AI究竟在取代誰(shuí)，成就誰(shuí)？

我們經(jīng)常聽(tīng)到畫(huà)師危矣，設(shè)計(jì)師危矣，程序員危矣...

但究竟誰(shuí)最危險(xiǎn)？

AI對(duì)就業(yè)市場(chǎng)的影響，眾說(shuō)紛紜，卻鮮有確鑿的數(shù)據(jù)支撐。

剛剛，來(lái)自Revealera（一家為金融公司提供就業(yè)數(shù)據(jù)的服務(wù)商）聯(lián)合創(chuàng)始人，Henley Wing Chiu的一份研究，收集、分析了從2023年1月到2025年10月近1.8億份全球崗位數(shù)據(jù)信息，用數(shù)據(jù)看清AI時(shí)代的職業(yè)沉浮。

多數(shù)研究或著眼于宏觀行業(yè)，或聚焦于特定人群，難以描繪出一幅具體而真實(shí)的全景圖。

盡管并非所有招聘信息都會(huì)轉(zhuǎn)化為真實(shí)雇傭，部分甚至可能是為了維持招聘熱度的幽靈崗位，但對(duì)于比較不同職位頭銜的相對(duì)增長(zhǎng)而言，這并不構(gòu)成核心障礙。

Henley Wing Chiu的目的非常純粹：找出在2025年，哪些具體的職位頭銜相較于2024年經(jīng)歷了最劇烈的增長(zhǎng)或衰退。因?yàn)檫@些變化，最有可能直接反映出AI所帶來(lái)的沖擊。

研究是如何進(jìn)行的

如果你不是開(kāi)發(fā)者，跳過(guò)這一節(jié)。

Henley Wing Chiu開(kāi)發(fā)了一個(gè)包含650個(gè)不同標(biāo)準(zhǔn)化職位頭銜（如圖形設(shè)計(jì)師、護(hù)士等）的分類系統(tǒng)，并使用Amazon Mechanical Turk的眾包工人，對(duì)從Revealera獲取的數(shù)百萬(wàn)個(gè)隨機(jī)招聘信息進(jìn)行標(biāo)注。

基于這些訓(xùn)練數(shù)據(jù)，Henley Wing Chiu構(gòu)建了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，該模型能夠?qū)⑺?.8億份招聘信息分類到這些標(biāo)準(zhǔn)化的職位頭銜中。

這些招聘信息是全球性的，不僅限于美國(guó)，涵蓋了各種類型的公司：大型企業(yè)、中小企業(yè)、中型公司、初創(chuàng)公司、政府組織和大學(xué)，覆蓋所有行業(yè)。

數(shù)據(jù)直接從公司官網(wǎng)抓取，而非來(lái)自Indeed或LinkedIn等聚合平臺(tái)，因此重復(fù)率極低。

借助這個(gè)數(shù)據(jù)集，Henley Wing Chiu能夠識(shí)別出哪些具體的職位頭銜在2025年（1月至10月）相較于2024年和2023年增長(zhǎng)或下降得最快，并據(jù)此推斷AI可能在其中扮演的角色。

Henley Wing Chiu建立了一個(gè)基于語(yǔ)義嵌入和集成方法的監(jiān)督學(xué)習(xí)流程，用于職位頭銜分類。

使用對(duì)比學(xué)習(xí)方法，在成對(duì)的職位描述上微調(diào)了一個(gè)hugging face上下載量接近17.8萬(wàn)次的聚類搜索模型all-mpnet-base-v2。

使用微調(diào)后的轉(zhuǎn)換器為職位描述生成密集的向量表示。

在這些嵌入向量之上訓(xùn)練一個(gè)隨機(jī)森林分類器，以預(yù)測(cè)職位頭銜。

8%的全局性收縮，AI正在改寫(xiě)游戲規(guī)則

在深入探討具體職位之前，Henley Wing Chiu建立了一個(gè)參照系。

數(shù)據(jù)顯示，與2024年同期相比，2025年的全球招聘崗位總量下降了8%。

這個(gè)數(shù)字與Indeed近期報(bào)告的美國(guó)就業(yè)市場(chǎng)7.3%的同比降幅高度吻合，證明了Henley Wing Chiu所用數(shù)據(jù)的全面性和可靠性。

