程序员工作新趋势已到！担心 AI 会抢岗位？

无需再深陷“人工智能将取代所有工作”这一普遍且片面的争论。现实图景并非如此简单，其潜在影响甚至更为值得警惕。一项最新研究揭示，生成式人工智能对不同层级员工的影响呈现显著差异，其中，初级职位所承受的冲击最为剧烈，这一变化正深刻重塑职业发展阶梯的起始环节。

这篇题为《生成式人工智能：基于资历的技术变革》的研究论文，以海量数据为支撑展开深度分析。其数据样本覆盖 2015 年至 2025 年间美国 28.5 万家企业，涉及 6200 万名员工的职业动态。研究结论清晰且有力：自 2023 年初起，生成式人工智能对初级职位的影响进入显性阶段，呈现出明确的负面效应。这并非基于趋势的推测，而是当前就业市场中正在发生、可通过数据量化且与员工资历直接相关的结构性变化。

面对这一变革，学生群体、应届毕业生、职场专业人士及企业领导者应如何应对？答案绝非陷入恐慌与焦虑，而是需要主动穿透现象，理解变革背后的逻辑，进而提前布局，做好适应新就业生态的准备。

在本文中，我们将系统解读该研究的核心发现，拆解生成式人工智能对就业市场的具体影响路径，并结合不同人群的需求，阐述这一变革对个人职业规划与企业人才策略的实际意义。

就业市场分化加剧：资深从业者稳立潮头，职场新人面临挑战

在生成式人工智能广泛应用之前的多年间，就业市场中初级职位与高级职位的就业人数增长速率基本保持同步，整体呈现均衡发展态势。然而，这一平衡在 2022 年年中被打破，新的分化趋势开始显现：一方面，高级职位的就业人数延续了此前的稳定增长态势，未受明显冲击；另一方面，初级职位的就业人数增长陷入停滞，进入平台期，随后在 2023 年初进一步转向下滑，成为就业市场中受技术变革影响最为直接的群体。

该研究通过精准的数据筛选与分析发现，在积极部署生成式人工智能的企业中（此类企业通过“人工智能集成师”这一独特职位的招聘信息标记得以精准识别），其初级员工的规模相较于未引入人工智能的企业出现了显著缩减，二者形成鲜明对比。

这一现象绝非简单的招聘节奏放缓，而是就业市场中针对初级岗位的、具有明确指向性的结构性调整。研究报告进一步指出，初级职位就业人数的减少，核心原因并非企业裁员或现有员工主动离职，而是企业对入门级新人的招聘力度大幅收缩，新入职人员数量锐减。

从初级岗位的工作属性来看，这一变化的逻辑清晰可循。即便在高技能要求的白领领域，许多初级职位仍包含大量“重复性高、创新性低的事务性工作”。例如，代码调试中的基础纠错、法律文件的合规性初步审查、常规商务文书的草拟等任务，均属于生成式人工智能当前已能高效完成的范畴——其处理效率与准确性往往远超人工，这使得人类在这类工作中的参与价值大幅降低，甚至变得不再必要。

这种结构性调整对个人职业发展与社会收入分配的影响极为深远。对于大学毕业生而言，职业生涯中的薪资增长很大程度上依赖于“从初级岗位起步，逐步获得晋升”的路径，初级职位是职业阶梯的关键起点。若这一阶梯的最底层岗位持续被侵蚀、规模不断萎缩，将直接阻碍劳动者的职业向上流动通道，长期来看，更可能进一步拉大收入差距，加剧社会收入不平等问题。

不同群体的风险差异：谁在人工智能浪潮中相对更安全？

该研究中最引人关注（也可能令人忧心）的发现是：生成式人工智能对初级员工的影响，基于其教育背景呈现出“U 型”分布特征。研究团队利用人工智能模型将高校划分为五个等级后发现，初级岗位需求的急剧下滑，主要集中在毕业于“中等层次院校”（即第二等级与第三等级院校）的群体。

顶尖院校（第一等级院校）毕业生：受冲击最小

这类毕业生凭借所在院校的高声誉与稀缺的优质人脉资源，形成了难以被替代的竞争优势。从职业起点来看，他们获得的岗位往往并非以常规事务性工作为主，而是更侧重于战略分析、创意规划等需要深度思考与复杂判断的工作——这类工作恰恰是当前人工智能难以突破的领域，因此其职业安全性相对更高。

