关于AI会取代多少工作，每个人都有自己的看法，但真正的数据却少之又少。
最近，一项对全球近1.8亿个工作岗位（2023年1月至2025年10月）的大规模研究给出了答案：2025年总体岗位数量下降了8%，但这个数字背后隐藏着截然不同的命运——有些岗位暴跌30%，有些却逆势增长40%。
那么，在这场变革中，谁会被淘汰？谁会胜出？什么样的人才能在AI时代成功？
前几天也有一个朋友聊天时聊起AI时代人们未来的发展趋势，主要观点结合这份报告中的数据，整理如下：
AI不是在制造大规模失业，而是在进行精准淘汰。
一、AI时代的就业现状：数据不会说谎
正在消失的工作：执行型岗位首当其冲
数据显示，下降最严重的工作有一个共同特征：执行型、重复性、可标准化。
创意执行类岗位重创（降幅25%-35%） ；
电脑图形艺术家：-33% ；
摄影师：-28% ；
作家/文案：-28% ；
记者/报道员：-22%。
但这里有个关键细节：不是所有创意工作都在衰退。
同样是创意领域，创意总监、创意经理、产品设计师的需求却基本稳定。为什么？因为这些岗位需要的不是执行，而是战略思考、客户沟通、决策判断——这些恰恰是AI目前还无法完全替代的。
白领岗位的分化：
企业合规专家：-28%；
可持续发展专家：-25%到-35% ；
医疗文书：-20%。
这印证了这个观点：“初级信息加工（信息收集、分析）的岗位会消失，尤其是几年经验，但还远未成为行业顶级专家的白领”。
大模型已经具备了大学生甚至研究生的信息收集、分析能力。当你的工作可以被描述为“收集数据-整理报告-提交汇报”时，就要警惕了。
逆势增长的工作：AI基础设施建设者
与此同时，与AI相关的岗位正在爆发式增长：
AI技术栈岗位：
机器学习工程师：+40%（2025年增长第一） ；
机器人工程师：+11% ；
研究/应用科学家：+11% ；
数据中心工程师：+9%。
战略决策类岗位：
数据工程总监：+23% ；
房地产总监：+21% ；
法务总监：+21% ；
软件工程总监：+14% ；
工程VP：+12%。
数据揭示了一个残酷的真相： 
高级领导：-1.7%（远好于市场基准）；
中层管理：-5.7% ；
个人贡献者：-9%。
职位越高，表现越好。这不是偶然，而是因为AI工具正在赋能高层决策者，而不是底层执行者。
一位产品VP现在可以用Cursor快速验证技术方案，用Claude原型化产品想法，而不需要那么多工程师向他汇报。这就是AI时代的新现实。
保持韧性的工作：人性化和复杂决策
令人意外的是，一些被认为“必然被AI取代”的岗位，反而表现稳健：
技术岗位的韧性：
软件工程师：基本持平（-0.5%到+2%）；
数据分析师：+0.5% ；
数据工程师：+5.2%。
为什么？因为AI工具（如Cursor、Claude Code）让工程师更高效而非多余。当你给开发者配上Claude Code，他们不会失业，而是能处理更复杂的问题、更快交付功能。
需要共情和判断的岗位：
客服代表：-4%（好于-8%基准）；
销售岗位：总体稳定（-2%到+2%）。
公司发现，AI聊天机器人能处理简单咨询，但在复杂问题、情绪安抚、灵活决策方面，还是需要真人。Klarna曾高调用AI替代客服团队，结果又把他们招了回来。
新兴营销岗位：
影响者营销专家：+18.3%；
GTM工程师：+205%
这是一个有趣的现象：随着互联网充斥AI生成的内容，人们对传统渠道的信任度下降。但对真实的、有温度的人（如网红博主）的信任反而上升。
二、AI时代什么样的人会成功？
基于数据和趋势，我们可以清晰地看到，AI时代成功者需要具备以下特质：
四大核心能力
快速学习能力：AI可以加速学习速度，但AI可以帮你学习，但是不能代替你学习。
数据显示，软件工程师、数据分析师等需要持续学习的岗位保持韧性，而那些停留在舒适区、依赖过往经验的岗位（如初级文案、图形艺术家）则在快速衰退。
