核心观点 - 人工智能的部署与经济不确定性共同导致入门级岗位招聘减少 年轻求职者面临困境 同时公司面临因忽视未来人才梯队建设而损害长期发展的风险 [1][3][5] - 公司需平衡短期成本削减与长期人才发展战略 将当前环境视为培养具备创造力与创新力新一代人才的机遇 以避免未来人才结构失衡与竞争力下降 [2][8][9] 行业招聘趋势与市场环境 - 2025年有76%的雇主计划招聘更少或相同数量的入门级职位 高于2024年的69% [1] - 近期大学毕业生中有42%处于“未充分就业”状态 为2020年以来最高水平 [1] - 当前入门级招聘减少的原因中 约46%的受访者归因于人工智能和新兴技术带来的变化 约一半的受访者归因于经济现状和紧张的劳动力市场 [5] - 2023年高盛报告估计人工智能可能使约3亿个全职工作岗位面临自动化风险 世界经济论坛报告指出人工智能可能颠覆与创造一样多的岗位 白领和入门级工作尤其脆弱 [6] 人工智能的应用与影响 - 在金融服务领域 73%的领导者认为人工智能对公司未来成功重要 89%的受访者表示该技术增加了收入并降低了年度成本 [3] - 人工智能正在改变入门级工作的性质 新员工越来越多地被要求审查人工智能生成的输出、做出判断和管理风险 这些职责传统上需要多年的亲身经验 [4] - 人工智能在不确定的经济环境下常被用作削减资源的解决方案 而在不同的经济气候下可能更多用于创新和增长 [6] - 人工智能仍缺乏人类经验、判断和多样性 公司若计划用其取代而非重塑入门级工作 未来可能需要付出代价 [7][8] 公司的人才战略与风险 - 存在形成“钻石形职业结构”的风险 即底层员工极少、中间层众多、顶层极少 这种结构被指出是不可持续的 [8] - 公司应着眼长远 培养未来人才 即使部分初级员工最终离职 他们也可能成为未来的客户、合作伙伴或投资者 [9] - 年轻人通常能更快掌握新技术 这种特质可能转化为生产率的提高和利润的长期增长 放弃这类年轻人才可能是疏忽的 [10] - 忽视入门级人才招聘可能导致公司错过将人工智能与业务其他领域桥接起来的关键技能 例如设计师或金融专业人士需要对人工智能有足够的专业熟练度 [15] 对求职者的技能要求演变 - 过去 强有力的候选人可能因会编程而脱颖而出 如今 对人工智能的深入理解可能更具优势 [13] - 公司寻找能填补公司知识缺口、具备特定新技术经验的候选人 或适应性强、拥有良好人际技能、商业意识和广泛背景的候选人 理想情况下两者兼备 [13] - 尽管当前进入劳动力市场的一代是数字原生代 但他们并非人工智能原生代 他们也在寻找能提供人工智能培训和在岗学习时间的公司 [14] - 求职者应准备好举例说明他们如何建设性地使用过人工智能 [14] 职业路径的变化 - 年轻工作者似乎有两条路径：一是从事目前人工智能无法替代的、需要亲自到场和体力劳动的工作；二是获得人工智能正在重塑的入门级职位 [15][16] - 2025年最需求的职位多属第一类 包括护士、护理员、社会工作者、仓库助理和安装技术员等 这些工作的共同点是需要人类判断、信任和关系建立 且无法完全自动化或外包 [16][17] - 选择第二条路径的人应记住 人类在创造力和判断力方面仍优于人工智能 判断来自经验 因此年轻求职者应专注于发挥创造力 [18] - 如今的入门级工作与过去的区别在于 员工从第一天起就需要在系统层面进行思考 [18]