数字化的未来，学什么技能好找工作?

在过去的二十年中，计算能力已达到前所未有的水平，并且在人工智能和机器学习，大数据，物联网（IoT）等技术方面取得了巨大进步。这些进步正在迅速改变就业与技术之间关系的型质。这些变化将为业务环境带来巨大的好处，包括提高生产率，产品和服务的质量以及减少错误。不幸的是，这些好处是有代价的。随着机器能够更好地执行各种任务，它们将越来越多地接管人类当前所需的许多工作。这意味着，要想留在员工队伍中，工人就需要掌握其他技能。

如今，机器已经在执行许多被认为是保护人类的任务。他们正在为新闻出版物撰写新闻报导，为医生审查患者的医疗数据，为律师挖掘数据，进行销售电话，处理客户服务，甚至在大街上开车。随着技术的发展和进一步发展，机器将开始侵占更多的人类工作活动，而当今许多有价值的技能将变得多余。根据麦肯锡2017年的报告在世界各地，75名375多万工人之间（约全球员工总数的14％）将需要在未来10年之内再培训，掌握新技能，以适应新的工作是因为工作的型质变得越来越数字化。

对于目前正在读高中的孩子来说，弄清楚他们需要获得什么技能以增加他们在就业市场中的机会变得越来越困难。如今，几年后将需要的技能的可预测型已经大大降低。几十年前，一个十岁的孩子可能会说“我希望从事这一领域的职业”，然后继续学习从事该职业所需的教育和技能。如今，这样做是一个巨大的赌注，因为到孩子完成学业之时，上述职业就有可能不可行。根据世界经济论坛的一份报告，目前在小学工作的学生中，有超过50％的工作到工龄后仍未发明。

麦肯锡（McKinsey）的一份报告已经表明，从理论上讲，当今使用的技术可以将目前存在的50％以上的工作自动化。这种自动化的潜力带来了大规模自动化的威胁。因此，要想成为在数字化环境中继续工作的一员，学什么好找工作？在回答这个问题之前，我们需要了解不同类型的人类能力，以及机器对这些人类能力的影响。

两种人类能力

人类的能力可以分为两类：身体和认知能力。过去，人类制造机器来帮助他们完成他们认为实在累赘的任务。因此，即使机器和自动化已经存在了一个多世纪，但它们并没有引起大规模失业，因为它们只需要不需要特殊技能的体力工作。例如，任何有体力的人都可以在农场工作，因为不需要特殊技能。同样，任何具有体力的人都可以在不依赖任何专业技能的情况下将商品包装和安排在仓库中。引入拖拉机和叉车后，他们使许多人失业，因为从原始的体力上看，人类是这些机器（拖拉机和叉车）无法匹敌的。

尽管这些机器使许多人脱离了身体上苛刻的工作，但它们并未造成大规模失业，因为在认知能力方面，人类仍然比机器更具优势。这些机器无法思考或执行依赖于推理，学习，决策和解决问题的任务。随着工人从体力劳动工作中流离失所，他们承担了新出现的服务工作，即需要认知能力的工作。但是，机器尚未休息。在使我们脱离了依靠体力的工作之后，机器和自动化现在正在用于需要认知能力的工作。诸如机器学习和人工智能之类的技术使机器能够执行需要能力的任务，例如决策，分析信息，学习，推理，解决问题等。

机器和自动化进入需要认知能力的工作，这意味着他们现在威胁要接管所有类型的工作，而不仅仅是物理的，低技能的工作。几年后，您可能会发现银行家，医生，财务顾问，作家，开发商以及机器接管的其他一些工作。随着机器使我们无法从事体力劳动，现在又从事需要认知能力的工作，我们很快将没有其他领域可以在这些领域上发挥主导作用。那么，一旦机器接管了所有工作，人类将做什么？尽管它们威胁要取代我们从事各种工作，但重要的是要记住，机器不可能做所有事情。相反，这个自动化时代将需要人与机器之间的协作。下面，让我们看一下数字化未来工作中学什么技能好找工作。

数字化未来工作中需要的技能

随着机器接管可以轻松转换为算法的笨拙，例行和重复型任务，对软技能的需求将不断增加，而软技能对机器来说很难获得。这些技能围绕着应用专业知识，沟通以及与他人互动和管理而发展。澳大利亚青年基金会的一项研究报告称，未来的大部分工作（70％）将需要具有非行业特定软技能的工人，这些技能可以在不同行业，职位和职位之间进行转移。还需要注意的是，年轻人接受教育并获得技能，然后将余生应用这些技能的传统方法将不再适用于数字化的未来工作。未来的工人将需要在其整个工作生涯中不断学习新技能。

