来源：算力宝
机器学习、机器人等自动化技术在日常生活中越来越有存在感！
在下一个十年里，自动化能够完全取代的职业其实很少。
但自动化能代替的远不止是重复劳动的制造业工作，还可能给医疗健康和金融等相当依赖知识的行业带来变革。
麦肯锡对八百多个职业、二千多项工作进行了详细分析，对整个美国经济里这些工作的平均耗时、将其自动化的技术可行性进行了量化分析。
麦肯锡将按被自动化技术取代的难易程度把工作分成三类：
1）.非常容易受影响（highly susceptible）
2). 不太容易受影响（less susceptible）
3). 最不容易受影响（least susceptible）
由上图可见，最不容易受影响的是管理他人及应用专业知识的岗位；
不太容易受影响的是与利益相关方互动及不可预测的体力劳动；
最容易受影响的是数据收集、数据处理及可预测的体力劳动。
如下热度图所示，不同行业及业内的不同工作的自动化潜力都各不相同。
这类可预测的体力劳动大多集中在
制造业、餐饮住宿和零售业
，因此，若单纯考虑技术因素，这些行业是最容易受到自动化技术威胁的。
制造业的自动化前景在美国市场上排在第二，排在首位的是服务业里的餐饮住宿行业。
根据我们的分析，73%的后勤工作——比如准备食材、烹饪、上菜、清洁、洗碗等——在技术上都完全可以实现自动化。
实现自动化的例子并不鲜见，比如自动售货机和自动咖啡厅。
餐饮行业也在探索更新颖的概念，比如自助点单，甚至引入机器人服务员。据说，Momentum Machines公司推出的一款汉堡机器人每小时可以做出360个汉堡，能使一系列的烹饪和准备过程自动化。另一方面，尽管在技术上非常可行，企业也必须考虑收益与成本的平衡。
零售业是另一个具有很高自动化潜力的行业。
零售业53%的工作都是可以被机器取代的。
对零售商来说，引入高效的技术管理库存和物流是行之有效的，比如清点商品、打包发货、收集客户信息等。
但是，零售业同样需要熟练的认知与社交技能，比如给客户推荐商品的销售人员。因此，我们的研究指出，销售人员47%的工作具有自动化潜力，这一数字远低于簿记员、会计师和审计员的86%。
在美国职场上的所有职业中，
三分之一的工作时间都用于收集和处理数据，这两项工作的自动化潜力都超过了60%。
长久以来，许多公司已经把采购、工资支出、物资计算等工作进行自动化处理，现在随着技术进步，计算机能够处理更多工作，甚至包括贷款申请。
金融服务和保险行业就是两个很好的例子。金融界向来依赖专业经验，股票经纪和投行都是靠脑子立足的。
但是，金融和保险从业者中，50%的时间都是用于收集和处理数据。这两方面的工作完全可以用自动化技术取代。
因此，从技术潜力来说，占据金融从业者43%工作时间的活动都能用自动化取代。
区别在于，抵押经纪人可能90%的工作时间都用来处理抵押申请，若能引入更先进的核证流程来处理文件和信贷申请，以上比例就能降到略高于60%。这样，经纪人就能从日常事宜中抽出更多时间向顾客提供建议，达成双赢。
现有技术最难取代的是管理培训类的工作（自动化潜力只有9%）或是利用经验知识进行决策、规划和创意性工作（18%）。这些活动往往被归类为知识型工作，从软件编程到撰写宣传文案等，内容不一而足。
现在，计算机能够完成的大多是定义明确的工作，比如路线优化，但是我们的社会还需要许多相对模糊的工作，比如确定适当的目标、解读阶段成果、对解决方案进行常识性的检查等。
人类互动的重要性在两个行业体现得最为明显，它们也具有相对较低的自动化潜力——医疗健康和教育。
总的来说，医疗健康的自动化潜力约为36%；
对于日常工作要求较高程度专业经验、需要与病人直接接触的从业人员来说，其可替代性更低。我们的研究指出，光考虑技术因素的话，一名注册护士的工作只有不到30%能够被自动化取代，口腔科医师更低，只有13%。
然而，医疗行业的部分工作依然可以引入现有技术进行自动化处理，比如为病人准备食物、执行非静脉注射的治疗等。同理，与数据收集相关的工作也可以自动化处理，比如三分之二的时间都用于收集病人健康信息的助理护士。一些相对复杂的工作，如在简单手术中给病人麻醉、进行放射性检查等，在技术上都有可能实现自动化。
本文改编自钛媒体《麦肯锡出了份很「囧」的报告，教你进哪行才不容易被机器抢掉工作》
