大家好！我回顾了关于 报告，并想与 hackernoon 的读者分享我作为数据分析师获得的见解。2025 年至 2030 年间，劳动力市场预计将发生重大转变，一些职业将迅速增长，而另一些职业将逐渐衰落。在此过程中，人工智能、大数据、金融科技和可再生能源等领域的崛起令人瞩目，而涉及手动流程的职业预计将会衰落。如果您准备好了，让我们一起探索工作的未来！🚀 未来工作的 劳动力市场转型的驱动因素 本章描述了企业预期这些宏观趋势将在 2030 年之前如何推动行业转型。   📌 数字化、绿色经济和劳动力转型成为决定商业未来的三大主题。  📌 企业需要增加数字化访问权限、优化成本管理并投资环境可持续性战略，实现可持续增长。  📌 应采取措施解决员工权利和劳动力多样性问题，因为这些因素是影响公司长期成功的重要因素之一。  📌 对于企业来说，制定灵活的计划以应对不确定性并加强风险管理策略将是至关重要的。  2023 年的报告💨   2024 年的报告🌍   📌 人工智能和机器人系统成为最大的转型因素。人工智能和自动化知识将成为关键技能。  📌 投资绿色能源技术的公司将脱颖而出。专注于可再生能源和能源存储可以增加就业机会。  📌 生物技术、量子计算和空间技术等领域未来将呈现更多增长并提供新的就业机会。  📌 适应技术并掌握新技能的员工将在就业市场上获得竞争优势。  在上图中，我们可以看到 2023 年 2 月至 7 月和 2024 年 4 月至 7 月之间出现了严重的峰值。这些峰值在企业注册中的反映与总消费者注册率并不同步。 关键里程碑：  ChatGPT-4 的发布让生成式人工智能触及了更广泛的受众。（2023 年 3 月）  Google Bard、Claude AI等竞争对手进入市场，使得该技术受到更多关注。（2023年3月） 谷歌发布 PaLM 2 模型并大力推进其 AI 战略。（2023 年 3 月）  Meta 和亚马逊宣布基于人工智能的模型和投资，促使企业向人工智能技术分配更多资金，从而加剧竞争。  YouTube、Coursera 和 Udemy 等平台上人工智能课程的普及增加了人们对生成式人工智能的兴趣。 好莱坞编剧和艺术家因担心人工智能导致失业而罢工，引发了人们对人工智能技术的更多讨论。（2023 年 7 月）   📌导致个人使用量快速增长的因素：  ✅ 用户开始测试免费或低成本的 AI 工具 ✅ ChatGPT、Bard 和其他工具变得流行起来，每个人都可以使用 ✅ 在内容制作、编码和培训等各个流程中快速采用人工智能 📌导致企业注册量增长放缓的因素：  ❌ 公司对人工智能集成进行详细的测试流程 ❌ 由于担心数据安全和监管，他们采取观望态度 ❌ 高成本和经济不确定性减缓了人工智能投资决策 ❌员工培训过程需要时间 🚀 有什么期待？  🔹从长远来看，企业对 AI 的采用将逐渐增加，因为随着企业逐渐适应这项技术并且集成过程加速，更大规模的 AI 应用将发挥作用。  🔹 2024 年及以后，预计企业注册数量将大幅增加，尤其是随着人们对人工智能对业务流程的影响的理解不断加深。 就业前景 报告年份 新增就业岗位（百万） 失业人数（百万） 净变化（百万） 劳动力市场流失率 2023 年报告 69  83   −14（−2％）  23%（6.73亿名员工）   2025 年报告 170  92   +78 (+7%)  22%（占12亿员工）  📌劳动力市场将发生重大转变。  📌虽然人工智能和自动化会导致一些工作消失，但也会创造新的机会。  📌 获得数字技能、数据科学、人工智能和可持续性方面的能力将变得至关重要。  📌 考虑到 22% 的劳动力将经历转型，个人和公司都需要适应这一变化。   📌 专注于技术的工作正在快速增长，因为大数据专家增长了 100%，人工智能和机器学习专家增长了 80%，这使得数据和人工智能技能在就业市场中非常重要。  📌 涉及手动任务的工作正在减少，因为数据录入员减少了 30%，收银员减少了 25%，这表明自动化和自助服务解决方案正在取代传统角色。  📌 可持续发展和能源转型领域的就业机会正在增加，因为可再生能源工程师数量增长了 40%，电动汽车专家数量增长了 50%，绿色经济正在重塑就业市场。  