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

你是否雇用過前端工程師？資料標註員呢？法證分析師，有人嗎？近期有許多報導聚焦於可能因為自主人工智慧（agentic artificial intelligence）而消失的工作——這種技術能從你提供的資料中學習，然後自行執行許多任務。較少被提及的是那些將會、也已經在創造的工作。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。」我們都應該為此心存感激。

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一位首席財務官或許會感嘆，未來令人煩惱的地方在於，為未來做準備需要花錢，而且往往花費相當巨大。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，而非建立機器人。在一個就業前景黯淡的環境中，每一點幫助都很重要。

LinkedIn全球公共政策主管兼EMEA區域董事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%。」

她補充說：「其中一個亮點是由人工智慧促成的工作——我們稱之為‘新領域’工作。這是一個全新的工作類別，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等角色，專注於為企業的科技未來做準備並執行人工智慧轉型。其他角色則較為直觀——人工智慧主管與AI工程師，字面意思就是他們的工作內容。

Duke表示：「這些角色你可能在兩年前、一年前，甚至六個月前都沒聽過，但我們已經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作者類別。」

許多人聽到這個消息後會鬆一口氣——但這可能還為時過早（IBM 最近宣布，人工智慧助手已經處理了94%的例行人力資源任務）。Duke也告訴我，到本世紀末，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促成的工作——我們稱之為‘新領域’工作。」

Sue Duke，LinkedIn全球公共政策主管兼EMEA區域董事

「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，必須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。誰還需要知道一個申請者20年前就讀的學校？現在“AI程式設計技能”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，比如：‘你去哪所學校？你取得了什麼學位？你上一份工作是什麼？你之前的工作是什麼？’需要改變的是，不能只依賴這些信號，而要問最重要的問題：‘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的資料，自2022年以來，每個職缺的申請人數已翻倍。雇主利用AI工具篩選候選人，候選人也用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，分析一大群候選人，在這個世界上，瞬間就能看到你的職缺廣告，有十億人可以看到。真正有效的地方，是將最先進的科技與那些獨特的人類招聘技巧結合起來。」她強調，AI不應該只是“在循環中”，而是“領導”流程。軟技能同樣重要，無論是對技術工程師還是水冷器旁閒聊轉向AI的高層管理者來說，都一樣重要。

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