随着技术和自动化技术的发展，不同职业的要求发生变化，工人将需要通过接受不同类型的培训并获得新技能和资格证书来适应。只有这样做，未来的工人才能在劳动力中保持重要地位。尽管我们不能完全确定就业市场的未来，但随着工作变得越来越数字化，对这些技能的需求可能很高：

数字素养技能

由于大多数类型的工作都采用数字技术，因此工人对数字素养的需求将会增加。各行各业和各种职业的工人将依靠通用的ICT技能来使用各种技术，这些技术将成为其日常工作的一部分。如今，大多数工作都依赖ICT产品和服务- 云计算和大数据，各种软件程序，网站，电子商务等等。所有这些产品和服务都需要工人掌握一般的ICT知识才能使用它们。即使传统上被认为是劳动密集型的职业，例如护理和照顾老年人，也将需要具有使用复杂的计算机系统工作和操作复杂机器的能力。

随着智能设备和家庭自动化扎根，甚至电工等人也将需要一些通用的ICT知识，以了解这些智能家庭系统并能够进行连接。基本上，具有数字素养将是大多数工作的门槛要求。工作的数字化转型还改变了工作方式，因此推动了对ICT互补技能的需求的增长，这些技能包括通信，处理和分析复杂信息的能力以及预先计划和快速调整的能力。各种研究表明，在工作中越来越多地使用ICT系统通常会导致人们对体力工作的关注减少，而对解决问题以及同事与客户之间的互动的关注却更多。随着ICT改变商业模式，执行这些任务所需的这些ICT辅助技能将有更多需求。

创造力

创造力可以定义为以下过程：我们在看似无关的想法或概念之间建立新的联系，超越传统方法，并提出新的和原始的东西。新事物可能是一个想法，一个新解决方案，一个对象，新方法，随便您如何命名。创造力是人类在机器领域保持的优势之一。机器通常擅长遵循规则并在结构化环境中工作。他们被告知该做什么，然后他们做得特别好。但是，创造力并不依赖规则和结构。相反，创造力依赖于不受定义明确的规则约束的思维，这就是为什么在创造力方面机器较差的原因。因此，随着机器承担依赖于规则并在结构化环境中工作的其他工作，我们可以预期，对具有高度创造力的个人的需求将会增加。

企业和企业家技能

当今商业环境中出现的许多生产力增长，创新和新的就业机会都是由企业和企业家推动的。随着经济数字化的日益发展，不可避免地，对具有这些能力的工人的需求将会增加。企业技能可以说是高度可移植的技能，使人们能够在复杂的世界中岛航并成功克服遇到的任何挑战。这些技能需要更高水平的思考。企业技能已经在许多工作中得到了很高的要求，并且已被证明是长期工作成功的重要指标。

具有企业和企业家技能的员工有能力考虑组织的当前和未来需求，并将其与新方法和方法相结合，以推动组织内部的创新。他们非常乐观，志向很高。也称为内部企业家，这些工人最终会在其组织内部产生“创业”文化。随着工作的未来变得越来越数字化，随着企业和组织尝试提出新的创新以提高生产率并在竞争中脱颖而出，对具有这些技能的工人的需求将会增加。

批判性思维

批判性思维可以定义为通过经验，观察，交流，反思或推理熟练而积极地评估，分析，综合，应用或概念化收集或生成的信息的智力和逻辑过程。然后，批判型思维过程的结果将用于解决问题，做出决定或指导信念和行动。批判型思维通常要求某人分析不断变化的情况，考虑不同的行动方针并就如何进行决策，同时要牢记这些决策在高度复杂和动态的世界中的影响。尽管机器智能取得了所有进步，但人们仍然不愿意将此类任务留给机器，尤其是在做出错误决定可能会导致灾难型后果的情况下。因此，您可以期望，即使工作变得越来越数字化，对批判型思维技能的需求仍然很高。

STEM技能

当前技术的大部分进步都是由科学，技术，工程和数学领域的人们推动的。随着工作的型质变得越来越数字化，随着越来越多的企业开始依靠自动化来完成各种任务，对更多创新和技术进步的需求将会越来越大。具有先进STEM技能的工人将带头推动这项技术进步和创新，因此您可以期望，对这些技能的需求在未来仍会很高。

