AI时代,没有“第一份工作”的社会,怎么培养下一代职场人?

一、一个正在消失的职位：你的“第一份工作”

过去几十年，我们默认有这样一条人生路径：

上学 → 实习 → 校招 → 入职 → 师傅带你 → 成为“有经验的人”

但在 AI 带来的产业结构调整中，这条路径正在悄悄断裂。

• 虎嗅的《第一份工作正在消失》文章指出，很多行业开始砍初级岗位、砍校招生态；
• 路透社的调查显示，多国企业招聘中出现明显的“经验门槛下移”：连原本开放给应届毕业生的岗位，都标注“至少 2 年相关经验”；
• 哈佛相关研究也提示：自动化和 AI 优先替代的是重复性、中低技能岗位——这些岗位，恰好是一代代职场人迈入社会的“第一块踏板”。

于是，我们看到一种越来越普遍的矛盾：

企业不招新人、不培养新人，却在 JD 里写着——“需要有相关经验”。

这看上去是企业的“自相矛盾”，其实是职业再生产机制的系统性断裂。

二、“自费实习”：一条越来越拥挤的应急逃生通道

第一块踏板少了，年轻人不得不自己造踏板。

这两年，你可能看到过类似广告：

• “远程实习，名企导师带教，一个月出具实习证明，费用 3999”
• “在家就能做咨询项目，项目证书 HR 认可，可写进简历”

本质上，这是一条快速扩张的**“自费实习”产业链**：

1. 学生花几千甚至上万元，去购买一个“看上去能写进简历”的项目经历；
2. 项目内容高度标准化，甚至“流水线化”——写调研报告、做问卷、帮忙跑模型；
3. 出具的“证明”在真实招聘场景中的权重有限，但至少能让 HR 不至于在简历上看到一片空白。

这个产业现象背后，有几层更值得警惕的东西：

• 训练成本从企业转移到了个体
  
  以前企业付出“师傅带徒弟”的成本，如今变成学生自己掏钱买“入门训练”。
• 职业门槛被隐形提高
  
  明面上岗位不要求“名校”“名企实习”，但实际上，没有几行“看得过去的履历”很难进入面试池。
• 机会结构进一步固化
  
  能掏得起几千上万买实习的人，与无法付费的人，差距在起点就被拉开。

这不是“某几个不良机构”的问题，而是：

当系统性的“新人训练机制”失效，市场就会用更原始、更不平等的方式来填补空缺。

三、AI 在改写流程，也在悄悄改写“新人”的定义

AI 常被描述成一个“替代工具”：能替代客服、文员、助理、基础数据分析岗位。

但被忽略的一点是：这些岗位过去恰好是新人练基本功的地方。

• 初级运营的工作，是对内容、用户、数据的第一手体感；
• 初级分析师的日常，是一遍遍清洗数据、跑报表、写解读；
• 初级助理的工作，是在执行中理解业务逻辑、组织分工和沟通机制。

当这些岗位被 AI 部分替代时，表面上是“效率提升”，深层是：

新人失去了一个“相对容错、愿意付费、可持续训练”的入口。

企业现在更乐意做的是：

• 用 AI Agent 接管重复性工作；
• 用少量高经验人才做“决策”“策略”“关键执行”。

于是，职场结构开始变成一个中间空心的橄榄型：

• 上层：少数可以驾驭 AI、统筹复杂任务的高技能人才；
• 下层：少量极不稳定的零工、外包、平台工；
• 中间：原本大量存在的“初级岗位 + 带教岗位”开始缩减。

在这样的结构里，“新人”被重新定义：

不再是“啥也不会但可以慢慢教”，而是“至少能马上上手配合 AI 完成产出的人”。

这意味着，传统的“新人训练逻辑”已经不适用了：

• 高校实习：仍停留在“去企业看看”“做点杂务”的模式；
• 职业培训：课程设计脱离真实 AI 工作场景；
• 企业内部培养：培训体系面向在岗员工，而不是零经验新人。

四、谁来当那块“第一踏板”？四套机制都在失灵

如果把“培养一个合格职场人”看作一个系统工程，传统上有四大支柱：

1. 高校教育
   ：提供基础知识和有限的职业体验；
2. 企业校招与带教
   ：提供第一块真实工作踏板；
3. 职业培训机构
   ：在转行、技能升级时提供补充路径；
4. 公共政策与制度
   ：通过实习制度、补贴机制协调供需。

在 AI 时代，这四套机制都出现了结构性错位。

1. 高校：内容慢，节奏慢，场景脱节

• 课程更新跟不上 AI 应用的速度：
  某些专业还在讲 5 年前的工具，但企业已经在用大模型智能体。
• 实习安排“仪式感大于实战”：
  学生去企业“观摩一圈”，写一篇实习报告，就算完成任务。

直接后果：学生毕业时面对的，是一个他们在校园里几乎未被模拟过的 AI 工作世界。

2. 企业：从“养人”转向“精用人”

AI 带来的成本压力、竞争压力下，企业开始重新计算：

“我为什么要花半年、一年去养一个新人，而不是直接招‘能用的人’？”

• 带教的时间被视为“成本”，而不是“投资”；
• 人力预算被压缩，“教会别人离职”的恐惧放大；
• 很多公司干脆取消“轮岗”“培训生”“管培生”这类需要长期投入的机制。

