2025年AI对职场转型的影响

2025年AI对职场转型的影响 影响人工智能实施的宏观趋势 如何在职场变革的趋势下利用AI 未来职场系列报告:影响人工智能实施的宏观趋势 为何您应当研读这份报告？ 在企业的数字化转型过程中，如何将人工智能（AI）整合应用于工作无疑是当前最具挑战性的前沿课题。在我看来，它掀起了一场变革海啸。在创新模式日益活跃、突破频现的当下，技术迭代的浪潮正将这一进程推向前所未有的复杂之境。 技人才的市场格局，分享技术相关领域的职位体量，及影响人才供需的关键因素信息等。 基于对这些数据的深刻洞察，我们将探讨如何成功实施与采用技术的核心要素——如何将单一的AI应用案例转化为能在企业范围内，以技术驱动、具有战略导向性的效率提升解决方案。 在这场瞬息万变的变革中，企业需要具备清晰的战略愿景、协同一致的利益相关方、稳健可靠的数据和基础设施，以及掌握相应技能的人才。缺乏这些关键要素，数字化转型之路必将荆棘丛生，甚至可能功亏一篑。 依托于全球范围内瀚纳仕招聘专家的经验，以及我们的专业洞见，我们将为您提供切实可行的建议，确保您的团队能够从容应对未来的挑战，在数字化转型的浪潮中乘风破浪。 不过目前也不必过分担忧，大多数企业仍处于这一变革的起步阶段。根据安永（EY）的研究显示，90%的企业在生成式人工智能（Gen AI）的成熟度方面仍处于早期摸索阶段。 然而，需要澄清的是，大多数企业不会长期止步于此。 Dirk HahnCEO，瀚纳仕 我们深知，任何企业都无法承受被时代浪潮抛下的代价。为此，本报告旨在为您提供指引，以便从容应对未来的挑战。我们将为您精准呈现全球科 阻碍发展的宏观趋势 在公司的生态体系中，新技术的实施和采用并非孤立进行。以下是我们总结出的，贯穿当代企业发展的四大关键趋势。这些趋势也恰好反映出不同企业所处于的不同转型阶段。 人才短缺将成为发展的掣肘 人人都是AI专家似乎 反AI情绪正在增长 企业正致力于追逐局部胜利 一项针对近2000名学生的研究表明，尽管许多受访者表示对生成式AI“较为熟悉”，但这种熟悉度并未转化为更高的信任与信心。这一认知与信任的割裂现象在跨年龄段群体中呈现出普遍性；2024年，一场名为“暂停AI（Pause AI）”的抗议活动在全球13个国家同步发起，其核心诉求是在对现有AI系统进行“全面的安全评估”之前，暂停新型AI模型的研发进程。 当前，企业在寻觅具备相应技能、身处适当地点，且薪酬要求合适的候选人方面遭遇重重困境。与此同时，新技术的层出不穷、技能有效期的不断缩短以及培训的匮乏（据瀚纳仕最新调研显示，高达60%的员工认为雇主未能帮助他们良好应对职场中的AI应用），使得人才危机已然成为一个不容忽视的现实挑战。 AI作为相对较为“新兴”的技术领域，使得从业经验不再是衡量专业知识的可靠标尺。众多专家竞相发声、观点纷纭，因此企业面临着双重挑战：一方面需要从信息洪流中甄别出有用的信息，另一方面更要精准预判这些洞见将如何影响企业发展。 为避免在技术浪潮中落伍，众多企业纷纷聚焦于特定的AI应用案例，并迅速将其落地实施。此类行动虽能在个体层面带来效率提升，却还不能达到驱动工作方法出现根本性变革的战略思维。 影响人工智能实施的宏观趋势 如何在职场变革的趋势下利用AI 未来职场系列报告： AI如何影响劳动力市场 全球招聘职位数据 制定明智的人才决策 与“技术成熟度曲线”抗衡 我们的洞察首先聚焦于受技术冲击最为显著的一部分职场技能，剖析不同领域的需求变化——既包含了正在衰退的传统技能，也有可持续存在的技能；其次，我们还深入分析了特定岗位的不同雇佣关系，进一步揭示企业如何通过灵活整合不同人才的技能组合，完成工作。 每一次技术迭代都会伴随着铺天盖地的学术研究和洞察理论，预言某些职业的“消亡”以及新兴技能的崛起。这种现象往往会引发全球企业竞相争夺有限资源，掀起一股近乎歇斯底里的狂潮。