摘要

 

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　　現(xiàn)在，自動化能代替的遠(yuǎn)不止是重復(fù)勞動的制造業(yè)工作，還可能給醫(yī)療健康和金融等相當(dāng)依賴知識的行業(yè)帶來變革，起碼從技術(shù)上來說是完全行得通的。有鑒于此，麥肯錫對八百多個職業(yè)、二千多項工作進行了詳細(xì)分析。

 

▲現(xiàn)有的技術(shù)能夠使45%的工作自動化

 

作者｜陳倩敏　　

　　

　　機器學(xué)習(xí)、機器人等自動化技術(shù)在日常生活中越來越有存在感，不難想見，它們對職場的影響也已成為研究機構(gòu)和公眾關(guān)注的焦點。那么問題來了，哪些工作更容易被機器取代，哪些又能暫時高枕無憂？

 

　　事實上，這份研究呈現(xiàn)出來了更加微妙的結(jié)果。在下一個十年里，自動化能夠完全取代的職業(yè)其實很少，但是對所有行業(yè)都會多多少少地產(chǎn)生影響，這取決于具體的工作。現(xiàn)在，自動化能代替的遠(yuǎn)不止是重復(fù)勞動的制造業(yè)工作，還可能給醫(yī)療健康和金融等相當(dāng)依賴知識的行業(yè)帶來變革，起碼從技術(shù)上來說是完全行得通的。

 

　　有鑒于此，麥肯錫對八百多個職業(yè)、二千多項工作進行了詳細(xì)分析，得出以下初步結(jié)論。我們使用的數(shù)據(jù)來自美國勞工統(tǒng)計局和O*Net，對整個美國經(jīng)濟里這些工作的平均耗時、將其自動化的技術(shù)可行性進行了量化分析。

 

　　去年，研究的數(shù)據(jù)顯示，現(xiàn)有的技術(shù)能夠使45%的工作自動化；60%的不同職業(yè)中，至少30%的工作能夠被機器和現(xiàn)有的技術(shù)取代。

 

　　在本文中，將按被自動化技術(shù)取代的難易程度把工作分成三類：非常容易受影響（highly susceptible）、不太容易受影響（less susceptible）、最不容易受影響（least susceptible）。

 

　　在每一類里，報告將分別討論在哪些部門和職業(yè)里，機器人和機器最容易取代人工。文章結(jié)尾將討論當(dāng)今發(fā)展勢頭迅猛的技術(shù)（比如自然語言生成）將如何改變我們的未來，對于企業(yè)高管又有什么啟示。

 

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何為自動化潛力

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　　討論自動化時，我們用來衡量的是現(xiàn)有技術(shù)能夠使一種工作自動化的潛力；換言之，即一種工作的自動化在技術(shù)上是否可行。每一職業(yè)都由不同工作組成，每一工作都有不同程度的自動化技術(shù)可行性。技術(shù)可行性，指利用現(xiàn)有技術(shù)使現(xiàn)有工作自動化而節(jié)約下工作時間。

 

　　如下表所示，報告把研究的職業(yè)分成七大類。舉個例子，零售行業(yè)的崗位工作包括處理數(shù)據(jù)、與顧客互動、商品陳列（我們將這項工作界定為可預(yù)測環(huán)境下的體力搬運）。構(gòu)成一個崗位的所有工作具有各不相同的自動化潛力，因此我們調(diào)查了職員工作一周會在每項工作上投入多少時間，據(jù)此估計該行業(yè)自動化潛力。

 

 

　　技術(shù)可行性是實現(xiàn)自動化的必要條件，但不能完全據(jù)此預(yù)測一項工作活動能否被機器取代。因此我們引入第二個因素，即開發(fā)部署自動化所需的軟硬件的成本。

 

　　第三個考量因素是勞動力與相應(yīng)的供需動態(tài)變化：如果勞動力供應(yīng)充足，則意味著勞動力成本顯著低于自動化成本，這就能成為反自動化的決定性因素。

 

　　第四個因素是其他替代人工帶來的好處，包括提高產(chǎn)量和質(zhì)量、減少誤差等。

 

　　其他考慮因素包括監(jiān)管和社會接受度方面的問題，比如特定工作背景對于機器的接受程度，這些也必須納入考量。比如理論上來說，機器人能夠取代護士的一些工作，但是更愿意與人類接觸的病人會對冰冷的機器產(chǎn)生反感。

 

　　總而言之，衡量某行業(yè)或職業(yè)的自動化潛力，需要反映上述因素及其利益權(quán)衡之間微妙的相互影響。 雖然現(xiàn)在機器的確取代了一些人類工作，但這不一定意味著這種工作就不需要人工參與了。

