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      AI沖擊招聘市場,打工人更卷了?

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      來源 | Tech星球

      文 | 張寧洢

      “AI全民化”帶來便捷的同時,也帶來了焦慮。

      AI已融入企業的日常工作中,對于很多打工人來說,使用AI提高了效率,減少了很多瑣碎工作的執行。不僅如此,AI+崗位迎來增量爆發,造就了龐大的新就業市場,不少人都躍躍欲試,想進入AI領域施展拳腳。

      但硬幣的另一面是,崗位需求變化、招聘標準改變,AI也讓打工人人壓力倍增,工作方式的更新倒逼著員工不斷學習越來越復雜的新技術,職場氛圍越來越卷。

      在AI熱潮中,學會與AI合作成了打工人新的“生存之道”。

      “不會養蝦的直接淘汰”,AI成面試硬通貨

      AI對打工人的影響,已經體現在了面試標準上。

      一位獵頭告訴Tech星球,她在對接一家科技類企業的時候,發現會“養蝦”變成了通過面試的硬性條件,不會的就直接淘汰。對于科技類公司和互聯網大廠的AI+崗位來說,他們更傾向于招聘AI相關專業的畢業生或者具有AI技術實操經驗的人,這些崗位需要的是AI精專人員。

      不僅AI研發運營崗,一些大廠的普通職能崗也開始跟進前沿技術。一位小紅書博主在平臺上自述,她所在的公司最近開了AI動員大會,所有人都要寫自己的工作流以及AI提效的部分,介入的點及替代程度,每個人都要安裝龍蝦,開始采購Token讓大家訓練,每周的周報也都要包含AI內容和使用方法。

      但一般情況下,普通職能崗不會要求員工對AI有太深入的技術理解,不過使用AI工具已經成為了打工人必備的基礎能力。

      一位求職者在社交平臺上自述,她面試某互聯網大廠產品經理時時,開場問題就是“你目前常用的AI工具有哪些”,在之后還針對其具體業務問到“如果你負責某社區,你覺得AI技術能帶來哪些改進”,一方面要考察求職者對前沿技術的關注度,另一方面則是考察求職者能否將AI技術和具體業務結合起來。

      一位HR告訴Tech星球,近兩年開始,越來越多的業務部門開始要求AI能力,最近在與業務部門溝通職位描述時,所有部門都加入了會使用AI工具這一條。

      對應屆生來說,AI使用能力也能給求職面試加分,但需要注意場景和技巧。一位做校招的資深HR告訴Tech星球,對于應屆生來說,用AI做的崗位有關的作品集更容易在應聘過程中多一個加分項,他接觸到的學生里,只要能拿出一個作品,哪怕只是用AI跑了一個demo,都容易讓人眼前一亮,收到中小企業的offer概率也會更高。

      但需要注意就是,很多人用AI改簡歷變成了用AI編簡歷,簡歷一旦作假,基本就是直接淘汰。最實用的可以用AI基于個人事實進行完善簡歷,結合JD和自己簡歷進行面試模擬練習,讓自己借助AI做到“知己知彼”多一些,求職就會更從容些。

      目前看來,AI使用能力明顯影響著薪資水平。以互聯網大廠的產品經理為例,在脈脈等招聘軟件上可以看到,一般情況下,不要求AI使用能力的崗位月薪通常在15-40k左右,極少一些能夠達到50k,15k到30k之間最多;要求AI能力的崗位月薪通常在25k到50k之間;而大模型產品經理月薪通常在在40k到75k之間。

      AI改變招聘選人標準

      AI的廣泛使用已經影響了部分行業的選人標準,與內容創意相關的工作崗位,開始更加注重員工的銷售和整合資源能力。

      一位廣告設計行業從業者告訴Tech星球,AI被普遍運用在工作中后,他們的招聘標準發生了很大變化。

      他們的日常工作分為兩部分,一部分是銷售工作,包含拉贊助、找商務、拓展渠道等;另一部分是創意設計工作。在兩年前,優秀的廣告設計能力是他們招聘時最看重的條件,而銷售能力和資源是附加項。

      但由于現在創意設計工作的大部分執行過程都可以交給AI,銷售和統籌資源的能力,反而成為了最無法被替代的工作內容。因此,他們現在的招聘標準從作品集質量權重最高,變成銷售能力和資源持有幾乎與專業能力權重持平。

      上述從業者告訴Tech星球,他們在設計工作中需要做的事情主要就是訓練AI、挑選AI和內容校準。

      “我們一般會采用四五個AI 同時跑創意,最后進行創意整合,再根據客戶的具體要求以及公司風格進行調整。”上述從業者告訴Tech星球,對于這個行業來說,使用AI的方式較為簡單,只需進行培訓,小白也可迅速上手,公司則會為新入職的員工安排為期五天的AI培訓。

