现在，这家价值20亿美元的公司希望增加数字人才并建立新兴技术的能力，它计划在印度雇佣10,000名拥有数字技术技能的人。
最近，该技术公司将第三大IT服务公司的位置输给了塔塔咨询服务公司，后者正在增长两位数。随着市场竞争的激烈，DXC必须专注于保持创新和升级其服务。只有拥有一批有能力和相关的人才，这家总部位于美国的科技公司才能增强其服务并赢回市场份额。
“我们看到一些大型数字合同的延迟。虽然我们继续看到对我们的数字解决方案的强劲市场需求，但我们花费的时间比预期更长，以便为数字增长提供资源，“Lawrie表示。
现在，由于DXC专注于收集数字增长所需的所有资源，因此它会进行数字耶稣测试，以吸引具有相关技能的人员。此外，在计划雇用的10,000名员工中，1500名来自校园。
有趣的是，自2017年合并以来，DXC一直在缩减其员工队伍，以实现更快向数字化的过渡。一方面，DXC削减了传统技术服务的工作，另一方面，它正在寻找更多拥有数字技能的人。
本周末，Zomato宣布了类似的做法，即削减后端团队的工作岗位，并增加对数字和技术团队的招聘。这些公司似乎正在利用能力建设和降低成本的组合。很快就会有更多公司遵循同样的趋势。
在短短几天内发布的两个类似声明突显出这一趋势已经开始形成。现在是劳动力承认自动化将改变工作性质并创造对新技能的需求的时候了。求职者必须开始投资自己的学习和发展。与此同时，全球各地的组织和政府也应该更加关注持续学习，并帮助劳动力度过这场变革风暴。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Drishti Pant
文章来源：https://www.peoplematters.in/news/hiring/dxc-technology-may-recruit-10000-people-with-digital-tech-skills-23013
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【美国】现在是C级职责致力于重新雇佣工人的时候了！
虽然企业领导人多年来一直在谈论技能差距，但自动化和人工智能的普及促使一些最大的公司 - 包括亚马逊，摩根大通，SAP，沃尔玛和AT＆T等公司 - 采取行动，而不是小飞行员，但有全面的计划，重新培训他们的大部分劳动力。这些节目表明“工作的未来”不再是遥远地平线上的事件。它已经在这里了。
我们的最新研究发现经济的职业组合已经在未来十年加速发展。虽然我们估计只有5％的职业可以完全自动化，但几乎所有工作中的活动都会发生变化。随着智能机器接管许多物理，重复或基本的认知任务，剩下的工作将涉及更多的技术和数字技能以及更多的个人互动，创造力和判断力。这些技能的上涨意味着公司可能无法总是雇用他们执行增长战略所需的人才。他们越来越需要从内部培养人才。这种方法可帮助组织获得新功能，同时保留内部功能知识，经验和对公司文化的理解。
挑战远远大于创建一次性培训模块或帮助人们学习如何使用特定类型的新软件。对今天所需的具体任务进行狭隘的关注可能会使您的公司未能做好准备以便在未来保持敏捷。在技术变革迅速和行业中断的时代，组织需要学习如何继续学习 - 不仅仅是今天，而是持续学习。
但怎么办呢？公司需要建立下一个新的专业公司职能：重新培训。这种能力需要提升并制度化，如金融，营销和风险。许多组织需要通过教学，培训和评估来添加完整的系统以进行持续学习 - 他们需要比以前更有效，更大规模地进行这项工作。虽然每个组织的细节都会有所不同，但第一次浪潮中的公司正在出现一些指导原则。
首先，开始这种复杂性的旅程需要一个路线图，将当今组织中的工作和个人与未来所需的角色联系起来。个人可能分为几类：需要学习一些新技能和技术以保持现有或类似角色的人; 那些需要更多实质性重新培训才能进入组织内新型工作岗位的人; 以及那些在组织中没有明确的下一个工作的人。例如，零售商将需要更少的收银员和库存员，因为自动检出和机器人库存扫描仪的部署更为广泛。但是，一些担任这些角色的工人已经接受过培训，可以在商店里漫游并回答问题，改善客户服务; 其他人正在转向履行中心处理电子商务和交付订单。与此同时，商店后面的工人正在学习维护和监督装载和卸载托盘的机器人。新的角色也是需求，例如数据分析师可以挖掘大量的购买数据和客户行为来磨练营销策略。
