自从 2022 年 11 月 ChatGPT 推出后，“AI 会不会抢工作” 就成了大家热议的话题。之前 OpenAI、微软也发过报告，说哪些岗位容易受 AI 影响，但大多停留在理论分析，缺了点实打实的数据支撑。
直到最近，我看到一份特别靠谱的研究 ——Revealera（一家招聘数据公司）的联合创始人 Henley Wing Chiu，收集并分析了 2023 年 1 月到 2025 年 10 月期间，全球近 1.8 亿份招聘信息，结果发表在 Bloomberry 上（原文链接：https://bloomberry.com/blog/）。
得先说明下，这份研究虽然是全球数据，但主要以美国市场为主。不过它的参考价值特别大：美国在 2023 年初 ChatGPT 爆火后，就开始大规模用 AI 了；而中国是 2025 年初 DeepSeek 火了之后才跟上，中间差了差不多两年。也就是说，美国现在面临的就业变化，很可能就是中国未来一两年要遇到的情况。当然，中美就业市场结构不一样，有些岗位的情况得谨慎看，后面我会具体说。
我看完这份研究，最核心的感受是：AI 不是导致大规模失业的 “元凶”，但它对不同岗位的影响天差地别 ——执行类工作需求在跌，决策类工作相对安全，而且岗位层级越高，受冲击越小。接下来就跟大家拆解下关键发现。
一、先记住一个基准线：市场整体招聘量降了 8%
2025 年，全球招聘信息总量比去年少了 8%。这个数字特别重要，是判断一个岗位是不是真被 AI 冲击的 “标尺”：
- 如果一个岗位招聘量降了 8% 左右，那不算异常，只是跟着大市场走；
- 要是降了 20%、30%，那才是真的被 AI 影响了；
- 反过来，要是市场都降了 8%，某个岗位还在涨，说明它的需求是真的强。
很多人聊 AI 对就业的影响时，都容易忽略这个基准。比如看到某个岗位降了 10%，就说 “肯定是 AI 搞的”，但其实市场本身就在降，不能全怪 AI。所以我们真正该关注的是：哪些岗位降得远超 8%？哪些岗位还能逆势增长？
二、最惨的是 “创意执行岗”：降得最多的 3 个都在这
在所有岗位里，降得最厉害的有 3 个，还都是创意相关的：
- 计算机图形设计师（包括 3D 艺术家、VFX 艺术家等）：降了 33%；
- 摄影师：降了 28%；
- 内容写作者（包括文案、编辑、技术写作等）：降了 28%。
而且这不是偶然，这些岗位已经连续两年在降了。比如计算机图形设计师，2024 年就降了 12%，2025 年直接跌到 33%，跌幅越来越大。记者岗位也在降，降了 22%，差一点就进了降幅 Top 10。
但有意思的是，不是所有创意岗都在跌。像创意总监、创意经理、产品设计师，这些岗位的招聘量基本和市场基准线持平，没怎么大跌。
为啥会这样？关键就在 “执行” 和 “策略” 的区别。图形设计师是 “按需求做图”，摄影师是 “按需求拍照”，内容写作者是 “按需求写文字”—— 这些都是纯执行的活儿，而 AI 现在最擅长的就是这个：你给个需求，MidJourney、Stable Diffusion 能快速出图，Claude、GPT、DeepSeek、豆包能写文案，虽然质量不一定顶尖，但很多场景下够用了，自然就抢了执行岗的活儿。
可创意总监、创意经理不一样，他们要做的是理解客户需求、定战略、选方案、协调团队 —— 这些需要大量沟通、判断和权衡，AI 目前根本做不了。就连平面设计师，因为工作里有很多和客户沟通、反复改方案的环节，不是简单 “给需求就出图”，所以表现也比基准线好。
说到底，AI 取代的不是 “创意工作”，而是 “创意里的纯执行工作”。现在已经是 “想法比执行更值钱” 的时代了。
三、这些岗位在逆势增长：AI 越火，它们越缺人
虽然市场整体降了 8%，但有些岗位不仅没跌，还涨得特别快，主要分两类：
第一类：AI 基础设施相关岗位，需求暴增
增长最快的是机器学习工程师，2025 年涨了 40%，而且 2024 年就已经涨了 78%，连续两年爆发。除此之外，整个 AI 产业链的岗位都在涨：
- 机器人工程师：涨 11%（AI 从线上往线下物理世界延伸，需要这类人才）；
- 研究 / 应用科学家：涨 11%（企业要做自己的 AI 模型，得靠他们）；
- 数据中心工程师：涨 9%（AI 需要大量算力，得有人维护数据中心）。
这很好理解：现在公司不会只靠 OpenAI 的 API 过日子，都想搭自己的 AI 系统、做专属模型，所以开发、部署、维护 AI 的人才就特别缺。
第二类：网红营销专员，反 AI 趋势增长
还有个很有意思的岗位 —— 网红营销专员（负责品牌和 KOL 合作），2025 年涨了 18.3%，2024 年也涨了 10%，连续两年上升。
为啥 AI 越火，这个岗位越吃香？我觉得是 “反向影响”：现在互联网上全是 AI 生成的内容，搜索结果、广告、邮件都是 AI 写的、AI 设计的，大家对这些 “机器内容” 的信任度越来越低。但像 TikTok、YouTube 上的达人测评、小红书的真实分享，是 “真人输出”，反而让人觉得可信。
在 AI 泛滥的时代，人们更愿意相信 “人” 了，所以网红营销的需求就涨了。国内其实更明显，小红书、抖音、B 站的达人营销做得越来越火，MCN 机构、品牌的投放团队都在招人，这个岗位在国内肯定也是增长的。我自己做博主，这两年也明显感觉到品牌营销的需求变多了。
