自20世纪中叶自动化开始改造美国工厂以来，经济学家一直担心工作的消亡。既然AI出现了，那么工商业正处于可能有史以来最大的自动化浪潮中，这些问题已经变成了哲学。完成工作的日常方式将发生什么变化，明天的工人将需要什么？更多信息尽在振工链。
一方面，专家之间在自动化可以替代多少工作方面仍未达成共识。但是，即使抛开我们失去或获得的工作岗位数量，很明显，就业和劳工的概念现在比以往任何时候都更加动荡。工作不会很快消失，但它会继续迅速变化，并且这种变化通常会在以下五个方面以及更多方面在基础级别上发生。
- 对于某些工作，创造力和解决问题的能力将取代忙碌的工作。
在当今的劳动力中，大多数人的工作是任务的混合，并且在许多职位上，至少有一项手动任务可以自动化。无论是笨拙的电子表格还是单调的手动条形码扫描，这些任务都将是自动化首先消除的一些任务。这种变化将是巨大的，但可能是积极的。这是因为，随着重复性工作的自动化，员工可能最终会承担起解决问题和创造力的重任。
例如，在具有自动结帐功能的商店中，收银员的工作通常转移到客户服务和支持角色，而具有自动库存控制功能的仓库中的职位可以更侧重于拣选效率和准确性。现在，制造商可以在短短几分钟内批量订购诸如电气外壳之类的定制零件，从而消除了制造过程中昂贵且不必要的步骤。因此，尽管这可能会在职责和职位的结构上造成一些干扰，但希望结果将是一支更具敬业精神和创造力的员工队伍，更多信息尽在振工链。 - 高技能和低技能工作的需求都将增加。
美国经济对医疗保健和工程学等领域的高技能工作有大量需求。同时，许多职业仍然不是AI擅长的领域，并且这些工作正在蓬勃发展。例如，清洁服务市场在下个十年的工作前景将很可观。但是，由于日常办公任务的自动化，“中层”工作可能会变得越来越濒临灭绝。
一些经济学家担心，中产阶级的这种空洞化会进一步加剧收入不平等，因为“有钱人”将高薪工作放在最上面，而“有钱人”则留在了最底层。目前尚不清楚收入不平等的后果将如何摆脱，但无疑为培训学生未来就业的教育计划提供了额外的紧迫性，更多信息尽在振工链。 - 工作的社会功能将变得更加重要。
社交技能是AI的主要瓶颈之一。研究人员还没有找到一种使移情反应，社交提示阅读或其他与人互动的微妙但至关重要的技能自动化的方法。此外，这些技术上的飞跃不太可能很快解决。因此，与此同时，人们技能的重要性正在大大提高。
美国劳工统计局预测，深入人性化工作的需求将大大增加，而滥用药物咨询师，社会工作者和心理学家则具有巨大的就业潜力。而且，现在几乎每项工作都需要某种程度的协作技能，而且雇主说，所谓的“软技能” 通常是工作场所的差异因素。因此，即使AI的力量每天都在增长，重要的是要继续培养我们的社交技能和人性，更多信息尽在振工链。 - 人工智能和深度学习将需要精心的数据收集和过滤。
研究人员已经了解了机器学习和AI的一个重要事实是，向算法提供准确无偏的数据绝对至关重要。那是因为AI特别容易受到“垃圾进，垃圾出”问题的影响-如果AI从中学习到的数据不能为现实提供扎实的基础，则很可能会产生无用甚至有害的结果。
将AI纳入招聘实践使得这成为一个特别紧迫的问题。引人注目的例子表明，在招聘过程中使用校准不佳的算法可能会歧视妇女和有色人种，因此，为提高多样性所做的任何努力都需要包括准确收集数据的实践。
同时，在运营方面，数据准确性对于简化流程和创建舒适的设施同样至关重要。如果企业查看错误的数据，可能会在组织业务，支付员工不使用的功能或无法检测到程序何时无法正常运行方面付出重大失误。拥有数据收集基础设施只是第一步。它必须收集正确的数据，更多信息尽在振工链。 - 工作将是越来越分散和全球化的现象。
互联网正在迅速改变工作的物理面貌，并且随着计算机，电话和互联网连接的完成而完成的更多工作很可能会继续下去。工作不再是必须的地方，而只是您要做的事情。如果您对双关语宽恕，那么分散就业的影响将遍布整个地图。
“数字游牧民”的兴起意味着自由职业者可以在意大利的海滩上为佛罗里达州的一家公司编写代码，“ 在家工作”革命为父母和残疾人以及新经济的全球性质提供了新的机会。意味着团队通常必须跨国家甚至大陆边界进行协作。小企业在这里也有令人兴奋的新机遇，因为较低的进入门槛使利基专业和创新产品得以蓬勃发展。
21世纪的工作场所本来就很艰辛，但变化（可能甚至是变化）只会变得更加重要。最好的建议？系好安全带，优先考虑灵活性，永不停止学习和改进，更多信息尽在振工链。