采用详细的技能清单可以识别具有重叠需求的角色，揭示逻辑移动。新的基于技术的工具可以评估每个员工当前的技能以及这些技能与未来所需的技能和角色的重叠程度。拥有多种职业和多个物理位置的公司将拥有更多可供选择的内部人员。一旦确定了这些途径，公司就需要根据员工的工作量变化为员工创建不同类型的学习之旅。员工需要准备与最初雇用的工作不同的角色。
其次，公司必须决定如何提供培训。这可以采取多种不同的形式：从传统的课堂课程和在线课程到将课堂或在线工作和体验式学习结合到新的学习方式的混合课程，如密集训练营，团队学习，游戏化和一对一轮流教练。技术极大地扩展了在多个地点接触大量员工的可能性，使他们能够灵活地学习自己的日程安排，评估他们对内容的理解，跟踪完成情况并对其进行调查以确保有效性。在线模块可以包含多媒体，交互式内容和更新的方法，例如可以创建身临其境体验的虚拟现实。
公司可能需要有助于学习的专用物理空间。例如，亚马逊正在其一些履行中心设立教室，以便仓库工人可以参加认证计划，使他们有资格担任数据技术人员。CVS建立了区域学习中心，每个中心都有教室和一个完整的模拟药房。这些设施不仅可以作为新员工入职的中心，还可以每年培训数千名现有员工，帮助他们增加新技能并保持最新状态。
并非所有培训都有效。平衡理论与实践练习，创造适当水平的教学材料，设定正确的节奏，并使整个体验充满吸引力，这是一门艺术。让一些员工参与设计学习计划有助于找到适当的平衡点。公司可能需要向具有教育专业知识或能力建设计划的外部合作伙伴求助。Coursera和Udacity等在线提供商正在与公司合作开发定制的培训计划。另一个选择是与当地教育机构（无论是技术学校，社区学院还是大学）合作，开发相关的课程，学位或证书，以创建当地未来人才管道。亚利桑那州立大学，佛罗里达大学，
第三，公司需要专门的领导才能维持这一努力。对于一些公司而言，这可能涉及为首席高管增加一个新角色：首席技能和学习官（CSLO）。正如首席技术官的角色在过去二十年中变得司空见惯一样，随着组织需要重新培训，重新定义和重新部署工人，CSLO角色在未来十年可能会变得更加普遍。重新培训的专职领导也可能意味着一个正式和资助的“人才中心”，它设计和提供个人学习之旅，并通过培训或转移到其他角色来帮助管理人员。
最后，首席执行官必须对结果以及构建这一新功能所需的时间保持现实。没有机会学习，成长和伸展自己的工人可能会出现这种情况。并非每个员工都希望从事新型工作或适合它。但是，通常认为，更多的员工可以获得成功。为他们提供学习机会和迈向新角色的明确途径可以减少人员流失 - 这是许多行业的主要成本和长期头痛问题。
多年来，许多公司一直在讨论商业案例，以培训能够掌握新知识和离职的员工。但现在越来越多的美国最大的雇主不仅投资于他们自己的培训计划，而且还提供学费援助计划 - 其中一些计划允许参与者在任何领域攻读学位或培训。这些计划不仅使员工能够承担更具挑战性的内部角色，而且还为公司提供了一种方式，帮助他们创造向上流动的途径，并解决自动化带来的更大的社会问题。
从我们与高管的谈话中，我们感觉到美国正处于转折点。极端化 - 在高增长城市和苦苦挣扎的农村地区之间，以及高工资工人和其他所有人之间 - 开始感到难以为继。在最近宣布由近200老总的商业圆桌会议致力于超越股东价值方面的考虑反映出人们日益认识到需要投资于人。
除了自己的劳动力需求外，雇主在为美国人的未来工作做准备方面可以发挥关键作用。许多人加入了与教育机构和非营利组织的联盟，以扩大培训计划并确定其所在行业和地区的职业发展途径。他们与当地教育工作者和政府领导人合作，可以帮助振兴社区，确保在美国各地的人民和地方更广泛地分享繁荣。
以上由AI翻译，仅供参考！
图片来源：盖蒂图片社
文章来源：https://hbr.org/2019/09/its-time-for-a-c-level-role-dedicated-to-reskilling-workers?utm_medium=social&utm_campaign=hbr&utm_source=twitter
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自动化
人工智能招聘助理:人工智能在招聘中的应用
如果你曾经申请过一份工作，并且感觉你的申请进入了黑洞，其实你并不孤单。2012年，《华尔街日报》报道称，“很难找到一家不使用求职者追踪系统的财富500强公司。”他们还报告说，这些跟踪系统并非万无一失，“一个小错误，比如列出在那里工作多年的前雇主的名字，而不是以前的名字，可能会毁掉一个优秀的候选人的机会。”