📌 人们需要提高他们的数字技能和数据素养来寻找新的就业机会，因为技术和可持续性工作正在成为未来就业市场中最需要的领域。   📌 50% 的总就业增长来自农业、物流和技术，其中农场工人、送货司机和软件开发人员是增长最快的职业。  📌 55% 的失业人员从事的是涉及常规体力劳动的职业，自动化、人工智能和数字化正在迅速减少这些岗位。  📌医疗保健和教育行业将占总增长人数的 10-15%，其中体力劳动和行政工作是失业人数最多的领域。  📌 投资数字技能和数据素养将使从失业行业向增长行业转型变得更加容易。   📌 自动化在劳动力中所占的比例增加了 55%，从而导致机器承担更多的角色。  📌 人力正在失去 30% 的工作职责，并转向更具战略性和创造性的角色。  📌人机协作增加10％，表明人工智能和自动化将在业务流程中发挥支撑作用。  📌 为了适应这种变化，员工提高数字技能并获得与自动化协作的能力至关重要。  关键里程碑：   📌 2021-2022：经济衰退 由于疫情后的经济不确定性，企业推迟了可持续发展投资。 由于全球能源危机和通货膨胀压力，企业优先考虑短期财务目标。   📌 2022-2023：复苏和增长 欧盟和美国等主要经济体均出台了激励措施，以实现碳中和目标。 企业加快了可持续发展政策，并开始在绿色能源领域投入更多资金。  COP27等全球气候峰会做出的决定增加了商业界对具备绿色技能员工的需求。   📌 2023-2024：绿色就业市场达到顶峰 在可再生能源领域（太阳能、风能、氢能）进行了大量投资。 可持续金融、碳交易、环境工程和ESG专业等新的工作领域迅速增长。 绿色经济领域的工程师、顾问和项目经理的就业机会增加了。  📌 2022 年后，具有绿色技能的专业人员的雇用率迅速增加，并在 2024 年达到顶峰。  📌 可持续发展政策、绿色能源投资和以 ESG 为重点的商业战略为劳动力市场创造了新的机遇。  📌 专注于环境可持续性、碳管理和可再生能源将对未来增加就业机会有很大优势。 技能展望   📌 69% 的雇主认为分析性思维是最关键的技能。 这表明解决问题和数据驱动的决策过程在商业世界中变得越来越重要。   📌 韧性、灵活性和敏捷性技能位居第二，占 67%。 我们看到，商业世界对于能够快速适应变化并在危机时刻提供解决方案的员工的需求正在日益增加。   📌技术素养（51%）和人工智能与大数据知识（45%）现在已成为关键劳动力能力之一。 随着数字化转型的加速，员工需要理解、处理数据并将数据与技术相结合。 领导力和社会影响力（61%）、同理心和积极倾听（50%）等高水平的以人为本的技能表明，随着自动化程度的提高，人员管理仍然具有重要意义。   📌人工智能和大数据知识以 45% 的比例跻身前十大技能之列，而编程技能仅占 17%。 这表明技术技能很重要，但每个人都应该能够使用人工智能和数据分析，而不必成为开发人员。   📌 网络安全技能正在成为未来最重要的工作领域之一，净增长率为 70%。  📌 随着自动化的兴起，手动技能正在下降 24%，但认知和技术导向技能正在取代体力工作而变得突出。  📌 分析性思维和系统思维增加了 50% 以上，表明数据驱动的决策在商业世界中变得多么重要。  劳动力策略  📌 劳动力市场的技能差距（63%）是数字化转型的最大障碍。公司需要制定再培训员工和吸引新人才的策略。  📌 抵制变革（46%）和企业文化问题是阻碍转型的最大内部因素。领导者提高管理变革的能力变得至关重要。  📌 法规（39%）和投资不足（26%）可能会延迟创新进程。公司需要制定灵活的策略来管理这些流程。  📌 难以吸引人才的行业（37%）和公司（27%）应改善员工体验并制定有竞争力的薪酬政策。   📌 提升技能和资助再培训（55%）是缩小人才缺口的最关键解决方案。公司应利用政府激励措施和培训计划来培养员工。  📌 现代化教育体系（47%）被视为提高长期劳动力素质的最根本解决方案。  📌劳动力市场的灵活性（44%）可以使招聘和解雇流程更加动态。  📌 远程工作法规的变化（36%）成为适应新工作模式的重要因素。  📌 虽然改变移民法（26%）是一项旨在增加劳动力供应的政策，但雇主的首要任务是教育和技能发展。  各地区最显著的差异 📌 北美在 DEI 政策实施率方面处于领先地位。 