决策能力：能够利用AI的信息搜集能力，快速做出决策，并承担责任。
这解释了为什么高管岗位表现远好于中层和基层——他们的核心价值不是执行，而是判断和决策。
对市场需求和商业逻辑的理解：数据中表现最好的角色——创业者（能创造新价值）、产品经理（连接用户和技术）、架构师（设计系统而非写代码）、销售总监（理解客户需求）。
这些都是对市场需求和商业逻辑、技术实现非常了解的岗位。
监督和指导AI工作的能力：能够监督、指导AI工作的人，能够给AI的产出兜底： 能够给AI指明方向、能够评判AI的结果是好是坏，如果不够好，知道怎么改，甚至手动去改。
这就是为什么创意总监（-2%）比创意执行（-33%）表现好得多——前者能评判AI生成的设计是否符合品牌调性，后者只是执行具体任务。
利好三类人
专家：能够很好地和AI协同，利用AI、评判AI、并且能够兜底。
数据印证了这一点：软件工程师（专家级）：稳定；初级程序员（执行级）：下降；创意总监（专家级）：稳定；图形艺术家（执行级）：-33%。
创业者、管理者：能够利用AI生产、创造价值，对需求、商业逻辑和企业运营比较熟悉。
高级领导岗位：-1.7%；
中层管理：-5.7%；
个人贡献者：-9%。
层级越高，表现越好。
大学生：没有包袱，没有负债，精力充沛，而且非常幸运的遇到了时代红利，可以非常好地探索、发展，做Builder，做创业者，而不是35岁+的中年人面临裁员风险。
对技术可以不精通，但是要了解。这也是为什么市场营销、GTM工程师等新兴岗位增长迅猛——年轻人更容易拥抱新工具、新模式。
三、AI时代的生存法则
AI时代，人群被分成为两类人——生产者和消费者，执行者会迅速消失。
生产者：利用AI增加生产力；
消费者：消费AI生成的产品（直接或间接）。
数据完美验证了这个划分：
生产者阵营——机器学习工程师：+40% ；数据工程总监：+23%；软件工程师：稳定；创意总监：稳定；销售总监：+2.5%。
执行者阵营（正在被动淘汰）——图形艺术家：-33%；摄影师：-28% ；文案：-28% ；合规专家：-28%。
关键差异在于：你是在用AI创造价值，还是在被AI替代价值？
四、给普通人的三点建议
从执行者转型为决策者
不要只会“做事”，要学会“判断该做什么事”。
例如：不要只会写代码，要理解产品为什么这么设计； 不要只会设计图标，要理解品牌策略和用户心理；不要只会写报告，要能提出战略建议。
建立“AI协作能力”
把AI当作你的助手，而不是竞争对手。
用Claude/ChatGPT加速信息收集；
用Claude Code提升编程效率；
用Midjourney快速原型化创意。
但关键是：你要能判断AI的输出质量，并且知道如何改进。
投资“不可替代性”
聚焦于AI难以替代的能力：共情能力（客服、销售）；创造性思维（战略、创意方向）；复杂决策（管理、投资）；人际关系（网络、协作）。
结语
AI时代的就业市场不是一场“全面崩盘”，而是一次“精准重构”。
被淘汰的不是某个行业，而是某种工作模式：执行型、重复性、可标准化。
胜出的也不是某个职业，而是某种能力：决策力、学习力、执行力、创造力、协作力。
1.8亿岗位的数据告诉我们：不要抗拒AI，要学会用AI ；不要做执行者，要做决策者；不要卖时间，要卖价值；不要等待被选择，要主动创造。
AI时代，最大的风险不是失业，而是继续用旧思维做旧工作，假装什么都没发生。
记住：做难而正确的事，而不是简单/容易/熟悉的事。
参考资料 - 1.8亿工作岗位分析研究（2023-2025），https://bloomberry.com/blog/i-analyzed-180m-jobs-to-see-what-jobs-ai-is-actually-replacing-today/
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