      這種改變的隱患也不小。過度依賴AI往往會讓人產生惰性,有經驗的從業者可以把AI變成工具,但不少行業新人或在校生從一開始就接觸到這樣的模式,難免會忽略基礎技能的構筑,若基礎打得不夠扎實,只會依靠AI來做機械性工作,對最終產出的內容就無法進行準確篩選。

      因此,標準的改變不代表對專業能力要求的松懈,而是在此基礎上要求得更多。

      一位程序員在社交平臺自述,這兩年有AI幫忙,寫代碼確實方便了。但是突然變成了需要所有人都會vibe coding(氛圍編程),原來學的語言都要改成另一種語言,領導覺得什么都能做了,誰都能做了,那么就越來越卷,只能會得更多,才不會被其他崗位的人替代。

      面對AI浪潮,一位HR告訴Tech星球,現在的企業需要更多的是一專多能人才,對于一些日常工作來說,個人只要能做到70%-80%的標準就可以,通過AI可以把這些工作實現到比較精專的程度,所以在實際的招聘市場中,能做多種工作的人更受青睞,即求職成功的概率往往更高。

      以其自身工作為例,在實際工作中,除了要有專業相關的能力,如果還對運營知識有了解,還對還有銷售能力并自帶渠道資源,往往就更受企業青睞,在人力資源領域的校園招聘中,企業就會希望HR有院校關系。

      但并不是所有企業都會馬上擁抱AI,進行全面轉型。上述HR告訴Tech星球,對于一些中小企業來說,由于懂技術和業務的人才缺少、創新的ROI和員工的不安全感,AI相關新業務的試錯風險還是比較高的。目前來說市場行情還不是那么明朗,沒有看到哪一家AI+的業務馬上就產生了很高的收益,而且即便有,往往需要滿足組織、資金、業務和關鍵人才等多個條件。

      前端員工縮減七倍,AI能代替人工嗎?

      AI代替人工的危機感一直存在,解除危機的方式是學會與AI合作。

      一位獵頭告訴Tech星球,AI會代替一部分重復性的、不需依靠經驗的的工作,但總體來說,AI在企業里更多是用來提效的,無法真正代替人工。

      以獵頭自己的工作為例,像簡歷初篩等繁瑣的基礎工作,已經可以完全用AI操作,Minimax現在有招聘軟件,這些工作完全可以讓龍蝦自己去跑,不僅能夠更有效率地分析數據、呈現數據,還能系統化管理求職者信息。

      但獲取信息后的對接工作才是真正的核心任務。如何與客戶建立信任,如何與求職者和企業HR進行關系維護最終達成合作,這些后續“與人相關”的復雜工作是無法被AI代替的。

      AI更像是一個記憶力強、知識儲備全面的員工,但它無法考慮現實因素,也很難了解項目的全貌。“現在很多公司會用AI去寫代碼,即便如此還是需要人去盯著的,因為它沒有那么百分百正確,無法真正驗證這個組合起來的代碼邏輯是否閉環,容易在一些關鍵節點的選擇上出錯”,上述獵頭說。

      但AI帶來的效率提升,還是讓不同崗位的需求量發生了巨變。

      一些崗位的裁員在持續發生。一位信息公司的員工告訴Tech星球,他們以前大概有七八個前端,而自從該崗位普遍使用AI后,工作效率大幅度提升,如今只剩一個了,且未來兩年內估計,如果業務沒有大幅度增長,都不太會考慮新增人員。

      一位HR告訴Tech星球,他之前做的主要是零售類和電商類的公司。這類公司屬于業務導向,但又和技術息息相關,擁抱AI的速度比純技術公司慢,但比大多數傳統行業也是快了不少。尤其是針對AI 能力特別擅長相關的崗位,或者更具體說是任務,如果不是該領域專家級別的人,在業務完成度上已經很難和AI進行PK了,人員需求已經開始縮水,減員估計也是必然趨勢。比如,電商領域的選品和賣點提煉,以前靠有經驗的員工人工操作,如今借助AI可以成倍提升效率和質量,遠超崗位新手的效果。

      受到更大沖擊的則是初級崗位。對于職場新人來說,很多崗位的實習崗位需求量明顯降低了。一位HR告訴Tech星球,行業招聘群內部跟以前相比,發的需求越來越少,以HR工作為例,他們的基礎工作可以用AI解決50-70%,已經有很多公司不再招聘HR實習生,這背后離不開AI的“有效補位”。

      但與此同時,AI也讓一些崗位需求量暴增。

      一位獵頭告訴Tech星球,現在AI+硬件交叉崗位迎來增量爆發,比如嵌入式、架構師、具身硬件,這些崗位幾乎所有互聯網公司都在做。算法崗位也在大幅度增加,除了需要用代碼實現功能、構建系統的后端開發工程師 ,企業開始重視“定義和解決問題”的算法工程師。

      因此,除了精進AI素養,打工人還需要掌握更多技能,只有“不止于專業能力”,才能在人才市場脫穎而出。

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