国内精品国产成人国产三级粉色 _欧美aaaa视频_蜜臀av一级做a爰片久久_亚洲老司机av_午夜视频免费在线观看_宅男噜噜噜66国产日韩在线观看_专区另类欧美日韩_久久不射电影网_美女羞羞视频在线观看_精品一区在线_日韩欧美久久久_色资源在线观看

關于AI會取代多少工作，每個人都有自己的看法，但真正的數據卻少之又少。
最近，一項對全球近1.8億個工作崗位（2023年1月至2025年10月）的大規模研究給出了答案：2025年總體崗位數量下降了8%，但這個數字背后隱藏著截然不同的命運——有些崗位暴跌30%，有些卻逆勢增長40%。
那么，在這場變革中，誰會被淘汰？誰會勝出？什么樣的人才能在AI時代成功？
前幾天也有一個朋友聊天時聊起AI時代人們未來的發展趨勢，主要觀點結合這份報告中的數據，整理如下：
AI不是在制造大規模失業，而是在進行精準淘汰。
一、AI時代的就業現狀：數據不會說謊
正在消失的工作：執行型崗位首當其沖
數據顯示，下降最嚴重的工作有一個共同特征：執行型、重復性、可標準化。
創意執行類崗位重創（降幅25%-35%） ；
電腦圖形藝術家：-33% ；
攝影師：-28% ；
作家/文案：-28% ；
記者/報道員：-22%。
但這里有個關鍵細節：不是所有創意工作都在衰退。
同樣是創意領域，創意總監、創意經理、產品設計師的需求卻基本穩定。為什么？因為這些崗位需要的不是執行，而是戰略思考、客戶溝通、決策判斷——這些恰恰是AI目前還無法完全替代的。
白領崗位的分化：
企業合規專家：-28%；
可持續發展專家：-25%到-35% ；
醫療文書：-20%。
這印證了這個觀點：“初級信息加工（信息收集、分析）的崗位會消失，尤其是幾年經驗，但還遠未成為行業頂級專家的白領”。
大模型已經具備了大學生甚至研究生的信息收集、分析能力。當你的工作可以被描述為“收集數據-整理報告-提交匯報”時，就要警惕了。
逆勢增長的工作：AI基礎設施建設者
與此同時，與AI相關的崗位正在爆發式增長：
AI技術棧崗位：
機器學習工程師：+40%（2025年增長第一） ；
機器人工程師：+11% ；
研究/應用科學家：+11% ；
數據中心工程師：+9%。
戰略決策類崗位：
數據工程總監：+23% ；
房地產總監：+21% ；
法務總監：+21% ；
軟件工程總監：+14% ；
工程VP：+12%。
數據揭示了一個殘酷的真相： 
高級領導：-1.7%（遠好于市場基準）；
中層管理：-5.7% ；
個人貢獻者：-9%。
職位越高，表現越好。這不是偶然，而是因為AI工具正在賦能高層決策者，而不是底層執行者。
一位產品VP現在可以用Cursor快速驗證技術方案，用Claude原型化產品想法，而不需要那么多工程師向他匯報。這就是AI時代的新現實。
保持韌性的工作：人性化和復雜決策
令人意外的是，一些被認為“必然被AI取代”的崗位，反而表現穩健：
技術崗位的韌性：
軟件工程師：基本持平（-0.5%到+2%）；
數據分析師：+0.5% ；
數據工程師：+5.2%。
為什么？因為AI工具（如Cursor、Claude Code）讓工程師更高效而非多余。當你給開發者配上Claude Code，他們不會失業，而是能處理更復雜的問題、更快交付功能。
需要共情和判斷的崗位：
客服代表：-4%（好于-8%基準）；
銷售崗位：總體穩定（-2%到+2%）。
公司發現，AI聊天機器人能處理簡單咨詢，但在復雜問題、情緒安撫、靈活決策方面，還是需要真人。Klarna曾高調用AI替代客服團隊，結果又把他們招了回來。
新興營銷崗位：
影響者營銷專家：+18.3%；
GTM工程師：+205%
這是一個有趣的現象：隨著互聯網充斥AI生成的內容，人們對傳統渠道的信任度下降。但對真實的、有溫度的人（如網紅博主）的信任反而上升。
二、AI時代什么樣的人會成功？
基于數據和趨勢，我們可以清晰地看到，AI時代成功者需要具備以下特質：
四大核心能力
