世界经济论坛:AI、机器学习专家,成增长最快职业

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世界经济论坛发布了《2025年全球未来就业报告》。这份报告汇集了全球1000多家领先雇主的观点,覆盖了22个行业集群和55个经济体,涉及超过1400万名员工。

深度分析了未来五年内全球劳动力市场的转型趋势,揭示了技术进步、经济波动、人口结构变化以及绿色转型等多重因素对就业和技能需求的影响。

报告的研究方法综合了多种数据来源和分析工具。除了雇主调查外,还与ADPCourseraIndeedLinkedIn等机构合作,获取了关于劳动力市场动态和技能需求的实时数据。此外,报告还采用了世界经济论坛的全球技能分类体系,将技能分为认知技能、技术技能、管理技能等多个维度,以便更全面地评估未来劳动力市场的需求变化。

AI成重塑全球劳动力核心驱动

AI作为重塑全球劳动力市场的核心驱动力,对就业的影响体现在岗位增减、技能需求、行业变革及劳动力策略等多个维度。

在岗位增减与行业变革方面,AI与机器学习专家、大数据专家等技术岗位因AI技术在信息技术、金融、制造业等领域的广泛应用而成为增长最快的职业,其中AI和机器学习专家岗位数量预计增长86%

同时,传统文书和行政类岗位如数据录入员、行政助理等因AI和机器人技术普及带来的自动化替代,面临需求下降的风险。

行业层面呈现明显分化:金融服务、电子等行业中超过90%的雇主认为AI将显著改变业务模式,重点投资于AI工具设计和员工技能重塑;

汽车与航空航天、采矿与金属等制造业和能源行业加速自动化,推动对自动化工程师和可持续技术专家的需求;政府、医疗等行业关注AI在提升服务效率中的应用,但面临数据隐私和伦理挑战。

在技能需求与人才策略方面,AI促使核心技能向技术与软技能结合的方向转变,AI与大数据、网络与网络安全、技术素养成为增长最快的三大技能,超过80%的雇主视其为未来业务的关键,而分析性思维、创造力、适应力等软技能仍不可替代,70%的雇主将分析性思维列为2025年员工必备技能之首。

全球约39%的员工技能将在2025-2030年间发生显著变化,但仅有50%的员工接受过系统培训,技能差距被63%的雇主视为业务转型最大障碍,尤其在低收入经济体和传统制造业中更为突出,为此雇主采取内部再培训(85%计划优先提升现有员工技能)、招聘AI专项人才(69%计划雇佣具备AI工具设计能力的员工)及岗位转型(51%计划将员工从衰退岗位转移至增长岗位)等策略。

报告预测,到2030年全球工作任务将由人类单独完成(33%)、技术单独完成(34%)及人机协作完成(33%),医疗、教育等行业更依赖人机协作,制造业则侧重自动化替代。

AI影响的职业

随着AI技术的飞速发展、经济结构调整以及社会需求的转变,一些传统职业在未来五年内可能会面临显著的衰退。

在许多行业中,数据处理和记录的工作已经逐渐被RPAAIAgent所取代。这些系统能够以更快的速度和准确性自动完成数据录入任务,减少了对人工操作的依赖。此外,随着企业数字化转型的加速,越来越多的数据管理任务被整合到更广泛的IT系统中,进一步压缩了数据录入员的就业空间。

行政助理和执行秘书的职位也未能幸免于难。随着办公自动化软件和AI助手的普及,许多行政任务,如日程安排、文件管理、会议组织等,都可以通过这些工具更高效地完成。这些技术的应用不仅提高了工作效率,还降低了企业对传统行政支持人员的需求。此外,企业对员工的多技能要求也在增加,许多行政任务被分散到其他岗位上,进一步减少了对专职行政助理和秘书的需求。

一些传统的制造业和服务业职位也可能会受到技术变革和经济结构调整的影响。例如,随着机器人技术和自动化生产线的广泛应用,一些装配线工人和生产工人的岗位可能会减少。在服务业中,一些低技能、重复性的工作,如简单的客户服务代表和数据处理员,也可能会因为自动化和智能化技术的发展而逐渐减少。

区域与经济差异方面

北美、欧洲和东亚等高收入经济体AI技术应用领先,但面临人才短缺问题,美国、德国超过70%的雇主计划通过移民政策吸引AI人才,日本、韩国则聚焦本土员工技能再培训;印度、东南亚等新兴经济体中,AI驱动的数字化服务创造大量岗位,但技能基础设施薄弱,如印度企业依赖企业赞助的AI培训,印尼雇主呼吁政府加大公共教育投入缩小技能差距;

地缘政治分裂促使新加坡、韩国等贸易依赖型经济体加速AI本土化,通过AI技术提升供应链韧性并加强网络安全技能以应对数据跨境挑战。

政策与企业应对建议方面,公共政策需优先投资技能培训(55%的雇主呼吁政府增加再培训资金,52%支持公共部门提供技能认证体系)、放宽劳动法规(44%的雇主希望适应AI驱动的岗位结构调整)并建立伦理与监管框架(尤其在医疗和金融领域);

企业需调整战略,在技术应用中平衡技术与人力(如客户服务中保留人性化交互),实施多样性与包容性计划(83%的雇主已实施DEI计划以提升AI解决方案的创新性和伦理合规性),并在跨国运营中协调不同经济体的AI政策差异。

(文:AIGC开放社区)

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