為了讓公民的工作能力經得起未來考驗，他們將需要新技能——但哪些技能呢？對 15 個國家/地區的 18,000 人進行的一項調查表明，政府可能希望優先考慮這些問題。

我們知道數字和人工智能技術正在改變工作世界，當今的勞動力將需要學習新技能並學會隨著新職業的出現不斷適應。我們還知道，COVID-19 危機加速了這種轉變。然而，我們不太清楚明天的工人需要哪些具體技能。

麥肯錫全球研究所的研究著眼於隨著自動化、人工智能和機器人技術的興起，將會失去的工作以及將要創造的工作。它推斷出高級技能的類型將因此變得越來越重要。對手工和身體技能以及基本認知技能的需求將會下降，但對技術、社交和情感以及更高認知技能的需求將會增長。

政府熱衷於幫助其公民在這些領域取得發展，但如果不更準確地了解所需技能，就很難設計課程和最佳學習策略。很難教沒有明確定義的東西。

因此，我們進行了一些研究，我們希望這些研究能夠幫助形成定義，並有助於培養面向未來的公民在工作世界中的技能。該研究確定了一套 56 項基本技能，這些技能將使所有公民受益，並表明更高的熟練程度已經與更高的就業可能性、更高的收入和工作滿意度相關聯。

定義公民的基本技能

當然，有些工作是專門的。但在一個更加自動化、數字化和動態化的勞動力市場中，所有公民都將從擁有一套基本技能中受益，這些技能可以幫助他們滿足以下三個標準，無論他們在哪個部門或職業中工作：

增加自動化系統和智能機器無法完成的價值

在數字環境中運作

不斷適應新的工作方式和新的職業

我們使用學術研究和麥肯錫在成人培訓方面的經驗來定義這些基本技能可能是什麼（圖表 1）。我們從四個廣泛的技能類別開始——認知、數字、人際關係和自我領導——然後確定了屬於這些類別的 13 個獨立的技能組。例如，溝通和心理靈活性是屬於認知類別的兩個技能組，而團隊合作效率屬於人際關係類別。

圖表 1

為了更加精確，我們確定了屬於這些技能組的 56 種不同的人才要素 (DELTA)。我們稱它們為 DELTA，而不是技能，因為它們是技能和態度的混合體。例如，“適應性”和“應對不確定性”是態度。

DELTA 熟練程度和結果

從這裡開始，我們進行了兩項進一步的研究。首先，我們試圖衡量當今工人對 56 個 DELTA 的熟練程度，與我們認為未來公民工作能力所需的水平進行比較。其次，我們試圖衡量這些 DELTA 的熟練程度是否已經與某些與工作相關的結果相關聯。

熟練程度

為了確定熟練程度，我們在 56 個 DELTA 中分別定義了理想的熟練程度，然後設計了一份心理測量問卷來評估受訪者對這一標準的熟練程度。來自 15 個國家/地區的 18,000 人完成了在線問卷調查，並為每個 DELTA 打了 0 到 100 分的分數（參見邊欄“示例：評估 DELTA 的熟練程度”）。

結果顯示，受訪者在數字類別的兩個技能組中的熟練程度最低——軟件使用和開發以及理解數字系統。溝通和規劃技能組以及工作方式的熟練程度（均在認知類別中）也低於平均水平（圖表 2）。

圖表 2

總體而言，擁有大學學位的調查參與者在 56 種不同的人才要素上的平均熟練程度得分更高，這表明受教育程度更高的人為工作場所的變化做好了更好的準備。

我們還檢查了熟練程度是否與教育有關。總的來說，擁有大學學位的調查參與者的平均 DELTA 熟練程度分數高於沒有大學學位的參與者，這表明——也許並不奇怪——受過更高教育水平的參與者為工作場所的變化做好了更好的準備。然而，更高的教育水平並不與所有 DELTA 的更高熟練程度相關。該關聯適用於認知和數字類別中的許多 DELTA。但對於自我領導和人際關係類別中的許多內容，例如“自信”、“應對不確定性”、“勇氣和冒險精神”、“同理心”、“指導”和“解決衝突”，沒有這樣的協會。對於某些 DELTA，更多的教育與較低的熟練程度相關，“謙遜”就是一個例子。

圖表 3 列出了熟練程度與教育水平相關性最高和最低的 DELTA。（有些係數為負。）

圖表 3

結果

我們繼續測試對 DELTA 的熟練程度是否已經在幫助工作領域的人們；結果表明，平均而言，具有較高 DELTA 熟練程度的調查受訪者更有可能是那些有工作、收入較高和工作滿意度較高的人。然而，不同的 DELTA 與這三個與工作相關的結果更密切相關。

保持所有變量不變——包括人口變量和所有其他要素的熟練程度——我們發現就業與自我領導類別中幾個 DELTA 的熟練程度最密切相關，即“適應性”、“應對不確定性”、“綜合信息”、和“成就導向”（圖表 4，第 1 部分）。

高收入與受訪者總體熟練程度最低的四個技能組的熟練程度最密切相關——即了解數字系統、軟件使用和開發、規劃和工作方式以及溝通（前兩個屬於數字類別和後兩者屬於認知範疇）。

