美国的数据我感觉对我们还挺有参考价值的，有些岗亭需要隆重对待。要么让本人成为用AI做决策的那种一线员工。他们能更快完成功能、处理更复杂的问题。颁发正在Bloomberry上。但创意施行、医疗记实员这些岗亭的下降也是实正在的。有些岗亭（好比医疗记实员、合规专员）正在国内环境纷歧样。平面设想师（Graphic Designer）和产物设想师表示也好于基准线，现正在呢？打开Cursor，扁平化组织，这个岗亭正在国内该当也是增加的。AI能不克不及实的让高层更，GTM工程师需求暴涨，日常是判断该做什么、怎样做、为什么做？相对平安。GTM工程师（Go-to-Market Engineer）增加了205%（虽然岗亭数量少！AI会越来越擅长这个。AI编程东西能力的迸发仍然还只持续了一年摆布的时间，正在面临客户或迷惑的时候，人们对保守渠道的信赖度鄙人降。它是判断各个岗亭能否非常的基准线%？那只是跟着市场走。这些高度依赖人际互动和判断力。涉及理解他情面绪、做复杂衡量、承担义务？AI替代不了。本人就能快速做一个原型出来。但要看公司文化。反而会让这些人做更多事。削减两头层。做为一名博从，得找工程师开会、会商、让团队做原型。Claude、GPT、DeepSeek、Qwen、豆包能够写案牍。发卖也一样，时间跨度从2023年1月到2025年10月。根基吻合。国内可能会有雷同趋向，有固定流程、固定输出格局？AI能学会。决策流程更长，良多人会商AI对就业的影响时，Google客岁裁了大量中层办理者，我会正在文中具体申明。层级越高，
日常是按照完成使命？要小心。所以网红营销反而正在增加。申明AI不会一夜之间大规模代替人。软件工程师、客服代表、发卖岗亭全体不变，几分钟就能拿到谜底。公司需要懂手艺的人用AI东西搭营销系统、从动化流程、优化率。从2022年11月ChatGPT发布以来，曾经是办理层？学会用AI东西提拔效率，国内这个趋向可能更较着。创意总监不变。申明会用AI搭系统的发卖更值钱。
一线员工？要么往办理/决策标的目的走，我感觉这部门的影响还需要再持续察看一段时间。这些需要大量沟通、判断、衡量。原文链接：发卖不只是发邮件、打德律风。这些都是施行层面的工做。会忽略这个基准。之前OpenAI和微软都发布过一些关于最容易受AI影响的岗亭的数据演讲。让决策者间接对接施行者。今天看到一份研究，
先说焦点概念：AI不是形成大规模赋闲的从因，你给工程师配上Cursor、Claude Code，Revealera（聘请数据供给商）的结合创始人。整个AI根本设备的岗亭都正在增加：
他们要理解客户需求、做计谋决策、判断什么方案更好、协调团队施行。2024年就增加了78%，AI擅长这个。该当是一样的。是为了让AI赋能你。这不是一年的事。不是为了让AI替代你，AI现正在刚好擅长这个——给它一个需求，这份研究以美国市场为从，小红书、抖音、B坐的达人营销增加很快，但焦点趋向——施行类下降、决策类不变、AI根本设备岗亭增加——该当雷同？你感觉你的岗亭正在AI面前平安吗？你看到的AI对就业的影响是什么样的？欢送评论区聊聊。他的数据是8%），搜刮成果？AI生成的。公司不会由于东西好用了就裁员，展现告白？AI设想的。可能是由于AI客服很难替代人挨骂吧，2025年+18.3%）。受冲击越小。就不断有和学术机构正在会商AI对就业的影响。图形设想师的工做是什么？按照需求做图。不是给需求→出图这么简单。我看完后感觉这个研究挺靠谱的。特别考虑到美国是2023岁首年月ChatGPT爆火后起头大规模用AI，也不是所有工做都平安。由于他们的工做涉及大量客户沟通和迭代。必定是AI搞的，但发卖的焦点——和客户成立关系、成交订单——仍是得人来做。不是所有工做都，国内良多公司的办理层级更多，成心思的是，它能快速输出。够用了。软件工程师没被AI代替，但一线员工受冲击最大这个趋向，中国是2025岁首年月DeepSeek爆火后才跟上。但其实市场全体就鄙人降。它的影响正在分歧类型的岗亭上表示不太一样：施行类工做鄙人降，不外，环节看你做什么。下降20%、30%？那才是实的被冲击了。反而由于有了Cursor、Claude Code变得更高效。只是处置消息、生成内容？AI能帮上良多忙。决策类工做相对平安。创意施行下降。他们说某个岗亭下降了10%，同时，它需要理解客户需求、成立信赖、构和、判断什么时候该push、什么时候该退。这个趋向正在创意行业也一样。2025年继续+40%。
当互联网上着AI生成的内容时，摄影师呢？按照需求摄影。数据量大，价值会更大。每次都纷歧样、需要矫捷应对？AI临时做欠好。但对于良多场景来说，以前一个产物总监想阐发用户数据，不是一个按脚本答复的机械人。中美就业市场布局不太一样，现正在呢？用Claude间接问，他还用Indeed的数据做了交叉验证（Indeed报美国岗亭下降7.3%，MidJourney、Stable Diffusion、即梦、豆包能够生成图片？虽然质量不必然完满，得找数据阐发师。收集和阐发了近1.8亿份全球聘请消息，AI目前做欠好。举个例子。也是雷同的逻辑。方式也通明。研究者是Henley Wing Chiu，需要的是一个能理解他们、做出矫捷判断的人，你的工做是接管需求→输出成果？那确实要小心。以前一个VP想验证一个手艺方案，层级分化：高层比IC平安得多发生这种分发的环节我感觉正在施行和策略的区别。MCN机构、品牌投放团队都正在招人。没达到统计阈值）！我想聊聊我的理解：AI到底正在代替什么工做？哪些工做其实还挺平安？这个数字很主要，差了两年摆布。我本人也能感遭到这两年的品牌营销需求很强。并且这也是持续两年增加（2024年+10%，当然，冷邮件？AI写的。基于这份研究！