這個(gè)8%的基準(zhǔn)線至關(guān)重要。當(dāng)審視某個(gè)具體職位的興衰時(shí)，它能幫助判斷：這個(gè)職位的變化是隨波逐流，還是受到了更強(qiáng)烈的特定沖擊？

AI是否是導(dǎo)致這8%整體下滑的部分原因？

或許是，但要將其從復(fù)雜的宏觀經(jīng)濟(jì)因素中剝離出來(lái)幾乎不可能。

因此，分析的焦點(diǎn)，是那些顯著偏離市場(chǎng)平均水平的職位，在它們身上，AI的影響力才最為清晰。

在跌幅最大的前十個(gè)職位中，有三個(gè)屬于創(chuàng)意領(lǐng)域：計(jì)算機(jī)圖形藝術(shù)家（-33%），攝影師（-28%），以及作家（-28%）。

其中，計(jì)算機(jī)圖形藝術(shù)家涵蓋了技術(shù)美術(shù)、3D藝術(shù)家和視覺(jué)特效藝術(shù)家等角色，而作家則包括了文案、編輯和技術(shù)文檔撰寫(xiě)人。

緊隨其后的是記者（-22%）和公共關(guān)系專員（-21%），同樣面臨著顯著的需求下滑。

這并非曇花一現(xiàn)的短期波動(dòng)。

數(shù)據(jù)顯示這可能是一個(gè)持續(xù)兩年的下滑趨勢(shì)。計(jì)算機(jī)圖形藝術(shù)家的崗位數(shù)量在2024年下降12%之后，2025年再度銳減33%。

攝影師和作家也呈現(xiàn)出完全相同的發(fā)展軌跡。

然而，將所有創(chuàng)意工作一概而論是草率的。當(dāng)放眼整個(gè)創(chuàng)意領(lǐng)域，會(huì)發(fā)現(xiàn)并非所有崗位都在經(jīng)歷寒冬。

一個(gè)清晰的模式浮出水面：那些偏向執(zhí)行的創(chuàng)意崗位正在萎縮，而涉及創(chuàng)意策略和領(lǐng)導(dǎo)的角色則表現(xiàn)出強(qiáng)大的韌性。

創(chuàng)意總監(jiān)、創(chuàng)意經(jīng)理和創(chuàng)意制作人等職位，其核心工作更多地關(guān)乎方向的制定和策略的思考，這些是目前的AI難以企及的。

同樣，那些需要復(fù)雜決策和深度客戶互動(dòng)的角色也更為穩(wěn)固。

一名平面設(shè)計(jì)師的工作遠(yuǎn)不止于繪圖，他們需要花費(fèi)大量時(shí)間解讀客戶的反饋，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行迭代。

產(chǎn)品設(shè)計(jì)師更是如此，他們的工作涉及用戶研究，以及決定構(gòu)建什么和為何構(gòu)建的戰(zhàn)略性問(wèn)題。

因此，真正的主題并非創(chuàng)意已死，而是創(chuàng)意工作的內(nèi)涵正在發(fā)生分離。

AI正在接管那些標(biāo)準(zhǔn)化的、可重復(fù)的執(zhí)行環(huán)節(jié)，而將人類的智慧推向了更需要戰(zhàn)略思維、同理心和復(fù)雜決策的高地。

在跌幅榜前列，有三個(gè)職位與AI的關(guān)聯(lián)并不直接，它們都屬于監(jiān)管和環(huán)境領(lǐng)域：企業(yè)合規(guī)專員（-29%），可持續(xù)發(fā)展專員（-28%），以及環(huán)境技術(shù)員（-26%）。

這些職位的下滑速度甚至超過(guò)了創(chuàng)意崗位，并且呈現(xiàn)出加速的態(tài)勢(shì)。企業(yè)合規(guī)專員的崗位在2024年僅下降了6%，到了2025年，跌幅卻擴(kuò)大至驚人的29%。

