AI 与劳动力短缺经济
作者： Cowboy Ventures
免责声明： 本翻译好的文章仅限于我自己阅读，不是转载和发布。
几乎没有哪一周没有新的头条新闻警告说人工智能（AI）要来抢你的饭碗了。 从source=chatgpt.com”>Alex Karp 等领导人都对即将到来的“破坏”发出了警告，并且有很多关于 AI 将如何重塑知识工作（从软件开发到咨询再到客户支持的机器人化）的文章。在 Cowboy Ventures，我们也撰文探讨了 AI 颠覆劳动密集型知识工作（也就是专业服务）的机会。
但我们也对相反的动态着迷：那些公司找不到足够工人的行业。 在美国经济的关键部门中，最大的制约因素不是失业，而是劳动力短缺。其中许多部门是美国经济的基础，但历史上数字化程度较低，如制造业、建筑业、医疗保健服务和酒店业。
这些市场规模庞大，运营复杂，并且越来越受到劳动力可用性的制约。在许多情况下，公司不是在问 AI 如何取代工人，而是在问当他们根本无法雇佣到足够多的熟练人员时，技术如何帮助他们运营。
这就是价值数万亿美元的劳动力短缺经济（Labor Shortage Economy）。
在本文中，我将主要关注几个经历严重劳动力短缺的庞大且经常被忽视的行业。但类似的动态也存在于许多专业的白领职业中——从放射科医生到高度专业的内核工程师（例如参见 Cowboy 投资组合公司 Standard Kernel）。
拆解劳动力短缺经济
制造业和工业
近年来，人们对重建美国工业基础的兴趣重新燃起。COVID 期间的供应链冲击暴露了全球制造网络的脆弱性，而地缘政治紧张局势加剧了要求在国内生产关键技术的呼声。
但回流（reshoring）的最大障碍之一不是资本。我们需要更多的熟练劳动力。
预测表明，到 2030 年，将有 210 万个制造业岗位空缺，到 2033 年这一数字将升至近 400 万，这意味着数万亿美元的经济产出损失。在许多工业案例中，留住员工也取决于危险、肮脏或对体力要求极高的工作本身，这放大了现有劳动力短缺的影响。
即使是像半导体这样高度先进的行业也面临着巨大的劳动力缺口。由于培训管道不足，预计 60% 的半导体工作岗位可能会空缺，而像台积电（TSMC）亚利桑那州工厂这样的晶圆厂已经面临由于当地技能短缺而导致的延误。
重建美国制造业的雄心是真实的，但如果没有劳动力的杠杆作用，将很难实现。
建筑和熟练行业（Skilled Trades）
建筑业面临着同样严峻的人口挑战。到 2031 年，预计超过 40% 的建筑劳动力将退休，这使得几乎每个承包商都在努力招人。今天，美国已经面临大约 50 万名建筑工人的短缺，每年给经济造成数十亿美元的损失。
情况在熟练行业等领域甚至更糟。目前有超过 100 万个熟练行业职位空缺，而且管道还在继续缩小。每有一名熟练工人退休，只有 0.6 名新工人进入该领域。电工清楚地说明了这个问题。将近 30% 的工会电工即将退休，而此时正值电动汽车充电基础设施、数据中心、太阳能安装和电气化倡议的需求激增。预计未来四年对电工的需求将增长 25%，而供应量可能会下降 14%。
医疗保健和社会援助
医疗保健是美国最大的劳动力市场之一，也是最紧张的市场之一。
家庭健康和直接护理劳动力已经雇佣了超过 540 万人，但每年的流动率可能超过 80%。随着美国人口老龄化，预计需求将急剧增长。到 2034 年，仅家庭健康助手的职位空缺就可能超过 600 万个。
短缺情况蔓延到整个医疗保健系统。将近一半的注册护士年龄超过 50 岁，预计到 2030 年将有大约 100 万人离开劳动力队伍。医生、心理健康提供者和诊断专家之间也存在类似的缺口。需求正在迅速上升。而供应却没有。
休闲和酒店业
很少有行业经历过像酒店业那样的劳动力流失。快餐业的年流失率可能超过 150%，即使在 COVID 之后工资大幅上涨，仍有超过 65% 的美国酒店报告人员短缺。
工作的性质：对体力要求高、时间表不灵活、工资通常很低——历史上使酒店业成为一个“过客”行业。现在，零工平台提供了提供更大灵活性和日程控制的竞争选择。此外，31% 的工人是外国出生的移民，其中一些人持有正在被削减的临时或季节性工作签证。
结果是，整个行业陷入了永无止境的招聘循环中，劳动力被绝大多数运营商列为首要运营挑战。
