8月27日、米国労働統計局は2025年から2035年までの雇用予測を発表しました。 総雇用は、170.3百万から176.2百万に増加し、5.9百万の増加、2015年から2025年までに1セントあたり3.5の10年間増加を著しく低下させると予想されます。 これは、人口統計に基づくシナリオの予測のセットです, 労働参加, マクロ経済と歴史的技術の傾向, そして将来の年間雇用の正確な予測ではありません, はるかに減少、またはブームサイクルの進歩予測.

成長は、医療・社会支援に非常に集中します。 民間の健康と社会支援部門は、毎分9.5パーセントで成長することが期待されます, 以上 2.2 百万の新しいジョブ, または約 37 すべての新しいジョブのパーセント. 心臓病、がん、糖尿病などの慢性疾患の老化と増加は、需要の主な情報源です。 医療サポートと医療専門家のスキルの大手職業グループは、それぞれ1セントあたり13.3と1セントの8.0によって成長することが期待され、約3分の1の新しい雇用の結合された貢献で。

AIは、新しい需要と不確実性の源泉として報告しています。 BLSは、同時に職業AI曝露分類を導入し、理論的および観察された暴露レベルとの職業を比較しました。 レポートは、AIシステム、R&Dおよびコンサルティングの需要は、926,700件のジョブを追加し、コンピューティングインフラストラクチャ、データ処理、ネットワークホスティング、および関連サービスで25.1パーセント増加すると予想されます。

最速成長は最大の増加に等しくないし、業界の規模は実際のジョブの数を決定します

ユーティリティは、主要な産業の最速成長率は、9.8パーセントで成長することが期待されますが、より小さな拠点のためにわずか58.8万人の新しいジョブ。 AIデータセンターなどの電力需要の増加は、重要なドライバーです。 太陽、風力、地熱力が最も急速に成長しているサブセクターは、約358,000のジョブしか増加しません。 高いパーセンテージは、最大人数のワーカーを吸収できるという意味ではありません。

同様に、1セントあたり36.5と1セント増加あたり29.5は、それぞれソーラー太陽光発電と風力学のために投影され、合計15,000以上の新しいジョブが作成されています。 看護師の開業医は、最も急速に成長している詳細な職業の1つである41パーセントで成長することが期待されます。 毎セントおよびコンピュータおよび情報科学者による34.6によるデータサイエンティストは1セントあたり21.8によって成長します。 教育・訓練への投資は、成長率と雇用基盤、年間雇用能力および地域分布によって判断されます。

医療は、より大きな規模にあります。 高齢者や障害者のためのサービスは、625,400の新しいジョブ、最大の新しいサブセクターを追加することが期待されます。 在宅介護の需要の増加は、雇用の成長が完全に自動化することは困難である対面の仕事に集中することができることを意味しますが、賃金、職業傷害および昇進の経路はキーのままです。 投稿件数は、自動的に高品質の投稿を表すものではありません。

また、報告書は、連邦雇用の3.4パーセント低下と小売取引のパーセント減少あたり0.2を予報します, 後者は275,000ジョブ. Eコマースは、輸送と貯蔵の需要を増加しながら、実際の小売労働者を制限し続けています。, 成長することが期待される業界 3.1 パーセント. これは、総増加や減少だけでなく、ポスト構造シフトです。 消費者は、ドアショップからラインに移動し、ジョブは、現金や販売から倉庫、流通、ソフトウェア、物流のコーディネートに移動します。

過去のスピードでAIの影響が処理されるため、結果は極端な変化を下回る可能性があります。

BLSは、技術の進歩と労働の生産性を大きく継承し、歴史的経験を続けていくと予測が明らかになります。 AIが過去のリレーションよりもはるかに速く技術の進歩を進めるならば、現在のアプローチは合理的な結果を生み出すことができないかもしれません。 「2035年のフル雇用」のシナリオで全体の生産性がGDPを増加させますが、生産性がセクター全体で増加する場合、職業雇用の構造は著しく変化する可能性があり、BLSは現在、この違いの信頼できるベースラインを確立するのに十分なデータが欠けています。

つまり、AIの暴露分類は「置換の可能性」として直接解釈できないということです。 職業は非常にAIにさらされる可能性がありますが、需要増加として雇用が増える可能性があります。 ポストAI単人出力も増加し、全体的な仕事の成長が遅くなる可能性があります。 タスクレベルでの補完と置換, 落下価格に起因する新しい要求, 規制および組織の採用の速度はすべて最終的な結果を変更します. ビジネスや労働者は、10年間の割合を脂肪として判断しないでください。

オリエンテーションの選択肢に投影を使用するために、教育システムがより良い配置されます。 医療、データサイエンス、エネルギー、電気インフラ、技術サービスの長期的需要の兆候がありますが、特定のツールは変化します。 コースは、数学的およびデータベース、通信、フィールド知識、機器のメンテナンス、コンプライアンスの判断とAIとのコラボレーションを強化するだけでなく、特定のソフトウェアのみを訓練する。 短期認定およびオンザジョブ転送チャネルは、契約できる職業に必要です。

地域計画は、直接国の平均を再現することはできません。 データセンターは、電力と土地条件が適切である状態に集中することができます, 医療ニーズは、人口と農村分布の年齢に関連している一方で、; 新しいジョブが作成される領域は、必ずしも小売や政府のジョブが減少する領域と一致することはありません. 米国と都市は、地域雇用拠点、賃金、住宅およびトレーニング能力を再計算する必要があります。また、国を均等に承認するのではなく、 ' s 3.5/cent 予測。 投稿の数、品質、アクセシビリティを一緒に評価する必要があります。

5.9億件の新ジョブが、成長が遅い10年と構造変化を描いた。 ヘルスケアは、コンピューティングの力、力、研究開発、データジョブを引っ張り、既存ジョブのタスクミックスも変更できます。 投影を使用する最も正確な方法は、前提の明確なセットの下に計画シナリオとしてそれらを使用し、2035図を定義された未来に書き込むのではなく、実際の使用、生産性、ジョブデータを継続的に変更することです。