Discussion: 分手原因
人工智能正在逐步接管研究、起草、编程和行政等传统上由初级员工负责的工作，这一趋势正在倒逼全球企业重新审视入门级岗位的招聘策略。据 CNBC 于 2026 年 9 月 23 日报道，AI 对初级岗位的冲击已从单一效率提升演变为结构性变革，企业招聘模式正从“金字塔型”转向“钻石型”，而 Z 世代职场新人正面临技能养成路径被中断的挑战。来自英国开放大学与科技咨询公司的多项调查数据揭示，超过半数企业领导者确认 AI 正在改变其招聘方式，其中近两成企业已缩减入门级招聘规模。这场由 AI 引发的职场变革，正在重塑从广告业到软件开发的整个人才供应链条，并引发对“经验积累机制”缺失的深层担忧。当 AI 承担了基础重复性劳动，人类员工的角色正从“执行者”转向“监督者”，但行业专家警告，这种转变可能带来一代人“有广度无深度”的职业发展危机。
电影首映“反向土耳其机器人”：AI 背后的真人监督者
在伦敦广告公司 Catalyst，一位初级员工如今可以同时管理五个不同客户的账户，而这一效率奇迹的实现依赖于 AI 工具对调研、初稿撰写和数据收集任务的全面接管。该公司创始人 Tobias Green 向 CNBC 透露，以往这些工作需要多名员工协同完成，而现在 AI 在幕后运作，人类员工只需负责最终修正以及与客户面对面的沟通环节。Green 将这种模式形容为“反向土耳其机器人”——AI 承担隐形劳动，而人类成为面向客户的“门面”。这一模式的核心在于，初级员工的角色定位发生了根本性转变：他们不再需要亲自动手完成繁琐的基础工作，而是需要掌握如何操控、调校和优化 AI 输出的能力。Green 明确指出：“如果 AI 消除了苦活累活，那么这些苦活累活就不再相关，新人无需再学习那些技能，他们需要学习的是如何操纵和利用 AI。”
新剧开播招聘规模缩减：51% 企业改变用人策略
根据英国开放大学 2026 年商业晴雨表报告，受访的 1500 名英国商业领袖中，51% 确认 AI 正在改变其招聘方式，其中 19% 已缩减入门级招聘规模，而在这部分企业中，42% 将 AI 采用列为直接原因。这些数字背后反映的是企业用人逻辑的深层转变——当 AI 能以更低成本完成初级任务时，企业自然倾向于减少基础岗位的招聘数量。然而，人才评估公司 SHL 全球产品高级副总裁 Lucy Beaumont 对此表示担忧，她指出部分大型毕业生招聘方正在减少录用人数，同时评估这些岗位是否仍有存在的必要。Beaumont 向 CNBC 描述了一种组织结构的演变：“如果过去我们的组织是金字塔形状，现在我们看到的是所谓的钻石形状，中层人员更多了。”这种短期解决方案看似高效，但 Beaumont 警告，当这些企业望向未来时，可能会面临严重的人才断层危机。
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初级岗位的“训练轮”：经验积累不可替代
Beaumont 将入门级岗位比作职场新人的“训练轮”，强调其核心价值不仅在于产出，更在于经验积累与职业素养的养成。她在接受 CNBC 采访时详细阐述：“那些入门级岗位是训练场——那里是你装上训练轮，获得徽章，留下伤疤，犯错并学会在企业环境中运作的地方。”她补充道，如果剥夺了这一阶段，将对职业阶梯的每一级都产生严重影响。这一观点得到了研究机构 Bloor 总监 Cheney Hamilton 的呼应，她认为所谓的“苦活累活”从来不仅仅是工作本身，而是人们积累情境判断力的机制。Hamilton 在采访中直言：“AI 提高了初级员工产出的下限，但它无法赋予他们判断输出何时出错的能力，而这种判断力历来来自重复与后果的积累。”这种对“经验积累机制”的强调，正在成为反对激进削减入门级岗位的核心论据。
票房排行效率与机会并存：45% 企业用 AI 赋能初级员工
尽管缩减招聘的案例引发担忧，但初级岗位并未全面消失。科技咨询公司 Klarus 对 500 位英国和爱尔兰中型市场领导者进行的调查显示，45% 的受访者表示正在利用 AI 帮助初级员工更高效地工作，而有近四分之一（24%）的企业指出 AI 正在创造新的岗位和机会。这一分化趋势在软件开发领域尤为显著。总部位于伦敦的 FDM 集团首席运营官 Sheila Flavell 向 CNBC 透露，包括 Claude Code 和 Codex 在内的工具正在改变开发者的工作模式——他们越来越多地负责监督由 AI 智能体和人类共同完成的项目。Flavell 强调：“极其重要的技能是理解如何与他人合作。”在这种新型工作模式下，初级员工可能比以往更早地承担项目管理职责，而企业需要相应的培训体系来支撑这一转变。