數字熟練度似乎與更高的收入特別相關：在所有數字 DELTA 中具有更高數字熟練度的受訪者比數字熟練度較低的受訪者獲得最高五分之一收入的可能性高 41%。等效比較是認知 DELTA 為 30%，自我領導 DELTA 為 24%，人際 DELTA 為 14%。

也就是說，與高收入最相關的四個 DELTA 是“工作計劃制定”和“提出正確的問題”，兩者都屬於認知類別；“自信”，一種自我領導的三角洲；和“組織意識”，一種人際關係 DELTA（圖表 4，第 2 部分）。

圖表 4

工作滿意度也與某些 DELTA 相關，尤其是自我領導類別中的 DELTA。保持所有變量（包括收入）不變、“自我激勵和健康”、“應對不確定性”和“自信”對受訪者的工作滿意度影響最大（圖表 4，第 3 部分）。

值得注意的是，對兩個自我領導 DELTA（“自信”和“應對不確定性”）的熟練程度在三個結果中的兩個中名列前三最具預測性的 DELTA（圖表 5）。

圖表 5

DELTA 如何幫助塑造教育和成人培訓

我們的研究結果有助於定義公民在未來的工作世界中可能需要的特定技能，並表明這些技能的熟練程度如何影響與工作相關的結果，即就業、收入和工作滿意度。反過來，這表明政府可能希望採取三項行動。

改革教育體制

我們的研究表明，政府可以考慮審查和更新課程，更加關注 DELTA。鑑於自我領導能力和人際關係 DELTA 的熟練程度與更高的教育水平之間的相關性較弱，因此將課程重點放在這些軟技能上可能是合適的。

各國政府也可以考慮領導進一步的研究。許多政府和學術界已經開始定義公民所需技能的分類法，但很少有人達到本文所述的水平。此外，幾乎沒有人（如果有的話）進行了大量必要的研究以確定如何最好地發展和評估這些技能。例如，對於課程中的每個 DELTA，都需要研究來定義不同年齡段可達到的進展和熟練程度，並設計和測試發展策略和評估模型。不同 DELTA 的解決方案可能會有很大差異。例如，開發和評估“自我意識和自我管理”的解決方案將不同於“工作計劃開發或”數據分析所需的解決方案。

此外，政府可以考慮建立教育研究和創新機構來資助研究，促進研究人員進入學校測試創新解決方案，並確定哪些方法適用於哪些 DELTA。他們還可以將新興數據和見解提供給私營部門的研究人員和教育工作者。

改革成人培訓系統

我們調查的大多數受訪者——就像社會上的大多數人一樣——不再在國家教育系統中學習。因此，提高 DELTA 的熟練程度需要持續的成人培訓。事實上，數字 DELTA 的熟練程度——被證明可以提高獲得更高收入的機會——在離開國家教育系統的老年調查受訪者中較低，這一事實說明了這一點。

成人培訓課程的課程也可能不得不改變。例如，我們的研究表明，自我領導 DELTA 可能對就業結果特別重要，但成人培訓計劃通常不會涵蓋這些內容。例如，在成人培訓計劃的在線掃描中，我們發現在目標實現或自我意識和自我管理技能組中開發 DELTA 的課程或模塊比開發溝通 DELTA 的課程或模塊少 20 倍。這可能是一個迫切需要填補的空白，以充分應對 COVID-19 大流行造成的失業浪潮。

可能鼓勵相關成人學習的具體行動包括：

建立培訓計劃的 AI 聚合器，以吸引成人學習者並鼓勵終身學習。人工智能算法可以指導用戶是否需要為新職業提高技能或重新學習技能，併入圍相關培訓項目。為了開發準確的算法，政府需要收集和整理市場對工作和技能的需求數據，以及培訓計劃數據。列出的項目應包括那些教授與工作相關結果相關的 DELTA 的項目。鑑於自我領導三角洲與就業的聯繫，它們可能特別重要。

引入基於技能的認證系統。隨著需要新技能的職業的出現，基於職業的資格可能會迅速過時。因此，基於技能的認證可能更適合雇主的需要。提供者可以開發涵蓋執行特定職業所需的實踐技能和 DELTA 的計劃，但隨著這些職業的發展，添加新組件或刪除舊組件。幾家人工智能初創公司已經開發出能夠識別和更新不同職業所需技能的算法。政府可以調整這些以實現動態的、基於技能的認證系統。

鼓勵更加關注 DELTA 的基金計劃。一些政府向其公民提供終身學習補助金，他們可以在國家聚合器中註冊培訓計劃。為了幫助公民為未來的工作世界做好準備，政府可以將資金用於包括與就業相關的 DELTA 在內的計劃。例如，可以僅向受訓者提供特定項目的消費券，而向項目提供者提供的資金可能取決於就業結果或提供包含某些 DELTA 的培訓模塊。

確保終身教育的可負擔性

世界上大多數兒童都能接受小學和中學教育，但並不是所有的都是高質量的，而且對於大多數國家的大多數人來說，對幼兒的早期教育——培養特定心態和態度的最佳年齡——是負擔不起的國家。此外，很少有國家製定出一個系統來提供負擔得起的優質成人培訓。

因此，正如 19 世紀的工業革命推動了受教育機會的擴大，今天的技術革命應該推動進一步擴大，以確保從幼儿期到退休的全民、高質量、負擔得起的教育機會，並確保課程包括DELTAs 將在未來證明公民在工作世界中的技能。

文章來源：麥肯錫Mckinsey