幸运的是，随着竞争和人才需求的不断增加，人力资源和招聘部门已经采用了最新的技术。这对候选人意味着什么?乍一看，这一切似乎都令人生畏，尤其是考虑到我们中的一些人仍然在外层空间有我们的应用。然而，这一次，候选人和雇主都有可能胜出。新技术正在改进流程，寻找最优秀的人才，最重要的是，将人们置于成功的最佳位置。
你可能听说过这些技术，但你可能不知道的是，它们正在成为你求职中不可或缺的一部分。下面我们回顾一下招聘过程中使用的一些最新技术。
技术:
人工智能(聊天机器人)
人工智能(AI)正在崛起。《福布斯》2019年2月的一篇文章报道称，自2010年以来，人工智能专利申请超过15万项，领英的所有者微软(Microsoft)首当其冲。人工智能技术比我们意识到的更为普遍——Nest、Alexa和Siri都是人工智能的例子。类似地，用来模拟与人对话的聊天机器人也是人工智能的一种形式，并在招聘过程中投入使用。
据安永(Ernst & Young)在《华尔街日报》(the wall street journal)上的报道，“约23%的组织使用了一些人工智能，称它们是在人力资源和招聘领域这么做的。”这些通常以聊天机器人的形式出现，目的是帮助你完成申请过程。像奥利维亚这样的创业公司已经开始专注于这个领域;了解更多。
自动化
自动化背后的目标是提高招聘人员的生产率。自动化是一种简化招聘人员工作任务的努力，这样他们就可以专注于更大的、战略性的组织任务。尽管密切相关;它不能与人工智能混淆。
《福布斯》2018年7月报道称，“雇主们已经开始采用招聘自动化工具，从寻找候选人到安排面试、筛选求职者，甚至进行背景调查，无所不有。”新工具利用机器学习，比以前的申请人跟踪系统更具动态性。相反，他们的目标是不断变得更好，不断改变和适应，目标是找到合适的候选人。
区块链
区块链仍在招聘领域进行评估，具有巨大的潜力。IBM Talent & Transformation管理合伙人艾米•赖特(Amy Wright)向《华尔街日报》表示，区块链“可以用来创建一个账本系统，在该系统中，数据可以加密且不可更改。”“区块链意味着什么?”雇主可以使用区块链作为一个超级安全的存储库来存储重要的信息，比如工作历史、雇佣验证、工资等等。
总结
这对求职者来说意味着什么呢?尽管技术的任何进步都必然带来一定程度的恐惧，但还是有机会掌控这个过程的。
了解招聘过程中使用的技术
如果你正在评估潜在的公司，深入了解他们是如何招聘和雇佣员工的可能会有所帮助。德勤咨询(Deloitte Consulting)在《CIO》(CIO)杂志上发表的一篇文章，概述了全球消费品巨头联合利华(Unilever)的招聘和面试流程，其中涉及的技术总结如下:
1.应聘者在LinkedIn上填写一份表格
2.然后他们玩Pymetrics开发的游戏(是的，游戏)。这些游戏“提供了解决问题、个性和沟通风格的洞察力。”
3.如果被选中，他们将使用HireVue录制一段视频采访。
4.然后有机会在联合利华体验一天。
保持你在LinkedIn上的个人资料是最新的
正如我们之前提到的，微软在人工智能方面投入了大量资金。去年秋天，LinkedIn开始向企业提供基于人工智能的解决方案。他们的客户可以购买从我们LinkedIn个人资料中获取数据的服务，以帮助他们做出明智的决定，比如显示“在特定地点，技术人才库的竞争力如何”。“其他公司使用人工智能来协助从领英(LinkedIn)获取数据，在你开始面试之前就收集你的个人资料。
保持开放的心态
记住，雇主不会在不期待回报的情况下投资这项技术。在这种情况下，他们想要找到人才。拥有人力资源和招聘专业知识的全球咨询公司KornFerry报告称，预计到2030年，全球将出现8,520万熟练工人短缺。雇主正在寻找你，不要被新技术吓倒，拥抱它，并学习如何使用它。
作者：Empire Resume
原文地址：http://empireresume.com/artificial-intelligence-automation-and-blockchain-what-to-know-before-being-recruited/
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自动化
2020年你知道你正在被AI人工智能来招聘的吗？--是的，这个时代来临了~
技术进步对工作环境产生了负面影响。然而，人工智能有可能取代招聘团队和中介机构的角色吗?
