机器代替人类——还有什么是它们(暂时)取代不了的?

随着自动化技术如机器学习和机器人技术在日常生活中发挥越来越重要的作用,它们对就业市场的潜在影响勿庸置疑已经成为研究和公众关注的焦点。相关的讨论越来越像摩尼教的猜谜游戏:哪些工作会被机器所取代,哪些不会?


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然而,我们的研究发现,整个故事其实要复杂得多。尽管在未来十年,完全被自动化消除的职业只会是极少数,但它几乎会对所有工作都会产生或多或少的影响,程度取决于工作的内容。已经延伸到制造产业之外的自动化,至少从其技术可行性来看,将改变很多行业,包括医疗和金融这种知识含量很高的工作。

这样的结论基于我们对800多种职业2000多种工作内容的详细分析。我们使用美国劳工统计局和O*网的数据,对整个美国经济花在这些工种上的时间及其自动化技术可行性都进行了量化。完整研究结果将在2017年年初发布,届时会囊括其他几个国家的数据,但我们在去年年底发布了初步调查结果,现在又加入了一些中期发现。

去年我们发现,当前技术可以自动化45%的工作内容,60%的职业人士会发现自己的工作内容将有30%或更大部分在今天的技术水平下被自动化。本文将探讨当前技术水平下,三种职业活动被机器代替的技术可行性:高度敏感的职业、不易受影响的职业和最不容易自动化的职业。在每个类别中,我们讨论人类当前所从事的、最有可能和最不可能被机器人等技术所取代的行业与工种。文章最后我们将讨论持续演进的技术如自然语言生成将如何改变人们对未来的预期,对于那些日益自动化企业的高管又意味着什么。

自动化潜力

讨论自动化,我们采用现有技术对某种活动进行自动化的潜力,即该活动被自动化的技术可行性。每种职业都由多种类型的活动构成,每种活动各有不同程度的技术可行性。图表1列出已被确定的7种顶级职业活动。例如,零售领域的职业,包括收集或处理数据、与客户互动、商品布置(我们将其归类为可预见环境中的物理运动)。由于这些工作内容有不同的自动化潜力,我们通过研究工人每周花费在这些不同工作内容上的时间,得出对零售业的总体估计。

图表1
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技术可行性是自动化的必要条件,却不是充分决定因素。要考虑的第二个因素是开发和利用自动化软硬件的成本。第三个因素是劳动力成本和供需变化:如果劳动力供给充足,且比机器成本低得多,自动化就难以实现。要考虑的第四个因素是除了劳动替代之外的其他收益,如更高产出、更好的质量和更为准确。这些往往比降低用工成本更重要。监管和社会接受问题也必须充分权衡,如在特定环境中人们对机器的接受程度。理论上,机器人可以取代一些的护士功能。但就目前而言,直接采用可能会引起许多希望人际接触的患者的不快。某个行业和职业的自动化潜力,是这些因素之间微妙的相互作用与权衡的结果。

即便是某种职业的部分工作由机器来承担,并不一定意味着整个职业的终结。相反,已部分自动化职业中,就业数量往往发生了增加,剩余工作内容对劳动力的整体需求持续增长。例如,上世纪80年代,条形码扫描仪和相关销售系统在美国的大规模启用后,商店平均劳动力成本下降了大约4.5%,杂货销售成本下降了1.4%。它推动了很多创新的发生,包括促销活动的增多。但收银员仍然是必设的岗位;事实上,他们的就业在1980年至2013平均每年增长了2%。

最容易自动化的工作

在美国,人们工作时间当中的1/5被用于可预测环境中的体力活动或机器操作:工人在高度标准化的工作环境中进行特定活动,环境变化具有高度可预测性。通过调整和采用现有技术,我们估计这些工作内容的自动化技术可行性为78%,在7个顶级类别的活动中处于较高水平(图表2)。可预测体力活动主要发生在制造业、餐饮服务和住宿、零售业等,仅仅基于技术考虑,这些行业因此最容易受到自动化的影响。

图表2

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例如在制造业中,在可控环境中进行体力活动或机械操作占据工人整体工作时间的三分之一,包括包装、添加生产物料、焊接和设备维护。由于这种可预测物理活动的普遍性,从技术角度来看,大约59%的制造业工作都可以实现自动化。然而,整体的技术可行性掩盖了相当大的差异。同样在制造业中,焊工、切割工人、钳工等工作内容90%可自动化,但客户服务代表的工作内容被自动化的技术可行性还不到30%。不同公司之间,可能性也各不相同。我们研究的制造商的自动化水平参差不齐——从高度自动化到或很少使用机器,不一而足。

就技术潜力而言,制造业仅仅是美国经济中第二最容易自动化的行业。占据了头把交椅的来自服务产业:住宿和餐饮业。在这两个行业中,全部工作时间几乎有一半涉及到可预测体力活动和机械操作——准备、烹饪和上餐;准备冷热饮料;收集脏盘子。根据我们的分析,73%的餐饮和住宿服务具有自动化的技术可行性。

