机器人技术、人工智能 (AI) 与机器学习的发展开启了自动化的新纪元，机器在越来越多的工作上的表现已经与人类旗鼓相当，甚至超越了人类。就算是一些需要认知能力的工作，机器也能胜任。本摘要精选了麦肯锡对未来工作的研究，分析了全球经济的自动化潜力，以及自动化在工作场所应用速度的影响因素，也探讨了自动化对经济的可能冲击。
- 工作内容的自动化可以减少错误、提高质量与速度，在某些情况下自动化甚至能实现人类力所不逮的工作，帮助企业提升绩效。自动化也有助于提升生产力，这一点历史已有明证。在全球生产力增长普遍滞缓的当下，自动化能为许多适龄劳动人口萎缩的国家打下经济增长与社会繁荣的强心针。根据我们所建立的情景预测模型，自动化估计每年能提高全球生产力0.8到1.4个百分点。
- 根据我们对800多种职业所涵盖的2,000多项工作内容分析得出的结论，依工资计算，全球经济中有相当于15万亿美元的工作内容可以经利用现有技术而实现自动化。首先，我们发现只有不到5%的职业可以通过利用现有技术实现全面自动化。其次，大约60%的职业有三成以上的工作内容可以利用现有技术实现自动化，这表明因自动化而产生性质改变的职业要比因自动化而消失的职业多。
- 最易受到自动化影响的工作内容是在高度稳定与可预测环境下的体力劳动，以及数据的收集与处理。在美国，相关工作内容占到总体经济的51%，以工资计算相当于2.7万亿美元，此类工作内容最常见于制造、餐旅与零售贸易业，也包括部分中等技能职业。
- 自动化的速度与程度取决于技术、经济与社会因素。持续的技术进步（如在自然语言处理等领域）是关键因素。除了技术可行性之外，机器与人类在技能之间的比较、劳动力市场的供需、经济效益(包括劳动成本的节省)、以及社会与政府部门的接受度，都会影响自动化普及的速度与程度。我们的情景预测显示，在现今所有工作内容中，过半会在2055年左右自动化，但这过程中存在着许多变动因素，再考虑到更广泛的经济情况，因此自动化有可能提早或延后20年。
- 人类仍须继续与机器并肩工作，才能实现各国所设定的人均GDP增长目标。我们的生产力预测是建立在因自动化失业的人口会顺利转业的假设之上。自动化所造成的劳动力结构转型，在程度上与美国当年农业人口流失以及后来制造业就业比例下滑的情况相当，历史上这两次劳动力结构的改变都伴随着新工作的大量出现。
- 对企业来说，自动化的效益相对明显且可以改善绩效、提升生产力与促进发展。但对政策制定者来说，自动化的议题比较复杂。政府一方面应该把握好自动化带来的生产力增长及其对经济发展的效益，同时推出政策与奖励办法鼓励持续的进步与创新。另一方面，政府也必须研究创新政策，与劳动者及相关各方一起应对自动化对就业的冲击。这些包括重新思考教育与培训、设计收入补助与社会安全网，以及支持失业者再就业。身在职场的每一个人都应该在日常工作中更开放地接受机器，同时主动学习新技能。面临升学与就业选择的人，则应该了解自动化对工作职业的影响，专注于那些在新自动化时代仍有市场需求的技术与能力。
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作者：
James Manyika是麦肯锡全球资深董事合伙人，常驻旧金山分公司；
Michael Chui是麦肯锡全球董事合伙人，常驻旧金山分公司
Mehdi Miremadi是麦肯锡全球董事合伙人，常驻芝加哥分公司
Jacques Bughin是麦肯锡全球资深董事合伙人，常驻布鲁塞尔分公司
Katy George是麦肯锡全球资深董事合伙人，常驻新泽西分公司
Paul Willmott是麦肯锡全球资深董事合伙人，常驻伦敦分公司
Martin Dewhurst是麦肯锡全球资深董事合伙人，常驻伦敦分公司