快速學習能力：AI可以加速學習速度，但AI可以幫你學習，但是不能代替你學習。
數據顯示，軟件工程師、數據分析師等需要持續學習的崗位保持韌性，而那些停留在舒適區、依賴過往經驗的崗位（如初級文案、圖形藝術家）則在快速衰退。
決策能力：能夠利用AI的信息搜集能力，快速做出決策，并承擔責任。
這解釋了為什么高管崗位表現遠好于中層和基層——他們的核心價值不是執行，而是判斷和決策。
對市場需求和商業邏輯的理解：數據中表現最好的角色——創業者（能創造新價值）、產品經理（連接用戶和技術）、架構師（設計系統而非寫代碼）、銷售總監（理解客戶需求）。
這些都是對市場需求和商業邏輯、技術實現非常了解的崗位。
監督和指導AI工作的能力：能夠監督、指導AI工作的人，能夠給AI的產出兜底： 能夠給AI指明方向、能夠評判AI的結果是好是壞，如果不夠好，知道怎么改，甚至手動去改。
這就是為什么創意總監（-2%）比創意執行（-33%）表現好得多——前者能評判AI生成的設計是否符合品牌調性，后者只是執行具體任務。
利好三類人
專家：能夠很好地和AI協同，利用AI、評判AI、并且能夠兜底。
數據印證了這一點：軟件工程師（專家級）：穩定；初級程序員（執行級）：下降；創意總監（專家級）：穩定；圖形藝術家（執行級）：-33%。
創業者、管理者：能夠利用AI生產、創造價值，對需求、商業邏輯和企業運營比較熟悉。
高級領導崗位：-1.7%；
中層管理：-5.7%；
個人貢獻者：-9%。
層級越高，表現越好。
大學生：沒有包袱，沒有負債，精力充沛，而且非常幸運的遇到了時代紅利，可以非常好地探索、發展，做Builder，做創業者，而不是35歲+的中年人面臨裁員風險。
對技術可以不精通，但是要了解。這也是為什么市場營銷、GTM工程師等新興崗位增長迅猛——年輕人更容易擁抱新工具、新模式。
三、AI時代的生存法則
AI時代，人群被分成為兩類人——生產者和消費者，執行者會迅速消失。
生產者：利用AI增加生產力；
消費者：消費AI生成的產品（直接或間接）。
數據完美驗證了這個劃分：
生產者陣營——機器學習工程師：+40% ；數據工程總監：+23%；軟件工程師：穩定；創意總監：穩定；銷售總監：+2.5%。
執行者陣營（正在被動淘汰）——圖形藝術家：-33%；攝影師：-28% ；文案：-28% ；合規專家：-28%。
關鍵差異在于：你是在用AI創造價值，還是在被AI替代價值？
四、給普通人的三點建議
從執行者轉型為決策者
不要只會“做事”，要學會“判斷該做什么事”。
例如：不要只會寫代碼，要理解產品為什么這么設計； 不要只會設計圖標，要理解品牌策略和用戶心理；不要只會寫報告，要能提出戰略建議。
建立“AI協作能力”
把AI當作你的助手，而不是競爭對手。
用Claude/ChatGPT加速信息收集；
用Claude Code提升編程效率；
用Midjourney快速原型化創意。
但關鍵是：你要能判斷AI的輸出質量，并且知道如何改進。
投資“不可替代性”
聚焦于AI難以替代的能力：共情能力（客服、銷售）；創造性思維（戰略、創意方向）；復雜決策（管理、投資）；人際關系（網絡、協作）。
結語
AI時代的就業市場不是一場“全面崩盤”，而是一次“精準重構”。
被淘汰的不是某個行業，而是某種工作模式：執行型、重復性、可標準化。
勝出的也不是某個職業，而是某種能力：決策力、學習力、執行力、創造力、協作力。
1.8億崗位的數據告訴我們：不要抗拒AI，要學會用AI ；不要做執行者，要做決策者；不要賣時間，要賣價值；不要等待被選擇，要主動創造。
AI時代，最大的風險不是失業，而是繼續用舊思維做舊工作，假裝什么都沒發生。
記住：做難而正確的事，而不是簡單/容易/熟悉的事。
參考資料 - 1.8億工作崗位分析研究（2023-2025），https://bloomberry.com/blog/i-analyzed-180m-jobs-to-see-what-jobs-ai-is-actually-replacing-today/
"