就业领域中的 AI：创造由 AI 驱动的新职位

人工智能（AI）热潮间接推动了各行各业新就业机会的大幅增加。此前，我们探讨过 AI 如何影响日常业务，但它的影响远不止于此。在科技、金融和可持续发展等领域，AI 不仅改变了工作流程，还为新型工作岗位和技能铺平了道路。随着企业适应这些进步，对掌握 AI 技术的人才的需求正在不断增长。

事实上，预计到 2025 年，AI 将在全球创造约9700 万个新岗位。通过提高生产力并接管日常任务，AI 正在改变就业市场。本文将探讨 AI 如何通过创造新职位和提升效率来重新定义工作。我们还将深入了解工作自动化中的AI 应用如何推动对这些新职位的需求，以及人才管理中的 AI 工具如何帮助招聘和支持未来的人才队伍。让我们开始吧！

AI 在劳动力自动化中的作用#

企业可以在工作流程中使用 AI来处理重复性任务，让工作运行得更加顺畅。机器学习和自然语言处理（NLP）等 AI 分支可以帮助完成从数据分析到客户支持的各种工作。例如，在物流领域，AI 可用于实时优化库存和管理供应链，减少人力投入到耗时任务中的需求。接管这些职能后，AI 还可以让员工腾出时间，专注于影响更大的工作。

图 1。使用生成式 AI 自动化任务。

因此，推动 AI 驱动型职位发展的一个重要因素，是管理和优化正在重塑传统工作流程的 AI 系统的需求不断增长。以制造业为例。配备了计算机视觉的AI 增强型机器人正被用于精准完成许多装配线任务。

它们可以实时检查产品、检测缺陷并确保质量控制。不过，一支由熟练技术人员和工程师组成的团队仍然不可或缺，他们需要确保这些系统顺畅运行、排查出现的问题，并分析这些先进机器所收集的生产数据。

图 2。制造业中的 AI 工作岗位（来源：valamis.com）。

探索 AI 驱动的就业市场变革#

AI 驱动的职位正在扩展到各种岗位，用于支持、监控和改进 AI 创新。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。这一转变催生了数据科学家、AI 训练师和机器学习工程师等新职位——这些岗位将技术技能与行业专业知识相结合。

随着 AI 的影响力不断扩大，专注于伦理和合规的职位需求也在增长，例如 AI 合规官和伦理顾问，以确保这些技术得到负责任地使用。与此同时，也有一些职位需要人们应用 AI，但不要求他们成为 AI 专家，例如AI 辅助写作者、医疗 AI专家和营销策略师。这些专业人士使用AI 工具来改进工作。

以下是各行业中正在兴起的其他一些 AI 驱动型职位：

• AI 网络安全专家：该职位负责确保 AI 系统的安全性，保护系统免受网络威胁并维护数据完整性。
• AI 教育工作者和培训师：这些专业人士提供有关 AI 技术的教学和资源，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，确保这项技术对最终用户而言易于使用且直观。
• AI 法律顾问：他们是专门处理 AI 相关法律问题的律师，涉及知识产权、责任和合规等方面。

引领 AI 创造就业机会的行业#

研究表明，AI 和机器学习专家等职位属于增长最快的职位，这表明职业发展正转向科技和数据领域。专注于创新和数据驱动解决方案的行业正在引领这一趋势，为 AI 相关领域创造新的机会。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 年增长最快和减少最快的职位。

科技和软件开发领域的 AI 驱动型职位#

得益于 AI，科技行业成为当今变化最为剧烈的领域之一。AI 已从理论概念转变为科技运营的核心组成部分。如今，它影响着从后端开发到面向客户的应用程序等方方面面。因此，许多科技岗位现在都要求将传统计算机编程技能与专业 AI 知识相结合。

图 4。企业在 2022 年招聘的 AI 相关 IT 职位。

这一变化在计算机视觉领域尤为明显。这是一个专业领域，使计算机能够分析视觉数据并据此做出决策，在医疗保健等领域有着广泛应用。例如，在医学影像中，像 Ultralytics YOLO11这样的计算机视觉模型可以比传统方法更准确地检测肿瘤等问题。从事这一领域的专业人士既需要编程技能，也需要扎实掌握机器学习、神经网络和数据处理。

