對於猜想未來新事物的人，科技領域的長期觀察家保羅．薩佛（Paul Saffo）提出一道絕佳規則：「切勿把遠見當成眼前之事。」改變也許無可避免，卻可能要很久之後才會發生。
我們的確認為，知識工作者的大規模變動需要一段時間才會成真。不過我們猜想，職場的改變會在十年內出現在我們眼前。所有工作都面臨科技的逐步進逼，對於某些決策任務，機器的表現已經超越人類。不過，在許多方面，科技還處於證明自己能力範圍的階段。但是，隨著一年又一年過去，沒有任何系統的能力出現退步，只有不斷進步。
許多官僚組織或許會試圖延後自動化的進展，例如保險公司可能會拒用自動化決策科技，主管機關則繼續維持過去很有效的規定。對於法律責任的憂慮，可能會讓採用自動化更加謹慎；對於搶先同業引進自動化決策科技的單位，律師已經摩拳擦掌，準備提出訴訟。舉例來說，目前放射科已有證據顯示，負責醫療不當賠償的保險公司，已為引進自動化癌症偵測科技設下了障礙。
另一方面，過去勞工經常組織起來進行抗爭，但是失去工作的員工至今尚未採取有組織的行動來減緩事態發展。我們可以想見，勢力強大的同業公會必定會抗拒人類工作遭到取代，理由除了失業問題之外，還有認為自動化將帶來較差或未知的決策品質。或許是出於保護會員的立場，有些公會似乎不太願意接納提升生產力的工具，但是我們尚未見到任何有組織的抗爭。2015 年的美國「西南偏南」音樂節大會上，出現一群自稱「阻止機器人」的團體，發動了一場讓人興奮的短暫抗爭。後來大家才發現，原來那是一家科技公司宣傳新應用程式的花招。
在缺乏阻力之下，對知識工作者造成威脅的自動化決策科技將會繼續發展，帶來革命性影響。因此，即使是高枕無憂的專業人士，也預測未來世代將面臨重大挑戰。
有位自動化財務稽核領域的專家告訴我們：「我並不擔心自己的工作，因為我專門研究如何改良這些系統。但是我不知道要怎麼告訴孩子，他們未來的工作到底在哪裡。」
身為知識工作者，我們觀察到過去數十年來，機器已經取代了許多人的工作，我們也針對此點進行討論。對於電腦會不會取代我們自己的工作，我們仍然保持樂觀態度。我們覺得自己和交易員或勞工不同，因為我們的工作非常複雜，需要相當的專業與經驗。我們認為自己的判斷無法被量化或轉變為規則。我們想像自己的決策中運用了藝術與科學的結合，無法被模式化或程式化。我們相信我們的合作過程充滿太多變數、無法預測，所以不會被電腦化。然而，以上想法都是大錯特錯。
對於你、你的孩子以及別人的孩子而言，知識工作的大幅自動化，已是必然的發展。即使是需要最高深教育、最讓人渴望的工作， 也無法避免大幅度的改變。因此我們必須採取行動，無論是什麼辦法。隨著人類周遭環境出現愈來愈多的機器，你必須調整，必須去做電腦不擅長的事，或是為電腦大幅度取代的工作創造更多價值。如果你了解自己帶著哪些相對優勢進入職場，比較可能找到一份喜愛的工作。 （相關報導： 1分鐘能完成的事，超乎想像的多！日本創業家的1分鐘高效工作術 ｜ 更多文章 ）
到頭來，人類擅長什麼？
最重要的問題是：你的工作有多少部分是機器無法做得更好的？ 對於真正需要你的部分，你應該如何加強自己的能力？如同之前的討論，在大部分知識經濟工作中，難免還有需要特定人類技能的部分。但是，這些部分可能跟你想像的不同—無論是就比例或內容而言。為了找出有價值的剩餘部分，你應該了解人類比機器擅長的地方，以及預期這些地方不全是顯而易見的。同時你必須接受，這些優勢只能暫時維持；隨著機器愈來愈擅長某些任務，今日的安全地帶可能很快從你腳下流失。