低层次或知名度较低院校（第四等级与第五等级院校）毕业生：受冲击相对较小

这一群体相对安全，可能源于其就业方向的特殊性。他们所从事的岗位，大多较少涉及可被认知自动化替代的工作；或是其就业所在的行业（如部分传统服务业、基层实操类行业），目前尚未受到人工智能技术的深度渗透，技术替代的影响相对有限。

这一研究结论揭示，人工智能的普及并非对所有初级岗位构成同等威胁，其影响呈现显著的群体差异性——它“对人力资本分配体系中的中上层群体产生了更为严峻的负面影响”。而那些遵循传统成长路径，即毕业于优质院校但非顶尖藤校的群体，正是这一冲击的主要承受者，对职业压力的感知最为强烈。

未来之路：当下可落地的行动指南

该论文的研究成果虽凸显了就业市场的挑战，但对初级从业者而言，绝非意味着职业绝境。事实上，这些发现为他们指明了清晰的成功路径。研究数据显示，自 2023 年初起，尽管初级岗位的招聘节奏有所放缓，但在积极应用人工智能的企业中，初级员工晋升至更高阶职位的比例却显著提升。这一数据极具价值，它清晰地表明：未来的职业发展方向，并非回避人工智能，而是主动精通人工智能，以此作为加速职业晋升的核心助力。

以下是经过实践验证的可行措施，通过践行这些策略，你不仅能在新的就业格局中站稳脚跟，更能实现职业竞争力的突破。

实现思维模式转型：从“执行者”升级为“协作者”

单纯依靠执行常规任务获取就业机会的时代正逐步落幕。如今，职场竞争的核心已转变为证明自身管理与驾驭人工智能的能力，而非与人工智能展开替代式竞争。这要求从业者彻底摒弃“仅完成任务”的单一思维，主动承担“人机协作者”的角色——借助人工智能高效处理日常事务性工作，将释放出的时间与精力投入到更具价值的高阶工作中，如复杂问题的深度解决、长期战略的规划与落地等。

• 针对学生与应届毕业生：学习目标不应局限于“会用人工智能工具”，更要进阶为“能用工具辅助思考”。在课程作业、科研项目或实习实践中融入提示工程思维，向潜在雇主清晰展示：如何通过 ChatGPT、Gemini 等工具加速研究进程、提升数据分析效率，或生成具有创新性的解决方案。核心目标是证明“你能掌控人工智能”，而非“你能完成被人工智能自动化的任务”。

• 针对初级专业人士：主动将人工智能技术融入当前工作场景。例如，思考能否通过语言模型自动化处理繁琐的报告撰写，或借助数据分析工具快速提炼海量信息中的核心结论。这一过程不仅能显著提升个人工作效率，更能向团队与上级展现自身的创新意识与领导力潜质，为晋升更高阶职位积累核心竞争力。

在科技飞速发展的当下，生成式人工智能（AIGC）技术正引领着多个领域的变革，低代码平台与 AI 的深度融合更是为软件开发带来了前所未有的机遇。JNPF V6.0 紧跟时代步伐，将先进的 AI 技术融入产品，开启了低代码开发的全新篇章。

功能介绍

JNPF V6.0 在 AI 功能融合方面，基于 AI 大模型提供了一系列实用且强大的功能，主要包括 AI 快速建表、AI 推荐字段和 AI 咨询助手。

AI 快速建表是一项能极大简化表单创建流程的功能。当用户需要创建新表单时，只需提供一些基本信息或描述表单的用途及所需收集的数据，JNPF 平台就会利用已接入的 AI 大模型对这些信息进行深入分析，自动生成初步的表单设计，用户可直接使用或在此基础上进行修改。

AI 推荐字段则能帮助用户完善表单设计。当用户在设计表单时，想添加新字段却不确定该添加哪些时，只需输入想要追加字段的基本信息，AI 大模型会凭借强大的数据分析能力和对行业标准的理解，给出合适的推荐字段，让表单更符合专业标准。

