机器人，自动化和人工智能（AI）在好的和坏的方面都看得见。虽然这些技术让我们的生活变得更轻松，但他们也正在从事我们的工作。还是他们？事实上，我们可能因为害怕失去工作而抵制技术，这将会创造新的机会。
认知指出，有 些基本的原则要了解工作的未来。 ，我们的工作 直在变。你在城市街道上看到多少个灯具？你 后 次拿起电话，听到总机操作员是什么时候？而且这些日子里谈话的银行出纳员越来越少。但是，虽然其中 些角色已经过时，但其他角色已经演变了（灯光师现在是电工）。这意味着我们不应该抵制变革。毕竟，机器人会让我们从中解放出许多沉闷，肮脏或危险的工作。
而且，我们必须记住：机器需要人。报告指出：“机器可以做得更多，但总是有更多的事情要做。”他指出，机器是人们需要使用的工具和工具。为此，人类智慧是我们 大的素质之 ，在智能机器时代，我们将不断探索创造新的工作。
今年八月，Aaron Hand撰写了关于 UI Labs和ManpowerGroup的 项新的劳动力分析报告，该报告确定了165个未来以数据为中心的职业生涯，这将有助于塑造美国下 代制造业。合作机器人专家，制造网络安全战略家，企业数字伦理家 些将构成数字劳动力的工作。
Cognizant报告揭示了由于技术进步在未来10年内将存在的另 套工作类别。并不是所有Cognizant概述的21个新职位都会影响制造商。例如，“个人记忆策展人”的角色就是面向老年人，帮助他们应对更长的寿命。这项工作需要产生规范来创造客户过去的时间，地点或事件的虚拟现实体验，保持我们的衰老记忆的生动和良好。
但是数据侦探将会调查大数据的奥秘，通过检查传感器，设备，雾计算和神经网络来揭示内容中的秘密。而数据科学家不需要申请，因为像这样的工作只需要好奇心和关注细节，能够跟随数据的前进方向。
另 个被称为“人机合作经理”的角色将确定可以通过新技术升 的任务，流程，系统和经验，同时对新的方法，技能，交互和结构进行成像。这项工作将定义角色和职责，并制定机器和工人应该如何协调完成任务的规则。或者，作为“边缘计算的主人”， 个人将监督基础设施的大修，以确保新技术与传统系统的无缝交互。
提升企业阶梯可能意味着推动“道德采购人员”，他们检查供应链中每个合同的道德完整性，并创建实时经验来测试和审查跟踪和跟踪数据的能力。然后是“遗传多样性官员”，他们确保除了种族，性别或性取向之外的平等管理，以整合 个可能包括那些遗传增强的个体和没有个体的个体。
而这仅仅是个开始。展望未来，我们将看到碳农民，虚拟形象设计师，加密货币套利者，无人机骑师，甚至机器人水疗所有者，以及Snapchat成瘾治疗师。看起来将有很多工作来填补未来。