這種頹勢(shì)并非僅限于基層員工，而是貫穿了整個(gè)職能層級(jí)。

以可持續(xù)發(fā)展領(lǐng)域?yàn)槔?/span>

• 可持續(xù)發(fā)展專員：-25%
• 可持續(xù)發(fā)展項(xiàng)目經(jīng)理：-32%
• 可持續(xù)發(fā)展經(jīng)理：-35%
• 可持續(xù)發(fā)展總監(jiān)：-31%

合規(guī)領(lǐng)域也面臨同樣的情景：

• 企業(yè)合規(guī)專員：-28%
• 首席合規(guī)官：-37%

這背后的原因，或許與特定的政策環(huán)境有關(guān)。

在美國(guó)，可持續(xù)發(fā)展專員主要幫助企業(yè)滿足環(huán)境法規(guī)和ESG（環(huán)境、社會(huì)和公司治理）承諾，而這些議題在近年成為了一些爭(zhēng)議的焦點(diǎn)。

企業(yè)合規(guī)專員的職責(zé)是確保公司遵守法規(guī)，但如果監(jiān)管環(huán)境有所放松，企業(yè)維持相關(guān)團(tuán)隊(duì)的動(dòng)力自然會(huì)減弱。

一枚硬幣總有兩面。在同一時(shí)期，貿(mào)易合規(guī)專員的崗位數(shù)量逆勢(shì)增長(zhǎng)了18%，這與近年來(lái)全球貿(mào)易關(guān)稅政策的變化不無(wú)關(guān)系。

醫(yī)療文書(shū)（Medical Scribe）的崗位在2025年下降了20%。

為了驗(yàn)證這一下降是否具有特殊性，Henley Wing Chiu將其與相似的醫(yī)療行政崗位進(jìn)行了比較。

醫(yī)療編碼員的崗位數(shù)量基本持平（-0.02%），醫(yī)療助理下降了6%，表現(xiàn)甚至略好于市場(chǎng)整體水平。只有醫(yī)療文書(shū)的跌幅達(dá)到了20%。

一個(gè)顯而易見(jiàn)的解釋是AI文檔工具的興起。

這些工具能夠?qū)崟r(shí)收聽(tīng)醫(yī)患對(duì)話，并自動(dòng)生成結(jié)構(gòu)化的臨床筆記。醫(yī)療文書(shū)的工作很有價(jià)值，但它本質(zhì)上是一種高度結(jié)構(gòu)化的文檔記錄任務(wù)，這恰恰是AI技術(shù)近年來(lái)取得長(zhǎng)足進(jìn)步的領(lǐng)域。

盡管如此，現(xiàn)在就斷定AI是罪魁禍?zhǔn)走€為時(shí)過(guò)早。

因?yàn)樵?023年至2024年間，醫(yī)療文書(shū)的崗位僅下降了2%。

今年的驟降究竟是長(zhǎng)期趨勢(shì)的開(kāi)端，還是短期市場(chǎng)的調(diào)整，需要更多的數(shù)據(jù)來(lái)做出判斷。Henley Wing Chiu將這個(gè)職位列入AI影響重點(diǎn)觀察名單。

新時(shí)代的寵兒：AI驅(qū)動(dòng)下的崗位躍遷

漲幅最大的工作：

有一個(gè)職位的增長(zhǎng)堪稱爆炸性：機(jī)器學(xué)習(xí)工程師。

在2024年已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了78%的驚人增長(zhǎng)之后，2025年其崗位數(shù)量再度飆升40%，成為所有職位中增長(zhǎng)最快的角色。

這并非個(gè)例，整個(gè)AI基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)的產(chǎn)業(yè)鏈都在蓬勃發(fā)展。

• 機(jī)器人工程師：+11%（AI正從數(shù)字世界走向物理世界）
• 科技領(lǐng)域的研究/應(yīng)用科學(xué)家：+11%（企業(yè)不再滿足于調(diào)用API，開(kāi)始構(gòu)建自己的專有模型）
• 數(shù)據(jù)中心工程師：+9%（所有AI的推理和訓(xùn)練都需要海量的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施支持）