其实施率高于其他地区，尤其是在薪酬审计（64%）、招聘策略（79%）和培训（67%）等领域。  📌 中亚地区的 DEI 政策实施率最低。 在 ERG 团体（9%）、DEI 官员任命（16%）和薪酬审计（38%）等领域，其比例远低于全球平均水平。  📌拉丁美洲和加勒比地区的实施率很高，特别是在反骚扰协议（54%）和招聘流程（66%）等领域。  📌东南亚和南亚在设定多元化目标（59%、57%）和有针对性的招聘流程（46%、54%）等方面高于全球平均水平。  📌 52% 的 DEI 综合培训将实施，这表明提高劳动力的意识是当务之急。  📌 51% 的雇主计划实施有针对性的招聘和职业发展战略，包容性的招聘流程变得越来越重要。  📌 41% 的受访者计划实施薪酬公平和薪酬审计，而中东和北非等地区（19%）则需要制定此类政策。  📌仅有36%的人会实施反骚扰政策，而在拉丁美洲和加勒比地区，这一比例高达54%，显示出地区差异。  📌 任命 DEI 官员的执行率最低，为 16%，这表明许多公司仍然对建立直接领导机制犹豫不决。   📌 女性就业和领导力成为提高商业世界性别平等的最大举措，得到 76% 雇主的支持。  📌 残疾人在劳动力市场上的支持率将提高 56%，这意味着包容性工作环境将变得越来越普遍。  📌 Z 世代（52%）和老年工人（42%）之间正在取得平衡，雇主正在制定政策来支持年轻人才和经验丰富的劳动力。  📌 LGBTQI+ 个体（32%）和弱势族裔/宗教群体（27%）在劳动力多样性方面被视为重要，但仍需制定更多政策。  📌 移民和难民是优先考虑最少的群体，仅获得 21% 的支持，这表明全球劳动力流动的障碍仍然存在。   📌 工作经验仍然是招聘过程中最重要的标准（81％），因此求职者的专业背景和之前的工作经验将极大地影响他们的招聘。  📌 48% 的受访者采用就业前测试作为评估方法，这表明客观测量系统正变得越来越重要。  📌 虽然 43% 的人认为大学学位很重要，但工作经验的优先考虑表明，基于技能的评估将在招聘过程中得到增加。  📌 只有 14% 的人将在线证书和短期课程视为一种评估方法，这表明数字化培训在商业世界中仍未被广泛接受。  📌 只有 4% 的雇主表示他们不评估人才，这表明招聘流程主要基于可衡量的标准 📌 经验就是一切！81% 🧐  📌 做好考试的准备！  📌 仅有文凭是不够的！  📌 心理测试正在增加！  📌 证书和在线培训可以带来不同！通过获取新技能让自己保持最新状态。  💡 请记住：工作世界瞬息万变！积累经验，测试技能，参与能吸引雇主注意的项目！🔥   📌 最大的障碍是缺乏技能，占 50%。换句话说，在劳动力中寻找能够与人工智能合作的员工是一个大问题。  📌 43% 的经理和领导者难以接受人工智能，这表明组织在转型过程中缺乏领导力。  📌 人工智能技术的成本（29%）和缺乏对本地业务需求的适应（24%）使得企业难以投资人工智能解决方案。  📌 21% 的人认为法规和数据管理是障碍，这意味着公司在数据隐私和合规方面面临困难。  📌 消费者需求低迷（16%）减缓了 B2C 领域采用人工智能解决方案的速度  📌 AI转型的最大障碍是缺乏技能（50％），因此企业对员工进行再培训（77％）和对AI人才进行投资（69％）的策略凸显出来。  📌 43% 的人认为管理人员和领导者缺乏远见是一个障碍，因此人工智能转型不仅技术层面而且领导和管理层面都变得至关重要。  📌 41% 的公司计划在人工智能取代人类工作的领域减少员工数量，这表明某些职业可能会因自动化而消失。  📌 投资人工智能技术的最大财务障碍是成本高（29%）和无法适应当地业务需求（24%）。  📌 人工智能整合的劳动力策略侧重于雇用能够更好地使用人工智能的新员工（62％）并引导公司找到新的人工智能机会（49％）。 参考 https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/   https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2023/ 感谢您的时间；分享就是关爱！🌍

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