共享經濟原本在經濟學上名為「分享經濟學」（sharing economy），早在19世紀就有學者提出相關的理論，用來解釋並解決工業資本主義下的許多問題。現在的「共享經濟」是比較親民的說法，像是你我熟悉的Uber、Airbnb，將平常有在使用的東西，在閒置的時候出租給其他人使用，就是最簡單的「共享」概念。
商業週刊也報導
助人是最好的生意
人類科技進步很快即將踏入智慧時代
我們在見證一個工作型態史無前例轉型的年代。如：人工智慧（artificial intelligence）、機器學習（machine learning），和創造機器人、奈米技術、3D 列印、生物科技等科技領域中飛快進步的技術與事物，將劇烈地改變全球就業市場的特性。
我們早已被人工智慧的環境所包圍，如自動駕駛汽車和無人駕駛飛機、翻譯或投資虛擬助理和軟體等等。近年來關於 AI 令人印象深刻的進展，來自於計算力呈指數上升和海量數據的可取得性、發現新藥物、還有預測人們文化取向的演算法。
據「職業未來」（Future of Jobs ）論壇報告聲稱，未來工作機會即將大幅汰換，也有些工作需求量會變得極大，然而總體來說，約有五百萬個工作在職場上消失。
列出幾個未來搶手的職業
資料科學家 Data Scientist
被《哈佛商業評論》譽為「21 世紀最性感工作」的資料科學家可以說是資料分析師的進化版。
兩者的分別可以從職稱的不同看出端倪：資料「分析師」統計分析資料作為評估基準來設計行銷方案時，資料「科學家」則是把心力放在設計分析資料的演算法，提出不同的理論來測試這些結論，最後建立統計模型來判斷消費者行為、找出最關鍵的行為誘發因子。
因此資料科學家需要具備程式開發的能力，例如 Java 或 Python，而且對機器學習（Machine Learning）領域有所瞭解。
美國地區的資料科學家年薪大約落在 $63,192 到 $142,118 美元間，中間值是 $96,579 美元，幾乎是資料分析師的兩倍。
資料架構師 Data Architect
資料架構師要負責建立和維持公司資料儲存的技術基準，策劃硬體和軟體的結構，確保資料儲存系統可以支持未來的資料量和分析需求。
資料架構師通常擁有電腦科學學位，並且精通資料庫相關知識，像是關聯式資料庫（Relational database）、資料倉儲（Data warehouse）、以及分散式資料系統（Distributed storage system）等等。
美國地區資料架構師的薪資範圍是 $65,928 到 $147,868 美元，中間值為 $105,581 美元，以目前的趨勢來看，比起 SQL ，擅長 OracleDB 的人才較容易得到高薪。
未來搶手的商機
一般人常以金錢和人口數字指出現代人缺乏保健的概念。美國每年醫療費用約2兆美元，占國民所得1/6。將近9,000萬（30%）美國人屬於病態肥胖，一億9,500萬（65%）人屬超重和不健康。這些數字在過去幾十年間呈現倍數成長，僅僅過去5年就上升7~10個百分點。這9,000萬肥胖人士，代表生命的虛擲，無法充分享受人生、工作和家庭樂趣，大部分時間都浪費在和疾病糾纏，待恢復工作能力後，繼續消費不健康的食物和服務。
另外有1億500萬人不屬肥胖但超重，因為營養失調而經常感到疲倦、緊張、頭痛、精神不濟和肌肉無力。當他們求助於傳統醫療時，得到的答案往往是：這是老化的常見症狀。
當然，這些不幸的人遇上你和你的保健事業，情況將為之改觀。通往成功之路千百條，不過選擇這門新興的保健產業，不但有機會致富，還能造福人群！
所謂機會是給準備好的人
還有每一批趨勢創造一批富翁
我認為未來最需要的能力有
與他人共同整合
情緒 IQ 控管解決複雜問題的能力
批判性思考
創造力
人力資源管理
判斷與決策能力
服務取向
協商能力
認知調節能力
用ESBI象限來看
因應工業4.0和智慧時代的崛起 絕大多數E象限的勞動人口將會被機器人取代
甚至跟數位時代文章指出
過去我們所認知的機器人只是工廠生產線上提高生產力的工具，但這裡要強調，福特所指涉的機器人，是泛指具備演算法、程式運算、機器學習能力的「電腦」，它的外觀可以是任何形式，也就是任何具備人工智慧的電機系統，當然也可以只是一個程式、一台外觀再正常不過的PC。
一直以來，我們認為機器人只會取代那些重複性高、低技術的勞力工作，事實是，那些我們以為很安全的白領工作也都開始有了風險，很多受過大學高等教育的人都將受到影響。
福特指出，過去我們總認為具備大學學歷能讓你有份穩定的白領工作，但現在反而是在旅館裡面清掃、超市工作的藍領勞動階級，不會被這麼快被取代；因為這些工作內容很大部分涉及到三度空間運算，機器人的「體力」目前還無法精確地執行這些任務。
如今人工智慧、大數據、雲端運算等技術的發展，讓電腦有超群的「腦力」，它們會決策、會學習、甚至具備好奇心，部分白領階級的工作也將被這些聰明的電腦所取代，例如新聞寫作、財務報表、管理報告等文書處理工作，這些都是「可預測性」（predictable）的工作內容。
反觀現在台灣大環境 國人普遍國際觀不足 還是認為只要高學歷就是未來的保障
快樂工作人雜誌指出
有九成企業承認大學生的素質一年不如一年，應證了大學人數暴增的結果，品質並未相對提升。
這就是為什麼工作愈來愈難找的原因
當台灣沒有正視這些問題 台灣人再繼續想用學歷換工作
大學畢業之後失業率只會愈來愈高
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