麦肯锡研究：AI创造就业多于自动化取代岗位

麦肯锡最新研究给出了一个与主流叙事不太一样的结论：到2035年，美国经济中的就业岗位总数将比今天更多，AI和自动化并不会造成大规模失业。但真正的问题不在于岗位总量，而在于岗位结构的剧烈重组——大约1100万美国人可能需要离开正在萎缩的职业，转入完全不同的领域。未来十年，平均每年将有77万工人需要跨职业类别转行，是历史正常水平的3.6倍。这个比例在疫情期间也出现过类似的飙升，但当时只持续了一两年，而这一次，转型压力将至少持续十年。 麦肯锡用几个具体案例说明了这种转型的难度差异。行政助理是2035年前受自动化冲击最大的职业群体之一，80%的工作时长可能被自动化替代。但他们有一条通往更高薪岗位的路径——项目经理。行政助理日常做的计划安排、协调运营、记录决策、管理利益相关方等工作，已经覆盖了项目经理约58%的职责。缺口在于项目排期方法、流程改进、预测、质量管理和业务拓展等专业技能。真正的障碍不是能力，而是门槛：大多数项目经理岗位要求本科学历和专业认证，这意味着需要投入数千美元和数年时间。相比之下，洗碗工转行家庭健康助理的难度更大——技能匹配度只有约20%，还需要完成培训并获得认证，而92%的医疗支持类岗位集中在最低两个工资五分位，涨薪空间极为有限。包装工转向生产制造岗位则相对顺畅，约52%的技能可以迁移，没有认证门槛，但需要掌握机械装配、钻孔、精细操作和特定设备培训等新技能。 研究揭示了一个关键发现：在增长型岗位中，85%要求某种形式的资质认证，这是工人面临的最普遍障碍。其中约38%的认证是法律强制要求的，集中在安全和公共信任相关的领域；但另外47%反映的只是雇主对学历、证书或职位头衔的偏好。换句话说，近一半的认证壁垒并非出于安全需要，而是招聘惯例——而惯例比法规容易改变得多。麦肯锡指出，即便是短期培训项目，对许多工人来说也负担不起，因为真正的成本不是学费，而是培训期间放弃的工资收入。一个有少量储蓄或需要照顾孩子的工人，完全可能理性地拒绝一条十年后回报丰厚但头几个月没有收入的转型路径。 对于正在应对人口老龄化的美国来说，让增长型岗位的转型路径更直接，雇主的利益其实最大。麦肯锡举了一个讽刺的例子：一家公司在一个部门裁掉行政人员，同时在另一个部门发布项目协调员职位——这等于自己制造了人才短缺。报告建议企业转向基于实际技能的招聘，取消法律并未要求的学历筛选，采用实操评估，并为现有员工建立学徒制。对于关注AI对就业影响的中国出海企业和跨境电商从业者来说，这项研究的启示同样适用：AI带来的不是简单的岗位消失，而是岗位迁移，谁能更快识别可迁移技能、降低不必要的认证门槛，谁就能在人才争夺中占据先机。