在AI水冷器聊天中難以保持相關性？談談你最新的「新領域」招聘吧

你有聘用前端工程師嗎？資料標註員呢？法證分析師，誰有嗎？近期有很多關於由於自主人工智慧（agentic artificial intelligence）可能消失的工作崗位的報導——這種技術能從你提供的數據中學習，然後自行執行許多任務。較少被提及的是那些將會、並且已經在創造的工作崗位的故事。LinkedIn這個社交媒體與就業平台的一份反常規報告指出：「在短期內，人工智慧創造的工作比取代的還多。」我們都應該為此感到感激。

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一位首席財務官或許會感嘆，未來令人惱人的地方在於，為未來做準備需要花錢——而且通常花費相當可觀。在人工智慧發展的這個階段，企業大多將資金用於招聘人員，而非建造機器人。在一個黯淡的就業景觀中，每一點幫助都很重要。

LinkedIn全球公共政策負責人兼EMEA區域董事總經理Sue Duke表示：「我們所看到的更廣泛的宏觀經濟不確定性，仍在勞動市場中展現出來，該市場仍處於相當低迷的狀態。招聘緩慢，動能普遍不足。在先進經濟體中，我們看到的招聘水平約比疫情前低20%。」

「其中一個亮點是由人工智慧支持的工作——我們稱之為‘新領域’工作。這是一個全新的工人類別，融合了不同的技能，結合了先進的技術技能與明顯的人類技能，創造出這些新角色。」

全球範圍內，從2023年至2025年，約有130萬個新角色被歸入新領域工作。資料標註員、法證分析師和前線工程師都是為企業準備科技未來和執行人工智慧轉型而設的角色。其他角色則較為簡單——人工智慧主管和AI工程師，做的事情就是他們名字所示。

Duke說：「這些角色你可能在兩年前、一年前，甚至六個月前都沒聽過，但我們在平台上看到它們的爆炸性增長。這告訴你，這個新的數位經濟、向AI驅動經濟的轉型，已經在積極創造這些前所未見的角色和工人類別。」

許多人聽到這個消息會鬆一口氣——但這可能還為時過早（IBM最近宣布，人工智慧助手現在處理94%的例行人力資源任務）。Duke還告訴我，到本十年末，三分之二的工作將會從根本上改變。

「其中一個亮點是由人工智慧支持的工作——我們稱之為‘新領域’工作。」

Sue Duke，LinkedIn全球公共政策負責人兼EMEA區域董事總經理

「根據我們自己的數據預估，到2030年，平均工作所需的技能組合將有70%的內容發生變化。我們知道，我們需要比以往更專注於再技能培訓和終身學習。」

難怪“傳統標記”正逐漸從求職者的履歷中消失。誰還需要知道申請人20年前就讀的學校？現在“AI編碼技能”和對“代幣序列”的理解，才是更重要的考量。

Duke說：「傳統上，我們依賴傳統信號——我們會問：‘你上哪所學校？你取得了什麼學位？你上一份工作是什麼？你之前的工作呢？’需要改變的是，不能只依賴這些信號，而要問最重要的一個問題：‘你是否具備完成這份工作的技能和潛力？’」

了解這些技能是什麼，以及誰可能擁有這些技能，已成為人力資源規劃中的新超能力。根據LinkedIn的數據，自2022年以來，每個職位的申請人數已翻倍。雇主使用AI工具篩選候選人，候選人也在使用AI工具來破解篩選機制，這場人力資源的軍備競賽常常對雙方都不太有幫助，甚至令人沮喪。

Duke說：「人是用人來招聘的。AI可以協助這個過程，分析一批新候選人，在這個世界上，數十億人可以瞬間看到你的職缺廣告。真正有效的地方在於，將最好的科技與那些獨特的人類招聘技巧結合起來。」她說，這不是讓人類“在循環中”，而是讓人類“領導”。軟技能很重要，無論是對技術工程師還是水冷器旁閒聊轉向AI的高管來說都一樣。

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