#AI时代这20项技能最有价值# #AI时代最有价值的20项职业技能#【西媒：人工智能时代最有价值的职业技能】西班牙《发展》日报网站8月21日刊登题为《人工智能做得越多，这20项职业技能就越有价值》的文章，作者是登蒂诺·费尔南德斯，内容编译如下：

人工智能（AI）可以写作、编程、分析数据并以越来越强的自主性执行业务流程。这并非意味着其他技能就变得无关紧要了，而是在改变其他技能的价值。西班牙发布的有关技能需求的最新晴雨表数据显示，除人工智能、云计算和网络安全之外，分析思维、创造能力、适应能力、沟通能力和治理能力等技能的重要性也日益凸显。

在这份技能需求“晴雨表”中，人工智能素养仍位居最抢手技能榜首，但仅仅掌握新工具的使用方法已远远不够。随着自动化改变岗位职责内容，网络安全、分析思维、创造力、适应能力以及智能体管理能力的重要性也与日俱增，甚至对职业生涯的起步阶段也提出了更高的要求。

该晴雨表提供了一些新的指标，印证了排名在中游水平的一些职业技能的重要性。一种趋势正在逐渐显现：人工智能提升了技术技能的价值，同时也将竞争优势转向了难以被自动化的判断力、问题解决能力和知识结构本身。

美国斯坦福大学数字经济实验室更新了名为《煤矿里的金丝雀》的系列报告，指出受人工智能影响较大的职业中，22岁至25岁职场新人的就业率与其他职业同龄人的差距已扩大至19%，高于2025年7月的15%。这种趋势在基于编码知识的工作中尤为明显，而更依赖经验、背景知识和隐性知识的职业则呈现出更为积极的趋势。

开发者之间也存在同样的矛盾。世界经济论坛发布的2026年第二季度开发人员“晴雨表”分析显示，54%的高级开发人员认为人工智能正在降低初级职位的重要性。然而，当他们被问及刚入行的从业者最应看重什么技能时，48%的人选择了分析思维和解决问题的能力，而只有18%的人优先考虑熟练使用人工智能工具。由此可见，即使在技术含量最高的职业领域，掌握人工智能的使用方法也无法取代明确问题所在以及解决问题的能力。

当前，人工智能安全正逐渐成为一门职业；数据中心正在为技术岗位创造更高的薪资溢价；系统思维正在兴起，因为总需要有人来设计人机协作；而冲突解决技能则提醒我们，一些最难自动化的技能仍然深深植根于人类之中。

美国《哈佛商业评论》从另一个角度得出了类似结论。如果人工智能不断降低执行成本，那么价值的重心就会转移到清晰定义问题、提出更优问题以及组建能够贡献多元视角的团队上。普华永道也提供了薪资和招聘方面的信号：在其2026年6月发布的全球人工智能就业“晴雨表”中，与提示工程和机器学习相关的职位增长速度约为整体市场的8倍，而此前的估算结果为4倍。此外，与人工智能技能相关的薪资溢价也从57%上升至62%。这些最抢手的专业技能包括：

●人工智能素养。能够选择、训练、验证和组合生成式人工智能工具以完成实际任务。了解其局限性、隐私问题、潜在风险、成本和可追溯性，并在不放弃专业判断的前提下，将其转化为生产力。这仍是进入人工智能经济的关键入门技能。

●网络安全。通过风险管理、身份和访问管理/特权访问管理、身份验证、云安全、事件响应、安全设计以及ISO 27001等框架来保护身份、系统、数据和运营。

●分析思维和用数据驱动决策。正确定义问题、区分信号与噪声、提出假设、评估证据、识别假设并在不确定性下做出决策。

●创造性思维和创新。为商业问题提出原创想法和非显而易见的解决方案。世界经济论坛持续将创造性思维列为未来工作中最重要的能力之一。

●韧性、灵活性和敏捷性。在面对变化、不确定性或压力时稳定发挥职业技能的能力，能够根据技术、流程或组织需求的变化调整工作重点并学习新的工作方式。

●好奇心和终身学习。积极主动地持续学习新技能，尤其关注技术技能加速过时的现状。持续学习的求知欲与韧性和灵活性一起，被列为最受重视的软技能之一。这进一步印证了企业正在寻找能够持续学习和适应的专业人士。

