该指数通过整合近3万项职业任务数据，结合专家验证、人工智能辅助评分与国际劳工组织标准化微观数据，为不同国家职业岗位的人工智能转型风险提供了独特而精细的评估框架。
国际劳工组织高级研究员、该研究主要作者格米雷克表示：“我们突破理论局限，开发出基于真实职业场景的评估工具。通过融合人类洞察、专家评审与生成式人工智能模型，建立了一套可复制的方法，帮助各国精准评估风险并制定应对策略。”
核心发现
报告创新性提出“受冲击梯度”分类法，依据职业受生成式人工智能影响程度进行聚类，帮助政策制定者区分可能被完全自动化取代的高风险岗位与更可能通过任务转型演化的岗位。
报告指出，全球25%的就业岗位可能受到生成式人工智能影响，其中高收入国家比例更高，达34%。
此外，女性从业者的人工智能受影响风险持续显著偏高。在高收入国家，面临最高自动化风险的女性岗位占比达9.6%，与男性同类岗位占比3.5%形成强烈反差。
报告发现，文职类岗位面临最高风险，这源于生成式人工智能在理论上具备自动化处理其多数任务的能力。然而，随着生成式人工智能能力的持续扩展，媒体、软件和金融等高度数字化认知岗位的受影响风险也显著上升。
完全自动化取代仍然有限，因为许多任务即使效率提升，仍需人类参与。研究指出，习惯于快速数字化转型的职业（如软件开发人员）与数字技能薄弱的职业可能面临截然不同的发展路径，后者受到的负面影响可能更为显著。
报告指出，数字化过渡政策将成为关键因素，决定劳动者能否在受人工智能转型影响的岗位中留存，以及这种转型如何影响工作质量。
包容性转型的政策工具
报告强调，相关数据反映的是潜在影响而非实际岗位流失。由于技术限制、基础设施差距和技能短缺等因素，人工智能的应用效果将因国家和行业而异。研究作者特别指出，生成式人工智能更可能带来岗位转型而非直接取代。
报告呼吁各国政府、雇主组织和工会开展社会对话，制定积极包容的发展战略，特别是在高风险行业提升生产力和就业质量。
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