這項由麥肯錫全球研究所所進行的研究顯示，隨職業人工智能化，料美國至 2030 年，年收入低於 30,800 美元和 30,800 至 38,200 美元區間的勞動者，轉換工作的機率將增加 10 至 14 倍。這兩個收入五分之一的勞動者群體今天的代表人群中，缺乏教育、女性和有色人種的比例較高。
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其中，女性被迫轉換工作的機率比男性高 1.5 倍，尤其是在後勤、客戶服務、餐飲和製造業等行業。
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此外，研究預測，在這些行業中將有 1.1 萬個工作崗位消失，對比頂級收入五分之一將新增 380 萬個崗位。這項研究建議實施持續教育計劃、高效的就業安置和其他招聘和培訓實踐，以及增加地理流動性。對於數百萬可能被自動化淘汰的工作，以及需要不同技能的領域創造更多工作的問題，美國需要廣泛接受有效培訓計劃以及可幫助個人尋找機會的就業配對援助。
職業人工智能化加速 基本認知的工作需求將下降
研究總結，到 2030 年，目前在美國經濟佔工作時間的最高 30％ 的工作可能會被自動化，基本認知和手動技能的工作需求將下降，預計生成式人工智能將令這趨勢加快。然而，STEM（科學、技術、工程和數學）專業人員、創意專業人員以及商業和法律專業人員的工作將得到增強而非取代。
研究還指出，物理勞動在運輸、建設和醫療保健等領域不會消失，並將繼續佔工作時間的近31％。而社交情感和數字技能的需求將增加。因此，對於受影響的勞動者，他們需要學習和掌握更多的數字技能，例如數據分析、電腦編程及人工智慧等相關技術，以應對未來工作的變化。
這項研究的結果強調了未來工作市場的變化，並強調了培訓和教育在確保未來勞動力可持續就業方面的重要性。因此，相關機構應該開始積極推動教育和培訓計劃，以幫助勞動者掌握新技能，從而更好地應對未來的工作市場挑戰。