人工智能正在迅速改变招聘人员和人力资源专业人士寻找顶尖人才的方式。IPsoft UK&I董事总经理马丁•林斯托姆研究了认知人工智能等新技术如何让招聘人员与求职者建立有意义的联系和接触。
人工智能(AI)是一项革命性的技术，它正在重新定义世界各地企业的经营方式。人工智能技术不仅使日常事务任务自动化，而且越来越有能力执行与决策相关的认知任务。这种强大的能力组合在帮助招聘人员收集和精炼潜在候选人名单，同时与潜在员工和未来员工创建有意义的约定方面特别有用。
人工智能解决方案为招聘、人力资本管理(HCM)和生产力工具增加了认知能力。认知技术可以让招聘人员通过一个界面来执行行动，这个界面可以通过一个会话UI来访问(例如，通过IPsoft的数字同事Amelia)。其结果是更快的招聘和入职流程。这对公司的整体劳动生产率，以及企业增长和成功的能力都有重大影响。
在传统的人力资源环境中，公司的内部招聘人员必须登录到一个系统中，识别出理想求职者的特征。有了认知人工智能，人力资源招聘人员可以简单地用简单的语言“告诉”一个系统他们需要什么，比如，“我在寻找一位至少有五年经验的合规官。”该系统的认知智能将能够探测说话者的意图。更先进的人工智能系统甚至会生成相关的符合条件的问题来进一步优化搜索，比如，“您希望只搜索本地候选人、英国候选人还是全球候选人?”
一旦确定了招聘人员的任务，人工智能系统将独立地通过各种候选人数据库和求职网站进行搜索。当今最先进的认知系统可以利用机器学习(ML)的能力来预测招聘需求，而无需任何额外的输入。系统已经知道这个职位是否需要更高的学位，需要什么语言能力，甚至知道任何特定职位的平均工资是多少。
人工智能系统可以为每个潜在的候选人自动创建一个个性化的文件夹，包括所有公开可用的信息(如位置、简历、LinkedIn个人资料、社交媒体账户、个人博客等)，这些信息可用于在招聘开始前识别a选人。
AI-Guided Candidate Engagement
人工智能可以让招聘人员通过电子邮件或领英(LinkedIn)消息轻松、无缝地发起拓展活动。招聘人员不需要打开他们的电子邮件客户端或LinkedIn账户。招聘人员可以告诉人工智能系统根据预先批准的模板给所有候选人起草一封信。该通信将通过API集成直接发送给申请人，要求“请联系每个候选人安排电话面试。”
人工智能系统将监控每位求职者何时做出回应，并主动通知招聘人员，以确保及时沟通。如果需要的话，人工智能系统可以发出面试前的问题，先发制人地淘汰任何不匹配的潜在员工。例如，它可以询问求职者的期望薪资，或者他们是否愿意搬家。招聘人员可以利用人工智能的全方位对话界面(语音、网络、社交媒体和电子邮件)，通过这些渠道与潜在的候选人进行沟通。数字化同事可以在任何面试前安全地上传相关文件，如简历、学历证明或相关工作实例。
一旦招聘人员和应聘者同意继续面试，招聘人员只需说:“请安排电话面试”，人工智能系统就会自动为指定的求职者安排面试。然后，该系统通过各种渠道与候选人联系，提供可用的面试日期和时间。日历邀请在选择首选项后发送。
随着人工智能的不断发展，我们毫无疑问会看到更多的人力资源专业人员使用全天候，自然语言理解（NLU）的认知人工智能解决方案来启动候选人搜索，优化搜索列表，并在2020年及以后实现面试和招聘流程的自动化。当AI自动化招聘时，其他团队成员可以花时间处理更复杂或独特的人力资源需求，例如开发新的员工敬业度计划。这共同意味着加快招聘流程，人力资源部门更有效率地运营，企业可以及时，智能地将必要的人员带到现场。
作者：Martin Linstrom
原文地址：http://www.hrdconnect.com/2019/08/14/will-2020-be-the-year-youre-hired-by-ai/
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自动化
【麦肯锡长篇】工作的未来对于职业、能力、薪资、意味着什么
在一个自动化和人工智能快速发展的时代，新的研究评估了2030年在不同情景下失业和就业的情况。我们所生活的技术驱动的世界是一个充满希望的世界，也是一个充满挑战的世界。自动驾驶的汽车，能够读取X光的机器，以及响应客户服务查询的算法，都是强大的新型自动化的表现形式。然而，即使在这些技术提高生产力和改善我们的生活的同时，它们的使用也将取代人类目前从事的一些工作活动-这一发展已经引起了公众的广泛关注。
自动化和新的工作世界
强大的新技术正在提高生产力，改善生活，重塑我们的世界。但我们的工作会怎么样？
在我们2017年1月的自动化报告基础上，麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute)的最新报告“工作流失，就业增加：自动化时代的劳动力转型”(PDF-5MB)评估了到2030年在不同情景下可能创造的就业数量和类型，并将其与自动化可能失去的工作进行比较。
研究结果显示，未来几年可能会出现大量的职业转移，对劳动力技能和工资产生重要影响。
我们的关键发现是，尽管在大多数情况下，到2030年可能有足够的工作来维持充分就业，但转型将是非常具有挑战性的-与之匹配，甚至超过我们过去看到的农业和制造业转移的规模。
1.自动化对工作有什么影响？
2.就业增长的可能方案是什么？
3.未来是否有足够的工作？
4.自动化对技能和工资意味着什么？
5.我们如何管理即将到来的劳动力转型？
Automation will have a far-reaching impact on the global workforce.
