就业市场中的 AI：创造新的 AI 驱动职业角色

人工智能 (AI) 的繁荣间接促使各行各业涌现出大量新的工作机会。此前，我们探讨了 AI 如何影响日常生活中的商业，但其影响力远不止于此。在科技、金融和可持续发展等领域，AI 不仅在改变工作流程，还在为新型工作和技能铺平道路。随着企业适应这些进步，对熟练掌握 AI 技术的人才需求正日益增长。

事实上，据预计到 2025 年，AI 将在全球创造约 9700 万个新职位。通过提高生产力并接管常规任务，AI 正在重塑就业市场。在本文中，我们将深入了解 AI 如何通过创造新角色和提高效率来重新定义工作。我们还将探讨AI 应用在工作自动化方面如何驱动这些新需求，以及人才管理中的 AI 工具如何帮助招聘和支持未来的劳动力。让我们开始吧！

Link to this sectionAI 在劳动力自动化中的角色#

企业可以使用 AI 来处理工作流程中的重复性任务，并使其运行得更顺畅。诸如机器学习和自然语言处理 (NLP) 等 AI 分支可以为从数据分析到客户支持的各项工作提供帮助。例如，在物流领域，AI 可用于优化库存并实时管理供应链，从而减少人类在耗时任务上的参与。通过承担这些职能，AI 还可以释放员工精力，使他们专注于更具影响力的工作。

图 1. 使用生成式 AI 自动化任务。

因此，推动 AI 驱动型工作发展的一个主要因素是市场对管理和优化那些正在重塑传统工作流程的 AI 系统的需求日益增长。以制造业为例。AI 增强型机器人配备了计算机视觉，正被用于精确地处理许多装配线任务。

They can inspect products, detect defects, and ensure quality control in real time. However, a skilled team of technicians and engineers is still essential to keep these systems running smoothly, troubleshoot any issues that arise, and analyze the production data collected by these advanced machines.

图 2. 制造业中的 AI 工作（来源：valamis.com）。

Link to this section探索 AI 驱动型就业市场的颠覆性影响#

AI 驱动的职位正在扩展，涵盖了多种支持、监控和改进 AI 创新的角色。随着 AI 成为许多行业不可或缺的一部分，企业正在寻找能够构建、管理和优化这些系统的人才。这种转变催生了诸如数据科学家、AI 培训师和机器学习工程师等新职位——这些角色将技术技能与行业专长融为一体。

随着 AI 影响力的增长，对专注于道德和合规的角色需求也在增加，例如 AI 合规官和道德顾问，以确保这些技术得到负责任的使用。与此同时，还有一些职位是人们在无需成为专家的前提下应用 AI，例如AI 辅助撰稿人、医疗 AI 专家和市场营销策略师。这些专业人士使用AI 工具来改善他们的工作。

以下是各行业中涌现的其他一些 AI 驱动型角色示例：

• AI 网络安全专家：该角色致力于通过抵御网络威胁并维护数据完整性，确保 AI 系统的安全性。
• AI 教育者和培训师：这些专业人士提供关于 AI 技术的指导和资源，帮助他人理解并有效实施 AI 解决方案。
• AI UX/UI 设计师：他们为 AI 应用创建用户友好的界面，确保技术对终端用户而言是易于访问且直观的。
• AI 法律顾问：他们是专门研究 AI 相关法律问题的律师，包括知识产权、责任归属和合规性。

Link to this section处于 AI 就业创造领先地位的行业#

研究表明，AI 和机器学习专家等角色属于增长最快的职位之列，这表明职业发展正向科技和数据驱动型方向倾斜。专注于创新和数据驱动型解决方案的行业正引领这一趋势，在 AI 相关领域创造了新的机会。接下来，我们将探讨这些行业如何推动 AI 驱动型职位的增长。

图 3. 2023 年增长最快和正在减少的工作岗位。

Link to this section技术和软件开发中的 AI 驱动型工作#

得益于 AI，科技行业是当今经历最剧烈变革的领域之一。AI 已经从理论概念转变为科技运营的核心组成部分。它现在影响着从后端开发到面向客户的应用的方方面面。因此，许多技术职位现在要求兼备传统的计算机编程技能和专业的 AI 知识。

图 4. 企业在 2022 年招聘的 AI 相关 IT 角色。

One area where this change is especially clear is in computer vision. It’s a specialized field that lets computers analyze and make decisions based on visual data, with significant applications in areas like healthcare. For instance, in medical imaging, computer vision models like Ultralytics YOLO11 can help detect issues like tumors more accurately than traditional methods. Professionals working in this field need both coding skills and a solid understanding of machine learning, neural networks, and data processing.

