揭秘 7 種人類、AI 代理、機器人協作新常態！麥肯錫：人類技能將進化，而不是消失
生成式 AI 正在快速拓展生產力的極限，但麥肯錫最新研究指出，未來工作的核心並不是「誰取代誰」，而是人類、AI 代理（AI Agents）與機器人如何形成新的協作模式。報告指出，如只從「任務可自動化程度」來看，AI 理論上已能自動化美國 57% 的工作時間。然而，這並不等於 57% 的工作會消失，而是工作結構會重新設計，職能轉向更仰賴人機協作。
逾 7 成技能需求同時存於可、不可自動化工作中
麥肯錫在最新報告《Agents, robots, and us: Skill partnerships in the age of AI》預估，AI 代理目前已具備執行佔美國工作時數 44% 的任務能力，實體機器人則可覆蓋約 13%，但「任務」可自動化，不代表「職位」會自動消失。
報告指出，一項關鍵原因在於人類技能的高度耐久度：即便 AI 會接手整理文件、摘要研究、處理流程等例行性任務，但有超過 7 成雇主需求的技能，仍同時存在於可被自動化與不可自動化的工作當中。麥肯錫指出，這代表人類的多數技能並非失效，而是被重新應用在新的工作情境。
報告分析，如要再往前推進、自動化更多類型的工作，科技還需要跨越人類能力上的多個障礙：AI 代理必須能理解人的「意圖與情緒」，而機器人則得突破更細緻的動作控制，例如抓取易碎物品、或在手術中精準操作器械等現在仍非常依賴人工的任務。
從以人為主到機器人主導，揭密 7 種人機協作模式
為了更具體地描繪未來的職場樣貌，麥肯錫分析了約 800 種職業，並根據其對物理、認知及社會情感能力的依賴程度，歸納出 7 種不同的人機協作原型。
依照自動化潛力來看，光譜的一端是「以人為中心」（People-centric）的工作，例如護理師、心理學家或消防員，這類工作主要由人來完成，約佔美國就業市場的 34%，機器難以取代其核心的人際互動價值 。
另一端則是自動化潛力高的工作，分別為「以 AI 代理為中心」（Agent-centric）與「以機器人為中心」（Robot-centric）。前者的相關職業涵蓋會計師、軟體開發人員與律師，約佔美國 30% 勞動力，其大量的認知任務可由 AI 代勞；後者如焊接工與庫存管理員，約佔 8%，主要由機器人執行體力勞動 。
在這兩極之間，則是各種混合型態：第 4 種協作關係就是「人與 AI 代理協作」（People-Agent），角色涵蓋了教師、銷售代表、人力資源專員等，占美國現有勞動力 21%。
第 5 種模式是「人與機器人協作」（People-Robot），這類角色涉及體力任務，機器用於增強人的力量和精確度，常見於維修和建築業，在美國勞動力佔比不到 1%。
第 6 種是「人、代理人與機器人協作」 (People-Agent-Robot)，三者的佔比大致相等，這類角色約佔美國現有勞動力的 5%，常見於運輸、農業、餐飲服務業。
第 7 種則是「代理人與機器人協作」（Agent-Robot），主要出現在生產環境，由軟體智慧指導實體系統運行。報告分析，這類約佔美國現有勞動力的 2%，例如機器設定員、烘焙者、圖書館助理等。
這 7 種人機協作關係原型，解釋了隨著自動化技術的採用，工作崗位將如何轉變，並強調在混合情境當中，人仍是不可或缺的。
當人與 AI 合作，人類技能將更具體、專業
報告也分析了美國逾 1,100 萬個招募廣告中提到的 6800 項技能需求，指出幾乎所有職業至少有一項技能受到 AI 嚴重衝擊．但也發現當代雇主幾乎在所有職業類別中，期待求職者具備更廣泛也更專業的技能組合。
以更廣泛的技能來說，溝通、管理、營運、問題解決、領導力、注重細節、客戶關係、寫作，這 8 項技能在各行各業仍然至關重要。針對專業能力，報告指出雇主對職位的描述更加具體，高薪領域往往需要更多也更高專業化程度。麥肯錫在報告中解釋，「人類技能將會進化，而不是消失。」
AI 技能需求在兩年內增加近 7 倍
值得關注的是，美國雇主對於 AI 流暢度（AI fluency），也就是使用和管理 AI 的能力需求，是所有技能中成長最快的。根據報告，截至 2025 年中期的兩年內，美國就業市場對 AI 技能的需求增加了 7 倍。
在大約 700 萬個就業機會中，AI 技能已成為必備條件，至於建構和部署 AI 系統的技術技能需求也有所成長，只是增速較慢。
因此，對於企業管理者來說，組織未來的生產力標準，不再取決於人類能獨立完成多少工作，而是人類、AI 代理和機器人如何「協奏」。麥肯錫指出，這代表企業不能只專注於在既有工作流程加入 AI 工具，而是需要重新設計整個工作流程，讓三者能形成協作網絡。