最近兩年整個職場圈都開始陷入“AI刷屏和AI焦慮”。不少人直言：“這次的AI，迭代實在太快，讓我多少也會感受到學習上的焦慮。　　

前不久，麥肯錫最近發布了一份關于AIGC的新報告。

報告預測，在2030年至2060年間全球將會有50%的現有職業被AI取代，而且與之前的估計相比，這一過程又加速了約10年。

到2030年，歐洲和美國將有超過30%的工作時間可以通過 AI 實現自動化。

對于各個行業來說，這既是機遇，也是挑戰。AIGC這一波，必然顛覆掉一批企業和員工。

之前互聯網行業的邏輯是：找3個人，付4個人的錢，干5個人的活，用996的模式創造了6-7個人的生產力。而在AIGC時代，則可以實現1個超級個體，創造10個人以上的產出。不少國內企業不再懷疑AI的價值，而在考慮怎么盡快使用AI，用AI提高生產效率。

1. 藍色光標：全面暫停外包，AII In Ai，成為生成式AI的營銷領導者。目前，藍標團隊已經用AIGC工具服務了星巴克、伊利、聯想等大型客戶。

2. 洛可可設計：用AIGC做產品設計，為外國人設計阿拉伯壺，1個設計師2天能出100個方案。洛可可團隊還開始用AIGC，做LOGO、做包裝、做AI繪圖。

3. 黑馬天啟：原來1個咨詢師2周能寫1家申報材料，通過AIGC，現在1個咨詢師1天可以撰寫2家，“成本除以15，效率乘以20”。

一個更嚴峻的形式是。以前，機器在創造方面無法與人類抗衡，它們只能做些分析型或機械式的認知計算。但現在不一樣了，AI發展到了新的階段，機器已經開始可以創造有意義并具備美感的東西了。如果再這樣進化下去，取代更多職業人只是時間問題。

AIGC技術的最大影響在于，把創造和知識工作的邊際成本降至零，以產生巨大的勞動生產率和經濟價值。AIGC的關鍵影響在于，將實現低成本甚至零成本的自動化內容生產。

我們來一起看看報告的核心內容，以及對各行各業的影響。

麥肯錫報告的關鍵內容

生成式AI創造的主要價值可用“4C”來概括：

1.簡化（虛擬專家）(Concision)：利用非結構化數據源歸納并提煉洞見，從而促進專業知識的傳播；它還能解讀文本與轉錄稿，創建嵌入式文本，以支持相關資料來源的查詢和引用。

·應用示例：在財務績效分析中，通過生成式AI提供針對性的外部財務信息與內部績效總結，備注財務說明，可提高財務規劃與分析的效率，有望將財務成本降低4%~7%。

2.編碼與軟件開發(Coding and Software)：生成式AI能夠推動代碼重構，從而加快主機遷移；可以解讀、生成代碼，從舊有系統大規模遷移主機資料，自動開發、記錄、糾正測試，簡化軟件開發流程。

3.內容創作(Content Creation)：生成式AI能夠創作各種形式的內容初稿，可生成文本、圖片等信息載體，自動編寫合同、招標書等文件，還能生成視覺元素，加快研發節奏。

4.客戶互動(Customer Engagement)：生成式AI有助于打造高度個性化的消費體驗，如通過聊天功能優化客戶服務，還能拓寬客戶聊天機器人的應用場景，從而加速客戶拓展與數據收集。

·應用示例：在聊天機器人的用例中，生成式AI可實現自然的對話、更好地應對外語及方言，打造自動化自助服務，并通過虛擬坐席提供客戶支持，同時更加有效地解答客戶疑問、準確判斷疑問根因，有望降低9%~11%的客戶運營成本。