四、最反常识的发现：这些 “高危岗” 其实很安全
要是问大家 “AI 最可能取代什么工作”，很多人会说程序员、客服、销售。但数据告诉我们，这些岗位其实挺稳的。
1. 软件工程师：整体没受影响，只有初级前端略降
大部分软件工程岗的降幅都接近或好于 8% 的基准线，比如后端工程、全栈工程、DevOps，基本没怎么跌。唯一下降多的是初级前端工程师，可能是因为 Cursor、Bolt.new 这些可视化编程工具，让非技术人员也能快速搭前端页面，抢了部分初级岗的需求。
但从整体和短期来看，软件工程师还是安全的。因为 AI 不是让工程师失业，而是让他们更高效：给工程师配个 Cursor、Claude Code，他们能更快做完功能、解决复杂问题。公司不会因为工具好用就裁人，反而会让这些人做更有价值的事。不过 AI 编程工具才火了一年，长期影响还得再看看。
2. 客服代表：只降 4%，同理心是 “护城河”
客户服务代表的招聘量只降了 4%，比市场基准线好很多。这和大家想的 “AI 客服会取代人工客服” 完全不一样。
为啥？可能是因为 AI 客服没法 “替人挨骂”。遇到客户愤怒、困惑的时候，需要的是能理解情绪、灵活应对的人，而不是只会按脚本回复的机器人。同理心和判断力，AI 暂时还学不会。
3. 销售岗位：核心能力没法替代，赋能型岗位暴涨
销售岗的表现也比市场好：客户经理涨 1.6%，销售总监涨 2.5%，收入总监涨 10.2%，只有销售运营专员降了 8%（因为 CRM 管理、数据分析这些结构化工作，AI 能帮忙）。
销售的核心不是发邮件、打电话，而是理解客户需求、建立信任、谈判博弈 —— 这些高度依赖人际互动的能力，AI 根本替代不了。而且还有个隐藏趋势：GTM 工程师（市场推广工程师）涨了 205%（虽然岗位总量少，没达到统计阈值）。这说明公司需要 “懂技术的销售”：用 AI 搭营销系统、自动化流程、优化转化率，AI 是在赋能销售，不是取代销售。
五、最扎心的规律：岗位层级越高，越不怕 AI
这份研究里最让人在意的发现，是 “岗位层级和抗 AI 能力成正比”：
- 高层领导（总监、副总裁、C 级高管）：只降 1.7%，比市场好 6.3 个百分点；
- 中层管理（经理）：降 5.7%，比市场好 2.3 个百分点；
- 一线员工（不带团队的基层 IC）：降 9%，比市场差 1 个百分点。
而且增长最快的岗位里，有 5 个都是总监及以上级别：数据工程总监（+23%）、房地产总监（+21%）、法务总监（+21%）、软件工程总监（+14%）、工程副总裁（+12%）。
为啥会这样？因为 AI 让高层更 “独立” 了。以前一个 VP 想验证技术方案，得找工程师开会、做原型；现在打开 Cursor，自己就能快速做出来。以前产品总监想分析用户数据，得等数据分析师出报告；现在用 Claude 问几句，几分钟就有答案。AI 让高层不用再依赖大量一线员工，公司自然更需要 “做决策的人”，而不是 “执行指令的人”。
这个趋势和 Google 去年裁中层管理者的逻辑一样：扁平化组织，减少中间层，让决策者直接对接执行者。国内虽然很多公司层级多、决策慢，但 “一线员工受冲击最大” 的规律，大概率还是会一样。
六、关于 AI 和就业，我最想分享的 4 个判断
看完这份 1.8 亿数据的研究，我有几个明确的感受：
第一，AI 对就业的影响是 “挑着来的”，不是一刀切。不是所有工作都危险，也不是所有都安全 —— 关键看你是 “执行指令” 还是 “做决策”，前者风险高，后者暂时安全。
第二，执行和决策的差距会越来越大。AI 让执行变简单，但决策还得靠人。未来的分化不是 “用不用 AI”，而是 “用 AI 做决策” 还是 “用 AI 做执行”：会用 AI 提升决策效率的人，一个能顶一个团队；只会用 AI 做执行的人，需求会越来越少。
第三，不用过度焦虑，但也不能掉以轻心。软件工程师、客服、销售的稳定，说明 AI 不会让大家 “一夜失业”；但创意执行岗的下跌也是事实，关键是搞清楚自己在哪个阵营，主动调整。
第四，中美有差异，但趋势能参考。虽然医疗记录员、合规专员这些岗位在国内情况不一样，但 “执行岗降、决策岗稳、AI 基础设施岗涨” 的核心趋势，肯定会在中国上演 —— 毕竟两年的时间差，足够 AI 渗透到各个行业。
七、给你的岗位安全指南：4 个问题 + 1 个行动建议
如果你想知道自己的工作会不会被 AI 影响，不妨问自己 4 个问题：
- 你的工作是 “执行” 还是 “决策”？日常是 “按指示做事”，还是 “判断该做什么、怎么做”？前者要小心，后者更安全；
- 你的工作能被标准化吗？有固定流程、固定输出的，AI 容易学；每次都要灵活应对的，AI 做不了；
- 工作需要同理心和判断力吗？要理解他人情绪、做复杂选择、承担责任的，AI 替代不了；只处理信息、生成内容的，AI 能帮忙；
- 你在哪个层级？一线员工要么往管理 / 决策岗走，要么让自己变成 “用 AI 做决策的一线”；管理层要学会用 AI 提效率，价值会更大。
最后一个建议：主动学 AI 工具。不是为了让 AI 替代你，而是让 AI 赋能你。软件工程师因为 Cursor 更高效，销售因为 AI 营销工具更值钱 —— 关键不是 AI 会不会取代你，是你会不会用 AI。
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