人工智能正从少数岗位的专业工具，转变为影响工作完成方式的“基础设施”。从客户服务聊天机器人到用于贷款审批的模型，相关系统已嵌入企业运营流程。对求职者而言，这意味着“人工智能素养”正在成为跨行业、跨层级岗位的通用能力：能够理解并参与塑造这些系统的人，在更多职位上被视为更具价值。

人工智能热潮正在改变就业市场，不止发生在科技行业

多项关于关键人工智能劳动力的研究显示，随着日常协调、汇报等常规任务被自动化，以及中层管理岗位减少，人工智能正在推动组织结构趋于扁平化。层级减少的同时，员工需要更直接地理解人工智能工具如何影响自身决策与绩效。

与此同时，人工智能相关岗位需求持续扩张。《人工智能专业人士报告》提到，与人工智能直接相关的技能、职位与用人预期保持强劲需求。对就业市场影响的相关分析也指出，一些岗位在增长、另一些岗位在收缩。Cornerstone等平台则强调，雇主正借助人工智能打造更敏捷的劳动力结构。在这一背景下，劳动力市场呈现分化：部分传统岗位缩减，而具备人工智能素养的岗位，即便不属于核心技术序列，也被纳入企业增长战略。

人工智能素养从“加分项”变为“门槛”

在上述变化中，人工智能素养正从额外优势转为基本要求。全球技能机构关于“工作发生了什么变化”的相关指导指出，没有任何职业可以完全免于被淘汰，但能够将人类判断与人工智能工具结合的岗位更具韧性。

招聘端也在发生调整。追踪人工智能人才需求的招聘人员表示，雇主在完成广泛基准工作后，正围绕明确的人工智能任务、工具与职责重写职位描述。这一趋势并不局限于工程师或数据科学家。有关“人工智能如何改变招聘趋势”的分析认为，人工智能正在改变企业与客户互动方式，因此市场营销、销售与支持团队同样需要理解这些系统如何影响客户旅程与个性化体验。另有观点指出，随着人工智能嵌入日常工作流程，与技术协作的能力正在成为职业准备的核心组成部分。

“混合技能溢价”成为回报最集中的领域

多项数据与用工反馈显示，回报更集中在具备跨学科能力的人才身上。关于“混合技能溢价”的分析提出，2026年更受重视的员工并非单一维度的技术专家或人文学者，而是能够在人工智能系统与业务需求之间进行转换的专业人士，例如能解读混淆矩阵的产品经理、理解分诊算法训练方式的护士，或能对模型预测提出质疑而非直接接受的供应链分析师。

薪酬影响也已有量化研究。斯坦福一篇论文报告称，人工智能使平均工资提高了21%，并显著减少了能够有效使用这些工具的工人的工资不平等。多位招聘经理的反馈与此相符：他们将人工智能流利度视为对既有专业能力的“乘数”，适用于金融、设计、物流等不同领域。相关观点认为，这一轮“淘金热”的关键并非仅学习编写模型代码，而是将领域知识与人工智能能力结合，用于推动收入、成本或风险等指标的变化。

新职位涌现，职业路径被重新定义

人工智能技能需求上升的另一信号，是此前较少出现的职位名称快速增加。关于新人工智能职位的分析提到，围绕提示工程、人工智能运营（AIOps）与治理的入门级岗位正在扩展，这类岗位通常要求技术素养与较强的伦理基础结合，并不局限于高级研究岗位。相关描述认为，心理学、法律或传播等专业背景的毕业生，也可能通过学习参与塑造与监控人工智能行为。

更广泛的劳动力市场研究强调，人工智能技能需求增长不仅是对自动化的防御，也被视为职业成长策略。2026年新职位列表提到人工智能伦理学家、人工智能培训师、人工智能产品经理等岗位，并指出部分增长较快的岗位位于产品、数据与用户体验的交叉领域。对求职者而言，这意味着职业路径正在打开，并更强调跨领域训练与学习能力。

求职者被建议优先掌握的人工智能能力方向

在技能选择上，招聘指导将人工智能治理列为重点方向之一。面向2026年求职者的相关建议中，Gartner主管分析师Deepak Seth与专家Atahan强调，理解模型如何被监控、审计以及与政策对齐的重要性。他们认为，在面试中询问企业如何开展人工智能监督，能够体现候选人对风险与机会的理解；这种治理思维对合规、人力资源与运营等岗位的重要性正在上升，而不再仅限于数据科学领域。

此外，多项观点将通用能力归纳为三类：其一是基础人工智能素养，包括了解大型语言模型的功能与局限，以及如何构造提示；其二是工作流程设计能力，即将GitHub Copilot、Midjourney或客户服务机器人等工具整合进日常任务以提升效率；其三是伦理与监管意识，涵盖隐私、偏见与透明度等议题，随着监管机构与董事会对人工智能部署审查趋严，这类能力的重要性持续上升。

（支持来源：《如何成为》）