为什么劳动力缺口在扩大
在这些行业中，几种结构性力量正在汇聚，从而创造了劳动力短缺经济。在与雇主交谈时最常出现的几个因素是：
人口结构转变： 美国正在进入其历史上最大的劳动力转型之一。在未来五年内，美国雇主平均每月需要雇佣超过 240,000 名工人，仅仅是为了取代那些退出劳动力队伍的人，但 Z 世代（Gen Z）的人数比千禧一代和婴儿潮一代都要少。这是一个单靠招聘无法解决的人口数学问题。
技能差距： 即使有工人，往往也没有合适的技能。雇主需要的技能与劳动力市场可用的技能之间的差距已成为一场结构性危机，麦肯锡估计这可能会使全球经济产出损失 2.5 万亿美元。雇主现在预计，到 2030 年，近 40% 的核心劳动力技能将发生变化，然而培训管道和教育系统一直难以跟上步伐。其结果是一种错位：技术性、熟练性或半熟练性职位无人填补，而衰退领域的工人则难以转型。
对工作的期望不断变化： 工作本身的结构正在演变。超过 7000 万美国人（约占劳动力的 36%）现在参与零工经济，预测表明到 2027 年，近一半的美国工人将被视为独立工作者或“自由职业者”。尽管重返办公室和 996 文化在硅谷很流行，但对于更广泛劳动力池中的许多工人来说，灵活性和日程控制越来越超过传统的就业模式。
AI 解决劳动力短缺的 4 种方式
AI 增强人类： 在人类判断必须保持在循环中的背景下，AI 可以显著增加每个工人的杠杆作用——使一个人能够完成几个人的工作，在正确的时刻提供正确的信息，或管理导致倦怠和流失的认知负荷。当每一个未填补的职位都有直接的运营成本时，这些解决方案使雇主能够用更少的资源做更多的事情，而不牺牲质量（或安全）。以 Cowboy 的投资组合公司 Basata.ai 为例，其为专科诊所提供的 AI 医疗保健平台允许 1 名医疗记录经理完成 4 个人的工作，将转诊的患者联系时间从1 个月缩短到当天。
AI 推动流程/运营效率： 这些工具使工作本身（或获得工作）变得更好——改变了在那些在人才竞争中输给零工经济的行业中，公司如何吸引、入职、管理和留住工人。为需求预测、排班和劳动力管理带来更大的可视性和灵活性，并引入现代工具以实现无缝申请、面试和沟通流程，对于更传统的行业雇主保持竞争力至关重要。这在那些劳动力总成本可能占公司损益表成本 40-60% 的市场中也是提高效率所必需的。在 ReadyOn，他们的一线劳动力行动系统通过为数十万一线工人带来预测分析和即时灵活性，已经成功地将企业客户的招聘时间缩短了 75%，并将整体劳动力成本降低了数百万美元。
用于培训和技能提升的 AI： 在 AI 时代，在职培训和技能提升获得了新的首要地位。从历史上看，一线劳动力的雇主很难为高潜力的员工提供向上流动的机会，这导致了流失，并加剧了经理、熟练工人或持有证书的人员（如叉车操作员、数控机床机械师或持有执照的酒类服务员）的短缺。现在，随着数字化和 AI 进入传统行业，越来越多的工作需要软件界面的知识和理解，而不是纸和笔，以及新的（甚至是机器人的）机器，而不是传统设备。而且，我们培训的方式也应该转变。Cowboy 的投资组合公司 GUILD 提供了将 AI 与人工主导和实践技能提升相结合的方法，这极大地提高了学习者的参与度，并留住了一线工人，以满足制造业、运输业、物流业和医疗保健行业对热门职位的需求。
AI 完全自动化（取代）角色： 最后，在某些情况下，完全自动化是可能的——特别是对于最危险、对体力要求最高或最平凡和重复的工作。这包括物理行业中的机器人技术以及可以数字方式完成整个工作流的 AI 智能体。AI 和机器人可以将人类从犯错代价高昂或一致性至关重要的环境中移除，并且在许多情况下提供比仅靠人类表现更高的整体输出标准。例如，在家庭服务行业，一家屋顶公司的成功取决于他们最大限度利用专家的能力。这需要大量的呼叫接线员来管理排班开销。Revin.ai 完全通过语音和文本自动化了这项工作，完全消除了人为干预的需要，释放了以前无法实现的顶线增长。
用于劳动力的 AI 是一个巨大的机会
我们相信，帮助各行业应对劳动力短缺经济的初创公司——无论是通过增强工人能力、改善工作还是完全自动化瓶颈——代表了一些最大的未开发的市场机会。
