AI技能现在成了找工作时的硬通货。Zapier最近做的一份调研说，有98%的老板都想要手下的人懂点AI，而且这不再是只盯着搞研发的数据科学岗位，甚至是那些连编程都不懂的普通职位都给列了进来。这意味着公司找的人不再只是专门的AI专家，而是想在更广的范围内搞技能升级。虽然有44%的高管打算招新的AI人才，可更大比例——65%——的人其实是想靠培训把现有的员工教会。反倒是有33%的企业还想找外部的AI顾问，这说明老板们对技术的渴求跑得比实际能落地的能力还要快。那大家具体在找啥？调查里把技术和软技能都列出来了：用生成式AI、做提示工程的占67%，管数据的占60%，沟通、创意还有解决问题这些软技能占47%，部署AI和DevOps的占46%，做项目管理的占42%。有意思的是，虽然代码能力排前面，但也有快一半的受访者看重软技能和管理能力，这说明大家更想要那种能把AI当工具用的人，而不是自己去搞开发。 而且Anthropic的研究也发现，现在工作现场AI干活的地方比想象中的少多了。他们在"AI对劳动力的影响"报告里提出了一个叫"观察到的暴露度"的指标，不光看理论上能干啥，还看实际上真的有在干活。结果显示真正用上的人其实很少。好几个岗位上的系统也就负责一部分任务而已。这说明老板们的眼光是长远的，是盯着未来的样子在看。再加上报告里还说了自2022年底以来，那些被AI影响大的职业里的人失业率没怎么变高，这说明变化是一点点来的，不是大爆发式的。 不过Anthropic的数据也指出了招工模式的变化。他们发现虽然不能肯定但有迹象表明年轻人进AI相关岗位的少了点，可能是那些入门级的活儿被AI给包圆了。所以老板给新人定的门槛变高了，希望大家进来就会用工具，而不是来了慢慢学。现在大家看到的劳动力市场变化更多是关于什么叫合格人才在重新定义而已。AI不仅在创造新活儿干的岗位，也在把老工作的要求给提上去了。懂工具成了门槛本身了。 至于公司呢，面临的难题就是怎么把AI塞进工作流程、团队和招人里头去的同时，还得面对想得到和做得到之间的差距。现在看来好多公司还在这个过渡期里折腾呢。