身处日新月异的市场环境，曾将消费品行业“推上神坛”的技能已难以为继。公司必须未雨绸缪，及时做好转型准备。

在不久的将来，劳动力市场或将面临自工业革命以后的最大冲击。在19世纪，机器仅用30年时间就取代了某些领域一半以上的劳动力，而这次冲击的规模可能更大。麦肯锡全球研究院（MGI）的研究显示，到2030年，自动化和人工智能技术（AI）可能会在全球范围内取代4～8亿名工人。技术进步将催生新的工作，但这些工作将进一步提升对技能的要求。

不少行业早已觉察到技能不匹配的严重性。很多高管称，由于大量稀缺人才正持续涌向苹果和谷歌等科技巨头，他们的公司正面临数据科学家、软件系统开发师、高级分析师等数字人才的短缺。

在消费品行业，技能短缺的问题则更为紧迫，其中部分原因是向数字渠道的转型。阿里巴巴和亚马逊等电商巨头正以每年27%的速度迅猛增长。麦肯锡中国数字消费者趋势报告显示，2019年，中国线上零售交易额总量约为1.5万亿美元，占中国市场零售总额的1/4，不仅位列世界首位，更有望超过全球前十大市场的线上零售交易额总和。坐拥8.55亿名数字消费者，且移动社交用户群体最为活跃的中国市场，早已成为全球消费品及零售商竞相抢占的目标之一。

目前大部分行业增长来自年轻的数字原生新创公司，而很多大型消费品公司刚刚才开启人才和流程转型，所以首要任务是厉兵秣马，快速追赶，稳步迈入消费新时代。

职场新常态

虽说所有行业都会受到自动化和新技术的冲击，但影响程度各不相同。毫无疑问，主要从事体力的劳动力将会面临就业需求的颠覆性调整，甚至很多行业的前台也无法完全幸免。到2030年，消费品行业将面临技能需求上的巨大变化。

消费品行业中的很多职位都涉及体力劳动，比如与仓库有关的工作。鉴于类似职位的自动化潜力较高，随着技术的不断进步，它们对身体技能的需求将逐步下降。同时，随着数字化技术和在线渠道的不断发展，掌握数字化专长、精通数据分析等技能的重要性将与日俱增。此外，也会有越来越多的工作需要社交能力、情感技能和更高层次的认知能力，如逻辑推理和创造力。

总而言之，消费品行业将出现以下三个重大变化：

部分岗位将大大减少。随着自动化和人工智能技术的发展，企业对身体、手工技能，以及基本认知技能的需求将会大大减少。对消费品公司而言，办公室文职人员、仓库货架员、叉车操作员等岗位将可能裁员。自动化不仅会对低技能劳动力带来影响，收集、处理和可视化客户数据相关工作也将出现重大转变，因为这些工作的自动化潜力高达60%~70%。我们的预测显示，到2030年，机器将取代中国1.5亿个左右的职位，其中以仓库货架员和叉车操作员等职位受冲击的程度最大。

技术发展将催生新工作。新工作的出现可能会抵消技术进步带来的部分影响。消费者对产品需求的不断增长可能会促进工作模式的创新，这一点在新兴经济体中尤为明显。麦肯锡中国消费者报告显示，尽管2019年的消费支出增速略低于2018年，但消费者的购买意愿仍旧强烈，尤其是愿意为强大价值主张的商品埋单。2019年，“双11”交易额再次刷新纪录，所有平台的交易总额同比增长了31%，达580亿美元，远高于“网购星期一”和“黑色星期五”的线上交易额总和。由此可见，中国消费者的需求依然旺盛，仍是中国乃至世界经济的增长引擎。我们预计，到2030年，中国将新增3.1-3.3亿左右个职位，其中约有5千万个职位来自全新的职业类别。包括销售代表、经理、高管、工程师在内的高级职位数量将会增加。此外，当前消费品行业需求不高的部分岗位的需求可能会显著提升，如数据科学家、软件开发人员、人工智能专家和机器人维修与保养专家等。

多数工作性质或将改变。半自动化工作（机器与工人协作）将更加普遍。麦肯锡全球研究院的研究显示，消费品行业至少有40%的任务可以被机器取代。届时，自动化将处理大多数重复性工作，以便工人将节省的时间用于管理和排除自动化系统故障。

价值链技能要求一览

技术进步带来的职场新动向不会只发生在一个领域，相反，整个价值链都将受到影响。其中，不同部门面临的影响将不尽相同：

市场营销。虽说直觉和创造力仍会是市场营销的重中之重，但大数据和预测性分析将一跃成为营销决策的基础。上述技术将帮助公司在最恰当的时机，针对不同细分客群推出量身定制的营销手段。产品分类、差异化定价，以及促销等关键决策将不再基于直觉或代表性消费者研究，而转向基于数据分析。精通数据的营销人员将与数据科学家和分析师一起，妥善管理全自动化的数据收集、集成与合并，利用数据分析结果完善营销组合和预算分配。很多消费品公司都看到了数据分析的裨益。例如，在完成了向网格定价的转型，并引入可自动执行多项规则以帮助公司制定、测试、执行和维护运营决策的软件系统后，某领先杂货零售商将年利润率提高了约2％。

