去年还有个工作岗位叫做AI提示词工程师，今年好像突然就消失了。AI创造的岗位也是不断变化的我们很难找到一个岗位来说特别稳定的，除了考公之外对年轻人，中年人来说少借贷，尤其是不要借贷消费（家境优越者除外）

截至2026-05-13的较稳妥判断是：AI 不会让“所有人没工作”，但会让“只卖标准化任务的人”越来越难；它会创造就业，但不会自动安置被替代的人。真正的危机是结构性错配：旧岗位消失得快，新岗位要求更高、地区更集中、学习门槛更高。

1. AI 会创造哪些就业？

可以分 6 类：

核心逻辑是：纯 AI 算法岗位不会吸纳最多人，真正大量就业在“AI + 行业落地 + 维护运营 + 人机协同”。

世界经济论坛预测，到 2030 年全球宏观趋势将创造约1.7 亿个岗位、替代9200 万个岗位，净增约7800 万，但其中增长最快的是大数据、AI/机器学习、软件、信息安全、绿色能源等岗位；下降明显的是文员、收银、行政助理、部分会计审计等标准化岗位（）。

2. 哪些人最危险？

一句话：你的工作越像“把信息搬来搬去、整理成表格/文字/代码/话术”，越危险。

高风险特征：

输出主要是文字、表格、PPT、简单代码；

流程标准化，判断空间小；

不直接掌握客户、资源、责任；

不需要现场操作；

绩效容易被量化；

新人可以很快上手。

所以最先受冲击的往往不是体力工人，而是部分白领初级岗位：客服、运营助理、文案、基础翻译、初级程序员、行政、录入、基础分析等。ILO 2025 年研究认为，全球约四分之一就业会受到生成式 AI 影响，但更可能是“岗位被重塑”，不是全部消失；文职类岗位暴露最高（）。斯坦福研究也发现，美国 22–25 岁、处于高 AI 暴露职业的年轻劳动者就业受到更明显冲击，但研究者也提醒不能把所有变化都归因于 AI（）。

3. 失业的人未来何去何从？

不会只有一条路，而是三种分流：

A. 向上转型：从“执行者”变成“AI 管理者”

例如原来做文案的人，转向品牌策略、用户洞察、内容系统搭建；原来做财务录入的人，转向财务分析、内控、税务筹划、AI 财务流程优化。

B. 横向转型：进入“行业 + AI”岗位

比如制造业员工学习设备数据、质检系统、工业机器人运维；客服转为客户成功、销售支持、知识库训练；行政转为流程自动化、企业数字化助理。

C. 下沉到强现场、强信任、强服务岗位

护理、养老、儿童教育、维修、餐饮管理、本地服务、社区运营、职业培训等。这些岗位不会被轻易替代，但收入和社会保障需要制度托底。

残酷点说：不是每个被 AI 替代的人都能成为 AI 工程师。真正可行的是“用原来的行业经验，叠加 AI 工具能力”。

4. 年轻人应该学什么？

年轻人不要只学“提示词”，也不要盲目认为“学编程就安全”。应建立四层能力：

AI 基础使用能力

会用 AI 搜索、写作、分析、生成代码、做 PPT、做表格、做自动化。

数据与技术底层能力

Python/SQL、统计思维、API、自动化、基本云服务、网络安全常识。不是人人都要当程序员，但人人都要有技术理解力。

一个硬行业方向

医疗、金融、制造、能源、法律、教育、农业、跨境电商、供应链等。未来值钱的是：懂 AI 的行业人，不是只会聊天工具的人。

不可替代的人类能力

表达、谈判、审美、领导、共情、复杂问题拆解、责任承担。WEF 认为到 2030 年，AI 与大数据、技术素养、创造力、韧性、终身学习、领导力等技能都会更重要（）。

年轻人的建议路径：

大学生：专业课别废，AI 是放大器，不是替代基本功。

文科生：学数据分析、商业写作、行业研究、产品思维。

理工科：学 AI 工具链、工程实现、系统设计、行业应用。

职校/技能型：机器人、数控、汽车电子、新能源、设备运维、无人机、智能制造都值得关注。

所有人：做作品集，而不是只拿证书。

5. 中年人应该学什么？

中年人最大的资产不是学习速度，而是行业经验、客户理解、组织经验、责任信用。不要和年轻人拼“从零学算法”，而要学：

把自己岗位 AI 化

用 AI 做报告、数据分析、客户跟进、合同初审、培训材料、流程优化。

流程管理与自动化

学会梳理业务流程、找重复环节、设计 AI/自动化方案。企业最需要的是“懂业务又能推动落地的人”。

数据意识

至少掌握 Excel 高阶、BI、SQL 基础、指标体系、数据质量判断。

管理与转型能力

AI 进入企业后，需要人负责培训、监督、验收、合规、变革管理。中年人可转为“AI 转型负责人”“业务数字化经理”。

第二职业能力

培训、咨询、行业顾问、本地服务、小微创业。中年人不要等失业后再学，要提前建立副技能。

6. 如何解决这场危机？

对个人

每 6 个月做一次职业风险评估：哪些任务 AI 已经能做？

把 20% 时间用于学习 AI 工具和行业新技能。

不要只投简历，要积累作品、案例、客户、社群。

从“我会做任务”转成“我能解决问题”。

对企业

不应简单裁员，而应先做岗位重构和再培训。

把 AI 用于增强员工，而不是只压缩人力成本。

建内部转岗市场，让文员、客服、运营转向数据、质检、客户成功、流程优化。

建 AI 使用规范，防止数据泄露、错误决策和责任真空。

对政府和社会

建立更强的职业培训补贴、失业保险、灵活就业保障。

推动产教融合、学徒制、短周期技能培训。

对中低收入劳动者提供转岗补贴、工资保险。

支持护理、养老、绿色能源、数字基建等吸纳就业的行业。

中国已发布《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案（2024—2026年）》，重点围绕大数据、人工智能、智能制造、集成电路、数据安全等培养数字人才（）。

最后一句判断

未来不是“AI 替代人”，而是：会用 AI 的人替代不会用 AI 的人；懂行业的人替代只会工具的人；能承担责任的人替代只会执行任务的人。

年轻人要打地基，中年人要抓场景，社会要给转型时间和保障。真正的解法不是抵抗 AI，而是把人从低价值重复劳动中转出来，并确保转型收益不只归少数资本和技术精英。

最后想到了一个职业永远不会消失，那就是业务员。

今天早上看到了一个朋友圈内容，

公司招销业务员，录取比例是12:1，面试跟进阿里巴巴，字节大厂一样，

是机器和人沟通最有效还是人跟人沟通最有效，

当然还是人，那么首先得把我们自己活成一个有趣的人，有爱好的人，有活力的人，这是不论多么先进的ai大模型，ai机器人都无法替代的，因为他们无法去感受露珠的晶莹剔透，阳光的明媚，大山的雄伟，海的广阔。