研究报告

概要

概要

  • 我们开创性的经济模型揭示了,智能技术将如何重塑有关任务、技能和岗位的需求。
  • 目前,教育和培训系统已无法再满足当下的技能需求,更遑论未来的新要求;
  • 企业若想充分开启智能技术带来的增长潜力,就必须引入新的学习方法;
  • 我们建议从如下三方面入手,应对技能挑战:加快推广体验式学习,扩展个人技能组合,并且确保更具包容性地提供新一代技能解决方案。


行动刻不容缓

这是一场教育与科技之间的竞赛。随着智能系统和机器持续重塑工作的性质,人们亦将需要全新的技能组合。

然而,那些日益重要的技能无法在教室中传授。它们必须通过实践和经验来获得,并且往往要经过长时间的积累。部分大企业正尝试引进新的终身学习方法,但传统的教育和学习系统难以有效支持这项举措,在应对新出现的技能挑战方面力不从心。而对小型企业来说,无法应用最新学习技术将令其面临最严峻的危机。潜在的经济成本极为庞大。

11.5万亿美元

一旦技能建设落后于需求,14个G20国家或将失去智能技术所推动的经济增长值。

90%

可能受到生产力提升和自动化两类智能技术影响的工作时间比例。

我们的分析表明,未能弥合技能差距会抑制中国未来10年的平均增长率达1.7个百分点,墨西哥和南非分别缩水1.8%。拥有较强技能基础的经济体或许损失也更为惨重:美国最高可达9,750亿美元,德国则为2,640亿美元。

如果G20国家无法调整技能供给以满足崭新技术时代的需求,那么未来10年,其可能错失的GDP累计增长额高达11.5万亿美元。

GDP growth at risk due to skills gap

技术将如何影响技能需求?

我们具有开创意义的分析揭示了,在增强化和自动化两类智能技术的影响下,对于不同类型工作的需求将出现何种变化。据我们测算,总体而言,51%的工作可以得到增强,38%能够实现自动化。

我们将整个劳动力市场划分为十类工作角色,每一类角色所包含的岗位都以类似方式受到着智能技术的影响。随着智能技术增强人们的能力、以及他们所做工作的价值,科学与工程类角色、关怀与支持角色最有机会利用智能技术提高生产力;而体力劳动者未来十年中最容易遭受自动化技术的冲击。

智能技术的主要影响在于提高生产力

智能技术有望提升大多数角色的能力,其具体力度和生效时间取决于企业和政府决策。

Work Automation Research

在美国,关怀与支持型工作者——例如护士和精神病学家,是整个经济中最为庞大的就业人群。我们的研究明确揭示出,这类角色的能力可以得到显著增强。他们有望在64%的工作时间中提高能力,其中未来十年内得到增强的时间为14%。我们能够预见:伴随这一过程,对此类角色的需求将持续增加,最多可创造140万个就业岗位。我们必须通过恰当的技能投资,积极把握如此巨大的回报。

Redistribution of Worker Time across Role Clusters

建立技能组合至关重要

在许多人眼中,应对技能危机的方法很简单:只需培养更多的工程师;同时提高文科类专业的毕业人数。但是,单纯扩大掌握特定技能的人群规模绝非正确答案。我们在分析中获得了两项突出发现:

  • 对于几乎所有的工作角色而言,创造力、社会情商和复杂的推理都已变得越来越重要。当前的学习系统无法传授这些技能。它们必须通过实践和经验来获得,并且往往要经过长时间的积累。
  • 每个工作岗位所需的技能组合正日趋复杂。我们需要进一步强调扩展个人技能种类的重要性。

正确的应对之道

加快体验式学习:
企业应当采取一系列方法,包括面向董事会成员的设计思维普及、针对偏技术岗位的模拟培训工具、在职培训及导师计划等。同时,虚拟现实和人工智能(AI)等新技术能够使学习过程更生动,更具互动性和个性化。

关注焦点从组织转向个人:
激励个人拓展更广泛的能力,而非一味增加教育机构的毕业人数和资质证书发放量。

赋能弱势工作者:
支持年龄较大的工人,技能较低的工作人员或较小的企业,他们更容易受到工作错位的影响,并且缺乏培训机会。提供更多指导,以遵循适当的培训和职业发展途径。 年长的员工、低技能岗位员工、以及小型企业员工更容易有失业之虞,并且获得培训的机会也较少。需要提供更多指导来帮助这些人员遵循适当的培训和职业发展路径,课程的设置也应当更加模块化和灵活。新的培训模式还应鼓励终身学习,例如通过补助支持个人培训计划。

阿尔蒙·欧万尼索夫
(Armen Ovanessoff)

埃森哲商业研究院 高级总监


伊娃·塞奇-加文
(Eva Sage-Gavin)

埃森哲人才和组织 全球董事总经理


劳伦斯·莫尔万
(Laurence Morvan)

埃森哲CEO办公室 主管

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思想精粹

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研究报告全文

了解我们为何需要在21世纪加快技能获取速度。

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