以下是与计算机视觉相关的 AI 驱动型工作的几个示例：

• 计算机视觉工程师：这是一个负责开发和优化算法的人员，使计算机能够解读视觉数据，致力于计算机视觉任务，例如图像分类、目标检测和姿态估计。
• 数据标注员：该职位人员负责对大量视觉数据（如图像和视频）进行标注和分类，以训练计算机视觉模型。
• Edge AI engineer: They develop computer vision models designed to run on edge devices (like mobile phones, drones, or IoT devices) where processing power is limited, enabling real-time, on-device visual analysis.
• 合成数据专家：这些专业人士生成并管理合成数据来训练计算机视觉模型，这在真实的标注数据有限或获取成本高昂时尤其有用。

Link to this section金融行业：工作场所中的 AI#

另一个正被 AI 迅速改变的领域是金融业。手动流程正在实现自动化，并通过高级数据分析来收集见解。AI 现在对于欺诈检测、信用评分和投资预测等任务至关重要。同样，AI 驱动的聊天机器人和客户服务工具也使得客户互动更快捷、更具个性化。为了支持这些应用，需要具备 AI 知识的金融专业人士，其领域涉及数据建模、算法开发和法规合规。

诸如金融数据科学家（构建用于欺诈检测和风险分析的预测模型）以及量化金融工程师（应用 AI 算法识别交易和投资模式）等角色正变得越来越重要。AI 合规分析师对于监控 AI 系统以确保符合监管要求也至关重要。这些专业人士共同将 AI 驱动的技能引入金融领域，实现了更精确、高效且安全的决策。

Link to this sectionAI 与可持续发展及环境管理中的就业创造#

AI is opening up more jobs in sustainability and environmental management as organizations work to reduce carbon footprints and adopt greener practices. AI tools are now supporting key tasks, like tracking greenhouse gas emissions, optimizing energy use, and improving resource efficiency. In turn, professionals skilled in both environmental science and AI are being more sought-after. A good example is environmental data scientists analyzing climate data to identify pollution patterns. Likewise, sustainability analysts use AI to improve energy efficiency, while AI-powered agronomists apply machine learning to promote sustainable farming practices.

Link to this sectionAI 如何助力人才招聘#

有趣的是，AI 本身可被用于快速高效地满足新的 AI 驱动型职位需求。通过自动化招聘流程的各个环节，AI 工具可以筛选海量的简历和申请，识别出具备特定职位所需技能和经验的候选人。人才招聘中的 AI 加快了招聘流程，也有助于确保人岗更匹配。

图 5. 使用 AI 进行招聘的不同方式。

特别地，AI 可用于分析各种数据点，根据候选人的资质和文化契合度将其与职位进行匹配。这降低了可能影响招聘决策的偏见概率。

一旦候选人入职，AI 在支持其发展和参与度方面继续发挥着至关重要的作用。AI 工具可以帮助提供有关员工绩效的持续反馈，协助管理者和员工双方确定优势和成长领域。它们还可以根据个人的职业抱负创建个性化的培训路径，并促进技能开发。

Link to this sectionAI 与工作的未来#

尽管围绕 AI 取代工作的讨论不绝于耳，但现实情况是 AI 也在创造新的机会。通过自动化常规任务和提高生产力，AI 已经在科技、金融和可持续发展等领域推动了创新性角色的产生。

然而，围绕隐私和道德影响的担忧使得负责任地使用 AI 变得越来越重要。随着各行各业采用 AI，在机会与挑战之间取得平衡至关重要。通过审慎的集成，AI 可以成为支持人类创造力并推动整个劳动力队伍积极变革的灵活工具。在关注伦理考量的同时拥抱 AI 的潜力，将有助于确保技术与人类才能能够有效协同工作。

期待学习更多关于 AI 的知识？加入我们的社区吧！探索我们的 GitHub 仓库，深入了解我们如何利用 AI 在医疗保健和农业等不同行业中创造创新解决方案。