当技术发展成为通用技术（general purpose technology，简称GPT）时，技术便具有了可转化性，可以在许多经济领域提高生产力。过去的每一次工业革命，GPT都促成了基本的经济转型，有助于重塑世界。然而，GPT的传播通常需要很长时间，因为GPT的应用和部署需要有配套的物理基础设施以及社会机构和组织的变化作为支撑。
所以，突破性的技术创新本身很难实现变革，技术的广泛推广和普遍采用至关重要。决定技术在经济中采用和传播之速度的因素十分广泛，包括技术成熟度、成本以及有利的社会、经济和监管环境。同时也受到企业家将技术带入市场的能力的影响。
自二十世纪六十年代以来，发达国家的劳动生产率增长呈下降趋势，与数字和信息技术革命的积极联系出现中断。在2008年全球金融危机之后，生产力增长进一步显著下降。而且近年来，人均国内生产总值几乎不增长。尽管技术迅速发展，生产率增长仍然持续疲弱。因此，围绕着技术在所谓的“生产力悖论”中的作用的讨论十分热烈。
一些更为复杂的AI和其他突破对总体生产力的影响在数据中的反映尚不明显。这是由于新技术的发明和产生经济效益的新技术的广泛使用之间存在时间差，所以AI和其他技术突破的影响目前仍然局限于某些行业和生产过程。然而，纵观整个历史，技术创新提高了生产力，创造了新的产品和市场。因此，对AI等技术创新的经济潜力的乐观主义看法是有历史证据支撑的。
（二）对市场和行业的影响：强化服务业，技术可能增加市场集中度过去几十年农业在就业中的作用逐渐减弱，农业机械化程度越来越高，服务业越来越重要。随着迅速的数字化和信息技术的进步，这一趋势得到加强。1991年至2016年间,农业在全球就业中的份额下降了13个百分点，是25年来的巨大转变。相比之下，服务业份额增加了大约相同的百分点，达到全球就业总额的近50％。同时，工业份额基本维持在21％的水平。反之，在各个国家和地区，在诸多工作领域中，服务业总体呈现出最大的活力。
从区域来看，有几个趋势值得注意。首先，从农业到服务业的就业转移在所有地区不同程度地发生着，但是却是亚洲经历的最重要的部门转型。
其二，工业就业趋势已经分化。虽然东亚和南亚地区的工业就业比例有所提高，但高收入国家的就业却经历了大量“去工业化”，这一进程的结果被称为“过早去工业化”，将具有深远的影响。
此外，与全球化一样，技术也是增加市场集中度的一个原因。技术进步促进了以垄断性租金和少部分公司创造大部分高利润为具体表现的新型市场架构。目前的技术进步浪潮中的许多重点行业，如社交媒体平台和电子商务平台，都是基于规模级的需求量的网络效应而出现的。网络获得的空间越大，就越能吸引用户（新用户或来自于竞争网络的用户），从而进一步扩张网络。
此外，如果关键的新技术向其他公司的传播受限（例如由于知识产权的限制性规定），那么对新产品和新技术的成功引进就可以提高市场集中度。
最后，竞争往往呈现为“胜者为王”或者胜者获得大部分利益的形式，并导致所谓的主导市场和利润的“超级明星企业”的出现。
短期或将破坏部分手动和认知的常规工作任务，长期将创造更多就业机会
引进新技术的主要目标是提高生产力，具体表现是用资本代替劳动，用机器执行代替人类执行。最近的实证研究从两个维度将工作任务分为两种类型：“手动”与“认知”，“常规”与“非常规”。这是评估自动化对就业的影响的一个基本起点。常规任务是指基于熟悉化的程序并能够通过明确的规则和算法来描述的工作。相比之下，非常规任务需要灵活性、创造力，涉及更加复杂的问题解决或人际交往。
大多数分析表明，具有高度灵活性、创造力和强大的解决问题和人际关系技能的高技能工人将继续受益于AI和其他新技术。预期在手工和认知工作中的中低技能工作人员将面临来自更有能力的机器和AI软件的进一步压力。过去几十年的技术进步，尤其是计算机处理速度和功率的快速增长导致日常任务的自动化，长期以来涉及手工和认知的日常活动的工作机会日趋减少。
一般来说，新技术只能在具体任务中替代工人，不必然消灭整个职业。而且新技术也会创造就业机会，并且要求工人掌握新的技能。研究表明，1950年美国人口普查中列出的270个职业中只有一个在2010年由于自动化而被淘汰：电梯运营商。纵观整个历史，技术创新在经济中创造了新的、更多的就业机会。那这次，对于AI、3D打印和机器人，也不会有任何差别。新技术对就业机会的破坏作用也会被其对就业机会的积极作用抵消。
技术创造就业机会的方式主要包括：