전통적인 일자리 영향 예측은 직업이 이론적으로 자동화할 수 있는 작업의 비율에 초점을 맞췄습니다. 이러한 분석은 종종 관리직 및 전문직을 높은 위험에 처하게 했지만, 이는 최근의 연구 결과와는 반대됩니다. 경제학자 Gad Levanon의 2년간의 정부 고용 데이터 연구는 관리직, 엔지니어링, 과학 및 법률 직종의 확장을 보여주었습니다. 반대로, 이전에 덜 취약하다고 분류되었던 데이터 입력 및 장부 기장과 같은 사무직은 빠르게 축소되고 있습니다. Levanon은 산업 평균 대비 직업별 성장을 분리하여 사무직 감소가 산업과 관련이 없음을 확인했습니다. 전문가들은 현재 AI가 직무 작업을 자동화하지만 동반되는 책임은 자동화하지 않는다고 제안합니다. 표준화되고 규칙 기반의 사무 프로세스는 AI가 처음부터 끝까지 자동화하기 더 쉽습니다. 기업들은 AI가 작업의 일부만 자동화하는 전체 직업을 대체하는 것을 망설이고 있습니다. 사고 리더십, 팀 관리 및 직업별 경험을 요구하는 역할은 AI 대체에 덜 취약합니다. 행정, 고객 지원 및 백오피스 기능은 지속적인 감소를 보일 것으로 예상됩니다. 이러한 변화하는 환경은 근로자, 특히 중간 관리자에게 미래의 가치와 안정성에 대해 의문을 갖게 합니다. 관리직 및 법률직과 같이 판단력과 대인 관계 기술에 의존하는 역할은 자동화로부터 더 안전하다고 간주됩니다.