很多服务我们已不陌生。包括自动售货机和自动食堂已经存在相当长时间。如今的餐馆正在测试新的、更复杂的概念,如自助点餐,甚至机器人服务生。动力机器公司(Momentum Machines)的汉堡包烹饪机器人产品,据报道每小时可以制作和烹调360个汉堡,类似产品能够自动化很多烹饪和食品准备工作。但是,虽然技术可行性高,商业案例必须兼顾自动化的效益和成本,以及前面讨论的劳动力供给情况。对于其中的一些工作,当前的工资水平已全美最低,反映出所需要技能和可用劳动力的供给规模。餐厅厨师的平均收入约为每小时10美元,完全基于劳动力成本考虑可能还不够说服力。

零售业是自动化技术潜力很高的的另一行业。我们估计53%的工作是可以自动化的,但与制造业一样,具体程度取决于特定的工作内容。例如,零售商可以采取高效的库存管理和物流科技。针对航运和库存商品的包装是零售业中最常见的体力工作之一,存在较大的自动化技术潜力。同样,产品销售记录、收集客户或产品信息等数据收集活动也可以高度自动化。但零售业也需要认知和社交能力。向顾客推荐肉类和鞋子的颜色需要判断力和情商。我们计算出零售销售人员的工作内容有47%的部分具有自动化的技术可行性——远低于记账员、会计师和审计职员的86%。

然而正如我们上面提到的,一种工作可以自动化并不意味着它就会真的自动化——还有更广泛的经济因素在发挥作用。例如簿记员、会计师和审计文员的工作,需要技能和培训,因此在数量上比一般厨师少。但是,他们的工作成本比机器更低,只要用到软件和一台基本的计算机。

这些因素导致了在一些中等技能工作中,自动化程度愈来愈高——例如数据收集和数据处理。随着自动化能力的提高,涉及更高技能的工作自动化进程可能也会加速。

图表3的热力图显示了自动化在不同行业以及行业内不同类型工作中存在的巨大差异

图表3

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自动化技术可行性一般的行业与工作

在美国,1/3的劳动力工作时间用于收集和处理数据相关活动。二者各自60%的工作内容都有自动化技术潜力。很久以前,企业已将采购管理、工资单处理、计算生产资料需求、生成发票等工作自动化,并使用条形码来跟踪物料的流动。随着技术的进步,计算机进一步提高了这些活动的规模和质量。例如,许多公司现在都提供能将文件和PDF发票自动录入计算机系统、甚至处理贷款申请的产品。收集和处理数据可不只是初级员工或低收入职员的事情;年收入超过20万美元的美国人,也要把31%的时间花在在做这些事情上。

金融服务和保险业就是这方面的例子。金融业依赖于专业知识:股票交易者和投资银行家都是靠聪明才智养家糊口。然而,金融和保险从业人士要把大约50%的时间花在收集和处理数据上,自动化的技术潜力非常高。保险销售代理要收集客户或产品信息,承销商要核实记录的准确性。证券及金融销售代表要准备销售或其他合同。银行出纳员要检查财务数据的准确性。

因此,金融从业者的工作中,43%具有自动化技术可行性。同样,某些工种的自动化潜力要远高于其他工种。我们估计抵押贷款经纪人高达90%的工作时间都是用来处理申请表格。利用高度自动化的验证程序来处理文件与贷款申请,可以降低这一比例到60%略微多一点。这将解放抵押贷款顾问,将更多的时间用于为客户提供咨询,而不是常规的文件处理。客户和抵押贷款机构都能获得更大的价值。

其他自动化潜力一般的工作涉及到可预测性差环境中的各种体力活动和机械操作。这些工作在农业、林业、建筑业等部门占据较大比例。

例如在建筑工地上操作起重机、医疗急救、收集公共区域的垃圾、操作教学材料和设备以及在整理酒店床铺。对于后两项活动而言,因为环境不断变化,所以在很大程度上是不可预测的。学校的孩子们总是随意摆放书包、书籍和外套。同样,酒店房间里,客人会把枕头扔在各处,可能会把衣服留在床上,把地板弄得很乱。

这些工作相对于可预测环境需要更大的灵活性,在当前技术条件下更难以自动化:自动化潜力是25%。如果技术进步能够使得这些不可预测环境中的工作变得与可预测环境的一样轻松,其自动化潜力将提升至67%。目前,农业和建筑业领域一些不可预测环境下的工作(如评估农作物的品质、测量材料或翻译耕种说明等)的自动化潜力已经相对提高。

自动化技术潜力低的工作

以现有技术最难自动化的工作涉及管理和开发人力资本(9%的自动化潜力)或将专业知识应用于决策、规划或创造性的工作(18%)。这些活动,经常被定性为知识工作,从软件编程、设计菜单到撰写推广文案,不一而足。如今,电脑已经能够出色完成定义明确的任务如优化运输线路,但仍然需要人类来确立合适的目标,对结果进行解释,或检查解决方案是否符合常识。在人际交往非常重要的两个行业:医疗和教育,到目前为止自动化技术潜力仍然非常低。