1.自动化将对工作产生什么影响？
我们以前发现，利用目前展示的技术，从理论上可以自动化大约一半的活动人员在全球从事的活动。很少的职业----少于5%--包括可以完全自动化的活动。
然而，在大约60%的职业中，至少三分之一的组成活动可以是自动化的，这意味着所有工人都有大量工作场所的转变和变化。
虽然自动化技术的可行性很重要，但这并不是影响自动化采用速度和范围的唯一因素。其他因素包括在工作场所开发和部署用于特定用途的自动化解决方案的成本、劳动力市场动态（包括劳动力和相关工资的质量和数量）、自动化超越劳动替代的好处以及监管和社会接受。
考虑到这些因素，我们的新研究估计，到2030年，全球几乎零到30%的工作时间可以实现自动化，这取决于采用的速度。我们主要使用场景范围的中点，即15%当前活动的自动化。各国的结果差别很大，反映了目前由工人从事的活动的组合和普遍的工资率。
自动化对就业的潜在影响因职业和部门而异(见上文互动)。最容易自动化的活动包括在可预测的环境中的物理活动，例如操作机器和准备快餐。收集和处理数据是另外两类活动，用机器可以越来越好、更快地完成。这可能会取代大量的劳动力，例如抵押贷款、律师助理工作、会计和后台交易处理。
然而，重要的是要注意到，即使某些任务是自动化的，在这些职业中的就业也不会减少，而是工人可能执行新的任务。
自动化将对涉及管理人、应用专业知识和社会互动的工作产生较小的影响，在这种情况下，计算机现在无法与人的性能相匹配。
在不可预测的环境中工作-比如园丁、管道工或儿童和老人护理提供者-到2030年时自动化程度通常会降低，因为它们在技术上很难实现自动化，而且往往工资相对较低，这使得自动化成为一个不那么有吸引力的商业主张。
2.就业增长的可能情景是什么？
被自动化取代的工人很容易被识别出来，而通过技术间接创造的新就业机会就不那么明显了，而且分布在不同的部门和地区。我们模拟了一些新劳动力需求的潜在来源，这些潜在需求可能会刺激到2030年的就业机会，甚至不包括自动化。
对于前三种趋势，我们只模型基于在各国观察到的当前支出和投资趋势的趋势线方案。
收入和消费增加，特别是在新兴经济体
我们先前估计，2015年至2030年，全球消费可能增长23万亿美元，其中大部分将来自新兴经济体的消费阶层。这些新消费者的影响不仅会在收入产生的国家，而且在向这些国家出口的经济体中也会感受到。我们估计，在全球范围内，仅收入增加对消费品的影响就可创造2.5亿至2.8亿个新就业机会，而更高的卫生和教育支出可创造多达5000万至8500万个就业机会。
人口老龄化
到2030年，65岁及以上的人口将至少比2014年增加3亿。随着年龄的增长，他们的消费模式发生了变化，医疗保健和其他个人服务的支出明显增加。这将创造大量新的需求，包括医生，护士和卫生技术人员，但也包括家庭保健助理，个人护理助理和护理助理在许多国家。在全球范围内，我们估计，到2030年，医疗保健和老龄化带来的相关工作将增加5 000万至8 500万。
技术的开发和部署
与开发和部署新技术有关的工作也可能增加。从2015年到2030年，技术支出总额可能会增加50%以上。大约一半将用于信息技术服务。与从事医疗或建筑业的人相比，从事这些职业的人数较少，但他们是高工资职业。
到2030年，我们估计这一趋势将在全球创造2 000万至5 000万个就业机会。对于接下来的三种趋势，我们建模了一个趋势线情景和一个升级场景，假设在某些领域进行额外的投资，这是基于政府、商业领袖和个人为创造更多就业机会而做出的明确选择。
基础设施和建筑物的投资
基础设施和建筑是两个历史性的支出不足领域，如果采取行动弥补基础设施缺口和解决住房短缺，可能会产生大量额外的劳动力需求。在趋势线的情况下，最多可创造8，000万个就业机会，在加速投资的情况下，在加速增长的情况下，可创造多达2亿个新的需求。这些工作包括建筑师、工程师、电工、木匠和其他熟练的贸易人员以及建筑工人。
对可再生能源、能源效率和气候适应的投资
对可再生能源的投资，如风能和太阳能；能效技术；以及气候变化的适应和缓解，可能会对各种职业中的工人产生新的需求，包括制造、施工和安装。在趋势线情景下，这些投资可能会创造多达1000万个新的就业岗位，在升级情景下，全球可能创造多达1000万个额外的就业岗位。
以前无偿家务劳动的“市场化”
