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如果要在一個(gè)商業(yè)模式被網(wǎng)絡(luò )翻轉的產(chǎn)業(yè)探索生涯，馬列特的方法確實(shí)奏效。不過(guò)這場(chǎng)變革的特性在于，它會(huì )導致某些類(lèi)型的工作和技能徹底過(guò)時(shí)。當服裝業(yè)逐漸變成軟件業(yè)，馬列特有能力調整工作方式去調節，但萬(wàn)一軟件也能熟練地設計襯衫、西裝外套和套服，馬列特的做法顯然不會(huì )有太大用處。當電腦日漸變得更有能智、機器人更為靈巧，如果你希望在這個(gè)時(shí)代建立長(cháng)久且成功的生涯，該怎么做？

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曼尼卡（James Manyika）花費多年時(shí)間思考這個(gè)問(wèn)題。他是麥肯錫的合伙人，專(zhuān)門(mén)研究職場(chǎng)工作的未來(lái)趨勢；同時(shí)他也是一位父親，不久之后他正值青少年的小孩就要開(kāi)始探索這世界。曼尼卡在「麥肯錫全球研究院」（McKinsey Global Institute）所領(lǐng)導的團隊，主要負責研究不同類(lèi)型工作需要的能力條件，希望借此了解哪些工作最容易被機器取代，哪些工作相對有保障。

一家名為O*NET的研究機構多年來(lái)觀(guān)察數百種工作，并逐一列出每份工作需要的特定行為。舉例而言，零售店店長(cháng)看起來(lái)是簡(jiǎn)單的工作，但是O*NET重新拆解零售店店長(cháng)的工作內容，其中包括有21種需要執行的任務(wù)、24種應具備的技術(shù)能力、23種不同的工作活動(dòng)。任何你能想像得到的工作，他們都會(huì )分解出更精細的項目。此外，曼尼卡在麥肯錫帶領(lǐng)的團隊也會(huì )逐一交叉比對兩千種不同任務(wù)，測試現在以及在可見(jiàn)的未來(lái)電腦可以多有效率地執行每項工作任務(wù)。最后他們會(huì )完成一份工作地圖，顯示哪種類(lèi)型的工作最有可能被數位科技取代，哪些類(lèi)型的工作相對有保障。

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令人驚訝的是，他們得出的結論不只是簡(jiǎn)單描述「高技能工作是安全的，低技能工作是危險的」。事實(shí)上，所有的工作都會(huì )受到影響。因為真正重要的是工作組成要素，而非涉及的整體技能程度。

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「就以會(huì )計專(zhuān)員與園藝師作為對照，」曼尼卡說(shuō)，「第一個(gè)問(wèn)題純粹是技術(shù)性問(wèn)題。會(huì )計專(zhuān)員需要完成的工作活動(dòng)是否容易被自動(dòng)化？園藝師呢？他們會(huì )分析數據、進(jìn)行解讀。園藝師必須有能力辨認目標、然后挑選出來(lái)，再用正確的方式親手修剪玫瑰。你需要設計精密的機器人，才有辦法在無(wú)人指引的情況下，讓機器人在它從未見(jiàn)過(guò)的花園中四處穿梭。當你提出以上的問(wèn)題，你會(huì )得出以下的結論：會(huì )計專(zhuān)員的工作比園藝師更容易自動(dòng)化?！?/span>

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當你分析自動(dòng)化的經(jīng)濟效益之后，就會(huì )更加認同上述的結論?！敢詴?huì )計專(zhuān)員而言，多數可被自動(dòng)化的工作都是透過(guò)標準化系統平臺以及軟件完成，成本也會(huì )隨之降低。但是園藝師的情況不同，即使你解決了技術(shù)性問(wèn)題，還是得建造一臺由大量復雜零件組成的實(shí)體機器?！勾送?，會(huì )計專(zhuān)員的薪資通常高于園藝師，因此就經(jīng)濟學(xué)角度而言，園藝師處于較有利的位置，且更為專(zhuān)業(yè)，所以雇主更難找到合適的人選。最后一項因素是「社會(huì )接受度」（social acceptance），沒(méi)有人真正知道或在意一家公司在臺面下如何管理帳務(wù)，但是如果鄰居的大型園藝機器人不小心修剪到自家的樹(shù)籬，恐怕會(huì )因此感到氣急敗壞。

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當你在選擇學(xué)歷要求以及獎酬金額相近的工作時(shí)，也可采取類(lèi)似的比較方式。在醫學(xué)界，你可以比較急診室醫生以及整天研究X光片的放射科醫生的工作內容。急診室醫生比較像是園藝師，必須針對不穩定或持續變動(dòng)的環(huán)境及時(shí)做出回應，臨場(chǎng)緊急處理傷病，可能前一分鐘還在治療斷腿，下一分鐘就得急救心臟病患者，或得在瞬間決定病患的疾病屬于心理層面或是生理層面。在可預見(jiàn)的未來(lái)，沒(méi)有機器人能做到這些（但這并不是說(shuō)新的數位技術(shù)無(wú)法提升急診室醫師的工作效率）；放射科醫師則比較像是會(huì )計專(zhuān)員，以結構化的方式應用知識，因此容易被更智能的軟件所取代。

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在法律界，在法官面前代表客戶(hù)的法庭律師，可能比成天負責審查合約、確認所有細節的律師更有保障。重要的關(guān)鍵在于，那些有可能被完全取代的工作類(lèi)型都有共通點(diǎn)，相對安全的工作類(lèi)型也是。因此，當你要決定未來(lái)的生涯方向時(shí)，有兩種選擇。一是專(zhuān)注于不太可能因為自動(dòng)化而消失的領(lǐng)域，因為他們的需求很難被電腦和機器人取代，相當于你所屬產(chǎn)業(yè)的園藝師。

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當然，另一個(gè)選擇就是成為主導自動(dòng)化的人，而非被自動(dòng)化的人。也就是成為設計算法、引導電腦執行工作的人，而非從事會(huì )計專(zhuān)員、放射科醫師或是處理例行性合約的律師。你必須遵循前面幾章內容提到的帕雷托最適員工的做法—在會(huì )計與軟件工程、醫療與圖像科技，或是合約法律與自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域，同時(shí)具備深度的專(zhuān)業(yè)知識。這并不容易做到，但是如果你要在人工智能與機器人應用愈來(lái)愈普及的世界成功，這確實(shí)是一條清晰的路徑。