企業(yè)需要科學(xué)家來(lái)研發(fā)模型，需要機(jī)器學(xué)習(xí)工程師來(lái)部署模型，需要機(jī)器人工程師將模型應(yīng)用于倉(cāng)庫(kù)和工廠，還需要數(shù)據(jù)中心工程師來(lái)為這一切提供動(dòng)力。

一個(gè)全新的技術(shù)生態(tài)正在被構(gòu)建，而這些崗位就是這個(gè)新生態(tài)的基石。

數(shù)據(jù)中一個(gè)最反常的發(fā)現(xiàn)是：在整體就業(yè)市場(chǎng)收縮8%的背景下，高層領(lǐng)導(dǎo)崗位的需求幾乎沒(méi)有受到影響。

Henley Wing Chiu將總監(jiān)、副總裁（VP）和首席級(jí)別（C-Suite）的職位合并為高層領(lǐng)導(dǎo)，并與中層管理者和普通員工進(jìn)行比較：

• 高層領(lǐng)導(dǎo)：-1.7%（跑贏市場(chǎng)6.3個(gè)百分點(diǎn)）
• 中層管理：-5.7%（跑贏市場(chǎng)2.3個(gè)百分點(diǎn)，但遜于高層）
• 普通員工：-9%

高層與中層之間存在4個(gè)百分點(diǎn)的差距。雖然兩者都優(yōu)于市場(chǎng)平均水平，但職位越高，境況越好。

在增長(zhǎng)最快的前十個(gè)職位頭銜中，有五個(gè)是總監(jiān)或更高級(jí)別的角色：

• 數(shù)據(jù)工程總監(jiān)：+23%
• 房地產(chǎn)總監(jiān)：+21%
• 法務(wù)總監(jiān)：+21%
• 軟件工程總監(jiān)：+14%
• 工程副總裁：+12%

這背后可能反映出一種新的組織管理哲學(xué)。

企業(yè)正在增加能夠進(jìn)行戰(zhàn)略決策的領(lǐng)導(dǎo)者，同時(shí)減少負(fù)責(zé)監(jiān)督執(zhí)行過(guò)程的中層管理者，以及更少的執(zhí)行者。谷歌在過(guò)去一年中裁撤了大量中層管理崗位，或許正是這一趨勢(shì)的縮影。

AI在其中扮演了賦能者的角色。

一位總監(jiān)或副總裁，現(xiàn)在可以利用AI編程工具快速搭建產(chǎn)品原型，驗(yàn)證一個(gè)想法，而不再需要一個(gè)龐大的工程師團(tuán)隊(duì)。

那些對(duì)普通員工構(gòu)成威脅的AI工具，反過(guò)來(lái)卻賦予了高層領(lǐng)導(dǎo)更強(qiáng)的獨(dú)立作戰(zhàn)能力。一位能夠用Cursor快速開(kāi)發(fā)原型，或用Claude驗(yàn)證技術(shù)方案的產(chǎn)品副總裁，自然不再需要那么多向他匯報(bào)的下屬。

作為一個(gè)整體，營(yíng)銷類崗位的表現(xiàn)相對(duì)堅(jiān)挺，大多在-8%的基準(zhǔn)線附近徘徊。

但其中一個(gè)角色脫穎而出：網(wǎng)紅營(yíng)銷專員的崗位數(shù)量同比躍升了18.3%。

這同樣不是短期現(xiàn)象，該職位在去年已經(jīng)增長(zhǎng)了10%，顯示出持續(xù)兩年的強(qiáng)勁勢(shì)頭。

對(duì)此最好的解釋是，網(wǎng)紅營(yíng)銷已經(jīng)發(fā)展出一套成熟的價(jià)值證明體系。通過(guò)復(fù)雜的追蹤技術(shù)、歸因模型和真實(shí)的投資回報(bào)率（ROI）測(cè)量，品牌能夠清晰地看到哪位創(chuàng)作者的合作正在有效推動(dòng)銷售。

但Henley Wing Chiu認(rèn)為，背后還有一個(gè)與AI息息相關(guān)的更深層次的趨勢(shì)。

當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)被海量的AI生成內(nèi)容所淹沒(méi)時(shí)，傳統(tǒng)渠道僅存的信任感正在被迅速侵蝕。