 

　　恰恰相反，有時候一些已經(jīng)部分自動化的職業(yè)反而需要增加人工投入，因為社會總需求有所增加。舉個例子，美國市場在八十年代開始大規(guī)模應(yīng)用條紋碼掃描儀和零售終端系統(tǒng)，使得每家商店的人工成本降低了約4.5%，商品成本降低了1.4%。但是，收銀員依然存在，而且雇傭人數(shù)在1980年到2013年間還以年均2%的速度增長。

 

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最容易被機器取代的工作

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　　在美國職場上，工作者幾乎五分之一的時間都花在體力勞動或在可預(yù)測環(huán)境下操作機械上；可預(yù)測環(huán)境，即員工熟悉的工作環(huán)境和工作內(nèi)容，即使發(fā)生變化也是相對容易預(yù)測的。通過改裝與應(yīng)用現(xiàn)有的技術(shù)，我們估計，這類工作活動的自動化技術(shù)可行性為78%，是七個大類里最高的。

 

　　這類可預(yù)測的體力勞動大多集中在制造業(yè)、餐飲住宿和零售業(yè)，因此，若單純考慮技術(shù)因素，這些行業(yè)是最容易受到自動化技術(shù)威脅的。

　　

       

　　以制造業(yè)為例，工人們在可預(yù)測環(huán)境下進行體力勞動或操作機器占據(jù)了工作時間的三分之一，工作內(nèi)容包括商品包裝、給生產(chǎn)設(shè)備上料、焊接、設(shè)備維修等。因此，約59%的生產(chǎn)活動能夠自動化，但是這個數(shù)字忽略了不同活動之間的差別。具體而言，焊接機、切割機等工作中，有90%可自動化，但是客服代表工作的可行性則低于30%。同一行業(yè)里，不同企業(yè)也有不同的自動化潛力。

 

　　不過，若僅從技術(shù)潛力來看，制造業(yè)的自動化前景在美國市場上排在第二，排在首位的是服務(wù)業(yè)里的餐飲住宿行業(yè)。根據(jù)我們的分析，73%的后勤工作——比如準(zhǔn)備食材、烹飪、上菜、清潔、洗碗等——在技術(shù)上都完全可以實現(xiàn)自動化。

 

　　實現(xiàn)自動化的例子并不鮮見，比如自動售貨機和自動咖啡廳。餐飲行業(yè)也在探索更新穎的概念，比如自助點單，甚至引入機器人服務(wù)員。據(jù)說，Momentum Machines公司推出的一款漢堡機器人每小時可以做出360個漢堡，能使一系列的烹飪和準(zhǔn)備過程自動化。另一方面，盡管在技術(shù)上非常可行，企業(yè)也必須考慮收益與成本的平衡。上述一些工作活動中，由于對技能要求低、勞動力供應(yīng)大，職員工資接近美國職場上的最低水平。既然餐廳服務(wù)員的時薪只需10美元左右，以降低勞動力成本為由引入機器可能就站不住腳了。

 

　　零售業(yè)是另一個具有很高自動化潛力的行業(yè)。預(yù)計，零售業(yè)53%的工作都是可以被機器取代的，不過跟制造業(yè)相同的是，不同崗位需要具體分析。對零售商來說，引入高效的技術(shù)管理庫存和物流是行之有效的，比如清點商品、打包發(fā)貨、收集客戶信息等。但是，零售業(yè)同樣需要熟練的認(rèn)知與社交技能，比如給客戶推薦商品的銷售人員。因此，我們的研究指出，銷售人員47%的工作具有自動化潛力，這一數(shù)字遠(yuǎn)低于簿記員、會計師和審計員的86%。

 

　　不過，本文一直強調(diào)的一點是，“能夠被自動化”不等于“會被自動化”，更多的經(jīng)濟因素在起作用。簿記員、會計師和審計員的工作誠然需要一定技能與培訓(xùn)，但是這些工作能夠大部分被軟件和電腦取代，因此自動化成本低于人力成本。

 

　　從這些角度出發(fā)，一些“中等技能”（middle skill）的崗位相對容易被自動化取代，比如數(shù)據(jù)收集與數(shù)據(jù)處理工作。隨著自動化技術(shù)不斷進步，機器也可能在更大程度上取代一些技能要求更高的工作。

 

　　如下熱度圖所示，不同行業(yè)及業(yè)內(nèi)的不同工作的自動化潛力都各不相同。

 

 

