韩国年轻人开始涌向日本:AI时代,谁还愿意培养新人?

这两天，我在杭州讲单仁牛商第254届《AI时代·企业全域营销快速增长系统》课程，中间碰到了一个好玩的事。

我们一位学员把自己刚大学毕业的孩子带到了现场听课，刚好孩子学的专业是市场营销，我就问他，听了有什么感觉，对我们有什么建议吗？

孩子指着笔记本说，老师讲的都是大学里课本没有的东西，一天听下来做的笔记比大学四年还多。 

学员跟我说，孩子毕业不想去他的公司，不想给老爸打工，自己跑到外面找工作，几个月投了几百份简历，到处去面试，结果都不太理想，于是老老实实回来上班了。 

我就问孩子，你投了那么多简历，被拒绝最多的原因是什么呢？ 

孩子说，没有经验。

这就让我想到了前几天看到的一条新闻。 

在韩国，同样是一批学历不错的年轻人也是找不到工作，因为好企业、好岗位越来越少，特别在韩国就那么几家，并且，企业愿意提供给这些没有经验的年轻人的成长机会也在减少。 

于是，他们把求职目标放到了日本，因为日本的老龄化跟劳动力短缺，企业还保留着传统的毕业生招聘制度，愿意把刚离开学校的年轻人培养成企业需要的人。

这或许可以解释今天一个越来越严重的现象： 

为什么年轻人找不到工作，企业还在喊缺人？ 

同时，我们也可以从里面挖掘出一些新的商业机会。 

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在2026年6月，韩国青年失业率是7%，在中国，情况更复杂。

2026届的中国高校毕业生预计是1270万，2026年6月，中国城镇16—24岁非在校劳动力失业率是14.9%，25—29岁是7.1%，30—59岁是4%。 

年轻人从学校进入就业市场找一份工作，显然比那些有经验的人要难得多。 

这中间的缺口，缺的不是人，而是“已经能用的人”。

年轻人拥有的是学历、潜力、学习能力，以及还没有被验证的专业知识，但企业已经越来越希望自己能招到懂业务、会沟通、能独立解决问题，最好入职一个月就能创造结果的成熟员工。 

特别是在今天，AI正在拿走年轻人的第一层台阶。 

因为AI最先替代的，往往不是一整个职业，而是一个职业中最基础、最重复、最适合新人练手的部分。 

比如说初级程序员从修改简单代码开始；新运营从整理数据开始；新销售从搜集客户资料、陪同拜访跟制作方案开始；新会计从核对凭证开始；年轻律师从法律检索跟整理材料开始。 

这些工作从企业产出的角度看，价值不太高，但从人才成长的角度看，很基础也很重要。

新人就是在这些看起来不重要的任务中，逐渐理解一个行业怎么运转、公司的业务模式是什么样的、客户是什么样的群体、他们的需求是什么，以及资深员工做判断的时候是怎么思考的？ 