AI 咨询助手支持集成多款国产 AI 大模型，如 Deepseek、通义千问、文言一心、智谱 AI 等。用户可以直接在 JNPF 快速开发平台上与这些 AI 大模型互动，无论是产品使用问题、技术支持咨询，还是其他各类疑问，都能得到即时且精准的回答。

聚焦“以人为本”的核心技能培养

尽管人工智能在处理标准化、重复性任务时表现卓越，但在需要情感智能、复杂沟通、战略性宏观思维的场景中，仍存在难以弥补的短板。而这些高度依赖人类特质的技能，正随着技术发展愈发成为职场核心竞争力。具体包括以下几点：

• 故事构建能力：能否创作兼具逻辑与情感张力、引发听众深度共鸣的内容？

• 谈判与协调能力：面对立场分歧或利益冲突的艰难对话，能否通过高效沟通达成多方共赢的结果？

• 领导力与协作能力：能否有效激发团队成员的潜力，统筹协调复杂的多人协作项目，确保目标高质量落地？

• 批判性思维与问题解决能力：面对模糊、复杂的问题时，能否精准定位核心矛盾，设计出兼具创新性与人文关怀的解决方案？

这些技能难以被自动化程序替代，且是高阶管理岗位的核心能力要求。通过系统性提升这些能力，不仅能让你在当前岗位上成为“不可替代者”，更能为在人工智能主导的职场中构建长期、稳定的职业竞争力奠定基础。

战略性优化职业路径与人脉网络

研究论文明确指出，初级岗位招聘缩减的现象在批发、零售等行业表现尤为突出。这提示从业者需主动研判各行业受人工智能影响的程度，据此动态调整职业规划与发展策略。

• 针对即将步入职场的学生：选择就业方向时，需兼顾“企业实力”与“岗位性质”——深入评估目标岗位的核心任务是否具备高自动化风险。若岗位以事务性工作为主，可优先考虑聚焦“战略规划”“资源整合”“人际互动”等难以被技术替代的岗位类型，从职业起点规避潜在风险。

• 针对当前处于初级岗位的从业者：现阶段是构建稳固内部人脉网络的关键时期。主动争取参与非标准化、具有战略性的项目，在实践中积累高阶工作经验；同时，通过跨部门协作、行业交流等方式拓展人脉，建立信任链接。在人工智能应用成熟的企业中，初级员工晋升机会增加的趋势表明：企业更倾向于从内部人才库选拔人员填补高阶岗位，优质的人脉资源与项目经验将成为晋升的重要助力。

就业市场的未来趋势：人机协作重构职业价值

该研究印证了多数人的共识：人工智能并非“普适性就业杀手”，而是推动就业形式变革的核心力量。就业市场并未因技术发展而萎缩，反而正朝着“更重视经验积累、问题解决能力与人类创造力”的方向升级。

职场叙事的核心已从“人类与机器的对抗”，转变为“人机协同的新型合作模式”。在这个全新的时代，那些能将人工智能作为“生产力放大器”，借助技术缩小经验差距、提升核心能力的从业者，将成为职场竞争的领跑者。

当下正是行动的关键窗口期。就业市场的变革节奏不断加快，“等待市场恢复常态”是被动且低效的策略。职业生涯初期的基础岗位虽面临自动化替代，但并非彻底消失——主动适应这一趋势，掌握人机协作的核心能力，反而能获得更快速、更直接的晋升通道，更早承担高阶岗位的责任，实现职业发展的“弯道超车”。

结论

大量证据表明，就业市场正经历结构性、根本性的变革，传统“从初级岗位逐步晋升”的职业路径已不再能保障成功。职场人面临的核心问题，不再是“人工智能是否会取代我的工作”，而是“如何借助人工智能提升自身职业价值”。

开启变革的第一步可从“小处着手”：梳理当前工作或学习中的一项常规任务，评估其是否可通过生成式人工智能工具实现自动化；随后研究适配的工具，学习核心使用方法，并在本周内完成首次实践。这一微小的行动，正是你从初级执行者向高阶策略师转型的起点。

未来的职场属于“懂技术、会协作、有温度”的从业者——那些不仅理解人工智能，更能主动将其融入职业发展，以技术赋能自身价值提升的人，终将在变革中抓住机遇，实现长期职业成功。