纵观历史，技术进步创造了无穷财富，但也导致了巨大破坏。比如，美国钢铁业在20世纪60年代经历了重大转型，当时，大型综合性钢铁厂逐渐被小型钢铁厂挤出，摧毁了宾夕法尼亚州的匹兹堡市和俄亥俄州的杨斯顿（Youngstown）市等老牌经济重镇。但是，小钢铁厂极大地增进了生产率，在其他地区创造出新的就业方式。
美国钢铁业的故事是关于经济学家约瑟夫·熊彼特（Joseph Schumpeter）所谓的“创造性破坏”（“creative destruction”）的重要例子。长期经济增长并不仅仅是现有工厂产出增加，也意味着就业结构的调整。
我们可以在最近的信息和通信技术革命中看到类似的现象。信息和通信技术革命影响了现代工作岗位的方方面面，即使是那些与计算机编程或软件工程没有直接关系的岗位。计算机技术创造了繁荣的新企业（甚至企业集群），同时也让某些制造业工人成为冗余，让老牌制造业城市衰落。
但底特律、里尔和例子等城市之所以衰落，并不是因为制造业产出下降；相反，在过去十年中，这些城市的制造业产出在增加。它们的衰落的直接原因是没能吸引不同类型的就业岗位。在很大程度上说，这是政策的失败。官员不应该试图以振兴旧产业捍卫过去，而应该专注于管理好向新工作形式的转变。这需要更好地理解新兴技术以及它们如何与被取代的技术之间的区别。
工业革命早期的生产技术的一个重要特征是它们取代了相对技能较高的工匠，这反过来增加了对技能较低的工厂工人的需求。类似地，亨利·福特的汽车制造流水线（1913年上线）就是专门为技能较低工人运行机械而设计的，这使得福特公司生产出大受欢迎的T型车，这也是美国中产阶级能够负担得起的第一款轿车。
事实上，过去一百年来，工业发展的历史大多可以归结为教育程度不断提高的劳动力与降低他们的技能要求的新技术之间的竞争。我们已经可以看到机器人带来的影响——不仅局限于汽车业——机器人能够胜任曾经需要数千中等收入流水线工人来完成的工作。
未来还将出现更大规模的劳动力替代。尽管历史教育我们对于预测技术进步会如何演进需要慎之又慎，但我们已经可以合理地推断计算机可以在不就得将来做什么，因为这些技术已在开发中。比如，我们知道，许多高技能岗位可以在“大数据”和先进算法的帮助下得到简化。
关于这方面的进展，一个被广泛引用的例子是Symantec Clearwell公司的eDiscovery平台，该平台用语言分析识别文档的主旨概念，据称可以在两天内分析570,000份文档。Clearwell用计算机来协助进行庭前研究和其他通常由律师帮办处理的任务，甚至协助进行由合同或专利律师处理的任务——它正在改变法律业。
同样地，先进的传感技术意味着许多交通和物流岗位很快就能完全自动化。谷歌的自动驾驶汽车让巴士和的士司机成为多余已不再是遥远的想象。甚至到目前为止仍相当安全的低技能服务岗位也可能无法逃脱自动化的命运。比如，个人和家用服务机器人的需求正在以每年20%的速度增长。
劳动力市场可能将再次进入技术干扰和工资不平等性加剧的新时代。这凸显出一个更大的问题：哪里去创造新类型的工作？一些迹象指明了未来的方向。技术进步正在创造大数据架构师和分析师、云处理专家、软件开发人员和数字营销专家的需求——这些岗位在五年前还几乎不存在。
芬兰提供了一个很好的例子说明城市和国家应该适应这些发展趋势。芬兰经济曾经因为其最大公司诺基亚没有顺应智能手机技术趋势而遭遇打击。但此后，芬兰创业企业中衍生出新的智能手机平台公司。事实上，到2011年，前诺基亚员工创建了220家类似企业，打造出狂卖1,200万份的智能手机游戏“愤怒的小鸟”的Rovio公司就有大量前诺基亚员工。
这一转变并非巧合。芬兰对教育的集中投资创造出韧性十足的劳动力。芬兰通过投资于不受特定企业或行业局限、不受计算机化趋势影响的可转移技能，为如何适应技术升级提供了一份蓝图。
尽管大数据驱动技术在不断扩散，但研究表明，劳动力将继续在社会知识和创新方面存在比较优势。因此，政府发展战略应该集中于强化这些技能，以使劳动力与计算机技术形成互补而不是竞争的关系。