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具有中等自動化潛力的工作活動與行業(yè)部門

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　　在美國職場上的所有職業(yè)中，三分之一的工作時間都用于收集和處理數(shù)據(jù)，這兩項工作的自動化潛力都超過了60%。長久以來，許多公司已經(jīng)把采購、工資支出、物資計算等工作進行自動化處理，現(xiàn)在隨著技術(shù)進步，計算機能夠處理更多工作，甚至包括貸款申請。值得注意的一點是，不僅是職場新人或是普通員工需要收集和處理數(shù)據(jù)，年薪超過20萬美元的高層也會把約31%的時間花在這些基礎(chǔ)的事情上。

 

　　金融服務(wù)和保險行業(yè)就是兩個很好的例子。金融界向來依賴專業(yè)經(jīng)驗，股票經(jīng)紀(jì)和投行都是靠腦子立足的。但是，金融和保險從業(yè)者中，50%的時間都是用于收集和處理數(shù)據(jù)。這兩方面的工作完全可以用自動化技術(shù)取代。

 

　　因此，從技術(shù)潛力來說，占據(jù)金融從業(yè)者43%工作時間的活動都能用自動化取代。區(qū)別在于，抵押經(jīng)紀(jì)人可能90%的工作時間都用來處理抵押申請，若能引入更先進的核證流程來處理文件和信貸申請，以上比例就能降到略高于60%。這樣，經(jīng)紀(jì)人就能從日常事宜中抽出更多時間向顧客提供建議，達(dá)成雙贏。

 

　　其他具有中等自動化潛力的工作包括不可預(yù)測環(huán)境下的大量體力活動或機械操作，典型行業(yè)如農(nóng)業(yè)、林業(yè)、建筑業(yè)等，具體崗位包括在建筑工地操作起重機的工人、提供緊急醫(yī)療服務(wù)的急救人員、在酒店整理房間的清潔人員等。在酒店整理房間歸類為不可預(yù)測環(huán)境下的工作，因為不同客人可能把床鋪弄亂成不同的樣子、可能在床上亂堆放衣服等。

 

　　這類工作比可預(yù)測環(huán)境下的工作要求更高的靈活性，因此僅用現(xiàn)階段的技術(shù)相對更難實現(xiàn)自動化，其自動化潛力為25%。不過，也有一些工作更容易引入自動化技術(shù)，比如農(nóng)業(yè)（如評估作物質(zhì)量）和建筑業(yè)（把建筑藍(lán)圖化為具體的作業(yè)要求）。

 

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最難自動化的工作

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　　 現(xiàn)有技術(shù)最難取代的是管理培訓(xùn)類的工作（自動化潛力只有9%）或是利用經(jīng)驗知識進行決策、規(guī)劃和創(chuàng)意性工作（18%）。這些活動往往被歸類為知識型工作，從軟件編程到撰寫宣傳文案等，內(nèi)容不一而足。

 

　　現(xiàn)在，計算機能夠完成的大多是定義明確的工作，比如路線優(yōu)化，但是我們的社會還需要許多相對模糊的工作，比如確定適當(dāng)?shù)哪繕?biāo)、解讀階段成果、對解決方案進行常識性的檢查等。人類互動的重要性在兩個行業(yè)體現(xiàn)得最為明顯，它們也具有相對較低的自動化潛力——醫(yī)療健康和教育。

 

　　總的來說，醫(yī)療健康的自動化潛力約為36%；對于日常工作要求較高程度專業(yè)經(jīng)驗、需要與病人直接接觸的從業(yè)人員來說，其可替代性更低。我們的研究指出，光考慮技術(shù)因素的話，一名注冊護士的工作只有不到30%能夠被自動化取代，口腔科醫(yī)師更低，只有13%。

 

　　然而，醫(yī)療行業(yè)的部分工作依然可以引入現(xiàn)有技術(shù)進行自動化處理，比如為病人準(zhǔn)備食物、執(zhí)行非靜脈注射的治療等。同理，與數(shù)據(jù)收集相關(guān)的工作也可以自動化處理，比如三分之二的時間都用于收集病人健康信息的助理護士。一些相對復(fù)雜的工作，如在簡單手術(shù)中給病人麻醉、進行放射性檢查等，在技術(shù)上都有可能實現(xiàn)自動化。

 

　　在本研究涉及的所有行業(yè)部門中，自動化潛力最低的是教育行業(yè)（至少從目前的數(shù)據(jù)來判斷的確如此）。當(dāng)然，數(shù)字技術(shù)也在給教育產(chǎn)業(yè)帶來變革，當(dāng)前流行的許多線上課程和學(xué)習(xí)工具就是最好的例子。但是，教學(xué)的本質(zhì)在于術(shù)業(yè)有專攻，并在此基礎(chǔ)上與他人進行復(fù)雜的互動，而這兩類工作都是表一中屬于自動化潛力最低的，卻占據(jù)了教育產(chǎn)業(yè)將近一半的工作。

