他的愿景集中在这样的想法上：未来将为人类带来机会，使他们能够完成比今天更有创造性的任务，甚至获得更好的工资。为了在这个充满活力和要求的就业市场中占有一席之地，人们将需要每四年接受一次培训，而学术机构将需要为 "未来的技能而不是过去的历史 "进行教学，他说。沃尔什访问了蒙得维的亚，并在德勤全球活动中发表讲话。以下是他与El Empresario的谈话摘要。
一些分析家警告说，由于自动化和新技术的出现，就业岗位的破坏大于就业岗位的创造。你有一个不同的、更积极的方法，你相信由于这些进步，人类在未来会得到更好的工作。 你的这个结论是基于什么？
是的，我认为我们将能够获得更好的工作，因为自动化和颠覆性技术将简单地取代机器已经可以做的任务，从而释放出能力，让人们做 "更人性化"、更有创造性的工作。机器人将永远无法创造或取代解决问题的方法，使用判断力，有同情心。因此，机器人的使用将有很高的增长，但人类将决定自动化的发展方向。在未来10到15年内，机械工作将被取代，这一般是人类不愿意做的。他们想做的任务是可以使用他们的属性、特质和技能。所以我认为--德勤也这样认为--在第四次工业革命中，每个人都有一个更积极的未来。
那么人们应该具备什么技能？
我们已经做了研究，它将需要与解决问题、移情、判断、认知处理相关的技能，而这些只有人类才能做到。这些是未来倾向于做得更多的角色，因为机器将取代我们今天必须做的大量低附加值的活动。
«El crecimiento del uso de robots será alto, pero los humanos decidirán adónde irá la automatización. En los próximos 10 o 15 años reemplazará el trabajo mecánico».
他谈到，低附加值的角色将受到这些变化的最大影响。现在，哪些行业将在变革中受到最大的影响？
在现实中，我相信所有行业都将从颠覆中受益，在我们进入未来的工作中，所有行业都将经历转型。这是不可避免的。我不认为会有赢家和输家，因为这些新技术将取代流程中的任务，而不是取代工作。这是一个重要的区别。事实上，由于技术的发展，已经出现了其他的工作和角色，比如说社区经理，这在以前是不存在的。简而言之，一些角色将发生变化，同时，新的角色将继续出现。
哪些类型的公司能最好地适应这个颠覆性的时代？ 这些公司有什么共同点？
你问的问题很有意思，因为并没有真正的例子说明每个人都做得好的领域。最好的公司是那些正在尝试新技术的公司，并且正在建立肌肉和企业记忆，以了解这些发展的影响以及如何能够最好地利用它们。显然，科技公司没有其他传统组织的企业历史，所以他们能够从头开始，这样做更容易。对于传统组织来说，进入未来的工作要难得多，因为他们有一个遗留的系统。
传统企业是否与你所倡导的乐观主义愿景相同？
现在有一些公司、经理和领导可能对他们所听到的自动化有点困惑，不知道如何解开这个问题以了解下一步该怎么做。我认为我们有一个非常明确的叙述，基本上是在激励人们和组织进行试验，创造这种记忆和肌肉。现在，没有圣杯；你必须为自己创造它。组织的实验越多，人们就会对这些技术感到更舒服，并认识到机会和用例。而且可以想象，在五年内，组织所做的工作有25%将被自动化，尽管方式不同，因为每个人的流程都不同。
Es concebible que en cinco años el 25% de los trabajos realizados por las organizaciones será automatizado».
可以预见，除了在创造和消除就业机会方面对经济产生影响外，自动化还将对工资产生影响。 前景如何？
我们在英国做了研究，我们研究了2001年至2015年期间技术的影响，发现技术造成了80万个工作岗位的损失，但（同时）创造了350万个工作岗位，平均工资比以前高10,000英镑。因此，可以说，未来的工作将提高工资，而不是降低工资，因为许多低层次的活动将由机器人完成。
德勤正在使用复杂的工具，例如基于人工智能的工具，进行人才选拔。 技术是如何重新定义人力资源部门的作用的？
对于组织来说，要走向 "增强型 "劳动力，人力资源部门也需要以身作则，在其服务中引入颠覆性技术，以便腾出更多时间为企业增加更多价值，帮助企业为未来工作转型。将这些技术引入人力资源部门与发生在生产线和其他内部职能部门的情况没有什么不同，但人力资源部门有机会领导自己的职能部门更加了解并能够支持和使企业的其他部门在数字旅程中前进。
在咨询公司的研究中使用的大量数据，在某种程度上难道不代表人才招聘人员的问题吗？ 他们如何将数据转化为有价值的决策信息？
综合所有这些数据仍然是一个挑战。对我来说，最突出的统计数字是，所有收集的数据中只有1%被使用。分析、评估和使用数据的真正价值在于提高这一比例--从1%提高到30%、40%、60%--从而使更多相关和有用的数据被用于决策。通过我们一直在开发的认知解决方案，我们正试图减少数据周围的 "噪音"，并将注意力集中在最关键的地方。
Hoy las consultoras utilizan solo el «1% de todos los datos recopilados. El valor real del análisis, la evaluación y el uso de los datos es aumentar ese porcentaje para que se utilice más data relevante y útil para tomar decisiones».
鉴于未来工作特点的变化，工作的 "预期寿命 "将是多少？
我认为在未来的几十年里，职业将从30或40年延长到50、60甚至70年。至少这将会发生在一代人身上，随着人们寿命的延长，随着卫生系统支持人们活到100岁，那么职业显然也会延长。
你想象新的几代人将从事什么样的工作？
今天出生的人将从事他们不知道是什么的工作，因为他们甚至还没有被创造出来。这表明事情发展到什么程度了。但这些工作很可能不是机械类的工作，而是人类的工作。他们会非常有趣，有成就感，也许这对我们这一代人和你们也有区别，（因为）当我们进入就业市场时，我们都期望填补的角色，实际上我们发现他们的工作流程相当无聊，填写我们的时间表，填写表格。机器可以做到这一点。
教育机构是否已经在为年轻人准备这种未来？
我认为，人们在一生中学习新技能是一件肯定的事。在这个意义上，学术机构需要为未来的技能而不是为过去的历史而教学。我认为机构有责任思考人们需要什么技能，因为他们需要为工作学习新的技能，并且（也）不断学习。其次，政府实体和公司必须认识到，他们也有责任定期对所有人进行就业技能培训。随着新技能的半衰期下降到2.5到5年之间，每个人都需要每四到五年重新培训一次。而我认为，未来最好的公司将是那些具有最佳学习能力的公司，而坚持这样做的人，因为他们是一台 "学习机器"，将获得终生受益。在我看来，这将成为新的雇主品牌。
Las instituciones académicas necesitan enseñar para las habilidades del futuro en vez de la historia del pasado».
有些人认为，对于那些因自动化而失去工作的人来说，将需要一个普遍的基本收入。 你对此的立场是什么？
老实说，我认为这是一种方式，但不是最终的解决方案，因为我们相信，未来的工作将为每个人创造大量的机会。而这取决于政府如何对经济征税，那些全职工作的人，但也有很多自由职业者和承包商，所以他们的税收是不同的。你需要支付公共服务的费用，所以你需要一种方法来公平地征税。全民基本收入似乎是解决机器人问题的一个未经提炼的工具。 你如何解决名为自然语言处理和机器学习的问题？ 你如何对一个在你手机上的应用程序征税？这是很困难的。而另一个想法是给每个人大约600欧元的收入。但你如何实施呢？这是一个解决方案，但它的基础是，机器人的增加将消除工作岗位，而我们不相信这一点。
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