从互联网革命到机器人流程自动化（RPA），类似的历史总在不断重演。 在制定人才结构和配置时，企业需要以精准的数据洞察为决策基础。 为此，基于瀚纳仕自有的全球人才数据库，通过对比全球范围内注册的技术岗位数据，我们得以更深入地洞察企业在规划数字化转型路线时，对关键技能的具体需求。 最后，我们以全球化视角，按国别划分了热门技能领域，绘制出技能需求图谱。同时，我们的招聘专家也分享了他们的洞见，解读数据背后的深层逻辑。 当下，生成式AI正以前所未有的速度重塑劳动力市场格局。据预测，这项技术将通过显著提升生产效率和赋能现有能力，创造巨大的经济价值。 此次我们选取了2022年初至2024年底的数据，设定这一较长时间跨度的目的，是为了能更好地理解生成式AI技术的兴起对特定岗位的需求带来了哪些影响。这些职位数据的波动，有助于我们更准确把握企业对技能需求的动态调整。 然而，这种技术红利并非均匀分布——不同行业和岗位将面临各不相同的机遇与挑战，而全球经济的不确定性及地缘政治等外部变量，将进一步加剧技术采用过程中的差异化效应。 以下是我们的洞察。 影响人工智能实施的宏观趋势 全球科技人才需求概览 尽管在2024年出现需求下滑， “项目经理”为2024年需求最旺盛的岗位， 软件开发仍是全球范围内需求最旺盛的技能之一 推动转型是各企业的关注焦点。 在2024年，灵活用工成为各企业的关键资源。与长期雇佣相比，灵活用工职位增加了21% 如何在职场变革的趋势下利用AI 影响人工智能实施的宏观趋势 哪些职位的需求量正在降低？软件开发 我们对2022年1月至2024年12月期间“软件开发”的职位数据进行了深入分析。结果显示，该领域的职位数量呈现出明显下行趋势，这一现象与全球IT人才需求收缩的情况吻 合*。 同时，我们还将全球经济增长数据纳入考量，说明企业在严峻的经济背景下，致力于以更优化的资源配置实现尽可能多的业务目标。 我们采用“AI影响力”评分模型，对AI技术对各领域的影响程度进行了量化评估**。“软件开发”的评分处于50-60分区间，表明该职位正受到中等程度的AI影响。部分软件开发的工作已可实现自动化，企业需要提升技能以便重新分配资源。 职位需求量 如何在职场变革的趋势下利用AI 哪些职位的需求量正在降低？基础设施 根据我们的职位数据，“基础设施”相关职位正经历着又一个充满挑战的发展周期。尽管在2022年疫情结束后，该领域曾有过一波增长，但在全球经济长期增长乏力的宏观背景下，大规模基础设施投资和支出的需求已呈现出明显收缩态势。 我们采用“AI影响力”评分模型，对AI技术对各领域的影响程度进行了量化评估。“基础设施”评分为27分，这表明，自动化技术对该职位的工作内容产生较大影响，部分任务将逐步在AI的替代下实现自动化操作。因此，我们建议从业者着重关注技能升级与重塑，确保其“核心”能力能够持续创造价值。 影响人工智能实施的宏观趋势 AI如何影响劳动力市场 需求减少源自观念转变 更广泛的技能变迁，而非单纯归因于工作被自动化所取代。 瀚纳仕美国执行总监Jon Sampson指出：“从美国的角度来看，我们正处于一个长期的经济调整期。新冠疫情引发了需求量的‘激增’，而当前的需求量下降局面则是企业重新适应新常态的结果。” 随着生产力理念的不断深化，AI等前沿技术的应用已不再被简单地贴上“作弊”或“误导”的标签。相反，企业正积极倡导员工借助这些技术，减少在重复性工作或耗时较大的基础工作上投入的时间。 尽管各企业的监管标准不尽相同，但在鼓励创新的趋势下，我们已然目睹了诸如软件开发等职位“内置”生成式AI功能的现象。这些功能的使用使得工作任务被重新分配，降低了所需的物理性输入，同时还能保持输出的质量。 对许多企业而言，这意味着预算压力的加剧。技术部门同样面临预算紧缩，因为企业正在审视每个职能部门，以寻求降低成本的机会。 “这导致许多项目暂停，资本支出减少，因此，‘基础设施’职位需求量稳步下降。