金融时报报道说，2023年，研究人员在考察人工智能时发现，大语言模型在处理波士顿咨询集团员工承担的简单任务时，表现好得出人意料，但面对更复杂的工作却力不从心。
此后几年，生成式人工智能逐步接管了专业服务行业中原本交给初级员工的基础性重复工作，许多公司因此暂停招聘应届员工。
今年，初级岗位求职者的前景似乎有所改善。一些公司开始意识到，年轻员工既能为人才梯队补充新生力量，也能把与生俱来的人工智能应用能力带入职场。
美国全国大学与雇主协会4月进行的调查显示，美国企业预计今年招聘的大学应届毕业生将比去年增加5.6%。相比之下，企业去年曾预计，2026届毕业生面对的就业市场将基本没有增长。
许多年轻求职者仍在数量有限的初级岗位中苦苦寻找机会。不过，从咨询、法律到工程和时尚等行业，企业已经开始调整招聘方式、培训项目和工作文化，为即将到来的人工智能时代做准备。
就业数据公司Revelio Labs与金融科技公司Ramp的一项研究显示，在采用人工智能工具后，包括软件和媒体公司在内，人工智能投资规模最大的美国雇主，员工人数增加了约10%。
采用人工智能最积极的企业也在招聘更多初级员工。对这些年轻人来说，在招聘要求中，批判性思维和专业判断等人类能力的重要性，正逐渐追上编程等技术能力。
企业采用人工智能，也在改变新员工的工作内容。职业网站领英首席经济机会官阿尼什·拉曼说：“我们开始看到一些令人鼓舞的迹象，初级岗位正在从机械苦差转向真正有价值的工作。”
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不过，随着企业迈向人工智能辅助的未来，一些专家担心，枯燥重复工作的消失，可能让职业生涯早期的员工失去积累经验的机会，而这些经验可能是他们日后管理人类与人工智能智能体混合团队所必需的。
专家表示，企业如果能在基层岗位上熟练运用人工智能，收益将沿着组织层级向上传导。拉曼说：“初级工作代表了所有工作的未来方向。如果我们解决了这一类工作的难题，也就解决了所有工作的难题。”
重新设计岗位
如今，在最容易受到人工智能影响的行业中，初级岗位应聘者需要掌握过去通常只要求资深员工具备的能力，例如依靠数据作出决策和管理团队。
普华永道最近分析了六大洲超过10亿份招聘广告，将这种现象称为初级岗位的“资深化”。调查发现，自2019年以来，这类招聘信息增加了35%。
云计算软件公司Salesforce今年将招聘1000名应届毕业生和实习生，人数超过2025年。这些人将参与公司各业务领域的人工智能项目。
Salesforce首席道德与人性化应用官保拉·戈德曼说：“我们正在以不同方式构想这些岗位。公司正经历一场特殊转型，我们认为，大规模投资这类人才将加快转型进程。”
无人知晓更多由人工智能赋能的工作，将如何改变企业层级结构。咨询公司高知特首席执行官拉维·库马尔认为，中层管理人员过去主要负责衡量、统筹和协调大型企业的工作，今后则必须变成“上场参与的教练”，一边工作，一边指导初级员工。
法律人工智能开发商Luminance创始人埃莉诺·莱特博迪认为，中间管理层甚至可能被彻底压缩。她说：“因为我们会招聘更多真正了解人工智能如何运作的初级员工，同时更多资深员工也会留在公司，因为借助人工智能，他们可以提高生产率，并承担更多工作。”
求职者面对的难题是，他们很难找到能够帮助自己培养这些更高水平能力的初级岗位，而如今“资深化”的岗位恰恰要求他们提前具备这些能力。
根据“核心能力”招聘
意大利设计工作室宾尼法利纳的年轻设计师构思新车时，仍然会先拿起铅笔。
这家总部位于意大利都灵的集团曾为标致、法拉利等汽车制造商设计车型。集团负责交通业务的高级副总裁马尔科·布西说：“重要的是，他们必须亲自经历最原始、最真实的创作过程，也就是用手画出草图。”
20世纪八九十年代，计算机辅助设计逐渐取代传统绘图板。如今，人工智能也开始进入宾尼法利纳设计流程的后半段。生成式人工智能已经被用于优化公司演示材料，未来还应能帮助宾尼法利纳制作汽车三维模型原型。
不过，布西说，要求新员工一开始必须亲手画草图，有助于避免“把偏见带入创作过程”。
随着企业越来越依赖人工智能，创造力、同理心、判断力和人际交往能力等人类特有的“软技能”需求也在增加。现在，有些人开始把这些能力称为“核心能力”。
普华永道的就业报告发现，在容易受到人工智能影响的岗位招聘信息中，新增任务要求提及这类能力的概率，是其他能力的2.5倍。
纽约大学名誉教授加里·马库斯说，大语言模型的问题在于：“年轻人会对这些工具产生依赖。他们在使用过程中什么也学不到，也无法培养批判性思维。”
这意味着，他们将更难胜任管理下一代实习生和学徒的工作，也更难发现人工智能输出中的错误。
在人工智能失误可能造成严重后果的公司，批判性思维尤其重要。
宾尼法利纳上海工作室首席外观设计师丹尼尔·李说，人工智能可能让年轻设计师“直接跳到结论”。