直接后果：企业不再主动承担“社会新人训练”的公共职能。

3. 职业培训：内容碎片化，评价标准模糊

AI 能力的训练，很难只靠几门短期课解决：

• 市面上的课大多是工具教学，缺乏完整任务链训练；
• 很多项目是“以证书为导向”，而不是“以真实产出为导向”。

直接后果：转行者和新人往往带着一堆“听过的课”“拿过的证”，却无法完成真实工作。

4. 政策与制度：实习制度仍停留在工业时代逻辑

现有很多“实习”“见习”“就业补贴”制度，默认的是：

“企业提供岗位 → 学生去企业见习 → 政府提供部分补贴”。

但在 AI 环境下，企业不需要那么多“见习岗位”，也没有动力增加带教负担。政策链路中的“激励设计”，没有把“训练新人”的收益和成本重新分配清楚。

直接后果：实习政策边缘化，缺乏对 AI 时代特有问题的针对性回应。

五、这不是“你卷得不够”的问题，而是一个制度性问题

很多应届生和转行者会把焦虑归因于自己：

• “是不是我不够努力？”
• “是不是我简历做得不够好？”
• “是不是我的专业不行？”

从个体角度，努力当然重要。但如果把问题仅仅看成“个人选择与努力”，就会忽视一个更关键的事实：

当社会生产结构从“人工 + 初级岗位”转向“AI + 少量高技能”，原有的“职业再生产机制”就会出现系统性断裂。

这种断裂会表现为：

• 新人缺乏入口，社会流动性下降；
• 中长期劳动力供给不足，高技能人才断层；
• 不平等被装进“自费训练”“隐性门槛”里慢慢固化。

所以，这确实不只是“应届生的问题”，而是教育、企业、培训、政策都必须面临的结构性重构任务。

六、在制度重构之前，个体可以做什么？

制度变革、政策调整、教育体系改版，都很慢。但个体的职业选择不能等。

在一个“没有明确第一份工作踏板”的时代，至少有几件事是可以主动去做的：

1. 把“能被验证的产出”放在简历中心

AI 时代，企业更看重的是：

“你能用 AI 做出什么实际结果？”

你可以刻意构建“三类产出”：

• 项目作品
  ：哪怕是个人项目，也要有完整问题—方案—过程—结果；
• 可复盘过程
  ：用文档、视频、代码仓库、流程图，展示你是怎么一步步完成任务的；
• 协作记录
  ：证明你在团队中参与过真实协作，而不是只做“个人秀”。

2. 把“AI 使用能力”升级为基础技能，而不是加分项

无论你是学法律、金融、设计还是教育，AI 已经在深度改写工作流。

与其把 AI 工具视为“可选技能”，不如直接把它设定为：

“就像打字、写邮件一样，是你职业能力的底层能力。”

这意味着：

• 不只是“会用 ChatGPT/文心写文案”，而是要懂如何用 AI 设计一整条执行链；
• 学会把 AI 嵌入在任务拆解、信息收集、方案生成、结果校正的每一步。

3. 主动加入“有真实任务的社群”而不是只买课程

课程解决的是“知识获取”，但职场看重的是“任务经验”。

可以有几种路径：

• 加入开源项目、真实商业项目的志愿者团队；
• 在创业团队或小微企业中承担真实任务；
• 参与线上黑客松、AI 应用挑战赛等。

核心目标只有一个：

在简历里写出“在真实场景下完成过这类任务”。

七、企业和制度必须回答的三组问题

如果视野从个人拉回到系统层面，我们不得不提几个必须回答的结构性问题：

问题一：谁来为新人训练买单？

过去默认答案是“企业”，未来可能需要：

• 多方共担成本
  ：企业、学校、政府、平台共同设计“新人训练基金”或补贴机制；
• 透明化训练收益
  ：通过税收减免、评价体系，把“训练新人”变成有明确收益的行为。

问题二：如何把“AI 工作场景”前置到教育与培训中？

无论是高校课程还是职业教育，都必须做一件事：

不再只教“知识”，而是教“用 AI 完成真实工作”的能力。

这意味着：

• 大量引入真实企业任务作为课程内容；
• 允许学生在校期间完成“虚拟岗位任务”，并得到结构化反馈；
• 把 AI 智能体、自动化流水线纳入教学实践。

问题三：新型“第一份工作”应该长什么样？

在传统意义上的“正式岗位 + 带教”收缩时，可以考虑：

• “任务型入职”
  ：新人以项目、任务形式先进入，再转为正式员工；
• “智能体协作岗”
  ：新人专门负责与 AI Agent 协作，承担中间环节的决策、校验和创新；
• “校企共建数字岗位”
  ：在学校内部就设立与企业共建的“虚拟工作站”，由企业出题，学生做任务。

这些新的第一份工作形态，需要被制度化地承认：

• 在劳动法、社保体系、人才评价体系中被承认；
• 形成稳定的路径，而不是靠少数先锋企业“自觉探索”。

八、AI 时代，真正重要的问题是：“谁有权成长为职场人？”

当我们在讨论“第一份工作正在消失”“自费实习产业链”“经验门槛”等现象时，实际上是在讨论一个更深的社会问题：

在一个 AI 深度参与生产的社会里，谁有权、谁有机会、谁有资源成长为一个“有经验的人”？

如果答案是：

• 只能是那些一开始就站在资源高地的人；
• 只能是那些能自费购买训练的人；

那我们将面临一个危险的未来：

• AI 提升了整体生产效率，但社会分层固化严重；
• 普通人缺乏进入高价值工作流的机会，只能在低端服务业和零工经济里打转。

要避免这样的未来，就必须把“培养下一代职场人”当成一个公共议题，而不是一个“个人奋斗问题”。

而在这场制度重构中，AI 本身也可以成为解决问题的一部分：

• 用 AI 智能体搭建可复制的新人训练路径；
• 用数据驱动评估不同训练模式的效果；
• 用平台化方式连接“任务需求”和“训练供给”。

这也是我们在积墨AI实验室持续关注和实践的方向。

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