●领导力和社会影响力。属于人际交往能力。能够调动、激励和领导团队朝着共同目标前进，包括管理组织内部的数字化和人工智能转型。

●技术素养和云技能。云基础设施、企业数字工具和混合架构的功能管理。

●人工智能提示工程与智能体编排。设计、规范、评估和监控生成式人工智能系统和智能体，使其能够在极少人工干预的情况下执行链式任务。

●适应能力与变革管理。能够根据技术或市场变革重新设计组织流程、角色分配和任务，并支持团队完成这些变革。斯坦福大学数字经济实验室在其《煤矿里的金丝雀》系列报告中指出：失业主要集中在需要“显性知识”(正式的、有文档记录的、人工智能可复制的知识)的职业，而需要“隐性知识”(通过实践和真实世界经验获得的知识)的职业的失业人数也在增加。适应能力正是实现这种转变的关键技能。

●数据伦理、治理和人工智能的使用。设计、实施和监督治理框架，确保人工智能系统和数据处理符合法律、可解释、可审计和非歧视。

●有效沟通。能够清晰地表达想法并应对棘手的对话，这项技能在人工智能生成的语言日益同质化的今天显得尤为重要。

●软件开发与编程。技术技能。计算机应用和系统的设计、构建和维护。

●人才管理与开发。识别差距、培养人才、设计学习、反馈和职业发展路径、代际知识传承以及提升团队整体能力。借助人工智能，这包括技能再培训和人机协作团队的设计。

●数据管理与分析。数据管道设计、分析建模以及基础设施搭建，使组织能够可靠且可扩展地利用数据。

●项目管理。能够运用敏捷的方法规划、协调和交付复杂项目，并越来越多地将其应用于人工智能系统的实施。

●可持续发展与环境管理。将环境、社会和治理标准融入商业战略、可持续发展报告和能源转型。

●设计与用户体验。以用户为中心的数字界面和体验设计，涵盖用户研究、原型制作和可用性测试等各个环节。

●语言。一项可迁移技能。精通语言是与国际客户、团队和供应商合作的关键要素。在以往的晴雨表排名中，语言能力始终稳定位列第19位，与情商并驾齐驱，情商是排名第二稳定的技能。

●情商与同理心。识别、理解和管理自身及他人的情绪是领导力、谈判技巧和团队凝聚力的关键。

以下是以后可能加入这一列表的职业技能：

人工智能模型安全正逐渐从通用工程领域中分离出来。此前，评估、红队演练、安全防护和监控等问题常常与智能体工程混杂在一起。现在这种情况正在发生改变。OpenAI和Anthropic等公司已经开始招聘专门负责模型安全、评估和控制的专家，而欧洲人工智能法案也要求某些通用模型的提供商管理风险、进行评估并加强网络安全。该法案并未催生“人工智能安全工程师”这一职业，但确实增加了相关工作量。如果这种需求持续增长，这项技能很有可能发展成为一个独立的类别。

人工智能的扩张也为一些鲜为人知的职业赋予了新的价值：电工、安装工和数据中心技术人员。“真实雇佣实验室”公司的一项调查发现，在美国，与这些基础设施的建设和运营相关的职位发布量在两年内翻了一番。在安装和维护领域，招聘启事中的薪资比数据中心以外的同类职位高出42%。此外，2026年，十大科技公司将占据该领域71%的职位发布量。人工智能经济需要的不仅仅是程序员，还需要建筑物、电力、冷却系统、维护人员以及能够确保所有这些基础设施正常运行的专业人员。

系统思维或将成为另一项受益于人工智能到来的技能。世界经济论坛已将其列为未来几年将日益重要的技能之一。重要性日益凸显是因为企业正面临一个全新的挑战：仅仅判断人工智能工具是否有效已远远不够。它们必须确定哪些任务应该由人工智能执行，哪些任务仍需人工处理，控制措施应该设置在哪里，以及如何重组整个流程。微软在其《2026年工作趋势指数》中也着重探讨了这一转变。价值正逐渐向那些能够理解整个系统而非仅仅了解其中某个组成部分的人才倾斜。

冲突解决技能仍处于上升期。事实上，它在上述排名中位列第21位，但其潜力并未完全消失。工作自动化程度越高，那些懂得如何在团队之间出现分歧、利益冲突或问题时进行干预的人就越有价值。（编译/王萌）