 

　　盡管如此，教育行業(yè)27%的工作依然有望用現(xiàn)有技術(shù)替代，主要是那些課堂以外的輔助性工作，比如校園保安、清潔工、負(fù)責(zé)人事記錄的行政人員等。把數(shù)據(jù)收集和處理的活動用自動化技術(shù)代替，能夠降低教育行業(yè)的行政支出，在保持教學(xué)水平的同時降低成本。

 

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自然語言處理是突破口

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　　隨著技術(shù)不斷發(fā)展，機器人和機器學(xué)習(xí)將進一步影響社會，現(xiàn)在自動化潛力較低的行業(yè)也免不了迎來機器的入侵。但是，新技術(shù)也可能推動人類和機器人之間更安全、更高效的合作，比如提高建筑業(yè)的自動化程度。另一方面，人工智能也有望應(yīng)用于高度依賴工程師的部門。

 

　　未來，如果機器對自然語言的理解能力能夠達(dá)到人類的中等水平，即電腦能夠理解人類的日常溝通互動，我們將迎來一次大規(guī)模的技術(shù)突破。

 

　　在零售業(yè)，這種自然語言處理的進步能夠把現(xiàn)在53%的自動化潛力提高到60%。金融和保險行業(yè)的提高更為明顯，能夠從43%躍升到66%。

 

　　醫(yī)療健康行業(yè)也能得益，雖然我們認(rèn)為現(xiàn)有技術(shù)還不能完成所有診斷和治療的工作，但技術(shù)必然會隨著時間不斷發(fā)展，從而擴大應(yīng)用前景?，F(xiàn)在，機器人或許還不能幫你洗牙、給孩子上課，但誰也無法預(yù)測未來。

 

　　但是，正如我們在開頭申明、在文中多處強調(diào)的一點，除了考慮自動化的技術(shù)潛力，自動化的市場應(yīng)用前景還需要從商業(yè)角度考慮收益與成本、勞動力的動態(tài)供需、影響人們接受程度的監(jiān)管和社會因素等。

 

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如何管理日益自動化的企業(yè)？

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　　自動化影響的不僅是普通人打拼的職場，還有高層管理者。日新月異的技術(shù)可能讓人措手不及，如何充分利用潛力、避免隱患成為一個復(fù)雜的問題。在一些行業(yè)里，自動化已經(jīng)影響到市場競爭，比如在零售業(yè)中，電商憑借物理操作的自動化（如引入機器人管理庫存）和知識工作的自動化（如利用算法預(yù)測顧客想買的商品），對傳統(tǒng)的實體零售商形成了巨大的沖擊。

 

　　身居公司高位，高管們必須首當(dāng)其沖，識別自動化將在什么方面給企業(yè)帶來變革，從而規(guī)劃如何利用優(yōu)勢轉(zhuǎn)型，引入新的商業(yè)流程。關(guān)鍵的問題在于，在有了取代人工的技術(shù)及其成本時，該在什么節(jié)點、采用什么方式釋放價值。自動化帶來的大部分好處不在于降低人工成本，而是通過降低誤差率、提高產(chǎn)出和質(zhì)量、安全、速度的提升來提高總體生產(chǎn)。

 

　　未雨綢繆永遠(yuǎn)都不會為時太早，高管們應(yīng)盡早熟悉現(xiàn)在的數(shù)據(jù)技術(shù)和自動化技術(shù)。更大的挑戰(zhàn)在于勞動力、組織架構(gòu)和企業(yè)文化上做出改變，這樣企業(yè)才能對自動化全面顛覆商業(yè)做好準(zhǔn)備，學(xué)會把自動化視為一種可靠提升生產(chǎn)率的杠桿。換言之，管理層需要“放手”，舍棄與組織發(fā)展進步背道而馳的陳腐思想。

 

　　從技術(shù)角度出發(fā)，考慮哪些工作最容易受自動化影響，能夠讓我們抓住機會，思考員工如何投入工作、數(shù)字化平臺能如何更好地連接個體、團隊和項目，也能讓高級管理者思考，哪些工作用機器取代人力能夠完成得更好、更高效，因而能夠抽出更多時間找準(zhǔn)機器和算法無法取代的人工的核心價值所在——起碼能讓你保住現(xiàn)在的飯碗。

 

來源｜鈦媒體

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