但现在，AI可以比新人更快地整理资料、生成代码、分析报表跟撰写初稿。

于是，很多企业会做出一个非常自然的选择，与其招聘更多的新人，不如让一名成熟员工配上AI，效率一定是比新人更高，而且，成本更低。

我也跟很多中小企业老板聊过，今天培养新人是一笔越来越难算的账。 

一个新人来到公司，前几个月不仅不能创造多少价值，还需要成熟员工花时间教，甚至影响他们的绩效。

更现实的是，公司可能花一年时间把人培养出来，对方刚刚能够独立工作，就跳槽走了。

培养成本由原来的企业承担，人才成熟后的收益，却可能被下一家企业拿到了。

于是，每一家企业都开始做出理性的选择，多用AI，少招新人，多挖熟手，少做长期培养，多寻找那些马上可以产生结果的人。 

但如果所有企业都这么做，就会产生一个更大的问题，新人连进入行业、获得经验的入口都没有了。 

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当然，哪里有需求，哪里就有着生意的机会。

围绕这个问题，我认为至少存在三类商业模式。 

1、跨区域的人才平台。

比如说中国大学毕业生跟日本制造业、中西部年轻人跟沿海的专精特新企业、普通本科毕业生跟县镇制造业、东南亚技术人才跟中国出海企业。 

也就是把人才相对过剩地区跟人才短缺地区连接起来，但不只是做招聘，还要提供语言、签证、文化培训、岗位适配和留任服务，根据入职成功率和长期留任率来收费。

2、面向中小企业的人才工厂。

今天很多中小企业需要新人，但一方面没能力自己建设培训体系，另一方面在招聘市场也没有优势。

那么，第三方就可以把几十家企业的共同岗位拆出来，统一完成基础训练，再由企业完成最后的岗位适配。 

比如说外贸业务员训练营、工业销售训练营、AI营销人员训练营、数字化设备运维训练营。 

当然，这里不是先培训一批人，再希望他们能找到工作，而是先从企业获得真实岗位和能力标准，再倒推训练的内容。 

中国2026年青年就业政策已经在强调“岗位需求+技能培训+技能评价+就业服务”，推动就业见习、岗位实训以及见习后的留用。

这意味着未来更有价值的职业教育，可能不是卖课程，而是卖结果，企业拿到合格员工，年轻人拿到真实岗位，平台按入职跟留任收费。 

3、AI人才培养操作系统。

这是最值得讨论的新机会。

因为AI既可能摧毁初级岗位，也可以把原来只能靠师傅带徒弟的隐性经验，变成岗位知识库、标准工作流程、错误反馈系统、能力评估档案。 

比如说企业把优秀销售的客户问答、工程师的判断逻辑、客服的处理方式跟常见错误，整理成知识库、SOP跟案例库。

新人遇到问题的时候，AI可以提示步骤、指出错误、解释为什么，把薄弱环节记录下来。

这样，AI就不再只是一个自动化工具，而是一个能够复制优秀员工经验的数字师傅。 

过去一个师傅只能带两三个人，未来一个优秀员工的经验，可以通过AI同时训练几十个新人。

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当然，对我们企业来说，也要区分清楚哪些能力可以买，哪些能力必须自己生产。

比如说资料整理、简单内容生产分发、基础数据分析，它们不一定是企业的核心竞争力，但是工作必不可少的一环，这就完全可以通过工具提高效率。

就像我们的文思子牙专业营销AI系统，集成了企业知识库、素材库、文案创作、视频剪辑、矩阵发布、线索管理、数据分析的一整套流程功能。

同时，我们也引入了今天最强的视频大模型，并且做了微调，让它能够调用营销素材，根据产品、卖点、应用场景这些企业独有的东西先创作文案，生成分镜脚本、图片，然后生成符合企业需求的视频。

所以，这些工作就可以完全交给AI来做，1个人就可以管理成百上千的账号，而不是占用企业的岗位编制。 

还有一些能力可以跟学校、培训机构、行业协会共同培养。 

比如说工业软件实施、跨境电商运营、外贸业务跟智能设备运维，单家小企业很难独立承担完整的培养成本。 

但一批企业可以共同定义标准，交给第三方完成基础训练，企业再负责最后一段岗位实训。 

当然，还有一些能力，无论多慢、多贵，企业都必须自己生产。

比如理解市场需求、吸引用户的营销能力、把技术转化为解决方案的能力、跨部门的协同管理能力，以及企业独有的经营方法总结。 

这些能力就很难通过招聘直接获得。 

因为它们不是一个人的通用技能，而是一个人在特定组织、特定客户跟特定业务中长期形成的经验和能力。

这些就只能企业自己来培养，然后把人留下来。 

如果所有企业都只想购买人才，不愿意生产人才，那么，未来最终的结果一定是年轻人找不到工作，企业也永远喊着缺人。