2016 年，韩国棋王李世乭败于人工智能（Artificial Intelligence，AI）AlphaGo，开启大众对于自己的工作是否会被机器人取代的忧虑。美国智库皮尤研究中心（Pew Research Center）2017 年调查 4,100 名美国人对此看法，超过 7 成的受调者担心电脑将会抢走自己的饭碗。
事实上，担心是没有意义的，因为有些工作必定会被电脑取代。麦肯锡公司（Mckinsey & Company）研究 7 项知识工作者领域（工程师、科学家、教师、分析师等）后，预见 2025 年，将会有 1.1 亿至 1.4 亿的全职人员被取代。
然而，难道人类创造人工智能对工作者来说只有威胁，没有助益吗？创新工场董事长兼首席首席执行官李开复曾说：“AI 帮我们做重复性工作、释放我们去做更多该做的事。”以下列出 8 种工作者需强化的技能，帮助大家在未来做出更有价值的工作抉择。
1. 判断哪些数据最有用，协助电脑发挥最大效益
《下一个工作在这里！》指出，未来需要的人才，是兼具业务与技术脑袋的人。比方说，在设计资讯系统初期，他们知道哪些数据对业务有益，就设计出能得到这些数据的系统；系统开始执行后，他们也会观察电脑做出的决策是否优良，并随之更新与改进。这种人才最能帮助电脑发挥最大功效。
北美最大卡车运输、物流供应业者施奈德国家公司（Schneider National Inc.），每天要运送快 2 万辆车次的货物。为了妥善管理，他们很早就引入自动化系统。由于“系统的数据品质”、“司机何时能出勤”、“货柜集散站壅塞状况”等地方的数据往往与真实情况有出入，且电脑无法判别，所以原本负责规划司机排班的管理者崔维斯‧托伦斯（Travis Torrance）每天早上查看完电脑规划的排班表后，接着检查数据来源是否优良，再看一下司机到班的时间会不会拖到出车时间，以及集散地是否拥挤等，诸如此类的检查与调配是电脑做不到的事，自然是人能胜出之处。
2. 强化人独有的“非认知”能力
人与动物最大的差别，在于认知理解能力，而人与机器最大的差别就在于“非认知”能力。
《发现 7 种 IQ》作者霍华德‧嘉纳（Howard Gardner）说，包括智商在内，人总共有 8 种智慧形式，像是人际智慧、内省智慧等，这些都是电脑无法做到的“非认知”技能。好比说，电脑比人拥有更多的资讯，传授知识的老师可能会被电脑取代；但是，老师在引导、关怀、启发学生这方面的工作，是电脑无法胜任的。所以在未来，善于发挥“非认知”能力的人，绝对不会被淘汰。
值得注意的是，密歇根大学研究指出，与 20、30 年前相比，目前大学生同理心水准下降 40%，倘若人类不提升电脑没有的软实力，恐怕真的很难有立足之地。
3. 学程式语言，增强思考能力
美国前副总统艾尔‧高尔（Al Gore）说：“在这个时代想成功，具有程式设计的能力是很关键的。”他的意思不是要大家变成下一个 Facebook 的创造者，或是要拿程式能力找工作，而是对正在发生事物背后的原因，要有着基本的理解。
举例来说，首席执行官不需要写程式，但如果他懂程式，才能理解程式讯息，这不论在考量风险或营运决策上都有益处。比尔‧盖兹（Bill Gates）也说：“学习程式语言，将帮助你思考更好。”
程式语言有非常多种，学习者可以从自己想要完成的任务下手。比如说，对自己公司网页常常出状况而感到不满的工作者，可以选择 JavaScript，几乎所有跟网站有关的工作都会运用到这种语言。同时，网络上有许多学习资源，例如，史丹佛大学就与 Coursera 以及 Udacity 等网络学习平台合作，提供许多课程。所以，只要具备足够动机，学会程式语言绝对不是问题。
4. 跨文化沟通力：完成组织任务的最重要技能
麦肯锡顾问公司研究指出，印度在网络普及后，预计在 2025 年为世界带来 5,500 亿至 1 兆美元的经济成长。而全球尚有 50% 人口没有网络，这些人多半在中东、非洲等地。日本丰田车厂为了强化它在这些地区的竞争力，2017 年海外征才人数，相较前几年成长 5 倍。而为了让不同文化的团队成员能顺利共识，跨文化沟通能力是首要征才条件。