销售。销售人员仍将是企业竞相追逐的人才。不过，他们也需要面向未来，提升自己的数据素养及分析能力，学会与机器协作。未来，许多日常销售流程将被机器取代。人员部署、供应商条款制定等任务将受机器学习算法主导，销售人员可通过机器生成的报告优化销售行为、改善客户关系。

研发。借助设备互联与物联网技术，消费者反馈流程的自动化将对产品研发与创新带来与日俱增的影响。研发中的重复性任务，如研发协议和流程记录等将被机器取代。人工智能和3D打印技术也将在产品设计与测试中得到大量运用。有鉴于此，研发部对具有高认知水平和高技术能力的人才需求将大大提升。比如，软件工程师必须具备算法开发、数据库管理，以及高级分析等专业技能。

供应链。从生产到仓库管理再到物流，供应链运营将愈发倾向受过技术培训的工程师和数据科学家，而非传统的供应链人员。这些具备新技能的数字人才要懂得处理复杂数据，并会使用高级算法来识别和利用需求与供应模式。那些能将供应链和业务需求转换成数字化项目，并验证解决方案的人才价值将会与日俱增。尽管部分消费品公司开始逐步脱离对离岸工厂的依赖，使用近岸或在岸制造商，但这些举动不太可能会推动制造业岗位的大规模复兴。

采购。机器人驱动的采购算法能够访问全球销售系统中的实时数据，并根据需求动态匹配最佳供应。采购专业人士需要熟练使用先进的数字采购解决方案，如在线拍卖和采购付款平台等。

财务、法律及其他职能。麦肯锡全球研究院的研究显示，约40％的财务相关的工作内容可完全自动化，17%可实现半自动化。在消费品行业，部分领先公司的财务部门已开始借助机器人流程自动化（Robotic Process Automation，RPA）技术来处理日常重复性工作。面向未来，财务人员需要具备学习新技术的意愿，并掌握超越传统财务工作和流程设计的新技能，才能充分适应重复性工作的自动化趋势。这一点也同样适用于法律和人力等其他职能。

迎接新常态

面对不断变化的职场动向，消费品公司需重新评估其人才策略，调整劳动力需求。麦肯锡认为，消费品公司应该采取三项具体举措。

招聘并保留“灯塔”人才

麦肯锡最近对7个国家的3000多位商业领袖开展了一项研究，结果显示，有五分之一的高管都认为他们及同事对新技术的了解还不够充分。事实上，董事会、高管层以及所有核心职能部门及区域部门都需要深谙数字化、大数据和数据分析技术的领导来主导未来工作。

招聘人才可填补数字技能的鸿沟。某国际消费品公司聘请了一位科技公司的高管为独立董事。此举有力显示了公司对数字化和技术的重视，由此吸引了更多专业人士，也为公司带来了该高管的数字专长与深厚的业内人脉。

此外，人力部门需要制定创新策略，吸引顶尖数字人才。比如，他们可以通过开发者社区、技术人才聚会、技术会议和内部推荐等渠道来招募人才。

当然，招聘只是人力资源的一部分，留住人才也同样重要。为了提升公司对技术人才的吸引力，公司应邀请他们参与战略决策，明确其职业发展机会，并提供与科技公司相当的薪水、福利和激励措施。

重新定义工作角色和要求

随着自动化和人工智能技术的发展，公司需要重新定义职位的角色和要求，并调整对求职者资质及技能的评判标准。比如，员工具备快速掌握新兴技术的能力将变得更加重要。唯有将才华横溢的员工与先进的工具相结合，才将保证公司的持续成功。

公司高层也需要具备相应的技能。鉴于公司会不断更新现有系统和工具，并在转型的路上持续开发或收购新型智能解决方案，如大数据分析、新型支付解决方案及高端预测工具等，因此，高管至少需要对上述系统和工具有所认知，才能保证这些技术投资与公司的长期战略保持一致。

技能再造

招募新员工不应是公司填补技能差距的唯一方式。鉴于自动化和人工智能技术的影响将深入到公司的每一个部门和级别，公司必须帮助员工掌握未来工作必备的技能。通过加深现有技能或是建立新技能，消费品公司不但可以提升员工留存率，留住他们的专长和实用经验，还可以延续公司文化。

最有效的技能再造是在公司及员工间打造一种合作关系。公司应识别内部技能鸿沟，并与员工沟通分析结果，比如哪些工作将受到影响、在任员工需要学习哪些新技能等。随后，推出新的内部培训项目，或与培训公司合作，帮助员工掌握这些技能。管理层可以考虑给参加培训的员工提供转岗和升职机会，甚至现金激励。

对消费品公司而言，自动化和人工智能技术既是福音，又是挑战，运营、组织结构以及人力都将倍受影响。公司必须厉兵秣马，作好战略规划与能力建设，在全价值链上升级技能，才能制胜新时代。