| 调查数据要点 | 具体数值 | 来源 |
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| AI 改变招聘方式的企业领导者 | 51% | 英国开放大学 2026 商业晴雨表 |
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| 已缩减入门级招聘的企业 | 19% | 同上 |
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| 因 AI 缩减招聘的企业占比 | 42% | 同上 |
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| 用 AI 赋能初级员工的企业 | 45% | Klarus 中型市场调查 |
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| 用 AI 创造新岗位的企业 | 24% | Klarus 中型市场调查 |
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| Catalyst 一位初级员工管理账户数 | 5 个 | Catalyst 创始人 Tobias Green |
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“为潜力而招聘”：技术可教，批判性思维难求
面对 AI 带来的技能需求转变，部分企业正在调整招聘策略，从“岗位匹配”转向“潜力导向”。SHL 的 Beaumont 观察到，一些雇主不再将毕业生招聘到预定岗位，而是根据其广泛能力进行录用，之后决定具体的工作方向。她将此解读为“为潜力而招聘”：“你具备重新掌握技能的潜力吗？我们能把你重新培养到不同方向吗？你来自哪里并不重要。”Beaumont 举例说明，一家与其合作的大型全球零售银行正在突破传统人才库限制，转向招聘心理学和法学专业毕业生。该银行的逻辑是：技术性技能可以后期培养，而批判性思维等核心能力则更难从零构建。
“曝光”而非“产出”：保留入职培训的替代路径
Bloor 的 Hamilton 提出了一种折中方案：企业应将入门级工作视为“曝光”而非“产出”，即用初级员工检查和纠正 AI 生成的工作来替代传统的重复劳动，同时由资深同事有意识地传授判断力。她指出：“这就是为什么我认为真正的问题不是‘早期职业’的服务年限，而是‘早期知识’——我们是否在刻意构建过去通过耳濡目染积累的情境知识和判断力？”Hamilton 警告，如果企业忽视这一点，可能会冒险培养出一代“拥有 AI 广度但缺乏深度”的员工。FDM 集团正在实践这一理念，Flavell 表示，该公司现在使用真实的商业问题培训员工，要求他们通过智能体工程寻找解决方案，而非单纯教授 AI 工具的使用方法。这种“实践导向”的培训模式旨在防止企业在未来几年出现经验丰富员工的短缺。
职场新人的未来：从“执行”到“监督”的角色跃迁
AI 对初级岗位的冲击并非简单的岗位消失，而是角色内涵的系统性重定义。无论是 Catalyst 的“反向土耳其机器人”模式，还是 FDM 的智能体工程培训，都指向同一个趋势：初级员工的技能要求正从“手动执行”向“AI 监督与判断”迁移。然而，多位行业专家一致强调，判断力的培养仍需要时间与经验的沉淀，无法被技术完全替代。
Q1: AI 是否会导致入门级岗位全面消失？
A1: 不会。尽管英国开放大学调查显示 19% 的企业已缩减入门级招聘，但 Klarus 调查同时显示 45% 的企业正用 AI 增强初级员工能力，24% 的企业因 AI 创造了新岗位。岗位并未消失，而是在角色性质上发生转变——从基础执行转向 AI 监督与判断。
Q2: 职场新人如何应对 AI 带来的技能需求变化？
A2: 专家建议新人重点培养批判性思维、跨领域协作能力和 AI 工具操控技能。FDM 集团已转向基于真实商业问题的实践培训，而企业招聘趋势显示，技术技能可后期培养，而判断力、适应性和学习潜力等核心素质成为更重要的人才筛选标准。
面对充满不确定性的转型期，企业与职场新人都需要在效率与深度之间找到平衡。当 AI 承担起基础劳动，人类判断力的培养机制必须被有意识地重构。对于即将进入职场的年轻一代而言，主动拥抱 AI 工具，同时刻意积累情境知识与批判性思维，或将成为应对这场结构性变革的关键策略。
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