总体而言,医疗行业有36%左右的工作具备自动化的技术可行性,但对于那些日常工作需要大量专业技能和与患者的直接接触的医疗人士,可行性会更低。例如我们估计仅就技术而言,注册护士的工作内容中,只有不到30%的部分能够实现自动化。对于牙科保健员,这一比例下降到13%。

然而,如果对当前技术进行调整,一些医疗活动包括在医院准备食物和管理非静脉注射药物,是可以自动化的。数据收集也在这些工作中占据了大量时间,因此有进一步自动化的空间。例如,护理助理大约2/3的工作时间是用来收集健康信息。甚至一些医生进行的相对复杂操作,如简单麻醉过程或读取放射性扫描结果,都有自动化的技术潜力。

在我们研究的这些行业中,教育行业的自动化技术可行性最低,至少现在是这样。可以肯定的是,数字技术正在改变这一领域,从大量在线课程和学习工具可以看出。然而,教学的本质是深厚的专业知识和与师生之间复杂的互动。总之,我们在第一个图表中所列的七种活动中,自动化可能性最低的两类在教育行业中占据了大约一半的比重。

即便如此,27%的教育活动——主要是那些发生在教室之外或非教学性的——在当前技术条件下有自动化可行性。例如,门卫、清洁和食堂、行政助理维护库存记录和人员信息。这些数据收集和处理活动的自动化有助于减缓管理支出的增长并降低教育成本,但不会影响教育质量。

展望未来

随着科学技术的发展,机器人技术和机器学习将进一步进入那些如今自动化技术潜力仍很低的活动。例如,在今天看来不可预测性高的工作环境,新技术会让机器人和人类之间的物理协作更多、更安全。这将使一些行业如建筑业的自动化程度进一步提高。人工智能则可以在工程领域参与更多的部件设计工作。

如果机器能够在一般程度上理解自然语言——即如果计算机有能力在与人的日常交流中识别出概念,这将是极大的技术突破。这种自然语言的进步将使零售业自动化的技术潜力从现有的53%提升到60%。在金融和保险业,提升将更为明显,从43%到66%。医疗也是如此,虽然现有技术还不能完成诊断和治疗患者所需所有工作,但随着时间的推移,技术的能力将变得越来越强。机器人可能还不会为人类清洁牙齿或教育孩子,但这并不意味着在未来不会。

正如在我们一开始就声明的,简单用技术可行性去评估某种工作实现自动化的可能性是不够的。实际的自动化水平取决于技术可行性、效益和成本(或商业案例)、劳动力的供求变化,以及各种政策和社会可接受度等因素。

自动化与领导力

自动化可以改变每个人的职场,包括高级管理人员。技术快速发展,释放潜力,克服缺陷,特别是复杂的。在某些行业,如零售业,自动化已经改变了竞争的性质。例如,电子商务玩家通过物理活动自动化(如仓库机器人)和知识工作的自动化(如提醒消费者自己想要买什么的算法)与传统零售商展开竞争。在采矿业,自动运输系统让矿底的矿石运输比人工操作更安全、更有效率,能带来生产力的质变。

高层管理人员需要首先搞清楚哪些自动化能够改造自己的组织,然后制定计划,转向自动化下的新业务流程。在职位自动化潜力热力图的帮助下,识别和优先处理可高度自动化的工作和流程。正如我们已经注意到的,明确了机器取代人力劳动的成本的前提下,关键问题是在哪里以及如何释放价值。最大授意可能不是来自劳动力成本的降低,而是生产率的提高,错误的较少,产量和质量的提升,以及安全和速度的改善。

为未来做准备越早越好。应对自动化的发展,管理人员必须挑战自我去了解数据和自动化技术。但是,利用自动化不仅仅需要数据和技术人才。更大的挑战是自动化改变了整个业务流程、企业文化之后,领导者如何去调整劳动力和组织的结构,为此,他们必须学会将自动化作为一个有力的生产力工具善加利用。高层管理者则需要摒弃过去一个世纪以来组织发展的模式。

了解那些工作的自动化最具有技术可行性,让我们新的机会重新思考工人如何工作,以及数字化劳动力平台如何可以更好地连接个人、团队和项目。 它也可以启发高层管理者思考他们的工作可以更好和更有效地交由机器执行,腾出时间专注于机器人或算法尚无法取代的核心竞争力。

 

本文由Michael Chui、James Manyika和 Mehdi Miremadi编写, 首发于《麦肯锡季刊》[www.mckinseyquarterly.com],原题为“哪些工作机器可以取代人类——哪些还不能?”麦肯锡保留所有版权。本文经授权翻译和转载。

 



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