搜索結(jié)果？可能是AI生成的垃圾內(nèi)容。

展示廣告？一直很煩人，現(xiàn)在還可能是AI設(shè)計(jì)的。

冷冰冰的營(yíng)銷郵件？顯然是由AI撰寫(xiě)并群發(fā)的

人們正在對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上的一切產(chǎn)生免疫反應(yīng)。然而，一個(gè)與自己年齡相仿的TikTok博主發(fā)布的護(hù)膚視頻，感覺(jué)依然真實(shí)、可信。

Henley Wing Chiu請(qǐng)教了兩位營(yíng)銷界的思想領(lǐng)袖，他們的觀點(diǎn)印證了Henley Wing Chiu的想法。

網(wǎng)紅不僅僅是推銷產(chǎn)品的年輕人，他們被視為值得信賴的線上朋友，這對(duì)品牌來(lái)說(shuō)是一種強(qiáng)大的、可以連接和利用的聲音。

Sparktoro的創(chuàng)始人Rand Fishkin也承認(rèn)，網(wǎng)紅營(yíng)銷是數(shù)字營(yíng)銷領(lǐng)域?yàn)閿?shù)不多的亮點(diǎn)之一：數(shù)字營(yíng)銷崗位近幾年來(lái)處境艱難，特別是搜索引擎優(yōu)化（SEO）、內(nèi)容和社交媒體領(lǐng)域，因?yàn)樗阉饕婧蜕缃痪W(wǎng)絡(luò)大幅削減了它們對(duì)外輸出的流量，即所謂的‘零點(diǎn)擊萬(wàn)物’（Zero Click Everything）現(xiàn)象。

而在此背景下，為數(shù)不多的亮點(diǎn)之一便是‘零點(diǎn)擊營(yíng)銷’（Zero Click Marketing）的興起，即在用戶關(guān)注的地方影響他們，而不必強(qiáng)求直接的流量點(diǎn)擊。

毫不奇怪，擁抱這一理念的創(chuàng)作者/網(wǎng)紅營(yíng)銷專家是少數(shù)仍在增長(zhǎng)的類別之一。

風(fēng)浪中的壓艙石：那些表現(xiàn)堅(jiān)韌的職業(yè)

盡管關(guān)于AI將取代軟件工程師的討論不絕于耳，但數(shù)據(jù)揭示了相反的情況：軟件工程師的崗位數(shù)量自去年以來(lái)并未發(fā)生太大變化。

大多數(shù)工程類職位要么在增長(zhǎng)，要么在市場(chǎng)基準(zhǔn)線附近徘徊。這一切都發(fā)生在GitHub Copilot, OpenAI Codex, Claude Code等AI編程助手被認(rèn)為將使人類程序員過(guò)時(shí)的這一年。

顯而易見(jiàn)的解釋是，AI工具正在讓工程師變得更有效率，而不是變得多余。

當(dāng)你給一名開(kāi)發(fā)者配備了Copilot，他不會(huì)因此失業(yè)，而是能更快地交付功能，處理更復(fù)雜的問(wèn)題，將更少的時(shí)間浪費(fèi)在編寫(xiě)樣板代碼上。

一個(gè)有趣的數(shù)據(jù)點(diǎn)是，前端工程師是所有軟件工程職位中跌幅最大的。

這不禁讓人聯(lián)想，是否與Replit, Lovable, Bolt.new這類vibe coding工具的涌入有關(guān)，它們讓創(chuàng)建網(wǎng)站或應(yīng)用前端變得異常簡(jiǎn)單。

Henley Wing Chiu懷疑AI尚不能取代復(fù)雜的前端工作（比如構(gòu)建一個(gè)像Figma這樣的前端應(yīng)用），但它可能正在對(duì)那些相對(duì)簡(jiǎn)單的工作產(chǎn)生影響。

盡管存在種種關(guān)于AI取代程序員的炒作，但相對(duì)于大多數(shù)其他白領(lǐng)工作，軟件工程在今天仍然是最穩(wěn)固的職業(yè)之一。

