麥肯錫報告：受AIGC影響最大的十大職業

就業環境變了，或許身處職場的每一個人都有所感觸。

個中緣由有很多，如經濟環境、人口結構、產業迭代等等，但如今最無法繞開，也是為人們津津樂道的一個因素便是科技的發展，尤其是AI的逐步應用，可能會對未來各類職業產生更為深遠的影響。

如最近麥肯錫的一項研究表明，在中國，約有2.2億個職位，可能被生成式AI等自動化技術重塑，其中有10個職業受影響程度最大。

當生成式AI走向落地，各大公司已不再追問何為生成式AI，而是希望了解如何提高部署此技術的投資報酬率（ROI）。

簡單來說，從新創公司到產業巨頭，每家公司都不再懷疑AI的價值，而是在考慮怎麼盡快使用AI，用AI提高生產力、生產效率，進而提升自己的產業競爭力。

於是，麥肯錫便專門進行了一次研究，計算生成式AI的經濟社會價值。

這次研究後，有幾個極具價值的觀點。

生成式AI創造的主要價值可用「4C」來概括：

1.簡化（虛擬專家） (Concision)：利用非結構化資料來源歸納並提煉洞見，從而促進專業知識的傳播；它還能解讀文本與轉錄稿，創建嵌入式文本，以支援相關資料來源的查詢和引用。

·應用範例：在財務績效分析中，透過生成式AI提供針對性的外部財務資訊與內部績效總結，備註財務說明，可提高財務規劃與分析的效率，可望將財務成本降低4%~7%。

2.編碼與軟體開發(Coding and Software)：生成式AI能夠推動程式碼重構，進而加快主機遷移；可解讀、產生程式碼，從舊系統大規模遷移主機資料，自動開發、記錄、修正測試，簡化軟體開發流程。

·應用範例：在自動化或增強資料管理中，透過生成式AI可將部分資料標註、資料清理、文件產生工作自動化，輔助使用者識別未標註資料中的異常值，並為最新取得的資料集建立文件，加快數據處理，提高數據質量，可將數據管理成本降低5%~10%。

3.內容創作(Content Creation)：生成式AI能夠創作各種形式的內容初稿，可生成文字、圖片等資訊載體，自動編寫合約、招標書等文件，還能產生視覺元素，加速研發節奏。

·應用範例：在創作適用於不同媒介管道的行銷內容時，生成式AI能夠協助創意生成（如故事板）與大規模創作，支援使用者以不同語言撰寫適用於不同管道的郵件，並推送個人化的產品/服務建議，將行銷成本降低5%~8%。

4.客戶互動(Customer Engagement)：生成式AI有助於打造高度個人化的消費體驗，如透過聊天功能優化客戶服務，還能拓寬客戶聊天機器人的應用場景，進而加速客戶拓展與資料收集。

·應用範例：在聊天機器人的用例中，生成式AI可實現自然的對話、更好地應對外語及方言，打造自動化自助服務，並透過虛擬坐席提供客戶支持，同時更加有效地解答客戶疑問、準確判斷疑問根因，可望降低9%~11%的客戶營運成本。

數十年來，科技進步不斷重塑工作的本質，幫助人類更快速更準確地完成工作。生成式AI不僅將延續這一趨勢，也將帶來前所未有的巨大影響。

經分析，麥肯錫全球研究院（MGI）發現，目前勞工50%工時內的工作可能在2030年前自動化。生成式AI的顛覆性潛力將衝擊各行各業的不同崗位，對各類職業造成的影響程度各不相同，其中白領工作受到的衝擊將比藍領工作更大。

整體而言，生成式AI將促進勞動力轉型升級，催生全新的工作方式，顯著提高人效。

隨著生成式AI的持續進化，企業與勞動者必須有效率地加以適應與運用。

組織必須順應AI發展潮流，圍繞生成式AI的潛力重新定義工作、培養全新技能。

同樣，勞動者也必須建立終身學習的觀念，積極提升自身技能，以便在AI賦能的未來持續成長。

中國雖然在多條AI賽道處於領先地位，但企業部署AI的速度卻慢了一步，報告顯示，僅30%左右的中國企業透過內部培養AI人才，明顯低於45%的全球均值。

企業並不是不想做，而是AIGC屬於全新的技能，不管是學習內容儲備還是以前的學習形式都無法支持，如何培養員工的AI技能，成為企業培訓部門無法逾越的難關。

對於個人來說，如何找到高品質的學習資源，跟隨可靠的AI實戰老師學習乾貨，也是一大難題。

職場人如何快速融入AI時代？數位化學習平台三堂課推出了《AIGC能力學習地圖》（以下簡稱地圖），目的就是為職場人提供AIGC學習路徑，幫助大家提升自身職場競爭力。（36氪）