AI技術能力能迅速跨越國界，但工作型態的轉變卻非如此順暢。勞動市場受到許可制度、在地機構以及提供照護、教育、司法、公共服務及其他人類支援的實際情況所形塑。

這些系統至關重要，因為它們決定了AI是否以及如何改變勞動市場。AI對勞動市場的影響會是什麼？這些影響何時何地會最明顯？我們又該如何確保AI轉型能讓所有人受益？

這些問題正是OpenAI經濟研究團隊最新報告《歐盟AI就業轉型框架》的核心。這份報告將最初於2026年4月為美國開發的AI就業轉型框架，擴展應用到歐洲勞動市場。

報告運用歐洲官方的「技能、能力、資格與職業」（ESCO）分類法，並結合歐盟統計局的就業數據，探討AI能力如何在歐盟成員國中轉化為不同類型的短期職業變化。與美國相比，歐盟在短期內具有較高自動化潛力的職業中，其就業比例較小。

該框架識別出四種轉型原型：可能隨AI成長的職業、具有較高自動化潛力的職業、可能重組的職業，以及變化較小的職業。這些分類並非就業預測。

它們是規劃藍圖，旨在指出不同類型的調整壓力和機會可能在何處出現。

將此框架應用於歐盟，報告指出AI可能增加某些職業的需求，減少其他職業的勞動需求，並重組更多職業：約有12%的就業屬於可能隨AI成長的職業，因為成本降低擴大了應用範圍或使更多專案可行。

約有14%的就業屬於短期內自動化潛力相對較高的職業。另有27%的就業屬於可能重組的職業，即使人類在執行中仍扮演核心角色，AI也可能改變其工作流程和技能需求。

其餘47%的就業則屬於變化較小的職業。

報告顯示，歐盟各國的模式存在差異。盧森堡、瑞典和荷蘭在可能隨AI成長的職業中佔有較大比例。

德國、希臘和義大利則在被歸類為具有較高自動化潛力的職業中，其就業比例較高。這些差異反映了各國職業結構的不同。

對於政策制定者、雇主、教育工作者和研究人員而言，實際的啟示是應預期變化並在更詳細的層面進行規劃。總體就業統計數據通常只會在企業、勞工和機構已經開始適應之後，才會揭示重大變化。

歐洲擁有健全的職業、培訓、職缺、薪資和官方統計系統。將這些系統與AI能力及職場採用的衡量標準連結起來，有助於在影響顯現在主要勞動市場數據之前，就識別出轉型壓力和機會的出現。

AI就業轉型框架的歐洲擴展版，最好被理解為一份準備地圖，一種提出更有用問題的方式，探討AI能力如何在特定職業和特定制度環境中轉化為經濟變革。

更完善的證據能讓勞工、企業和政策制定者有更多時間進行準備。

該報告也為致力於AI與就業議題的公共和私人機構，提供了初步建議，包括加強監測能力以追蹤勞動市場變化，或制定國家準備計畫以量身定制干預措施。

在接下來的幾個月裡，我們將透過與國家和歐盟層級的利害關係人互動，擴展並完善這些想法，目標是找出實際方法，確保AI能支持歐洲的繁榮與進步。