此外，根据美国密歇根大学（University of Michigan）经济学教授斯科特‧佩奇（Scott Page）研究指出，创新取决于集体差异，因此多样性将成为组织未来 10 年的核心竞争力。未来，跨文化组织会更多，能够看懂、听懂和理解对方的肢体语言、弦外之音，避免触犯对方的禁忌或做出会让对方会错意的言行，将变成所有工作者的重要技能。换句话说，提升辨识不同文化的价值观的跨文化沟通力，有利于创造更有价值的事业。
5. 工作流程的规划非人不可，机器人负责执行
当许多人忧虑工作将会被 AI 取代时，却忽略工作本身是由人所提供的。 也就是说，机器人想工作，只能被动地等人分派任务。工作安排需要具备系统性思考，将与工作有关的每个环节串连在一起运作，还要具有处理突发状况的应变力，而这件事只有人做得到。《下一个工作在这里！》提及，电脑并不擅长综观全局，负责设计工作流程的人不受 AI 的威胁。
AI 人工智能进入职场，工作流程的决策主要在 3 面向：辨识与评估哪些职务由机器来执行会更好、决定引入机器后，机器人和人类工作者的任务该如何分配、如何安排被电脑替代的人力。
以美国第二大个人险种业务保险公司好事达保险（Allstate）为例，个人业务主管为引进自动化核保，重新设计工作流程。原本核保团队负责3项工作：个别核保决定、综合风险组合管理，以及与业务人员沟通核保结果。引入自动化系统后，核保团队依照原本工作拆分成 3 个团队，个别核保由机器人负责；原本核保团队中，善于跟业务员沟通的人，工作则变成协助业务员理解电脑核保的结果；原先团队中，核保经验最丰富的工作者，则变成核保机器人的主管，负责管理与监督电脑工作成效，和处理最复杂的案子。而缺乏上述两个技能者，则是被辞退。
6. 企业最抢手人才：开发软件的创造者
科技发展至今，许多我们以为是制造硬件的公司，像是飞机、汽车、工业机械等产业，其实内部软件工程师比硬件工程师还要多。这是因为，绝大部分的硬件都需要仰赖软件来驱动。
举例来说，无人驾驶汽车是利用感测器，讯号处理、电脑运送等技术，根据所获得的道路、车辆位置等数据，来拟人驾驶。然而，接到数据后，该怎么反应，像是其他车子与自己的位置接近，或是辨识到红灯会自动停止，这些设定都需要仰赖软件开发者所设计的算法。
所以，这些能持续开发出更新认知科技解决方案，供全世界工作者使用的软件开发人员，也不会失业。
7. 投入自动化价值低的领域
位于印度东北部的米佐兰村（Mizoram），每 48 年就会出现大群老鼠吃光当地农作物，造成重大经济损失。虽然长期观察下，统整出一些原因，像周围植物开花，但长达 48 年的周期，让真正原因难以厘清。2006 年鼠患再度发生，为了短时间内找出原因，《国家地理频道》只能找上专精研究老鼠的动物学家肯‧艾普林（Ken Aplin），最终发现果实才是主因。
像艾普林这类专家，在一个领域无人能出其右，就是所谓的“专精者”。事实上，艾普林的工作可以被自动化，不过相对投入自动化需要花费的成本，投资报酬率太低，所以不会有人想花钱与心力研发。加上该专业每隔 48 年才派上用场，花钱投资自动化设备，不如直接聘用专业人才。
由此可见，成为一个小领域的专家，即便该领域现在看来不普及，但可以肯定的是，不会有人花钱投入自动化来取代你的专业。
8. 拥有成长心态职涯才走得长
《心态致胜》作者、史丹佛大学（Stanford University）心理学教授卡萝‧杜维克（Carol Dweck）将人的心态分为两种，一种是定型心态，指将成功归功于天赋。另一种则是成长心态，将成功归功于努力。而未来，人人都更需要拥有成长心态。
原因很简单，随着新旧科技替代速度愈发迅速，可能某个科技你尚未掌握，下一个就跑出来了。如果抱有定型心态，听到别人的建议，就认为对方在纠正、是对自己天赋的质疑，很容易故步自封，放弃学习。反之，有成长心态的人，会将他人的建议当作改变的机会，能活到老学到老，在职场上的生存概率自然比定型心态的人大。
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