我们认为，最后一个趋势是支付替代目前未支付和主要是国内工作的服务的潜力。这种所谓的以前无酬工作的市场化已经在发达经济体中普遍存在，而且全世界的女性劳动力参与也将加快这一趋势。我们估计，这可以在全球创造5000万至90万个就业机会，主要从事儿童保育、幼儿教育、清洁、烹调和园艺等职业。当我们看到所有国家就业增长的净变化时，具有最高百分比工作增长净值的类别包括：
医疗服务提供商
专业人员如工程师、科学家、会计师和分析师
IT专业人员和其他技术专家、经理和高管，他们的工作很难被机器教育者所取代
特别是在拥有年轻人口的新兴经济体
“创意人员”是一种小型但不断增长的艺术家、表演者和演艺人员，随着收入的增加，
他们将对休闲和娱乐建筑商及相关专业产生更大的需求，
特别是在基础设施和建筑手册以及在不可预测的环境中(如家庭保健助手和园丁)的投资增加的情况下。
你想了解麦肯锡全球研究院的更多信息吗？
即将到来的劳动力转移可能是非常大的。
职业净增长或下降的变化意味着，今后许多人可能需要改变职业类别，学习新技能。这种转变可能是自20世纪初美国和欧洲劳动力从农业转移到最近中国以来从未出现过的规模。
7500万至3.75亿人可能需要转换职业类别并学习新技能。
我们估计，有4亿至8亿人可能因自动化而流离失所，需要在2030年之前在全世界找到新的工作，这是基于我们的中点和最早(即最迅速)采用自动化的设想。如下一节所述，基于未来劳动力需求和自动化的净影响，将提供新的就业机会。
然而，人们将需要找到他们进入这些工作的方式。在总流离失所者中，75万人到375万人可能需要在我们的中点和最早的自动化收养情景下切换职业类别和学习新技能；然而，在我们的趋势线采用情况下，这一数字将非常小，少于1000万美元(附件1)。
就绝对值而言，中国面临着最多的需要转业的工人-如果自动化被迅速采用，最多可达1亿人，占2030年劳动力的12%。虽然这似乎是一个很大的数字，但与过去25年中数以千万计的中国农业移民相比，这一数字相对较小。对于发达经济体来说，可能需要学习新技能并在新职业中找到工作的劳动力比例要高得多：美国和德国高达2030年劳动力的三分之一，而日本则接近一半。
3.将来是否有足够的工作？
如今，考虑到潜在的自动化，人们越来越担心是否会有足够的工作岗位供工人使用。历史会表明这样的担忧可能是没有根据的：随着时间的推移，劳动力市场会适应技术中断对工人需求的变化，尽管有时实际工资会很低(表2)
History shows that technology has created large employment and sector shifts, but also creates new jobs.
我们通过两组不同的分析来解决这个关于工作前景的问题：一组基于对有限数量的新劳动力需求和自动化催化剂的建模，另一组使用的是经济的宏观经济模型，该模型包含了变量之间的动态相互作用。
如果历史可以作为指导的话，我们还可以预计2030年劳动力需求的8%至9%将用于前所未有的新型职业。
这两项分析都让我们得出结论，只要有足够的经济增长、创新和投资，就可以创造足够的新就业机会来抵消自动化带来的影响，尽管在一些发达经济体，需要按照我们的逐步发展方案增加投资，以减少就业短缺的风险。
一个更大的挑战将是确保工人拥有向新工作过渡所需的技能和支持。未能完成这一转变的国家可能会看到失业率上升和工资低迷。根据上述趋势，未来创造就业机会的规模以及自动化对劳动力的影响因国家而有很大差异，具体取决于四个因素。
薪水标准，工资水平
较高的工资使企业的自动化采用更加强大。然而，低收入国家也可能受到影响，如果公司采用自动化来提高质量，实现更严格的生产控制，将生产转移到更接近高工资国家的最终消费者，或其他福利，以降低劳动力成本。
需求增长
经济增长对创造就业至关重要；停滞或缓慢增长的经济体创造的净新就业岗位很少(如果有的话)。因此，经济和生产力增长和创新较强的国家将面临更多新的劳动力需求。
人口特征
像印度这样快速增长的劳动力的国家，如果雇用年轻人，可以享受提高GDP增长的“人口红利”。日本这样的劳动力萎缩的国家预计，未来的GDP增长将会降低，只从生产力增长中得到。
经济部门和职业的混合
各国的自动化潜力反映了经济部门的组合和每个部门内就业机会的组合。例如，日本拥有比美国更高的自动化潜力，因为制造业等高度自动化的行业的比重更大。
自动化将以不同的方式影响国家
上述四个因素结合起来，为每个国家的工作前景创造不同的前景（参见交互式热图）。日本是富裕的，但其经济预计将缓慢增长到2030年。由于高工资和经济结构的影响，它面临着经济扩张导致的就业增长放缓和大量自动化工作的组合。