對于勞資關系的影響

　　1.勞動力需求變化

　　人工智能和自動化推動下，歐洲和美國勞動力需求變化，STEM和醫療保健職業需求上升，辦公室和生產工人需求下降。

　　2.自動化影響

　　到2030年，約30%的工作時間可通過AI實現自動化，需職業轉型人數達1200萬。

　　3.技能升級需求

　　企業需進行重大技能升級，技術、社交和情感技能需求上升，基本認知技能需求下降。

　　4.工資與職業轉型

　　工資較低的工人面臨重新部署挑戰，需獲得新技能以過渡到報酬更高的工作。

　　5.生產率增長影響

　　技術采用速度將影響生產率增長，快速采用可實現高達3%的年增長率，緩慢采用則限制在0.3%。

　　6.企業應對策略

　　企業需了解技術潛力，規劃勞動力轉移，堅持以人為本，追求自動化技術的高管教育。

受AIGC影響最大的十大職業

　　麥肯錫的報告指出，AI 將對某些職業帶來巨大的挑戰，而這些職業往往具有高度的重復性、可標準化和可預測性。

以下列舉了十個受AI影響最大的職業：

　　1.客戶服務和銷售

　　生成式 AI 的出現，使得機器可以自動化處理大量客戶數據，提供個性化服務，并以更低的成本實現更高效率。

　　2.秘書與行政助理

　　AI 驅動的智能助理和機器人技術的發展，已經能夠完成大部分秘書和行政助理的工作，例如日程安排、文件整理、郵件回復等。

　　3.軟件工程和研發

　　AI能夠自動編寫和測試代碼，提高開發效率，并降低開發成本。未來，AI 甚至有可能顛覆傳統的軟件開發流程，創造新的開發模式。

　　4.網頁與數字界面設計師

　　隨著AI設計工具的不斷發展，以及用戶交互方式的改變，網頁和數字界面設計師的工作內容將面臨重塑，部分工作將被AI所取代。

　　5.內容創作

　　AI可以創作文本、圖片、視頻等多種形式的內容，并以更快的速度和更高的效率完成創作任務。

　　6.會計與審計員

　　重復性的數字記錄復查工作將被AI所取代，而AI也將幫助審計師進行更深入的數據分析，提高審計效率和準確性。

　　7.口譯與筆譯員

　　AI翻譯技術的快速發展，使得自動翻譯成為現實，并不斷提升翻譯質量。

　　8.法律專業人士

　　AI在分析法律文件、商業策略規劃中的作用日益凸顯，這將減少對傳統法律專業人士的需求。

　　9.新聞工作者

　　AI能夠快速收集整理信息，并生成新聞稿，這將對新聞工作者提出新的挑戰。

　　10.財務分析

　　AI可以提供更精準的財務績效分析，并降低財務成本。

哪些職業更具抗風險能力

　　盡管AI對許多職業帶來挑戰，但一些職業因其獨特的“人類特質”而難以被完全取代。以下列舉了一些不易被AI取代的職業：

　　1.醫療專業人員

　　醫生和護士的工作需要高度的專業知識、情感交流和個性化治療，這些都是AI目前難以復制的人類特質。

　　2.表演藝術

　　藝術家、音樂家、演員等通過作品傳達復雜的情感和社會信息，而AI難以完全理解和表達人類的情感和文化內涵。

　　3.教師和教育工作者

　　教師在教學過程中，不僅要傳授知識，更要扮演導師和榜樣的角色，進行個性化教育和指導，這些是AI難以替代的。

　　4.社會工作

　　社會工作需要同理心、信任和情感洞察力，才能幫助人們解決各種社會問題，而這些能力是AI難以具備的。

　　5.依賴熟練手工技術的行業

　　如水管工、電工和工匠等，需要手動靈活性、適應不可預測情況和解決問題的能力，AI難以與人類的靈活性、創造性和應變能力相比。

我們可以做什么

　　面對AI帶來的巨大變革，我們應該積極擁抱變化，迎接挑戰，才能在未來職場中立于不敗之地。

　　1.擁抱AI，提升技能

　　學習 AI 相關的編程語言，如Python、R等，并深入研究AI算法、模型和應用場景。積極學習AI相關的知識和技能，提升自身的競爭力。

　　2.發揮人類優勢

　　注重培養自身的核心競爭力，例如解決復雜問題、邏輯推理、創造性思維等。提升溝通能力、協作能力和團隊精神，并發揮自身的情感、創造力和靈活應變等獨特優勢。

　　3.保持終身學習

　　AI技術日新月異，需要不斷學習新的知識和技能，才能跟上時代的步伐。通過參加培訓、閱讀書籍、參與開源項目等方式，保持學習和進步，才能始終保持競爭力。