我们对800多个职业的2000多项工作活动进行的分析表明，某些类别的活动比其他活动更容易实现自动化。它们包括高度可预测和结构化环境中的物理活动，以及数据收集和数据处理。这些约占人们在所有部门开展的活动的一半。最不易受影响的类别包括管理他人、提供专业知识以及与利益相关者交流。

几乎所有职业都将受到自动化的影响，但目前已经显示的技术中只有约5%的职业可以完全自动化。更多职业的组成活动部分是可自动化的：我们发现60%的职业中约有30%的活动可以实现自动化。这意味着大多数工人 - 从焊工到抵押贷款经纪人再到首席执行官- 将与快速发展的机器一起工作。 这些职业的性质可能会因此而改变。

失业：有些职业到2030年将出现大幅下滑

自动化将取代一些工人。我们发现，在2016 - 2030年期间，约有15%的全球劳动力，或约4亿工人可能因自动化而失业。这反映了我们在预测采用速度和范围方面的中等情景。在我们建模的最快情景下，这个数字上升到30%，即8亿工人。我们最低等采用情景下，只有大约1000万人失业，接近全球劳动力的百分之零（见图表2）。

广泛的范围强调了影响人工智能和自动化采用的步伐和范围的多种因素。自动化的技术可行性只是第一个影响因素。其他因素包括部署成本; 劳动力市场动态(包括劳动力供给数量、质量和相关工资); 超出有助于采用商业案例的替代劳动力的利益; 以及最后，社会规范和接纳。由于上述因素的差异，尤其是劳动力市场动态，各国和各部门的采用将继续存在显著差异：在工资水平相对较高的发达经济体，如法国、日本和美国，到2030年自动化可能会取代20%至25 %的劳动力，在中等采用情景中，印度为两倍之多。

就业：同时，也将创造就业机会

即使工人被机器所取代，工作和工作岗位需求也会随之增加。我们根据工作需求的几个催化剂制定了到2030年的劳动力需求方案，包括收入增加、医疗保健支出增加，以及基础设施、能源和技术开发和部署方面的持续或加强投资。这些方案显示，到2030年，全球劳动力(5.55亿和8.9亿个工作岗位)的额外劳动力需求范围将增加21%至33%，远远超过失去的工作岗位数量。一些最大的收益将来自印度这样的新兴经济体，那里的劳动年龄人口正迅速增长。

包括商业活力和生产力增长在内的额外经济增长也将继续创造就业机会。如果过往经验是一个指向标，那么我们目前无法想象的许多其他新职业也将出现，并且到2030年可能占创造就业机会的10%。此外，技术本身在历史上一直扮演净就业创造者的角色。例如，在20世纪70年代和80年代引入个人计算机不仅为半导体制造商，而且为所有类型的软件和应用程序开发人员，客户服务代表和信息分析师创造了数百万个工作岗位。

工作改变：随着机器辅助工作场所的人力劳动，比失去或获得的工作岗位的更多的工作岗位将发生改变

随着机器辅助人力劳动，部分自动化将变得更加普遍。例如，能够以高精度读取诊断扫描的人工智能算法将帮助医生诊断患者病例并确定合适的治疗方案。在其他领域，具有重复性任务的工作可能会转向管理和排除自动化系统故障的模型。在零售商亚马逊，以往升调和堆放物品的员工正在换成机器人操作员，用以监控自动臂并解决诸如物体流通中断等问题。

主要劳动力的转型和挑战

虽然基于我们大多数的方案，我们预计在2030年将有足够的工作来确保充分就业，但伴随采用自动化和人工智能的转变将是十分重要的。 职业组合将发生变化，技能和教育要求也将发生变化。 需要重新设计工作，以确保人类能最有效地与机器一起工作。

工人将需要不同的技能才能在未来的工作场所中茁壮成长

自动化将加速过去15年中我们所见证的所需劳动力技能的转变。 对程序设计这样的先进技术技能的需求将迅速增长。 社交、情感和高级认知技能，如创造力、批判性思维和复杂的信息处理，也将产生不断增长的需求。基本的数字技能需求一直在增加，这种趋势将继续并加速。 对物理和手工技能的需求将下降，但在许多国家，2030年仍物理机手工技能仍将是最大的劳动力技能类别(见图表3)。这将对已经存在的劳动力技能挑战以及对新的资格认证系统的需求造成额外压力。 虽然一些创新的解决方案正在兴起，但仍需要能够与挑战规模相匹配的解决方案。

许多工人可能需要改变职业

我们的研究表明，在中端方案中，到2030年大约3%的全球劳动力将需要改变职业类别，尽管方案范围从0%到14%不等。 其中一些变化将发生在公司和部门内部，但许多变化将发生在各个部门甚至各个地区之间。在由高度结构化的环境或数据处理或收集的物理活动组成的职业将会出现衰退。 不断增长的职业将包括那些难以自动化的活动(如经理人)以及那些处于不可预测的物理环境中的人(如水管工)。 其他职业需求增加的工作岗位包括教师、护理助理、科技和其他专业人士