McKinsey&Company | Source: McKinsey Global Institute analysis
然而，到2030年，日本的劳动力也将减少400万人。在升级的情况下，考虑到我们今天无法想象的新工作岗位，日本就业岗位的净变化可能大致处于平衡状态。
到2030年，美国和德国也可能面临自动化带来的大量劳动力流失，但他们预测的未来增长-从而创造新的就业机会-将更高。美国有越来越多的劳动力，在不断升级的情况下，随着创新导致了新的职业和工作，它大致处于平衡状态。到2030年，德国的劳动力将减少300万，而且它将有足够的劳动力需求来雇用所有的工人，即使在趋势线的情况下也是如此。
另一个极端是印度：一个快速增长的发展中国家，在未来15年里自动化的潜力相对较小，反映了低工资率。我们的分析发现，大多数职业类别预计将在印度增长，这反映了印度经济强劲扩张的潜力。
然而，印度的劳动力预计到2030年将增长1.38亿人，约占30%。印度可以创造足够的新就业机会来抵消自动化的影响，并通过在我们的升级方案中进行投资来雇用这些新的进入者。
中国和墨西哥的工资比印度高，因此可能会出现更多的自动化。预计中国经济仍将强劲增长，劳动力将减少；与德国一样，中国的问题可能是劳动力短缺。墨西哥预测的未来经济增长速度要温和得多，它可以从增加就业机会以及在新的职业和活动中进行创新以充分利用其劳动力中受益。
失业工人需要尽快重新就业，以避免失业率上升。
为了模拟自动化对整体就业和工资的影响，我们使用了一个考虑到自动化和动态相互作用的经济影响的一般均衡模型。自动化至少有三种不同的经济影响。大多数注意力都集中在潜在的劳动力替代问题上。但自动化也可能提高劳动生产率：企业只有在这样做时才采用自动化，这样才能以相同或更少的投入(包括材料、能源和劳动力投入)生产更多或更高质量的产出。第三个影响是自动化的采用增加了对经济的投资，推动了短期gdp的增长。我们模拟了这三种效果。我们还根据历史数据为失业工人找到新工作创造了不同的情景。
研究结果显示，在几乎所有情况下，我们的报告重点关注的六个国家(中国、德国、印度、日本、墨西哥和美国)预计到2030年将达到或非常接近充分就业。然而，这一模式也说明了迅速重新雇用失业工人的重要性。
如果失业工人能够在一年内再就业，我们的模型显示自动化提升了整体经济：
短期和长期保持充分就业，工资增长快于基线模型，生产力更高。
然而，在一些失业工人需要数年才能找到新工作的情况下，短期到中期失业率会上升。劳动力市场会随着时间的推移而调整，失业率也会下降-但平均工资增长会放缓。在这些情况下，2030年的平均工资水平会低于基准模型，这可能会抑制总需求和长期增长。
4.自动化对技能和工资意味着什么？
一般而言，目前可能增长的职业的教育需求高于因自动化而取代的工作。在发达经济体，目前只需要中学或以下学历的职业与自动化相比出现了净下降，而那些需要大学学位和更高学历的职业则在增长。
在印度和其他新兴经济体，我们发现对所有教育水平的劳动力需求都较高，在需要中等教育的职业中，新增就业岗位数量最多，但就业增长最快的将是目前需要大学或高级学位的职业。
未来的工人将花更多的时间在机器能力较弱的活动上，例如管理人员、应用专门知识和与他人交流。他们将减少花费在可预测的体力活动和收集和处理数据上的时间，因为在这些方面，机器已经超过了人类的性能。所需的技能和能力也将发生变化，需要更多的社会和情感技能以及更先进的认知能力，如逻辑推理和创造力。
在下降的职业中，工资可能停滞不前或下降。虽然我们没有模拟不同职业之间相对工资的变化，但劳动力供求的基本经济学表明，对于劳动力需求下降的职业来说，情况应该是这样的。
我们的分析显示，美国和其他发达经济体的大部分就业增长将是目前处于工资分配高端的职业。一些目前工资较低的职业，如护理助理和教学助理，也将增加，而范围广泛的中等收入职业的就业率下降幅度最大。
收入两极分化可能会继续下去。
政策选择，如增加对基础设施、建筑和能源过渡的投资，可能有助于创造对中等工资就业岗位的额外需求，如发达经济体的建筑工人。
中国和印度等新兴经济体的工资趋势非常不同，我们的情景显示，随着这些经济体的发展，零售销售人员和教师等中等收入工作岗位将增长最快。这意味着他们的消费阶层在未来几十年将继续增长。
5.我们如何管理即将到来的劳动力过渡？