以下是一些与计算机视觉相关的 AI 驱动型职位示例：

• 计算机视觉工程师：负责开发和优化让计算机能够解读视觉数据的算法，处理计算机视觉任务，例如图像分类、目标检测和姿态估计。
• 数据标注员：负责为大量视觉数据（如图像和视频）添加标签并进行分类，以便训练计算机视觉模型。
• 边缘 AI 工程师：负责开发适用于边缘设备的计算机视觉模型，例如手机、无人机或 IoT 设备。这些设备的计算能力有限，但模型可以在设备上实现实时视觉分析。
• 合成数据专家：这些专业人士负责生成和管理合成数据，以训练计算机视觉模型；当现实世界中的标注数据有限或获取成本高昂时，这类数据尤其有用。

金融行业：职场中的 AI#

金融行业是另一个正在被 AI 快速改变的领域。手动流程正在实现自动化，先进的数据分析则用于获取洞察。如今，AI 对欺诈检测、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在让客户互动变得更快、更个性化。为了支持这些应用，企业需要具备 AI 知识的金融专业人士，尤其是在数据建模、算法开发和监管合规等方面。

金融数据科学家和定量金融工程师等职位正变得越来越重要。金融数据科学家为欺诈检测和风险分析构建预测模型；定量金融工程师则应用 AI 算法识别交易和投资中的模式。AI 合规分析师对于监控 AI 系统、确保符合监管要求同样不可或缺。这些专业人士共同将 AI 驱动的技能带入金融领域，实现更精准、高效和安全的决策。

可持续发展和环境管理领域中的 AI 与就业创造#

随着各组织努力减少碳足迹并采用更环保的实践，AI 正在可持续发展和环境管理领域创造更多就业机会。AI 工具如今支持许多关键任务，例如追踪温室气体排放、优化能源使用和提高资源利用效率。因此，同时具备环境科学和 AI 技能的专业人士越来越受到青睐。一个很好的例子是环境数据科学家，他们分析气候数据以识别污染模式。同样，可持续发展分析师使用 AI 改善能源效率，而 AI 驱动的农学家则应用机器学习来推广可持续农业实践。

AI 如何助力人才招聘#

有趣的是，AI 本身也可以帮助企业快速、高效地满足新的 AI 驱动型职位需求。通过自动化招聘流程中的部分环节，AI 工具可以筛选大量简历和申请材料，找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 不仅能加快招聘流程，还有助于确保候选人与每个职位更加匹配。

图 5。使用 AI 招聘的不同方式。

具体来说，AI 可以分析各种数据点，根据候选人的资历和文化契合度，将其与职位进行匹配。这可以降低偏见影响招聘决策的可能性。

候选人入职后，AI 仍会在支持其发展和提升参与度方面发挥重要作用。AI 工具可以持续提供有关员工绩效的反馈，帮助管理者和员工识别优势及成长空间。它们还可以根据个人职业抱负制定个性化培训路径，促进技能发展。

AI 与工作的未来#

尽管人们一直在讨论 AI 会取代工作岗位，但现实是，AI 也在创造新的机会。通过自动化日常任务和提升生产力，AI 推动了科技、金融和可持续发展等领域创新职位的产生。

不过，人们仍然担忧隐私和伦理影响，因此负责任地使用 AI 变得越来越重要。随着各行业采用 AI，平衡这些机会与挑战将至关重要。通过审慎整合，AI 可以成为支持人类创造力、推动劳动力积极变革的灵活工具。在关注伦理问题的同时拥抱 AI 的潜力，将有助于确保技术与人才能够有效协作。

期待进一步了解 AI？欢迎加入我们的社区！你还可以探索我们的 GitHub 代码库，进一步了解我们如何利用 AI 在医疗保健、农业等各个行业创建创新解决方案。