AI讓數(shù)據(jù)分析變得前所未有的簡(jiǎn)單，人們自然會(huì)預(yù)期數(shù)據(jù)分析師的崗位將面臨萎縮。數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家的崗位在過(guò)去幾年穩(wěn)步增長(zhǎng)，那么數(shù)據(jù)分析師呢？

• 數(shù)據(jù)分析師：+0.5%
• 數(shù)據(jù)管理專員：+1.1%

這兩個(gè)角色的表現(xiàn)都超過(guò)了市場(chǎng)整體水平，這表明用于數(shù)據(jù)分析的AI工具并未取代數(shù)據(jù)分析師——至少目前還沒(méi)有。

這與在軟件工程師身上看到的情況如出一轍。

像ChatGPT這樣的AI工具可以編寫(xiě)SQL查詢和創(chuàng)建可視化圖表，但它們更多的是在提升分析師的生產(chǎn)力，而非取代他們。

當(dāng)你為分析師提供AI輔助時(shí)，他們不會(huì)被淘汰，而是能夠去解決更復(fù)雜的問(wèn)題，花更少的時(shí)間在常規(guī)查詢上，從而更快地提供洞見(jiàn)。

數(shù)據(jù)分析師的核心價(jià)值依然在于：知道該問(wèn)什么問(wèn)題，判斷哪些數(shù)據(jù)值得信賴，以及將分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為可行的商業(yè)建議。

如果說(shuō)有一個(gè)崗位被普遍認(rèn)為將首先被AI消滅，那一定是客戶服務(wù)代表。

然而，數(shù)據(jù)顯示，客戶服務(wù)代表的崗位僅下降了4.0%，盡管各大公司都在嘗試用AI實(shí)現(xiàn)客戶服務(wù)的自動(dòng)化，但這個(gè)降幅仍然優(yōu)于-8%的市場(chǎng)基準(zhǔn)。

我們都聽(tīng)過(guò)一些公司大張旗鼓地實(shí)施AI聊天機(jī)器人，并解雇客戶服務(wù)團(tuán)隊(duì)的故事。Klarna公司就曾因用AI取代客服團(tuán)隊(duì)而登上頭條，但最終又不得不重新雇傭他們。

許多公司發(fā)現(xiàn)，聊天機(jī)器人處理簡(jiǎn)單的查詢尚可，但在任何需要判斷力或同理心的事情上都會(huì)徹底失敗。

當(dāng)顧客感到憤怒或困惑時(shí)，他們需要一個(gè)能理解他們情緒的人，而不是一個(gè)只會(huì)照本宣科的機(jī)器人。優(yōu)質(zhì)的客戶服務(wù)包含著共情，以及在特定情況下做出判斷，比如減免費(fèi)用或批準(zhǔn)退款。

此外，很多公司也不愿承擔(dān)因AI聊天機(jī)器人向客戶做出錯(cuò)誤承諾而帶來(lái)的負(fù)面新聞風(fēng)險(xiǎn)。

銷售類崗位作為一個(gè)整體，表現(xiàn)優(yōu)于-8%的市場(chǎng)基準(zhǔn)。大多數(shù)銷售崗位的降幅輕微，甚至有所增長(zhǎng)。

與其他領(lǐng)域清晰的模式（如創(chuàng)意執(zhí)行崗下降，創(chuàng)意領(lǐng)導(dǎo)崗穩(wěn)定）不同，銷售崗位的變化沒(méi)有遵循明顯的層級(jí)規(guī)律，各個(gè)層級(jí)都呈現(xiàn)出復(fù)雜多樣的態(tài)勢(shì)。

在個(gè)人貢獻(xiàn)者層面，客戶主管（Account Executive）下降了5.9%，但客戶經(jīng)理（Account Manager）卻增長(zhǎng)了1.6%。在中層管理層面，銷售經(jīng)理下降了2.6%，但銷售總監(jiān)卻增長(zhǎng)了2.5%。

其中，營(yíng)收總監(jiān)（Director of Revenue）10.2%的增幅尤為突出，是唯一顯示出顯著增長(zhǎng)的銷售職位。這是一個(gè)相對(duì)較新的角色，在十年前幾乎不存在，它代表了公司對(duì)增長(zhǎng)思維方式的轉(zhuǎn)變。