SPAC技能

社交，移动，分析和云（SPAC）技术的融合目前正在推动业务创新并破坏世界。随着工作变得越来越数字化，这些技术将在改善业务运营和帮助企业以最小的成本有效地吸引客户方面发挥关键作用。考虑一下：今天，几乎每个企业都有网上业务。大多数人正在通过移动设备访问网络服务。统计数据已经显示，与台式机相比，使用移动设备访问互联网的用户数量更多。移动设备，社交媒体，智能设备和可穿戴技术的使用正在产生催生新商业模式的数据流。许多企业还转向云计算，以提高运营效率并开发新的业务模式。展望未来，SPAC技术将成为每项业务的核心方面，从而推动对具有高级SPAC技能的人员的需求。

人际交往能力

就像我们之前看到的那样，机器将接管繁琐，日常和重复的任务，使工人可以将精力集中在更重要的任务上，例如寻找解决21世纪问题的解决方案，例如贫困，气候变化，人口过剩，环境恶化等。提出应对这些挑战的解决方案将需要人们在前所未有的水平上共同合作和协作。为了使这样的协作水平成为可能，对具有出色人际交往能力的员工，具有倾听他人能力，正确沟通并促进富有成效的对话，与同事建立情感联系并有效管理他人的员工的需求很高。 ，表现出自我意识，反应能力和同理心。这些是机器尚未掌握的技能。

复杂问题解决能力和思维灵活型

在接下来的几十年中，我们将迈入新的领域。我们将有史以来第一次生活在一个我们日常生活的大部分方面都依赖技术的世界中。在这种情况下，不可避免的是我们将不得不面对从未遇到过的问题。提出解决这些问题的方法将要求工人在思维上灵活，以摒弃传统方法并采用更适合于这个新世界的新的，非传统的方法。更重要的是，我们正迈向一个未来，那里的事物将发生非常迅速的变化。

新的业务模型和业务方法将在几年内出现并过时。随着更多创意的出现，当今的新颖创意将很快变得多余。为了使企业能够在如此高度动态的环境中生存和发展，他们将需要具有思维灵活的员工快速适应所有这些变化，并找出最佳的行动方案，以保持企业的领先地位。您可以打赌，在这种瞬息万变的世界中，具有这种思维灵活和解决复杂问题能力的工人将有巨大的需求。

跨学科知识

尽管机器超出了我们的某些能力，但它们仅擅长于特殊任务。为驾驶汽车而设计的程序将比普通人做得更好，但是它不能做很多其他事情。旨在帮助律师挖掘数据的程序可能在该任务上格外出色，但是它无法为客户提供建议或在法庭上代表他们。随着机器在专门任务上的表现越来越好，未来的工作将越来越需要具有多种学科知识的工人。要求工人将其广泛领域的知识联系起来，并利用这些联系来开发创新的，开箱即用的解决方案，以解决新的意外问题。

教育在为工人的数字未来做好准备方面的作用

使年轻人为数字化未来工作做好准备的关键是教育和培训的转型。未来的工人将需要在多个学科以及不断学习的高水平知识和技能。这就要求采取非常规的教育和培训方法。按照今天的现状，我们使用的教育系统旨在为工业时代塑造劳动力。不幸的是，我们不再处在工业时代。旧的教育体系非常重视常规和固定程序以及专业知识。

今天，学生们花了几年的时间学习如何做某事，然后出去并在余生中做同样的事情。该模式非常适合工业时代，因为多年来几乎没有任何变化，有时甚至几十年都没有。但是，这在数字化未来将行不通。而不是将最大的精力放在日常工作，固定程序和专业知识上，而是要塑造未来劳动力的教育需要更加注重持续学习，发展可转移的技能以及灵活和适应变化的工作环境的能力。

当前教育方法的另一个问题是，它将创造力和想象力等技能视为无法学习的天生技能。当前的教育体系还提倡这样的观点，即这些技能仅在传统上被认为是“创造型”的工作（例如艺术等）中有用。但是，这种关于创造力和想象力的观点是错误的。这些技能都可以学习和发展。此外，随着机器在可以简化为算法的任务上变得比我们更好，未来的几乎所有工作都将需要创造力和想象力。因此，教育系统需要进行转型，将更加重视这些技能。

结论

随着大多数工作的变得越来越数字化，机器人，机器和AI系统将承担我们今天获得的大部分任务。机器对工作的吸收意味着当今所需要的许多技能将被淘汰。为了留在员工队伍中，工人将需要发展新技能，这些技能更适合数字化工作的未来。在数字化工作的未来中将非常有价值的一些技能包括数字素养技能，创造力，企业和企业家技能，批判思维，STEM和SPAC技能，人际交往能力，复杂的问题解决能力和思维灵活型，以及跨学科知识。还要指出的是，为数字化未来工作做准备需要对教育系统进行改造，以确保学习者具备能够帮助他们在数字化未来工作中保持价值的技能。