尤其是在美国，我们看到许多合同工在项目结束后即被‘淘汰’而非续约。”Jon解释道。 由于在相同产出下所需员工数量减少，对软件开发职位的需求量自然呈现下降趋势。 我们不妨来共同探讨这些人才是如何被重新配置与部署的。 此外，除了自动化技术，对AI应用的讨论还延伸至经济视角，尤其是针对“基础设施”领域中更为传统的支持性角色。 总而言之，务必要将这些需求量的下降视为一场 研究表明，生成式AI能显著提高以下流程的效率： 代码文档编写45%-50% 重构代码20%-30% 开发代码35%-40% 如何在职场变革的趋势下利用AI 云技术相关职位保持韧性 企业对CRM技能有持续需求 “过去一年，ERP（企业资源规划系统）与CRM（客户关系管理系统）领域的人才需求持续升温，这折射出多数企业面临的核心挑战：在产品服务的创新与深度个性化的客户体验之间寻求平衡，同时又要严格控制运营成本，尽可能实现成本精简。 “云技术相关的职位持续走俏，体现出企业在数据管理、处理与存储方式上的转型。2023年，全球企业对云技术方面人才的需求量经历了小幅攀升与后续调整。总体而言，对这一技能的需求仍将持续，即便在新技术层出不穷的浪潮中也依然如此。 与此同时，我们正目睹一些大型提供商正在逐步淘汰传统系统。以SAP S/4HANA的迁移为例，这是一种基于云的解决方案，其扩展性与灵活性远超传统的本地部署模式。 有趣的是，在云技术领域，‘总部中心化’的思维模式屡见不鲜。许多企业倾向于将诸如编码、数据录入等基础性任务外包或离岸处理，但将核心业务职能保持在‘权力中心’。 迁移之后，SAP ECC系统的维护和支持服务将终止，企业需要随之进行人员配置上的调整。为确保系统顺利部署，大量的ERP/CRM及云技术岗位应运而生。” 这一趋势在我们的数据库中也得到了印证：永久性职位的需求量总体维持平稳态势，而灵活用工职位的数量则有一点温和回落。” Ulrich Krämer策略与转型业务北欧负责人，瀚纳仕 Adam Shapley技术解决方案业务执行总监，瀚纳仕澳大利亚及新西兰 如何在职场变革的趋势下利用AI 对网络安全的担忧催生了职位需求 数据及进阶分析的需求激增 “在预算吃紧与企业效能备受关注的双重压力下，数据已然成为企业制定战略决策的重要辅助依据。 “2024年是举步维艰的一年。在经济不确定性持续蔓延、政治格局动荡以及随之引发的‘留任潮’现象的背景下，网络领域的人才需求量依然展现出强劲的韧性。 当前呈现出的需求量下降，实则展现出该赛道资深人才的职业稳定性的显著提升——过去12个月中，进行较大职业变动的意愿明显降温。 纵观人才市场，我们观察到从财务专家到项目经理，企业对具备数据化叙事能力的人才需求量持续攀升。机器虽可输出提供约80%的数据分析成果，但仍需专业人才对这些结果进行深度挖掘分析，使其精准契合企业的目标。 在中层人才市场，需求曲线保持平稳。这是因为，无论是迫于监管压力，还是源于企业自身的需求，确保数据资产安全已成为企业运营的刚需。诚然，以AI为代表的新兴或前沿技术能够提升流程效率和提高可扩展性，但倘若缺乏有效的监管，也会带来一系列的安全风险。 以云技术为例，任何安全漏洞都可能导致巨额经济损失，更会重创企业声誉。因此，在外部成本压力持续加大的环境下，企业仍需确保具备抵御网络攻击的专业能力。 在技术职位方面，众多企业正着力推进数据清洗的项目，从而提升数据输出质量。这类项目往往具有明确的周期与重要的影响力，从企业的战略性人才配置策略中可见一斑：合同制与灵活用工岗位的需求总体上保持强劲韧性，而永久性职位数量则呈现温和回调态势。” 随着‘云优先’的模式在商业领域的广泛普及，网络与数据专业人才的需求量将持续上涨。这一趋势催生了‘三位一体’的技能需求矩阵：云技术能力为构建大数据奠定基础；大数据提供商业洞察，助力企业战略制定；这些数据又是宝贵的企业资产，需要构筑坚实的防护屏障。因此，网络安全技能和相关职位对