這種增長(zhǎng)的背后有幾個(gè)可能的解釋。

公司對(duì)營(yíng)收運(yùn)營(yíng)的理解變得更加復(fù)雜。在經(jīng)濟(jì)緊縮時(shí)期，你不能僅僅靠增加銷售人員來(lái)解決問(wèn)題，你需要有人來(lái)優(yōu)化整個(gè)系統(tǒng)。

營(yíng)收總監(jiān)通常負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、薪酬模型、區(qū)域規(guī)劃和技術(shù)棧，這些都能讓團(tuán)隊(duì)其他成員更有效率。

產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)（PLG）的興起意味著營(yíng)收并不止于初次銷售。你需要有人去思考擴(kuò)張、增購(gòu)、留存和流失，而不僅僅是新客戶。

營(yíng)收總監(jiān)就是那個(gè)擁有全局視野的人。

在銷售領(lǐng)域，跌幅最大的是銷售運(yùn)營(yíng)專員（-8.0%），基本與市場(chǎng)持平。

這些職位專注于客戶關(guān)系管理系統(tǒng)（CRM）的管理、分析和流程優(yōu)化。

AI工具有可能正在處理更多這類結(jié)構(gòu)化的、數(shù)據(jù)密集型的工作，但僅憑一年的顯著下降，尚不足以稱之為趨勢(shì)。

還有一個(gè)值得關(guān)注的新興角色是進(jìn)入市場(chǎng)工程師（GTM Engineer）。

這些技術(shù)專家使用像Clay這樣的AI工具來(lái)構(gòu)建復(fù)雜的潛在客戶開(kāi)發(fā)系統(tǒng)，自動(dòng)化外聯(lián)，并優(yōu)化整個(gè)市場(chǎng)進(jìn)入策略。由于崗位總量較少，這個(gè)角色未能進(jìn)入Henley Wing Chiu的主要榜單，但其年同比增長(zhǎng)率高達(dá)205%，是銷售相關(guān)領(lǐng)域中增長(zhǎng)最快的角色。

通過(guò)這1.8億份崗位數(shù)據(jù)，得出什么結(jié)論？

AI并未引發(fā)大規(guī)模的失業(yè)潮。

Henley Wing Chiu分析中的大多數(shù)工作崗位都沒(méi)有出現(xiàn)斷崖式下跌。

但如果說(shuō)AI毫無(wú)影響，那也是不真誠(chéng)的。

它的影響是選擇性的，它重創(chuàng)了某些創(chuàng)意執(zhí)行工作，而那些需要同理心、戰(zhàn)略思維或復(fù)雜問(wèn)題解決能力的崗位，如軟件工程、創(chuàng)意總監(jiān)和客戶服務(wù)，則表現(xiàn)出驚人的韌性。

計(jì)算機(jī)圖形藝術(shù)家、作家和攝影師可能正處于一個(gè)長(zhǎng)期的結(jié)構(gòu)性衰退中。

兩年的數(shù)據(jù)雖然不算長(zhǎng)，但目前的趨勢(shì)并不樂(lè)觀。

然而，其他創(chuàng)意崗位如圖形設(shè)計(jì)師、產(chǎn)品設(shè)計(jì)師和創(chuàng)意總監(jiān)的需求至今沒(méi)有受到太大影響。

分化無(wú)處不在。

創(chuàng)意工作正在分化為穩(wěn)定的戰(zhàn)略崗和衰退的執(zhí)行崗。

營(yíng)銷領(lǐng)域正在分化為萎縮的傳統(tǒng)崗和增長(zhǎng)的網(wǎng)紅營(yíng)銷崗。

高層領(lǐng)導(dǎo)崗位保持穩(wěn)定，中層管理者稍差，而普通員工的境況最不樂(lè)觀。

即使在技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)部，后端的復(fù)雜性依然被高度重視，而前端工作則略顯商品化。

這些趨勢(shì)能否在2026年及以后得以延續(xù)，將是一個(gè)值得持續(xù)觀察的有趣問(wèn)題。