人工智能和自动化对用户和企业的好处，以及它们的生产力贡献可能带来的经济增长，都是令人信服的。它们不仅有助于创造就业机会的充满活力的经济体，而且有助于创造经济盈余，使社会能够应对可能发生的劳动力转移。
面对我们所描述的工人过渡的规模，一种反应可能是试图放慢采用的速度和范围，试图维持现状。但这是个错误。虽然较慢的采用可能限制劳动力转移的规模，但这将减少这些技术对企业活力和经济增长的贡献。我们应该接受这些技术，但也要解决劳动力的转变及其带来的挑战。在许多国家，这可能需要像马歇尔计划那样规模的倡议，包括持续投资、新的培训模式、便利工人过渡的方案、收入支助以及公共和私营部门之间的合作。
所有社会都需要处理四个关键领域。
保持稳健的经济增长支持创造就业机会
维持强劲的总需求增长对于支持创造新的就业机会至关重要，对新的业务形成和创新的支持也是如此。确保充分的总需求以及对企业投资和创新的支持的财政和货币政策将是至关重要的。在某些部门采取有针对性的举措也会有所帮助，例如，增加对基础设施和能源过渡的投资。
扩大和重新设想工作再培训和劳动力技能发展
提供工作再培训和使个人能够终生学习适销对路的新技能将是一项关键挑战-对一些国家来说，这是一项核心挑战。职业生涯中期再培训将变得越来越重要，因为成功的职业转变所需的技能组合。企业可以在某些领域起带头作用，包括在职培训和为工人提供提升技能的机会。
改善业务和劳动力市场的活力，包括流动性
劳动力市场需要更大的流动性来管理我们预期的艰难转型。这包括恢复发达经济体正在衰退的劳动力流动。数字人才平台可以通过匹配寻求技能的员工和公司，以及为那些愿意接受他们的人提供大量新的工作机会，从而促进流动性。劳动力市场不灵活的国家的政策制定者可以向其他放松管制的国家学习，比如德国，德国将其联邦失业机构转变为一个强大的就业匹配实体。
向工人提供收入和过渡支助
必须提供收入支助和其他形式的过渡援助，以帮助流离失所工人找到有报酬的工作。除了再培训之外，一系列的政策也能起到帮助作用，包括失业保险、在找工作方面的公共援助以及在工作之间跟踪工人的可携带福利。
我们从历史上知道，在劳动力转型期间，许多职业的工资可能会在一段时间内处于低迷状态。可能需要采取更长期的政策来补充工作收入，以支持总需求并确保社会公平。更全面的最低工资政策、普遍的基本收入或与生产力增长挂钩的工资增长都是正在探索的解决方案。
决策者、商界领袖和个别工人都可以在促进未来劳动力过渡方面发挥建设性和重要的作用。历史告诉我们，当世界各地的社会面对巨大的挑战时，往往会为其公民的福祉而奋起。
然而，在过去几十年中，支持劳动力的投资和政策已经受到侵蚀。在经济合作与发展组织(OECD)的大多数成员国，用于劳动力培训和支持的公共支出已经下降。100年来，教育模式并没有发生根本性的变化。现在至关重要的是扭转这些趋势，各国政府将劳动力转移和创造就业作为一个更加紧迫的优先事项。
在一个工作的角色和意义开始转变的世界里，我们都需要创造性的愿景来看待我们的生活是如何组织起来的和如何被重视的。
随着IT的变化，企业将出现在工作场所的前线。这将要求他们重新评估他们的业务流程，并重新评估他们的人才战略和劳动力需求，仔细考虑需要哪些个人，这些人才可以重新部署到其他岗位，并在可能需要新的人才的地方。许多公司正在发现其自身利益以及其社会责任的一部分，以培训和准备新的工作领域的工人。
个人也将需要为迅速发展的工作未来做好准备。掌握在需求和重新设置直觉方面的新技能对于他们自己的幸福是至关重要的。对人类的劳动有需求，但各地的工人都需要重新思考他们的工作原理、工作原理以及他们为这项工作带来什么样的人才和能力。
Author： James Manyika, Susan Lund, Michael Chui, Jacques Bughin, Jonathan Woetzel, Parul Batra, Ryan Ko, and Saurabh Sanghvi
原文来源：https://www.mckinsey.com/featured-insights/future-of-work/jobs-lost-jobs-gained-what-the-future-of-work-will-mean-for-jobs-skills-and-wages
以上AI翻译完成，仅供参考，英文可以访问上面链接。
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