Anthropic发布了一份就业研究，基于内部招聘数据和17位员工的访谈，推荐大家都读一读。我更关心一个现实问题：当AI越来越能干，公司还需要什么样的人？

分享几个印象深刻的发现
1.初级岗位正在失去份额，新人以后怎么成长？
A家新招聘的技术员工中，初级岗位占比从27%下降到9%，但技术招聘总量仍在增长。说明企业越来越倾向于招聘有经验的人。

但如果公司都想招有经验的人，年轻人去哪里积累经验？

很多能力只有在真实项目中才能练出来。需求不清楚怎么办？AI给出的方案有问题怎么判断？用户不合作该如何调整？
AI接管了大量初级工作，新人的成长阶梯也会随之缩短。

2.主动性和判断力，正在成为更重要的能力
技术岗位的面试评价关注自主性和判断力，对特定领域知识的讨论占比有所下降。

这不代表专业知识不重要：没有专业知识，怎么判断AI生成的东西是否靠谱？
过去，完成别人交代的任务就能体现能力。现在，AI可以承担越来越多执行工作，人需要进一步思考：什么问题值得解决？应该先做什么？结果是否可信？什么时候应该停下来？

3.会用AI，和用AI真正做成过事，是两回事
招聘评价越来越关注候选人实际使用AI的能力。简历上写“熟悉Claude、Codex”已经不够了。

更有说服力的是用AI解决过什么真实问题？
未来有价值的作品集，应该展示人的思考和决策过程，而不只是AI生成的漂亮结果。

4.AI产出越多，人的注意力反而越稀缺
报告称非技术员工读完AI的全部输出，可能需要超过半个工作周。多个Agent同时工作，每个都生成几十页报告，谁来阅读、验证和决策？

未来很重要的一项能力，是让Agent交付有用的结果：明确结论、关键证据、风险和待决策事项，而非堆砌大量内容。

5.公司也需要重新思考，如何培养新人
如果AI承担初稿和执行，新人可以更多参与方案设计、结果验证和问题复盘，让有经验的人指导判断。
否则，公司都在寻找有经验的人，却没人愿意培养新人，长期来看可能出现人才断层。

个人看来，AI正在降低执行的门槛，也在抬高对主动性、判断力和结果负责能力的要求。
对个人来说，尽早用AI做真实项目，积累解决问题的经验。
对管理者来说，也该想想当AI替新人完成越来越多工作，我们还能怎样培养下一代人才？

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