他说：“过去，你会在线条比例或线条处理上犯错，必须不断练习，才能做到完美。但现在，设计师看不到这些问题，因为人工智能生成图像中的颜色或背景把问题掩盖了。”
这可能导致一些基础性错误，例如在内燃机汽车的效果图中漏掉散热器通风口。
问题在于，软技能很难评估，也很难培养。教育机构可能高估了自己的教学成果。
教育公司培生与亚马逊云计算服务最近进行的一项调查显示，78%的高等教育机构负责人认为，本校毕业生符合雇主要求。但超过一半的受访雇主表示，他们仍然很难找到具备人工智能应用能力的毕业生。
培生首席人力资源官阿里·贝博说：“教育机构和企业不能各走各路。双方必须走到一起。”
扩大招聘对象和地域范围
经济学家本·茨魏格对近期初级岗位减少是否由人工智能发展直接造成，以及这种趋势是否会持续，都持怀疑态度。
茨魏格也是Revelio Labs首席执行官。他认为，企业正受到关税、战争和通胀威胁冲击，经营前景高度不稳定，这才是初级岗位减少的主要原因。
他说：“从长期来看，培养年轻员工也许值得下注，但在不确定时期，企业往往会选择风险更低的做法，也就是招聘年龄更大、经验更丰富的员工。”
人工智能扩大了雇主愿意考虑的人才范围。编程智能体的出现，重新激发了市场对人文学科毕业生的需求，也鼓励雇主从精英大学之外寻找人才。
文科学生能够把社交能力和跨学科工作经验带入职场。贝博说，这“扩大了候选人的范围”。他们不再“必须从小就在编程环境中成长，因为现在每个人都可以编程”。
随着建筑行业越来越依赖计算机技术，由已故建筑师扎哈·哈迪德创立的扎哈·哈迪德建筑事务所，过去把编程能力视为应聘者技术资历中的加分项。
负责事务所技术团队和研发工作的尼尔斯·菲舍尔说，人工智能出现后，“概念变得比技术更重要”。
不过在现实中，应届毕业生在就业市场上仍然面临许多障碍。
哈佛商学院教授约瑟夫·富勒共同负责哈佛大学“管理工作的未来”项目。他说，问题之一在于，人工智能的进步速度快于毕业生的学习速度。
他说：“这些大语言模型的迭代周期，明显短于普通员工熟悉新模型所需的时间。”
这意味着，应届毕业生必须主动更新对快速发展技术的认识。富勒接着说，与此同时，“企业也将越来越有义务做好一件自己非常不擅长的事”，也就是为员工设计周期短、节奏快的培训。
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把人工智能用作培训工具
人工智能不仅擅长完成年轻员工通常用来练手的重复任务，还可以模拟新入职律师或工程师可能遇到的复杂问题，让受训者更快达到更高水平。
人工智能还可以衡量员工对人工智能工具的熟练程度，并在工作过程中提供培训建议。
在德国，DHL邮政和包裹业务部门正在用官方操作手册训练人工智能工具，同时要求经验丰富的员工在退休前补充或修订其中的知识。公司希望借此建立一套所有人都能调用的机构记忆。
咨询公司高知特正在建立一套人工智能“辅助系统”，用于指导新员工，取代他们过去通过“在办公室走动和交流”获得的部分知识。
高知特首席执行官库马尔把这套系统比作自动驾驶特斯拉。车辆获得的不只是驾驶者个人的经验，而是数百万驾驶者积累的共同知识。
Luminance创始人莱特博迪认为，公司利用大量法律文件训练的人工智能平台可以帮助年轻律师。
她说：“由于人们能够更快获得更多知识，他们在职业生涯早期就能完成更多工作，也能学到更多东西。他们不必等到有机会接触总法律顾问，再去询问为什么过去要用某种方式处理问题，因为这些知识全都已经记录在我们的系统中。”
面对面协作
管理人员表示，成功的团队会把资深专业人士的深厚经验，与年轻员工更常具备的人工智能和数据能力结合起来。
扎哈·哈迪德建筑事务所的菲舍尔说：“你可以借助人工智能做出最好的方案，但如果无法在交谈中把方案讲清楚，那仍然是问题。”
他接着说，这种能力需要通过面对面的团队合作培养。事实上，他认为，远程办公对年轻同事软技能造成的损害，可能比人工智能更大。
工程咨询公司奥雅纳负责创新与技术的菲奥娜·卡曾斯说，新员工成长过程中，只有10%来自正式培训，约70%是在工作中学会的，其余部分则来自年轻员工向身边同事学习。
根据申请的专业方向不同，奥雅纳的应聘者仍然需要扎实的技术基础，并充分掌握基础物理知识。
卡曾斯说：“相比数字技术和人工智能能力很强、但专业基础不足的人，我更愿意选择在相关领域接受过正规训练，同时具备一定数字技术和人工智能应用能力的人。”
在宾尼法利纳，设计师借助人工智能，如今一次可以提出200套设计方案，过去只能提交20套。
不过，宾尼法利纳上海工作室的丹尼尔·李说，根本问题不是“你是否使用人工智能”，而是“你如何使用人工智能，以及这种使用方式是否符合这个品牌”。
核心专业能力和天赋，都无法被技术取代。
扎哈·哈迪德建筑事务所的菲舍尔说：“我们寻找的，是最难通过培训获得的那种东西，也就是天赋。”