很多包含任务的工作能并且将被自动化，但是通过同样的表征，几乎所有的工作都具有主要的因素——在可见的将来——将不可能由电脑来处理。于是我们的建议不能推出清楚的“避免从事a,b,c行业的职业”或者“申请X,y，Z行业的工作”然而，我们不得不承认有一些认知型工作岗位将很容易被增长的 机器人 剥夺。它们是那种完全由能够分解成标准步骤的工作组成，并且基于一清二楚的格式化的数据进行决策。一个很好的例子刚刚在下面的新闻中体现。华尔街期刊的头条写的是“金融公司转向用人工智能处理符合性过量工作任务“
符合性，当然，指的是一个公司的责任，以证明它是由政府的规则制定者制定的规则进行运转的。在一家金融服务公司，就包含持续的监控可能的洗黑钱，惩罚性的交易，金融欺诈，和商业行贿支票。据WSJ的本-迪皮尔特报道所有这些都已经通过安装了机器语言处理系统的机器在执行。
但是对法律法规的符合性不只是对银行有要求，符合性专家在每一个商业领域都有人工作——从受规则挑战的健康护理到由规则监管的食品公司，再到有义务跟踪防恐怖主义数据的航空公司。在符合性领域就业的增长在过去的十年内已经远远超过了大部分的领域，但所有的记录和沟通领域还是迫不及待的要求自动化。
机器换人
符合性已经准备好了自动化因为它一方面是基于规则另一方面是数据密集。有更多的规则要遵守，就有更多的员工的行为要进行监控，也就有更多的客户和员工的交易，这就产生了数据——如是就更加需要自动化的软件来监控符合性。美国国会或者欧盟能甩出所有这些他们想要银行业和其他产业遵守的规则，但是政治家和和官僚的能力并不匹配今天的认知科技知识。没有了自动化的帮助很难想象在某些产业能遵守符合性的规则。
并不是所有的符合性的工作都会消失——通常电脑只会提出一个可能为破坏规则的行为，在给此行为标出红旗前，留给人的是深入的调查，但大量的常规的并强信息量的工作从人身上转移了。这将毫无疑义的会带来失业。符合性工人面临的是找工作或者更孤独的工作，而这让人讨厌（并且，顺便说，我们很同情这个事实，就在两年前，人们没有预见到这会到来。例如WSJ在2014年报道，未来“对那些进入符合性领域工作的人将前程远大“）
然而，站在在国家经济的角度，我们应该多大程度上保护这种特别的劳动分工呢？
去年秋天，我们很高兴的参加了全球彼得-德鲁克论坛（一项在维也纳举行的思想界的年度会议，以“达沃斯管理”闻名），并且我们花了时间在我们的德鲁克上。这项工作我们特别感兴趣的一章就是，政策制定者应当努力来形成“具有企业精神的社会”。在80年代早期的文章中，德鲁克非常关注一个“具有企业精神社会”的主要阻力：遵守繁多法律带来的高额费用。他写道：“那项危险并潜伏在发达国家的病症：看不见的稳定的政府支出”：
这个很花钱，并且更重要的是，在有能力的人身上，他们的时间，用的更多。花费不可见。然而，即使它没有在政府预算中体现，但隐藏在那些护理人员花自己一半的时间填政府机构的表格和报告，在大学的预算中16%的高水平的管理人员与和政府的强制性法律法规的符合工作。或在有着275名职员，90个是利润和亏损申请智能，虽然由公司支付薪水，实际的工作却是政府的税收征集员，为他们的工友的薪水进行减税和社保分配，从供应商和客户处收集税务登记信息并将其上报给政府，或者就像欧洲那样的，处理增值税。
德鲁克的抱怨就是，在一个急切需要新的解决方法的社会，这些经常性费用导致了严重的机会成本：”是否有人，例如，认为税收会计师对国家财富或者生产有贡献，能够增加社会福利，或者是物质，或者是精神方面？“他指出通过强加给公司来雇用人员做这类事情，政府在错误分配”我们最稀缺资源的稳定增长部分“，即，高学历的人才——进行”本质上枯燥乏味的职业“。
德鲁克提出了解决建议（我们将让你读到这一章，如果你感兴趣）但是即使是他也承认这将永远不会被接受。然而现在在过了30年后，另一个方案提出来了。利用人工智能来做这些枯燥乏味的符合性工作，可能会提供更多的企业的创新，而没有任何对公众利益的危害。
当我们谈到在工作中机器应当开发到有多智能，我们只是在强调增长的重要性而不是自动化。对雇主，我们坚持，应当引入认知的处理解决，不是为了这样能减少人力，而是能让职员承担比以前更大的挑战，有更大的影响。在符合性方面的工作采用智能机器有潜力极大规模的增加人的工作。通过将人解放出来进行更能创造价值的项目，这样能促进企业型社会的发展，能推动创新，这也是我们加强人类福利的最好的愿望。
